文章 2025-01-04 来自:开发者社区

PyTorch FlexAttention技术实践:基于BlockMask实现因果注意力与变长序列处理

本文介绍了如何利用torch 2.5及以上版本中新引入的FlexAttention和BlockMask功能来实现因果注意力机制与填充输入的处理。 鉴于目前网络上缺乏关于FlexAttention处理填充输入序列的完整代码示例和技术讨论,本文将详细阐述一种实现方法,该方法同时涵盖了因果注意力机制的实现。 本文不会详细讨论FlexAttention的理论基础,如需了解更多技术细节,建议参考PyTor....

文章 2024-08-29 来自:开发者社区

PyTorch 在自然语言处理中的应用实践

概述 随着深度学习技术的发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。PyTorch 作为一款强大的深度学习框架,因其灵活性和易用性而被广泛采用。本文将介绍如何利用 PyTorch 构建文本分类模型,并以情感分析为例进行详细介绍。 环境搭建 在开始之前,确保已经安装了 Python 和必要的库。可以通过以下命...

文章 2024-07-17 来自:开发者社区

PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践

01、赛题任务从提供的金融文本中识别出现的未知金融实体,包括金融平台名、企业名、项目名称及产品名称。持有金融牌照的银行、证券、保险、基金等机构、知名的互联网企业如腾讯、淘宝、京东等和训练集中出现的实体认为是已知实体。02、赛题分析1、任务本质使用BERT实体识别微调方法完成任务。2、数据分析针对赛题数据集,我们进行了较为详细的统计和分析。数据集中的文本长度分布如图1所示,文本长度0~500的数据....

PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

NumPy与TensorFlow/PyTorch的集成实践

引言 在现代的机器学习领域,TensorFlow和PyTorch已经成为了两个主导性的深度学习框架。它们提供了强大的计算图抽象、自动微分和大规模分布式训练等高级功能。然而,这些框架的底层实现都依赖于NumPy,这不仅因为NumPy提供了高效的多维数组操作,还因为它的灵活性和易用性。在实际应用中,NumPy与TensorFlow...

文章 2023-11-15 来自:开发者社区

目标检测模型NanoDet(超轻量,速度很快)介绍和PyTorch版本实践

前言YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。NanoDet作者开源代码地址:https://github.com/RangiLyu/nanodet....

目标检测模型NanoDet(超轻量,速度很快)介绍和PyTorch版本实践
文章 2023-06-22 来自:开发者社区

模型推理加速系列 | 03:Pytorch模型量化实践并以ResNet18模型量化为例(附代码)

更多、更新文章欢迎关注 微信公众号:小窗幽记机器学习。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题,敬请关注。 量化基础知识 量化的本质是信息压缩,在深度学习中一般是降低参数精度。DNN中的参数过载使得其有更多的自由度或者说更多的选择来进行信息压缩。量化后的模型更小、运行效率更高,进而能够支持更高的吞吐量。较小的模型内存占用和能耗较低,是边缘部署的关键。 映射函数...

模型推理加速系列 | 03:Pytorch模型量化实践并以ResNet18模型量化为例(附代码)
文章 2023-05-17 来自:开发者社区

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)(三)

11、SELU的特例    SELU激活能够对神经网络进行自归一化(self-normalizing)。这是什么意思?    首先,我们先看看什么是归一化(normalization)。简单来说,归一化首先是减去均值,然后除以标准差。因此,经过归一化之后,网络的组件(权重、偏置和激活)的均值为 0,标准差为 1。而这正是 SELU 激活函数的输出值。 &am...

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)(三)
文章 2023-05-17 来自:开发者社区

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)(二)

5、整流线性单元(ReLU)   整流线性单元是我们解决梯度消失问题的方法,但这是否会导致其它问题呢?请往下看。ReLU 的公式如下:    ReLU 公式表明:如果输入 x 小于 0,则令输出等于 0;如果输入 x 大于 0,则令输出等于输入。    尽管我们没法用大多数工具绘制其图形,但你可以这样用图解释 ReLU。x 值小于零的一切都映射为....

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)(二)
文章 2023-05-17 来自:开发者社区

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)(一)

简介神经网络为什么需要激活函数:首先数据的分布绝大多数是非线性的,而一般神经网络的计算是线性的,引入激活函数,是在神经网络中引入非线性,强化网络的学习能力。所以激活函数的最大特点就是非线性。    激活函数对神经网络的重要性自不必多言,来自丹麦技术大学的 Casper Hansen 通过公式、图表和代码实验介绍了 Sigmoid、Tanh、ReLU、Softplus、Soft....

【深度学习】2、Pytorch自行实现常见的11个激活函数的Fashion Minist项目实践对比(你需要的这里都有了!)(一)
文章 2023-02-27 来自:开发者社区

登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10

人工智能太疯狂,传统劳动力和内容创作平台被AI枪毙,弃尸尘埃。并非空穴来风,也不是危言耸听,人工智能AI图像增强框架ControlNet正在疯狂地改写绘画艺术的发展进程,你问我绘画行业未来的样子?我只好指着ControlNet的方向。本次我们在M1/M2芯片的Mac系统下,体验人工智能登峰造极的绘画艺术。本地安装和配置ControlNetControlNet在HuggingFace训练平台上也有....

登峰造极,师出造化,Pytorch人工智能AI图像增强框架ControlNet绘画实践,基于Python3.10

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