在一些数据集（如 ADE20k）中，0 索引用于背景的注释分割图。但是，ADE20k 不包括其 150 个标签中的“背景”类。...关于在自定义数据集上微调 SegFormer 的博客可以在这里找到。 在 SegFormer 上有更多演示笔记本（包括对自定义数据集的推理和微调），可以在这里找到。...通常用于数据集中将 0 用于背景，并且背景本身不包含在数据集的所有类中（例如 ADE20k）。背景标签将被替换为 255。...通常用于数据集中将 0 用于背景，并且背景本身不包含在数据集的所有类中（例如 ADE20k）。背景标签将被替换为 255。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（SwinConfig）和输入的不同元素。
如前图数据有3个轴，分别指城市，分类，时间。借用生命科学中的知识，界门纲目科属种即可以表示生物分类的七个维度。 「形状」 表示张量沿每个轴的大小（元素个数），也就是shape。...前面图矩阵示例的形状为(3, 5)，3D 张量示例的形状为(3, 5, 3)。 「数据类型」 这是张量中所包含数据的类型，例如，张量的类型可以是float32、int32、float64 等。...由于shape的特性，n维的元素所包含的n-1维元素数量是相等的。例如shape为（2,2,3）的张量，二维有两个元素，那么他们一维具有的元素数是相等的。这与树状图每个分支可以无规则拓展是不同的。...张量的shape本身是一个「元组」，元组元素的「个数」就代表了维度数，而从tuple[0]开始，表示每一维度（「从高维到低维」）的元素数量。...由于张量模型可以处理指标集（元素项）为多维的数据，所以在描述实际问题时，相比矩阵模型其更能接近于实际问题的属性，因此能更好地描述实际问题,** 从而保证神经网络算法是有效的 同时tensorflow库具有降维的作用
训练 创建模型后，可以像 BART、T5 或任何其他编码器解码器模型一样对（语音，文本）对数据集进行微调。...此外，作者进一步对 TAPAS 进行了预训练，以识别表格蕴涵，通过创建一个平衡的数据集，其中包含数百万个自动创建的训练示例，这些示例在微调之前的中间步骤中学习。...步骤 1：选择三种使用 TAPAS 的方式之一 - 或者进行实验 基本上，有三种不同的方式可以微调 TapasForQuestionAnswering，对应于 TAPAS 进行微调的不同数据集： SQA...请注意，TAPAS 算法的作者使用具有一些自动逻辑的转换脚本将其他数据集（WTQ、WikiSQL）转换为 SQA 格式。作者在这里解释了这一点。...列表中的每个元素包含批次中单个示例的预测答案坐标，作为元组列表。每个元组是一个单元格，即 (行索引，列索引)。
MobileViTV2 约有三百万参数，在 ImageNet 数据集上实现了 75.6%的 top-1 准确率，比 MobileViT 高出约 1%，同时在移动设备上运行速度快 3.2 倍。...例如，具有相同参数数量的 PVT+RetinaNet 在 COCO 数据集上实现了 40.4 AP，超过了 ResNet50+RetinNet（36.3 AP）4.1 个绝对 AP（见图 2）。...在 ImageNet 数据集上，我们评估了深度高达 152 层的残差网络—比 VGG 网络深 8 倍，但仍具有较低的复杂性。这些残差网络的集合在 ImageNet 测试集上实现了 3.57%的错误率。...仅仅由于我们极其深的表示，我们在 COCO 目标检测数据集上获得了 28%的相对改进。...(batch_size, num_channels, height, width)的tf.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则为嵌入的输出+每个阶段的输出）。
do_reduce_labels（bool，可选，默认为False）— 是否减少所有分割地图的标签值。通常用于数据集中使用 0 表示背景，并且背景本身不包含在数据集的所有类中（例如 ADE20k）。...可以提供一个全局/数据集级别映射的单个字典，或者作为字典列表（每个图像一个），以分别映射每个图像中的实例 ID。...可以提供为一个包含全局/数据集级映射的单个字典，或者作为字典列表（每个图像一个），以分别映射每个图像中的实例 id。...原始的 TensorFlow 检查点使用不同的填充规则比 PyTorch，需要模型在推断时确定填充量，因为这取决于输入图像的大小。...我们的结果表明，MobileViT 在不同任务和数据集上明显优于基于 CNN 和 ViT 的网络。
如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。在这种情况下，将要显式启动的图形传递给会话构造函数通常更清楚。...devices = sess.list_devices()for d in devices: print(d.name)列表中的每个元素都具有以下属性:- name:一个带有设备全名的字符串。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
Sure, here is the requested Markdown formatted content:获取数组的形状NumPy 数组的形状描述了数组中元素的组织方式，并由包含每个维度中元素数量的元组表示...获取数组形状可以使用 arr.shape 属性获取 NumPy 数组的形状。它返回一个元组，其中每个元素表示相应维度的长度。...形状元组的含义形状元组中的每个元素表示相应维度的长度。...例如，如果形状为 (2, 3, 4)，则数组具有：2 个行3 列每个元素 4 个值使用 ndmin 创建具有特定形状的数组我们可以使用 ndmin 参数来创建具有指定形状的新数组，即使原始数据不具有该形状...ndmin 参数指定要创建的最小维度数。如果原始数据具有比 ndmin 更高的维度，则形状将保留。如果维度数不足，则将添加新维度，并用 1 填充元素。
如果使用多个具有 QA 的数据集，用户需要考虑所有数据集总共拥有的标签数量。...obj_labels (Dict[Str -- Tuple[Torch.FloatTensor, Torch.FloatTensor]], 可选): 每个键以视觉损失中的每一个命名，元组的每个元素的形状分别为..., tf.Tensor]], optional, 默认为None): 每个键都以视觉损失中的每个元素命名，元组的每个元素的形状分别为(batch_size, num_features)和(batch_size...数据集上微调的 MatCha 模型。...数据集上微调的 MatCha 模型。
这是 ConditionalDetrModel 在单个图像中可以检测到的对象的最大数量。对于 COCO 数据集，我们建议使用 100 个查询。...此外，当在更大的数据集（例如 ImageNet-22k）上进行预训练并微调到下游任务时，性能增益得以保持。...（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时）包含根据配置（CvtConfig）和输入的不同元素。...（如果传入了 return_dict=False 或者 config.return_dict=False）包含不同的元素，取决于配置（CvtConfig）和输入。...（如果传入了 return_dict=False 或者 config.return_dict=False）包含不同的元素，取决于配置（CvtConfig）和输入。
可以在多线程Python环境中使用这个解释器，但是必须确保每次只从一个线程调用特定实例的函数。因此，如果希望有4个线程同时运行不同的推论，请为每个线程创建一个解释器作为线程本地数据。...6、get_tensor_detailsget_tensor_details()获取具有有效张量细节的每个张量的张量细节。如果找不到张量所需的信息，张量就不会添加到列表中。这包括没有名称的临时张量。...1、__init____init__(input_gen)创建一个代表性数据集。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。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...转换模型时要应用的优化列表。如[Optimize.DEFAULT]。representative_dataset:可用于为模型生成输入和输出示例的代表性数据集。转换器可以使用数据集来评估不同的优化。
它基于 RoBERTa，具有解耦注意力和增强的掩码解码器训练，使用 RoBERTa 一半的数据。...（如果传递了return_dict=False或当config.return_dict=False时），包括根据配置（DebertaV2Config）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（DebertaV2Config）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（DebertaV2Config）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包括根据配置（DistilBertConfig）和输入的不同元素。
False 或 'do_not_pad' (默认): 无填充（即，可以输出具有不同长度序列的批次）。...张量或 TensorFlow 张量的字典，则结果将使用相同类型，除非您使用return_tensors提供不同的张量类型。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（AlbertConfig）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（AlbertConfig）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（AlbertConfig）和输入的不同元素。
接下来，我们限制了生成器可用的因素或组合，以便为训练和测试模型创建不同的问题集，从而测量我们的模型能够多大程度上推广到已配置的测试集。...例如，我们创建了一组测试题的训练集，其中只有在应用于线条颜色时才会遇到“渐进关系”，而在测试集中应用于形状大小时会遇到“渐进关系”。...表现最好的网络显式地计算了不同图像方块之间的关系，并且并行地评估每个潜在答案的适用性。我们称这种架构为Wild Relation Network（WReN）。 ?...实验结果 PGM数据集 我们将数据集称为程序生成矩阵(Procedurally Generated Matrices,PGM)数据集。...不同问题类型的表现 涉及单个[r,o,a]三元组的问题比涉及多个三元组的问题更容易。 有趣的是，有三个三元组的PGM比四个三元组更难。
除了 FLUE 基准测试中的判别任务，我们还在一个新的摘要数据集 OrangeSum 上评估 BARThez，我们在本文中发布了这个数据集。...使用随机掩码破坏输入，更准确地说，在预训练期间，给定的令牌百分比（通常为 15%）被掩盖： 具有概率 0.8 的特殊掩码令牌 与被掩盖的令牌不同的随机令牌的概率为 0.1 具有概率 0.1...如果传递return_dict=False或当config.return_dict=False时）包含根据配置（BertConfig）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包括根据配置（BertConfig）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（BertConfig）和输入的不同元素。
它还与 ADE20K（58.2 mIoU）上的最先进专门的语义分割模型相匹配，并在 Cityscapes（84.5 mIoU）上排名第二（无额外数据）。 具有不同扩张值的邻域注意力。摘自原始论文。...这项工作表明，现有的预训练方法，特别是自监督方法，如果在来自不同来源的充分筛选数据上进行训练，可以产生这样的特征。我们重新审视现有方法，并结合不同技术来扩展我们的预训练数据和模型规模。...在数据方面，我们提出了一个自动流水线来构建一个专门的、多样化的、筛选过的图像数据集，而不是像自监督文献中通常所做的那样使用未筛选的数据。...我们进一步展示，该架构可以在较小的数据集（如 NYUv2、KITTI 和 Pascal Context）上进行微调，也在这些数据集上取得了新的最先进水平。 DPT 架构。摘自原始论文。...我们的 EfficientNets 也具有良好的迁移性能，并在 CIFAR-100（91.7%）、Flowers（98.8%）和其他 3 个迁移学习数据集上实现了最先进的准确性，参数数量少一个数量级。
我们在大规模数据集（超过 160GB 文本语料库）上对 MPNet 进行预训练，并在各种下游任务（GLUE，SQuAD 等）上进行微调。...past_key_values的每个元素都是一个元组（past_key，past_value）： past_key: [batch_size * num_heads, head_dim, kv_length...元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态。...past_key_values的每个元素都是一个元组（past_key，past_value）： past_key: [batch_size * num_heads, head_dim, kv_length...past_key_values的每个元素都是一个元组（past_key，past_value）: past_key: [batch_size * num_heads, head_dim, kv_length
LayoutLM 模型在顶部带有一个标记分类头（隐藏状态输出的顶部是一个线性层），例如用于序列标记（信息提取）任务，如FUNSD数据集和SROIE数据集。...LayoutLMV2 改进了 LayoutLM 以获得跨多个文档图像理解基准的最新结果： 从扫描文档中提取信息：FUNSD数据集（包含超过 30,000 个单词的 199 个带注释表格）、CORD数据集...（包含 800 张用于训练的收据、100 张用于验证和 100 张用于测试）、SROIE数据集（包含 626 张用于训练和 347 张用于测试的收据）以及Kleister-NDA数据集（包含来自 EDGAR...文档图像分类：RVL-CDIP数据集（包含 40 万张属于 16 个类别的图像）。 文档视觉问答：DocVQA数据集（包含在 12,000 多个文档图像上定义的 5 万个问题）。...在调用 from_pretrained()时，将打印一个警告，其中包含一长串未初始化的参数名称。这不是问题，因为这些参数是批量归一化统计数据，在自定义数据集上微调时将具有值。
config.return_dict=False）包含根据配置（CpmAntConfig）和输入的不同元素。...(torch.FloatTensor)元组，每个元组有 2 个形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, embed_size_per_head)的张量，如果...（如果传递了return_dict=False或者当config.return_dict=False时）包括根据配置（CTRLConfig）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时），包括根据配置（CTRLConfig）和输入的不同元素。...（如果传递return_dict=False或config.return_dict=False时）包含根据配置（DebertaConfig）和输入的不同元素。
在实际程序中，可以在外界捕捉这个异常以判断数据是否读取完，请参考下面的代码： ? 在Eager模式中，创建Iterator的方式有所不同。...传入的数值是一个矩阵，它的形状为(5, 2)，tf.data.Dataset.from_tensor_slices就会切分它形状上的第一个维度，最后生成的dataset中一个含有5个元素，每个元素的形状是...在实际使用中，我们可能还希望Dataset中的每个元素具有更复杂的形式，如每个元素是一个Python中的元组，或是Python中的词典。...通常用来读取以二进制形式保存的文件，如CIFAR10数据集就是这种形式。...在Eager模式下，Dataset建立Iterator的方式有所不同，此时通过读出的数据就是含有值的Tensor，方便调试。
论文的摘要如下： GPT-2 是一个基于大型变压器的语言模型，具有 15 亿个参数，在一个包含 800 万个网页的数据集[1]上进行训练。...GPT-2 的训练目标很简单：预测给定一些文本中所有先前单词的下一个单词。数据集的多样性使得这个简单目标包含了许多跨不同领域的任务的自然发生演示。...（如果传递了return_dict=False或config.return_dict=False）包含根据配置（GPT2Config）和输入的不同元素。...元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态。...元组的元组，每个元组包含自注意力和交叉注意力层的缓存键、值状态。
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