前面我们理解了如何保存和恢复模型,很多时候,我们希望使用一些已经训练好的模型,如prediction、fine-tuning以及进一步训练等。这时候,我们可能需要获取训练好的模型中的一些中间结果值,可以通过graph.get_tensor_by_name('w1:0')来获取,注意w1:0是tensor的name。 假设我们有一个简单的网络模型,代码如下: import tensor...
# Normalize the attention scores to probabilities.attention_probs=nn.Softmax(dim=-1)(attention_scores)# This is actually dropping out entire tokens to attend to,which might# seem a bit unusual,but is taken from the original Transformer paper.attention_probs=self.dropout(attention_probs)# Mask...
欢迎来到这个系列，了解如何使用时间融合Transformer（TFT）构建一个可解释的模型，用于高频股票价格预测。在这个系列中，我们将深入探讨训练一个不仅能预测股票价格，而且能提供置信区间，使其成为风险评估的宝贵工具的模型的步骤。从数据收集和预处理到模型训练、评估和解释，每篇文章都将指导您完成过程中的关键阶段。在第...
https://github.com/jiahe7ay/infini-mini-transformergithub.com/jiahe7ay/infini-mini-transformer 大家如果顺手的话能否给小弟的项目点个⭐️ 基座模型代码使用的是谷歌的gemma-1.8b(在官方的配置上减少了点层数),从0开始训练。 tokenizer使用的是qwen。 因为论文中没有说具体分片是在哪个步骤分片,所以我...
定义Transformer模型:编写完整的Transformer模型代码。 训练模型:编写训练代码。 预测:编写预测代码。 1. 安装依赖 首先,确保你已经安装了PyTorch和其他必要的库。 pip install torch torchvision matplotlib numpy pandas 2. 准备数据集 先创建一个简单的样例数据集,用于演示目的。这里我们使用一个非常简单的语言建模任务...
目前最强Backbone,远超ResNet,复旦等联合发布,附原文、代码、预训练模型#人工智能 #深度学习 #transformer #注意力机制 - 不读500篇AI论文不罢休于20240509发布在抖音,已经收获了4.2万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
自然语言处理学习笔记:机器学习及深度学习原理和示例,基于 Tensorflow 和 PyTorch 框架,Transformer、BERT、ALBERT等最新预训练模型及源代码详解,及基于预训练模型进行各种自然语言处理任务。模型部署 - YangBin1729/nlp_notes
ChatGPT全称为“ChatGenerative Pre-trained Transformer”(生成型预训练变换模型),是人工智能研究实验室OpenAI推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,使用了Transformer神经网络架构,这是一种用于处理序列数据的模型,拥有语言理解和文本生成能力。尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型,这些语...
ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)的中文全称为生成型预训练变换模型,这款人工智能技术驱动的自然语言处理工具,通过海量数据存储和高效设计架构理解和解读用户请求,可以以近乎人类自然语言的方式生成具有“较高复杂度的回应文本”,甚至能完成撰写、视频脚本、文案、机器翻译、分类、代码...