不仅如此,和其它pytorch中的函数一样,torch.einsum是支持求导和反向传播的,并且计算效率非常高。
爱因斯坦求和约定(einsum)提供了一套既简洁又优雅的规则,可实现包括但不限于:向量内积,向量外积,矩阵乘法,转置和张量收缩(tensor contraction)等张量操作,熟练运用 einsum 可以很方便的实现复杂的张量操作,而且不容易出错。
尽管张量在深度学习的世界中无处不在,但它是有破绽的。它催生出了一些坏习惯,比如公开专用维度、基于绝对位置进行广播,以及在文档中保存类型信息。这篇文章介绍了一种具有命名维度的替代方法 named tensor,并对其进行了概念验证。这一改变消除了对索引、维度参数、einsum 式解压缩以及基于文档的编码的需求。这篇文章附带的原型 PyTorch 库可以作为 namedtensor 使用。
本文独家改进:全新的聚焦线性注意力模块(Focused Linear Attention),既高效又具有很强的模型表达能力,解决视觉Transformer计算量过大的问题,最终引入到YOLOv8,做到二次创新;
不同硬件模块之间的带宽和存储空间有明显差异,例如下图中左边的三角图,最顶端的是GPU种的SRAM,它的容量非常小但是带宽非常大,以A100 GPU为例,它有108个流式多核处理器,每个处理器上的片上SRAM大小只有192KB,因此A100总共的SRAM大小是192KB\times\(108\)\approx20MB,但是其吞吐量能高达19TB/s。而A100 GPU HBM(High Bandwidth Memory也就是我们常说的GPU显存大小)大小在40GB~80GB左右,但是带宽只与1.5TB/s。 下图给出了标准的注意力机制的实现流程,可以看到因为HBM的大小更大,我们平时写pytorch代码的时候最常用到的就是HBM,所以对于HBM的读写操作非常频繁,而SRAM利用率反而不高。
对比学习是一种通过对比正反两个例子来学习表征的自监督学习方法。对于自监督对比学习,下一个等式是对比损失:
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?
看起来,张量是一个物理学概念,不过在这里,我们不用想的那么复杂,简单来理解,张量就是一个多维数组,当然如果它的维度是0那就是一个数,如果维度是1那就是一个矢量,或者称作一维数组。在PyTorch中都是使用张量的概念和数据结构来进行运算的。
【前言】:看代码的时候,也许会不理解VIT中各种组件的含义,但是这个文章的目的是了解其实现。在之后看论文的时候,可以做到心中有数,而不是一片茫然。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 写在前面 嵌套命名实体识别是命名实体识别中的一个颇具挑战的子问题。我们在《实体识别LEAR论文阅读笔记》与《实体识别BERT-MRC论文阅读笔记》中已经介绍过针对这个问题的两种方法。今天让我们通过本文来看看在嵌套实体识别上哪一个方法更胜一筹。 1. 嵌套实体识别 1.1 什么是嵌套实体识别 嵌套实体识别是命名实体识别中一个子问题。那么什么才是嵌套实体呢?我们看下面这个例子: “北京天安门”是地点实体; “北京天安门”中“北京”也是地点实体;两者存在嵌套关系。 1.2
《The Attention is all you need》的论文彻底改变了自然语言处理的世界,基于Transformer的架构成为自然语言处理任务的的标准。
"Attention Is All You Need"是一篇于2017年发表的开创性论文,首次介绍了Transformer模型。
安装PyTorch应该不用我多说,他们的官网很人性化地给出了各种环境应该怎么安装,网址:https://pytorch.org/get-started/locally/
torch.autograd.backward ( tensors, grad_tensors=None,retain_graph=None,create_graph=False)
这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。
今天分享一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。
Any operation that mutates a tensor in-place is post-fixed with an . For example: x.copy(y), x.t_(), will change x.
Transformer 的出色表现让注意力机制出现在深度学习的各处。本文整理了深度学习中最常用的6种注意力机制的数学原理和代码实现。
1 pytorch安装 安装pytorch之前,需要安装好python,还没安装过python的宝宝请先移步到廖雪峰的python教程,待安装熟悉完之后,再过来这边。 我们接着讲。 打开pytorch
卷积在数据分析中无处不在。几十年来,它们已用于信号和图像处理。最近,它们已成为现代神经网络的重要组成部分。
ChatGLM是transformer架构的神经网络模型,因此从transformer结构入手,分析其源码结构。 transformer结构:
每天给你送来NLP技术干货! ---- 作者 | SinGaln 来自 | PaperWeekly 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 论文标题: Label Semantics for Few
功能:2 维张量转置,对矩阵而言,等价于torch.transpose(input, 0, 1)
每天给你送来NLP技术干货! ---- 来源:炼丹笔记 作者:SinGaln 这是一篇来自于 ACL 2022 的文章,总体思想就是在 meta-learning 的基础上,采用双塔 BERT 模型分别来对文本字符和对应的label进行编码,并且将二者进行 Dot Product(点乘)得到的输出做一个分类的事情。文章总体也不复杂,涉及到的公式也很少,比较容易理解作者的思路。对于采用序列标注的方式做 NER 是个不错的思路。 论文标题: Label Semantics for Few Shot Named
本章开始了一段旅程,我们将深入研究我们在前几章中使用的模型的内部。我们将涵盖许多我们以前见过的相同内容,但这一次我们将更加密切地关注实现细节,而不那么密切地关注事物为什么是这样的实际问题。
与之前BoTNet不同,CvT虽然题目中有卷积的字样,但是实际总体来说依然是以Transformer Block为主的,在Token的处理方面引入了卷积,从而为模型带来的局部性。最终CvT最高拿下了87.7%的Top1准确率。
疫情在家的这段时间,想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识,因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快,但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂,这样学习起来感觉很不踏实, 对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊, 跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行,也能读懂,但自己亲手做的时候,直接无从下手,啥也想不起来, 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了,而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架,不知道它内部运行原理和逻辑,所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑,就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序,那也只是某个程序而已,不能说会 Pytorch, 并且这种背程序的思想本身就很可怕, 所以我还是习惯学习知识先有框架(至少先知道有啥东西)然后再通过实战(各个东西具体咋用)来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来, 学习知识,知其然,知其所以然才更有意思 :)」。
引言:基于深度学习的方法在计算机视觉领域中最典型的应用就是卷积神经网络CNN。CNN中的数据表示方式是分层的,高层特征表示依赖于底层特征,由浅入深抽象地提取高级特征。CNN的核心是卷积核,具有平移不变性和局部敏感性等特点,可以捕捉局部的空间信息。
读完本文,你可能觉得LLaMA会开源并不令人惊讶,因为它的架构可以说是站在巨人肩膀上摘苹果——基本上可以说使用其他模型的组件作为“积木”搭了一个新模型出来,并没有太多实质意义上的创新,但这种敢于开源的勇气和做法使得LLaMA足以在大语言模型上的开源发展历程上成为一个标志性的里程碑。
Denoising Diffusion Probabilistic Model | Code Analysis
文章目录 1. tensor 张量 2. 运算 3. 切片、形状size()、改变形状view() 4. item() 只能读取一个元素 参考 http://pytorch123.com/ 1. tensor 张量 empty 不初始化 import torch x = torch.empty(5,3) # 不初始化 print(x) tensor([[1.0010e-38, 4.2246e-39, 1.0286e-38], [1.0653e-38, 1.0194e-38, 8
另外一个常用的函数就是item(), 它可以将一个标量Tensor转换成一个Python number:
作者:杨金珊审校:陈之炎 本文约4300字,建议阅读8分钟“Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。
自动求导是很方便, 但是想想, 如果两个Variable共享内存, 再对这个共享的内存的数据进行修改, 就会引起错误!
用计算图表示:y = (x+ w) * (w+1) a = x + w b = w + 1 y = a * b
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营(公众号ID:rgznai100) 一些你可能不知道的优质公众号! 这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供 Windows 支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。
Tensors(张量)类似于NumPy中的ndarray,另外它还可以使用GPU加速计算。
大数据文摘转载自数据派THU 作者:杨金珊 审校:陈之炎 “Attention is all you need”一文在注意力机制的使用方面取得了很大的进步,对Transformer模型做出了重大改进。 目前NLP任务中的最著名模型(例如GPT-2或BERT),均由几十个Transformer或它们的变体组成。 背景 减少顺序算力是扩展神经网络GPU、ByteNet和ConvS2S的基本目标,它们使用卷积神经网络作为基本构建块,并行计算所有输入和输出位置的隐含表示。在这些模型中,将来自两个任意输入或输出位置
本文独家改进: VanillaNet助力RT-DETR ,替换backbone,简到极致、浅到极致!深度为6的网络即可取得76.36%@ImageNet的精度,深度为13的VanillaNet甚至取得了83.1%的惊人性能。
加、减、乘、除是最基本的数学运算,分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现,Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 / 运算符。
pytorch是一个动态的建图的工具。不像Tensorflow那样,先建图,然后通过feed和run重复执行建好的图。相对来说,pytorch具有更好的灵活性。 编写一个深度网络需要关注的地方是:
注意:所有运行在内存的Tensors,除了 Char Tensor,都可以转换为Numpy array,并且可以相互转换
本文为详细解读Vision Transformer的第三篇,主要解读了两篇关于Transformer在识别任务上的演进的文章:DeiT与VT。它们的共同特点是避免使用巨大的非公开数据集,只使用ImageNet训练Transformer。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
Libtorch是Pytorch的C++接口,实现了在C++中进行网络训练、网络推理的功能。
可以看出,torch.Tensor()没有保留数值类型,其它三个都保留了。这是因为torch.Tensor()实际上是一个类,传入的数据需要“初始化”;其它三个都是函数,而通过torch.Tensor()生成的张量的数据类型是由一个环境变量决定的,这个环境变量可以通过torch.set_default_tensor_type(t)这个函数来设定。
Tensors类似于numpy的ndarray,但是带了一些附加的功能,例如可以使用GPU加速计算等等。
pytorch 基础数学运算 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------- File Name : base_math Description : Envs : Author : yanerrol Date : 2019/12/23 22:50 -------------------
Transformer的出现标志着自然语言处理领域的一个里程碑。以下将从技术挑战、自注意力机制的兴起,以及Transformer对整个领域的影响三个方面来全面阐述其背景。
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