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解决AttributeError: module tensorflow has no attribute placeholder

: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"错误,这意味着你正在使用TensorFlow版本与你代码兼容。...方法三:重写代码如果你代码中大量使用了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。 此示例展示一个简单手写数字分类模型训练和测试过程。...我们首先定义输入和输出placeholder变量,然后构建了一个简单具有单个隐藏层神经网络模型。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数据形状,并在计算图中使用这些占位符来处理数据。

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Transformers 4.37 中文文档(五十三)

RagConfig 用于初始化模型,指定要使用生成器,还指定兼容生成器标记器。使用标记器类获取索引。 什么是输入 ID?...RagConfig 用于初始化模型,指定要使用生成器,还指定兼容生成器分词器。使用分词器类获取索引。 什么是输入 ID?...RagConfig 用于初始化模型,指定要使用生成器,还指定兼容生成器分词器。使用分词器类来获取索引。 什么是输入 ID?...用于初始化模型 RagConfig 指定要使用生成器,还指定兼容生成器分词器。使用分词器类获取索引。...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序列到序列模型作为generator。

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Transformers 4.37 中文文档(三十八)

(防止与合并键和值产生开销,但使检查点与原始 gpt2 模型兼容)。 您可以在原始拉取请求中阅读更多关于优化信息。...词汇表中输入序列标记索引。 如果使用了 past_key_values,则只应传递那些没有计算过去 input_ids 作为 input_ids。...它具有 Prefix-LM 模型结构。它作为前缀输入 token 移位掩码语言模型。未加前缀输入行为类似于正常生成模型。Spout 向量是 GPTSAN 特定输入。...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。...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 Ashish Vaswani、Noam Shazeer、Niki Parmar、Jakob

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Transformers 4.37 中文文档(六十三)

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) 最后 decoder_input_ids(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型)而不是形状为...将过去给定给模型标记 id 不应作为input_ids传递,因为它们已经计算过。...将过去给定给模型标记 id 不应作为input_ids传递,因为它们已经计算过。...将其过去传递给模型标记 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。

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Transformers 4.37 中文文档(三十六)

如果您硬件与 Flash Attention 2 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独特语言。为了解决日语这种独特结构,我们使用了特殊子词标记器。我们非常感谢tanreinama开源这个非常有帮助标记器。...词汇表中输入序列标记索引。 如果使用了past,则只应将未计算其过去输入 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索引。 如果使用了past,则只应将尚未计算其过去输入 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索引。 如果使用了past,则只有那些尚未计算其过去输入 ID 应作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。

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Transformers 4.37 中文文档(四十五)

如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后input_ids(即那些没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1)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)最后decoder_input_ids(这些没有将其过去键值状态提供给此模型)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decoder_input_ids(即那些没有将其过去键值状态提供给此模型输入形状为(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decoder_input_ids(即那些没有将它们过去键值状态提供给此模型输入形状为(batch_size, 1),而不是所有...它是基于 BERT 模型双向 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巨大预训练模型取得了巨大成功。

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Transformers 4.37 中文文档(三十七)

模型可以接受 past_key_values(对于 PyTorch)或 past(对于 TF)作为输入,这是先前计算键/值注意力对。...定义在调用 GPT2Model 或 TFGPT2Model 时可以表示不同标记数量。 n_positions (int, 可选,默认为 1024) — 模型可能会使用最大序列长度。...词汇表中输入序列标记索引。 如果使用了past_key_values,则只应将未计算其过去输入 ID 作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...将其过去给予模型令牌 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索引。 如果使用了past_key_values,则只有那些尚未计算其过去输入 ID 应该作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。

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Transformers 4.37 中文文档(六十一)

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,但在表面形式稳健性和适应不具有自然填空形式任务方面仍有改进空间。...transformers中 TensorFlow 模型和层接受两种格式输入: 所有输入作为关键字参数(类似于 PyTorch 模型),或 所有输入作为列表、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decoder_input_ids(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1),而不是形状为(batch_size...如果使用了past_key_values,则输出形状为(batch_size, 1, hidden_size)序列最后一个隐藏状态。

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Transformers 4.37 中文文档(八十一)

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)decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型输入)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) decoder_input_ids(这些没有将其过去键值状态提供给模型标记)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decoder_input_ids(这些未将其过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1)张量,而不是所有形状为...始终具有相同大小且不使用掩码,但此参数保留以确保兼容性。...,因为input_features始终具有相同大小并且不使用掩码,但为了兼容性保留了这个参数。

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Transformers 4.37 中文文档(六十)

False或'do_not_truncate'(默认):截断(即,可以输出具有大于模型最大可接受输入大小序列长度批次)。...它是一个因果(单向)变压器,具有相对定位(正弦)嵌入,可以重用先前计算隐藏状态以便于更长上下文(记忆)。模型使用自适应 softmax 输入和输出(绑定)。...将过去给定给模型令牌 id 不应作为输入 id 传递,因为它们已经被计算过。...将其过去传递给模型令牌 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)最后一个decoder_input_ids(即那些没有将其过去键值状态提供给此模型输入),而不是形状

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Transformers 4.37 中文文档(四十六)

论文摘要如下: BERT 采用了掩码语言建模(MLM)进行预训练,是最成功预训练模型之一。...MPNet 通过置换语言建模(与 BERT 中 MLM 相比)利用了预测标记之间依赖关系,并将辅助位置信息作为输入,使模型看到完整句子,从而减少位置差异(与 XLNet 中 PLM 相比)。...词汇表中输入序列标记索引。 如果使用了 past_key_values,则只应将未计算其过去 input_ids 作为 input_ids 传递。...将过去给定给模型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索引。 如果使用了past_key_values,则只能传递尚未计算其过去input_ids作为input_ids。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。

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Transformers 4.37 中文文档(三十三)4-37-中文文档-三十三-

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,以下是显著改进: 原始 UL2 模型使用了 512 感受野进行训练,这使得它对于大量 N-shot 提示不理想...transformers中 TensorFlow 模型和层接受两种格式输入: 所有输入作为关键字参数(类似于 PyTorch 模型),或者 所有输入作为第一个位置参数列表、元组或字典。...transformers中 TensorFlow 模型和层接受两种格式输入: 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、元组或字典第一个位置参数。...transformers中 TensorFlow 模型和层接受两种格式输入: 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 TensorFlow 模型和层接受两种格式输入: 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。

8510

解决ValueError: Cannot feed value of shape (1, 10, 4) for Tensor Placeholder:0 , w

, 5, 4)这个错误通常是由于输入数据形状与定义模型输入形状匹配所导致。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题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形状,通常使用TensorFlow作为示例。例如,我们定义一个形状为​​(?...当我们尝试将一个形状为​​(1, 10, 4)​​数据作为输入传递给这个placeholder张量时,就会出现上述错误。这是因为数据形状与定义placeholder张量形状匹配。...output_data, feed_dict={input_data: data}) print("模型输出: ", output)在这个示例中,我们定义一个简单模型模型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,模型定义和数据预处理过程可能会有所不同。

43130

Transformers 4.37 中文文档(三十二)

论文还介绍 ESMFold。它使用了一个 ESM-2 干部,带有一个可以以最先进准确性预测折叠蛋白质结构头部。...词汇表中输入序列标记索引。 如果使用了past_key_values,则应该只传递那些没有计算过去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索引。 如果使用了past_key_values,则只应将尚未计算其过去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索引。 如果使用了past_key_values,则只应将未计算其过去input_ids作为input_ids传递。 可以使用 AutoTokenizer 获取索引。...如果提供一对序列(或一批对序列),则仅截断第二个序列。 False 或 'do_not_truncate' (默认): 截断(即,可以输出序列长度大于模型最大可接受输入大小批次)。

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Python 深度学习第二版(GPT 重译)(三)

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Sequential动态构建:只需提前声明模型输入形状即可。你可以通过Input类实现这一点。...在后一种情况下,它们将返回一个新符号张量,带有更新形状和 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图节点(即层输出)作为模型一部分。它还很好地适应大多数研究人员在思考深度神经网络时使用“心智模型”:层图。...这 32 个输出通道中每一个包含一个 26×26 值网格,这是滤波器在输入响应图,指示滤波器模式在输入不同位置响应(见图 8.3)。

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JAX 中文文档(十三)

启用jax.Array后,所有传递给pjit输入必须是全局形状。这是与之前行为兼容变化,之前pjit会将进程本地参数连接成一个全局值;现在不再进行此连接。...支持完全复制输入,即每个进程上具有相同形状,并且in_axis_resources为P(None)情况。...例如,如果你使用某些第三方代码,代码已禁用了 jax.Array 并从库获得一个 DeviceArray,然后在你库中启用 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 兼容。...如果未给出s,则沿着由axes指定使用输入形状。除了最后一个轴被视为2*(m-1),其中m是沿输入长度。

11010

tf.lite

本质上,这个伪op中任何“输入”都被输入到一个标识中,并且属性被添加到输入中,然后由构成伪op组成ops使用。...参数:*args:要转换输出列表(应该是tf.张量)。* * kwargs:明白返回值:包装输出(具有附加元数据标识替代)。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对象,返回一个支持iter()协议对象(例如一个生成器函数)。生成元素必须具有模型输入相同类型和形状。...自动确定何时输入形状None(例如,{"foo": None})。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形输出张量列表。如果没有提供SignatureDef输出数组,则使用它。

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Transformers 4.37 中文文档(四十二)

由于模型是多语言,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 decoder_input_ids(这些没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为 (batch_size, 1) 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decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1)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decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1),而不是所有形状为(batch_size...False 或 'do_not_truncate'(默认): 截断(即,可以输出具有大于模型最大可接受输入大小序列长度批次)。

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Transformers 4.37 中文文档(五十)

下面是一个预期加速图,比较在 transformers 中使用facebook/opt-350m检查点和 Flash Attention 2 模型纯推理时间之间差异,使用了两种不同序列长度。...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后decoder_input_ids(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为(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)最后一个decoder_input_ids(即那些没有将它们过去键值状态提供给此模型输入)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decoder_input_ids(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1)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(那些没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1),而不是形状为(

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Transformers 4.37 中文文档(五十一)

基于我们发现,我们介绍 PEGASUS-X,这是 PEGASUS 模型扩展,具有额外输入预训练,以处理长达 16K 个标记输入。...如果使用了past_key_values,用户可以选择仅输入最后input_ids(即未将其过去键值状态提供给此模型那些)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input_ids(这些input_ids没有将它们过去键值状态提供给此模型形状为(batch_size, 1)张量,而不是形状为...torch.Tensor,根据模态性而变化形状,可选) — 用作生成提示或作为编码器模型输入序列。...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)decoder_input_ids(那些没有将其过去键值状态提供给此模型输入)。

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