转载自 https://blog.csdn.net/stupid_3/article/details/83184691…

Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN. 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch 实现这个Transformer模型. Transformer架构首先看一下transformer的结构图: 解释一下这个结构图.首先,Transformer模型也是使用经典的encoer-decoder架构,由encode…

ABBYY PDF Transformer+ Pro版支持189种语言,包括我们人类的自然语言.人造语言以及正式语言.受支持的语言可能会因产品的版本不同而各异.本文具体列举了所有ABBYY PDF Transformer+ Pro支持的语言. 自然语言 阿拉伯语(沙特阿拉伯) 亚美尼亚语(东部.西部.格拉巴) 巴什基尔语 保加利亚语 加泰隆语 克罗地亚语 捷克语 丹麦语 荷兰语,荷兰语(比利时) 英语 爱沙尼亚语 芬兰语 法语 德语.德语(新的拼写规则) 希腊语 希伯来语 匈牙利语 印度尼西亚语…

Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"…

转载于:Pytorch中的仿射变换(affine_grid) 参考:详细解读Spatial Transformer Networks (STN) 假设我们有这么一张图片:   下面我们将通过分别通过手动编码和pytorch方式对该图片进行平移.旋转.转置.缩放等操作,这些操作的数学原理在本文中不会详细讲解. 实现载入图片(注意,下面的代码都是在 jupyter 中进行): from torchvision import transforms from PIL import Image impor…

理解Spatial Transformer Networks 转载于:知乎-SIGAI 书的购买链接 书的勘误,优化,源代码资源 获取全文PDF请查看:理解Spatial Transformer Networks 概述 随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力.一系列CNN-based网络在classification.localization.semantic segmentation.a…

在学习深度学习过程中很多讲的不够细致,这个讲的真的是透彻了,转载过来的,希望更多人看到(转自-张贤同学-公众号). 前言 本文翻译自 http://jalammar.github.io/illustrated-transformer ,是笔者看过的把 Transformer 讲解得最好的文章.这篇文章从输入开始,一步一步演示了数据在 Transformer 中的流动过程.由于看过一些中文翻译的文章,感觉不够好,所以我自己翻译了一个版本,在一些难以直译的地方,我加入了一些原文没有的文字说明,来更好…

前言 上文介绍了数据读取.数据转换.批量处理等等.了解到在PyTorch中,数据加载主要有两种方式: 1.自定义的数据集对象.数据集对象被抽象为Dataset类,实现自定义的数据集需要继承Dataset.且须实现__len__()和__getitem__()两个方法. 2.利用torchvision包.torchvision已经预先实现了常用的Dataset,包括前面使用过的CIFAR-10,以及ImageNet.COCO.MNIST.LSUN等数据集,可通过诸如torchvision.data…

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_40100431/article/details/84349470 ----------------------------------------------------------------------------------------- 最近修改一个代码的时候,当使用网络进行推理的时候,发现每次更改测试集的batch size大小竟然会导致推理结果不同,甚至产生错误结果,后来发现在网络中定义了BN层,BN层在训练过程…

[转载]PyTorch上的contiguous 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/64551412 这篇文章写的非常好,我这里就不复制粘贴了,有兴趣的同学可以去看原文,我这里只摘录一些结论过来以便查询: PyTorch 提供了is_contiguous.contiguous(形容词动用)两个方法 ,分别用于判定Tensor是否是 contiguous 的,以及保证Tensor是contiguous的. is_contiguous直观的解释是Tensor底层一维数组元…