版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qysh123/article/details/91245246Seq2Seq是目前主流的深度学习翻译模型,在自然语言翻译,甚至跨模态知识映射方面都有不错的效果.在软件工程方面,近年来也得到了广泛的应用,例如: Jiang, Siyuan, Ameer Armaly, and Collin McMillan. "Automatically…

以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- """ Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention ************************************************************* **Author**: `Sean…

[摘要]本文以Linux 2.6.25 内核为例,分析了基于platform总线的驱动模型.首先介绍了Platform总线的基本概念,接着介绍了platform device和platform driver的定义和加载过程,分析了其与基类device 和driver的派生关系及在此过程中面向对象的设计思想.最后以ARM S3C2440中I2C控制器为例介绍了基于platform总线的驱动开发流程. [关键字]platform_bus, platform_device, resource , pl…

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强…

第一篇--什么是torch.fx 今天聊一下比较重要的torch.fx,也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下,笔记大概拆成三份,分别对应三篇: 什么是torch.fx 基于torch.fx做量化 基于torch.fx量化部署到TensorRT 本文对应第一篇,主要介绍torch.fx和基本使用方法.废话不多说,直接开始吧! 什么是Torch.FX torch.fx是Pytorch 1.8出来的一套工具或者说一个库,是做python-to-python code transformat…

这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究. 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”.其中的一个技巧是:在反向计算开始前,将dloss乘上一个scale,人为变大:权重更新前,除去scale,恢复正常值.目的是为了减小激活gradient下溢出的风险. apex是nvidia的一个pytorch扩展,用于支持混合精度训练和分布式…

本文所用代码gayhub的地址:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch  (非本人所写,博文只是解释代码) 好长时间没有发博客了,感觉也没啥人读我的博客,不过我不能放弃啊,总会有人发现它的价值的,哈哈!最近一直在生啃目标检测的几篇论文,距离成为我想象中的大神还有很远的一段距离啊,刚啃完Faster-RCNN的论文的时候,觉得可能是语言的关系,自己看得一直是似懂非懂的,感觉没有掌握到里面的精髓,于是我决定撸代码来看,据说Ros…

2月初,AAAI 2020在美国纽约拉开了帷幕.本届大会百度共有28篇论文被收录.本文将对其中的机器翻译领域入选论文<Synchronous Speech Recognition and Speech-to-Text Translation with Interactive Decoding>进行解读. https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/uYIC4meJTZ2icYYOpJicZ7qn53NJFPhvruP97grEpmCwA5Sms2kHtrFBcDK0lRcs…

原来你是这样的BERT,i了i了! -- 超详细BERT介绍(一)BERT主模型的结构及其组件 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型. 一经推出便席卷整个NLP领域,带来了革命性的进步. 从此,无数英雄好汉竞相投身于这场追剧(芝麻街)运动. 只听得这边G家110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…