深度学习广泛应用于各个领域.基于transformer的预训练模型(gpt/bertd等)基本已统治NLP深度学习领域,可见transformer的重要性.本文结合<Attention is all you need>Harvard 的代码<Annotated Transformer>深入理解transformer模型. Harvard的代码在python3.6 torch 1.0.1 上跑不通,本文做了很多修改.修改后的代码地址:Transformer. 1 模型的思想 Tran

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>

Alink漫谈(十八) :源码解析 之 多列字符串编码MultiStringIndexer 目录 Alink漫谈(十八) :源码解析 之 多列字符串编码MultiStringIndexer 0x00 摘要 0x01 概念 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 Add Index to Token 4.1 合并计算单词个数 4.1.1 打散输入数据 4.1.2 分组计算个数 4.2 合并计算单词个数 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测 0xFF 参考 0

源码解析 基本调用类分析 任务启动由python脚本新建进程进行任务执行,后续执行由Java进行,以下将对java部分进行分 其中的调用原理机制. Engine 首先入口类为com.alibaba.datax.core.Engine的main方法,其中通过调用其本身的静态方法entry,该方法主要针对输入参入进行格式化以及校验: BasicParser parser = new BasicParser(); CommandLine cl = parser.parse(options, args)

[源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行Gpipe(1)---流水线基本实现 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 什么是GPipe 1.2 挑战 0x02 并行机制 2.1 机制分类与权衡 2.1.1 数据并行 2.1.2 模型并行 2.1.3 流水线并行 2.2 如何使用 0x03 Pytorch 手动指定并行方式 3.1 基础知识 3.2 特点 3.3 基本用法 3.4 将模型并行化应用于现有模块 3.5 通过流水线输入

[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 Gradient checkpointing 0x02 背景知识 2.1 求导如何工作 2.2 梯度Checkpoint 2.3 论文内容 2.3.1 主要论文 2.3.2 论文 Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 2.3.2.1 主要思路 2

[源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 目录 [源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 0x00 摘要 0x01 Introduction 1.1 问题 1.2 数据并行 1.3 模型并行 1.3.1 通信 1.3.2 张量并行 1.3.3 流水线并行 1.4 技术组合 1.5 指导原则 0x02 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 2.1 原理 2.1.1 行并行(Row Parallelis

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (2) --- 整体架构 0x00 摘要 0x01 启动 1.1 分布式启动 1.2 构造基础 1.2.1 获取模型 1.2.2 获取数据集 1.2.3 步进函数 1.2.3.1 广播数据 0x02 Pretrain 0x03 初始化 3.1 initialize_megatron 3.2 初始化分布式环境 3.3 初始化进程组全局变量 0x04 设置模型 4.1

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现 0x00 摘要 0x01 并行Transformer层 1.1 初始化 1.2 前向传播 0x02 并行MLP 2.1 命名规范 2.2 MLP 代码 2.2.1 初始化 2.2.2 前向操作 0x03 ColumnParallelLinear 3.1 定义 3.2 初始化 3.2.1 切分size 3.2.2 初始化权重 3.3

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (4) --- 如何设置各种并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 初始化 2.1 全局变量 2.2 初始化代码 0x03 切分样例 3.1 注释 3.2 切分情况 3.3 切分策略 3.4 实验 0x04 起始状态 4.1 GPU 状况 4.2 符号说明 4.3 初始分组 0x05 Tensor model-parallel 5.1 分组

[源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 目录 [源码解析] 模型并行分布式训练Megatron (5) --Pipedream Flush 0x00 摘要 0x01 背景 0x02 论文 2.1 引论 2.2 背景 2.3 流水线权重问题 2.3.1 问题1 2.3.2 问题2 2.3.3 问题3 2.4 PipeDream-2BW 系统设计 2.4.1 GPipe 2.4.2 Double-Buffered Weight Updates (

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 1. 设计&思路 1.1 主要逻辑 1.2 使用 1.3 分析思路 2. 定义 2.1 MirroredStrategy 2.2 MirroredExtended 3. 初始化 3.1 初始化多worker 3.1.1 MultiWorkerMirroredStrategy 3.1.2 CollectiveAllReduceExte

[源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 MirroredStrategy 分发计算 0x1. 运行 1.1 基类 Strategy 1.2 StrategyExtendedV1 1.3 MirroredExtended 0x2. mirrored_run 2.1 call_for_each_replica 2.2 建立线程 2.3 线程定义 0x3. Context 3.1 ensure_ini

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 1. 思路 1.1 总体逻辑 1.2 使用 1.3 定义 2. ParameterServerStrategyExtended 2.1 初始化 2.2 分配设备 2.2.1 replica_device_setter 2.2.2 _RoundRobinStrategy 2.2.3 _Repli

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[源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ClusterCoordinator 1. 思路 1.1 使用 1.2 问题点 2. 定义 2.1 Schedule 2.2 Join 2.3 Done 2.4 Fetch 3. 数据 3.1 建立数据集 3.2 PerWorkerDistributedDataset 3.3 PerWorkerDatasetFromDatasetFunction 3.4 _cr

BERT模型源码解析 modeling.py 目录 属性 类 class BertConfig(object)   BERT模型配置参数类 class BertModel(object)   BERT模型类 函数 def gelu(x)  格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d

本系列将从以下三个方面对Tinker进行源码解析: Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更新 Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之二:资源文件热更新 Android热更新开源项目Tinker源码解析系类之三:so文件热更新 转载请标明本文来源:http://www.cnblogs.com/yyangblog/p/6252855.html更多内容欢迎star作者的github:https://github.com/LaurenceYang/artic

[原]Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更新 Tinker是微信的第一个开源项目,主要用于安卓应用bug的热修复和功能的迭代. Tinker github地址:https://github.com/Tencent/tinker 首先向微信致敬,感谢毫无保留的开源出了这么一款优秀的热更新项目. 因Tinker支持Dex,资源文件及so文件的热更新,本系列将从以下三个方面对Tinker进行源码解析: Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更

上一篇文章介绍了Dex文件的热更新流程,本文将会分析Tinker中对资源文件的热更新流程. 同Dex,资源文件的热更新同样包括三个部分:资源补丁生成,资源补丁合成及资源补丁加载. 本系列将从以下三个方面对Tinker进行源码解析: Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之一:Dex热更新 Android热更新开源项目Tinker源码解析系列之二:资源热更新 Android热更新开源项目Tinker源码解析系类之三:so热更新 转载请标明本文来源:http://www.cnblogs