{ '<pad>': 0, # Padding token '<start>': 1, # Start of sequence token 'a': 2, 'b': 3, 'c': 4, 'd': 5, 'e': 6, 'f': 7, 'g': 8, 'h': 9, 'i': 10, 'j': 11, 'k': 12, '<end>': 13 # End of sequence token } vocab_size = len(vocab) # Should ...
#导入包,miziha中含有SwinT模块import paddleimport paddle.nn as nnimport miziha#创建测试数据test_data = paddle.ones([2, 96, 224, 224]) #[N, C, H, W]print(f'输入尺寸:{test_data.shape}')#创建SwinT层'''参数：in_channels: 输入通道数，同卷积out_channels: 输出通道数，同卷积以下为SwinT...
商汤科技重要工作—Loftr:基于Transformer实现关键点特征匹配,看看大厂都在研究什么! 2829 21 2:07:27 App 【人体姿态估计实战】迪哥半天就教会了我OpenPose算法!原理详解+项目实战,究极通俗易懂!(深度学习/计算机视觉) 2579 20 4:00:10 App 吹爆!迪哥半天就教会了OCR文字识别算法,ABINET、DBNET、CRNN、CTPN全...
使用基于Transformer的预训练模型实现意图识别模块: a)熟练掌握基于CNN/LSTM的文本分类/序列标注模型 b)熟练掌握基于Transformer的预训练模型的微调方法 c)掌握模型压缩的方法 使用基于Transformer的预训练模型实现检索式对话模型: a)掌握基于Elasticsearch的粗筛模块开发 b)熟练掌握基于Transformer的预训练模型的文本匹配算法 ...
layer = DecoderLayer(size, c(attn), c(attn), c(ff), dropout) N = 8 x = pe_result memory = en_result mask = torch.zeros(1, 4, 4) source_mask = target_mask = mask de = Decoder(layer, N) de_result = de(x, memory, source_mask, target_mask) ...
PyTorch实现 因果自注意力机制 在语言模型中的应用 实现细节 优化技巧 通过这种结构,我们将逐步深入每种注意力机制从理论到实践提供全面的理解。让我们首先从自注意力机制开始,这是Transformer架构的基础组件。 自注意力概述 自注意力机制自...
大写字母A,B,C ... 代表句子中的每个单词. torch.narrow演示: >>> x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) >>> x.narrow(0, 0, 2) tensor([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6]]) >>> x.narrow(1, 1, 2) ...
(height) / width) * size)) else: new_width = int(math.floor((float(width) / height) * size)) if results['backend'] == 'pyav': frames_resize = F.interpolate(imgs, size=(new_height, new_width), mode="bilinear", align_corners=False) # [c,t,h,w] results['imgs'] = frames...
l_d,c_d=load_file_file()print(l_d)print(list(c_d.items())[:5]) {'体育': 0, '健康 ': 1, '军事 ': 2, '教育 ': 3, '汽车': 4} [('蛎', 0), ('娼 ', 1), ('Ⅱ ', 2), ('识 ', 3), ('钓 ', 4)] ...
1.实现基于预训练Transformer的生成式NLG模型 2.了解文本生成模型的常用技术,包括 a)自回归语言模型中的MLE loss b)文本生成模型中的各种解码技术 c)使用数据并行的方式利用多张GPU训练模型 3.有能力独立开发和优化基于预训练模型的文本生成模块。 项目对应第几周的课程:第1、2、5、6、7周。