: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误，这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。...方法三：重写代码如果你的代码中大量使用了placeholder，并且不能使用兼容性模块tf.compat.v1，那么可能需要重写一部分代码。...注意在导入TensorFlow时，使用了tf.compat.v1模块别名来替代tf，以保证兼容性。 此示例展示了一个简单的手写数字分类模型的训练和测试过程。...我们首先定义了输入和输出的placeholder变量，然后构建了一个简单的具有单个隐藏层的神经网络模型。我们使用交叉熵作为损失函数，并使用梯度下降优化器进行训练。...另外，placeholder还可以用于将数据输入到TensorFlow模型中，通过占位符我们可以定义输入和输出的数据形状，并在计算图中使用这些占位符来处理数据。
RagConfig 用于初始化模型，指定要使用的生成器，还指定了兼容的生成器标记器。使用该标记器类获取索引。 什么是输入 ID？...RagConfig 用于初始化模型，指定要使用的生成器，还指定了兼容的生成器分词器。使用该分词器类获取索引。 什么是输入 ID？...RagConfig 用于初始化模型，指定要使用的生成器，还指定了兼容的生成器分词器。使用该分词器类来获取索引。 什么是输入 ID？...用于初始化模型的 RagConfig 指定要使用的生成器，还指定了兼容的生成器分词器。使用该分词器类获取索引。...该模型兼容任何自动编码模型作为question_encoder，兼容任何带有语言模型头的序列到序列模型作为generator。
（防止与合并的键和值产生开销，但使检查点与原始 gpt2 模型不兼容）。 您可以在原始拉取请求中阅读更多关于优化的信息。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了 past_key_values，则只应传递那些没有计算过去的 input_ids 作为 input_ids。...它具有 Prefix-LM 的模型结构。它作为前缀输入 token 的移位掩码语言模型。未加前缀的输入行为类似于正常的生成模型。Spout 向量是 GPTSAN 特定的输入。...该模型使用了因果语言建模（CLM）目标进行预训练，利用了 NeMo Megatron GPT 实现。 此模型由 AI Sweden Models 贡献。...该模型可以作为编码器（仅具有自注意力）或解码器运行，在这种情况下，在自注意力层之间添加了一层交叉注意力，遵循了 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob
该模型可以作为编码器（仅具有自注意力）以及解码器运行，此时在自注意力层之间添加了一层交叉注意力，遵循Attention is all you need一书中描述的架构，作者为 Ashish Vaswani...如果使用了 past_key_values，用户可以选择只输入形状为 (batch_size, 1) 的最后 decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）而不是形状为...将过去给定给该模型的标记 id 不应作为input_ids传递，因为它们已经计算过。...将过去给定给该模型的标记 id 不应作为input_ids传递，因为它们已经计算过。...将其过去传递给该模型的标记 id 不应作为 input_ids 传递，因为它们已经计算过。 use_mems 必须设置为 True 才能使用 mems。
如果您的硬件与 Flash Attention 2 不兼容，您仍然可以通过上述使用 Better Transformer 支持受益于注意力核优化。...日语是一种具有大量词汇和平假名、片假名和汉字书写系统组合的独特语言。为了解决日语这种独特结构，我们使用了特殊的子词标记器。我们非常感谢tanreinama开源了这个非常有帮助的标记器。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past，则只应将未计算其过去的输入 ID 作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past，则只应将尚未计算其过去的输入 ID 作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列令牌的索引。 如果使用了past，则只有那些尚未计算其过去的输入 ID 应作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（即那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后的decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（即那些没有将其过去键值状态提供给此模型的输入）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（即那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的输入）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有...它是基于 BERT 模型的双向 transformer，使用了几种方法进行压缩和加速。 论文摘要如下： 最近，自然语言处理（NLP）通过使用具有数亿参数的巨大预训练模型取得了巨大成功。
该模型可以接受 past_key_values（对于 PyTorch）或 past（对于 TF）作为输入，这是先前计算的键/值注意力对。...定义了在调用 GPT2Model 或 TFGPT2Model 时可以表示的不同标记数量。 n_positions (int, 可选，默认为 1024) — 该模型可能会使用的最大序列长度。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past_key_values，则只应将未计算其过去的输入 ID 作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...将其过去给予该模型的令牌 ID 不应作为输入 ID 传递，因为它们已经计算过。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past_key_values，则只有那些尚未计算其过去的输入 ID 应该作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
该模型既可以作为编码器（仅具有自注意力），也可以作为解码器，此时在自注意力层之间添加了一层交叉注意力，遵循 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob Uszkoreit...我们对模型成功和失败的详细分析表明，它特别能够在某些任务上实现跨语言上下文学习，但在表面形式的稳健性和适应不具有自然填空形式的任务方面仍有改进空间。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 所有输入都作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 所有输入都作为列表、元组或字典在第一个位置参数中。...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，则输出的是形状为(batch_size, 1, hidden_size)的序列的最后一个隐藏状态。
如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的输入）而不是形状为(...如果使用了 past_key_values，用户可以选择只输入最后一个形状为 (batch_size, 1) 的 decoder_input_ids（这些没有将其过去的键值状态提供给该模型的标记）而不是所有形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（这些未将其过去的键值状态提供给此模型）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是所有形状为...始终具有相同的大小且不使用掩码，但此参数保留以确保兼容性。...，因为input_features始终具有相同的大小并且不使用掩码，但为了兼容性保留了这个参数。
False或'do_not_truncate'（默认）：不截断（即，可以输出具有大于模型最大可接受输入大小的序列长度的批次）。...它是一个因果（单向）变压器，具有相对定位（正弦）嵌入，可以重用先前计算的隐藏状态以便于更长的上下文（记忆）。该模型还使用自适应 softmax 输入和输出（绑定）。...将过去给定给该模型的令牌 id 不应作为输入 id 传递，因为它们已经被计算过。...将其过去传递给该模型的令牌 id 不应作为输入 id 传递，因为它们已经被计算过。...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（即那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的输入），而不是形状为
该论文的摘要如下： BERT 采用了掩码语言建模（MLM）进行预训练，是最成功的预训练模型之一。...MPNet 通过置换语言建模（与 BERT 中的 MLM 相比）利用了预测标记之间的依赖关系，并将辅助位置信息作为输入，使模型看到完整的句子，从而减少位置差异（与 XLNet 中的 PLM 相比）。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了 past_key_values，则只应将未计算其过去的 input_ids 作为 input_ids 传递。...将过去给定给该模型的input_ids不应作为input_ids传递，因为它们已经被计算过。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past_key_values，则只能传递尚未计算其过去的input_ids作为input_ids。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。
与Flan-T5类似，可以直接使用 FLAN-UL2 权重而无需微调模型： 根据原始博客，以下是显著的改进： 原始的 UL2 模型只使用了 512 的感受野进行训练，这使得它对于大量 N-shot 提示不理想...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 所有输入都作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 所有输入都作为第一个位置参数的列表、元组或字典。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或者 将所有输入作为列表、元组或字典的第一个位置参数。...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（类似于 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中...transformers中的 TensorFlow 模型和层接受两种格式的输入： 将所有输入作为关键字参数（如 PyTorch 模型），或 将所有输入作为列表、元组或字典放在第一个位置参数中。
, 5, 4)这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误，并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。...问题背景在深度学习中，我们需要为模型定义输入数据的形状，通常使用TensorFlow作为示例。例如，我们定义了一个形状为(?...当我们尝试将一个形状为(1, 10, 4)的数据作为输入传递给这个placeholder张量时，就会出现上述错误。这是因为数据的形状与定义的placeholder张量的形状不匹配。...output_data, feed_dict={input_data: data}) print("模型输出: ", output)在这个示例中，我们定义了一个简单的模型，该模型对输入数据进行一些操作...最后，我们使用sess.run运行模型，并将调整后的数据作为输入传递给模型。输出结果将打印出来。 注意，在实际应用中，模型的定义和数据的预处理过程可能会有所不同。
该论文还介绍了 ESMFold。它使用了一个 ESM-2 干部，带有一个可以以最先进的准确性预测折叠蛋白质结构的头部。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past_key_values，则应该只传递那些没有计算过去的input_ids作为input_ids。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past_key_values，则只应将尚未计算其过去的input_ids作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...词汇表中输入序列标记的索引。 如果使用了past_key_values，则只应将未计算其过去的input_ids作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...如果提供了一对序列（或一批对序列），则仅截断第二个序列。 False 或 'do_not_truncate' (默认): 不截断（即，可以输出序列长度大于模型最大可接受输入大小的批次）。
因此，前面的 Sequential 模型没有任何权重（列表 7.3），直到您实际在一些数据上调用它，或者使用输入形状调用其 build() 方法（列表 7.4）。...但在构建模型之前无法打印摘要！实际上，有一种方法可以让你的Sequential动态构建：只需提前声明模型输入的形状即可。你可以通过Input类实现这一点。...在后一种情况下，它们将返回一个新的符号张量，带有更新的形状和 dtype 信息： >>> features.shape (None, 64) 在获得最终输出后，我们通过在Model构造函数中指定其输入和输出来实例化模型...这使得可以检查层如何连接并重用先前的图节点（即层输出）作为新模型的一部分。它还很好地适应了大多数研究人员在思考深度神经网络时使用的“心智模型”：层的图。...这 32 个输出通道中的每一个包含一个 26×26 的值网格，这是滤波器在输入上的响应图，指示了该滤波器模式在输入的不同位置的响应（见图 8.3）。
启用jax.Array后，所有传递给pjit的输入必须是全局形状的。这是与之前行为不兼容的变化，之前的pjit会将进程本地的参数连接成一个全局值；现在不再进行此连接。...支持完全复制的输入，即每个进程上具有相同形状，并且in_axis_resources为P(None)的情况。...例如，如果你使用某些第三方代码，该代码已禁用了 jax.Array 并从该库获得一个 DeviceArray，然后在你的库中启用 jax.Array 并将该 DeviceArray 传递给 JAX 函数...一些 NumPy 例程具有依赖数据的输出形状（例如unique()和nonzero()）。因为 XLA 编译器要求在编译时知道数组形状，这些操作与 JIT 不兼容。...如果未给出s，则沿着由axes指定的轴使用输入的形状。除了最后一个轴被视为2*(m-1)，其中m是沿该轴的输入长度。
本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。...参数：*args:要转换的输出列表(应该是tf.张量)。* * kwargs:明白了返回值：包装输出(具有附加元数据的标识替代)。这些也是tf.Tensor。...2、addadd( arg, tag=None, name=None, aggregate=None, index_override=None)返回输入张量的一个包绕张量作为参数...参数：input_gen:一个输入生成器，可用于为模型生成输入样本。这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。...自动确定何时输入形状为None(例如，{"foo": None})。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。如果没有提供SignatureDef的输出数组，则使用它。
由于该模型是多语言的，它期望序列以特定格式提供：在源文本和目标文本中都使用特殊的语言 id 标记作为前缀。...如果使用了 past_key_values，用户可以选择仅输入最后的 decoder_input_ids（这些没有将它们的过去键值状态提供给此模型）的形状为 (batch_size, 1) 的张量，而不是所有形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的）形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为(batch_size...False 或 'do_not_truncate'（默认）: 不截断（即，可以输出具有大于模型最大可接受输入大小的序列长度的批次）。
下面是一个预期的加速图，比较了在 transformers 中使用facebook/opt-350m检查点和 Flash Attention 2 模型的纯推理时间之间的差异，使用了两种不同的序列长度。...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是所有形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入形状为(batch_size, 1)的最后一个decoder_input_ids（即那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的输入）而不是形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个decoder_input_ids（那些没有将它们的过去键值状态提供给此模型的）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(
基于我们的发现，我们介绍了 PEGASUS-X，这是 PEGASUS 模型的扩展，具有额外的长输入预训练，以处理长达 16K 个标记的输入。...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（即未将其过去的键值状态提供给此模型的那些）的形状为(batch_size, 1)，而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后的input_ids（这些input_ids没有将它们的过去键值状态提供给此模型）的形状为(batch_size, 1)的张量，而不是形状为...torch.Tensor，根据模态性而变化的形状，可选) — 用作生成提示或作为编码器的模型输入的序列。...如果使用了past_key_values，用户可以选择仅输入最后一个形状为(batch_size, 1)的decoder_input_ids（那些没有将其过去的键值状态提供给此模型的输入）。
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