transformer pytorch 的相关内容

文章 2025-10-03 来自：开发者社区

23_Transformer架构详解：从原理到PyTorch实现

引言 Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来，彻底改变了深度学习特别是自然语言处理领域的格局。在短短几年内，Transformer已成为几乎所有现代大型语言模型（LLM）的基础架构，包括BERT、GPT系列、T5等革命性模型。与传统的RNN和...

文章 2025-09-25 来自：开发者社区

Transformer自回归关键技术：掩码注意力原理与PyTorch完整实现

掩码注意力（Causal Attention）是生成式模型的核心技术，它传统自注意力机制有根本的不同，掩码注意力限制模型只能关注当前位置之前的tokens，确保了自回归生成的因果性。自注意力的掩码自注意力机制在Transformer编码器和BERT等模型中广泛应用。这种机制的特点是每个token都能访问序列中的所有其他tokens，包括前面和后面的位置。这种双向注意力让模型能够充分利用上下文....

文章 2025-09-17 来自：开发者社区

编码器-解码器架构详解：Transformer如何在PyTorch中工作

本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。在人工智能领域，Transformer架构无疑是大模型发展史上最重要的里程碑之一。它不仅构成了当前大模型处理任务的基础架构，更是深入理解现代大模型系统的关键。今天我将通过结合论文原理与PyTorch源码API，深度解析Transformer的设计思路与实现细节。如有遗漏，欢迎...

文章 2024-12-03 来自：开发者社区

Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers

随着生成式AI（genAI）模型在应用范围和模型规模方面的持续扩展，其训练和部署所需的计算资源及相关成本也呈现显著增长趋势，模型优化对于提升运行时性能和降低运营成本变得尤为关键。作为现代genAI系统核心组件的Transformer架构及其注意力机制，由于其计算密集型的特性，成为优化的重点对象。在前面的文章中，我们已经介绍了优化注意力核函数能够显著提升Transformer模型的性能。本文将进....

文章 2024-10-13 来自：开发者社区

三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力

本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorch从零开始实现这些注意力机制。通过实际编码，我们可以更深入地理解这些机制的内部工作原理。文章目录....

文章 2024-01-27 来自：开发者社区

使用Transformer 模型进行时间序列预测的Pytorch代码示例

数据集这里我们直接使用kaggle中的 Store Sales — Time Series Forecasting作为数据。这个比赛需要预测54家商店中各种产品系列未来16天的销售情况，总共创建1782个时间序列。数据从2013年1月1日至2017年8月15日，目标是预测接下来16天的销售情况。虽然为了简洁起见，我们做了简化处理，作为模型的输入包含20列中的3,029,400条数据，。每行的.....

文章 2024-01-09 来自：开发者社区

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序列的任何部分都可以动态地与任何其他部分相互作用，特别是具有因果注意力机制的的Transformer，擅长处理序列中的单个元素。但是它们带来了显著的计算和内存成本，与序列长...

文章 2023-08-17 来自：开发者社区

【Transformer系列（5）】Transformer代码超详细解读（Pytorch）

前言前面几篇我们一起读了transformer的论文，更进一步了解了它的模型架构，这一篇呢，我们就来看看它是如何代码实现的！（建议大家在读这一篇之前，先去看看上一篇模型结构讲解这样可以理解更深刻噢！）transformer代码有很多版本，本文是参考B站这位大佬改进后的代码进行解读，因为我也是刚开始学习，能力有限，如有不详实之处，大家可移步至文末的传送门去看大佬解读的更多细节嗷~ ....

文章 2023-05-24 来自：开发者社区

金字塔ViT | 华为提出使用金字塔结构改进Transformer，涨点明显（Pytorch逐行解读）

1简介Vision Transformer为计算机视觉提供了一种新的解决思路。从ViT开始，提出了一系列改进Vision Transformer体系结构的工作。PVT介绍了Vision Transformer的金字塔网络体系结构T2T-ViT-14 递归地将相邻的Token聚合为一个Token，以提取局部结构，减少Token的数量TNT 利用 inner Transformer和outer Tr....

文章 2023-05-13 来自：开发者社区

GitHub 7.5k star量，各种视觉Transformer的PyTorch实现合集整理好了

这个项目登上了今天的GitHub Trending。近一两年，Transformer 跨界 CV 任务不再是什么新鲜事了。自 2020 年 10 月谷歌提出 Vision Transformer (ViT) 以来，各式各样视觉 Transformer 开始在图像合成、点云处理、视觉 - 语言建模等领域大显身手。之后，在 PyTorch 中实现 Vision Transformer 成为了研究热点....

共有12条

< 1 2 >

跳转至： GO

更新时间 2025-10-12 17:10:52

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。