张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。
将多个张量在一个维度上合并成一个张量。合并有分为两种:拼接concatenate和堆叠stack。
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造,以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息,以便以后可以替换其他实现。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。
在使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow进行张量操作时,你可能会遇到一个错误,该错误提示 "张量用作索引必须是长整型或字节型张量"。这个错误通常发生在你试图使用一个张量作为另一个张量的索引时,但是张量的数据类型不适合用于索引。 在本篇博客文章中,我们将探讨这个错误背后的原因,如何理解它以及如何修复它。
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
MegatronGPT2 模型是由 Mohammad Shoeybi、Mostofa Patwary、Raul Puri、Patrick LeGresley、Jared Casper 和 Bryan Catanzaro 在使用模型并行训练多十亿参数语言模型的 Megatron-LM中提出的。
SpeechEncoderDecoderModel 可用于使用任何预训练语音自编码模型作为编码器(例如 Wav2Vec2,Hubert)和任何预训练自回归模型作为解码器初始化语音到文本模型。
导语:今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍,另外,小编Tom邀请你一起搞事情!,源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下: 1. 深度神经网络分类器(DNN Classifier) 2. 深度神经网络回归量(DNN Regressor) 3. 线性分类器(Linear Classifier) 4. 线性回归量(Linea rRegressor) 5. 深度神经网络线性组合分类器(DNN L
TFRecord 是一种二进制格式,用于高效编码tf.Example protos 的长序列 。TFRecord 文件很容易被 TensorFlow 通过这里和 这里tf.data描述的包 加载 。本页介绍了 Earth Engine 如何在 或和 TFRecord 格式之间进行转换。 ee.FeatureCollectionee.Image
LayoutLMv3 模型由 Yupan Huang、Tengchao Lv、Lei Cui、Yutong Lu、Furu Wei 在LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking中提出。LayoutLMv3 通过使用补丁嵌入(如 ViT 中的方式)简化了 LayoutLMv2,并在 3 个目标上对模型进行了预训练:掩码语言建模(MLM)、掩码图像建模(MIM)和单词-补丁对齐(WPA)。
torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是 torch.masked_select(input, mask, out = None) 函数的两个关键参数,函数的参数有:
RoCBert 模型是由 HuiSu、WeiweiShi、XiaoyuShen、XiaoZhou、TuoJi、JiaruiFang、JieZhou 在 RoCBert: Robust Chinese Bert with Multimodal Contrastive Pretraining 中提出的。它是一个经过预训练的中文语言模型,在各种形式的对抗攻击下具有鲁棒性。
BARThez 模型是由 Moussa Kamal Eddine、Antoine J.-P. Tixier 和 Michalis Vazirgiannis 于 2020 年 10 月 23 日提出的BARThez: a Skilled Pretrained French Sequence-to-Sequence Model。
X-MOD 模型是由 Jonas Pfeiffer、Naman Goyal、Xi Lin、Xian Li、James Cross、Sebastian Riedel 和 Mikel Artetxe 在Lifting the Curse of Multilinguality by Pre-training Modular Transformers中提出的。X-MOD 扩展了多语言掩码语言模型,如 XLM-R,在预训练期间包含特定于语言的模块化组件(语言适配器)。在微调中,每个 Transformer 层中的语言适配器被冻结。
特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。这包括从序列中提取特征,例如,对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征,从图像中提取特征,例如,裁剪图像文件,但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow 张量。
首先Keras中的fit()函数传入的x_train和y_train是被完整的加载进内存的,当然用起来很方便,但是如果我们数据量很大,那么是不可能将所有数据载入内存的,必将导致内存泄漏,这时候我们可以用fit_generator函数来进行训练。
关于Keras中,当数据比较大时,不能全部载入内存,在训练的时候就需要利用train_on_batch或fit_generator进行训练了。
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例,可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值,它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后,变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状,必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样,使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外,张量类的所有重载运算符都被传递到变量上,因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
MPNet 模型由 Kaitao Song,Xu Tan,Tao Qin,Jianfeng Lu,Tie-Yan Liu 在MPNet: Masked and Permuted Pre-training for Language Understanding中提出。
REALM 模型是由 Kelvin Guu、Kenton Lee、Zora Tung、Panupong Pasupat 和 Ming-Wei Chang 在REALM: Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training中提出的。这是一个检索增强语言模型,首先从文本知识语料库中检索文档,然后利用检索到的文档来处理问答任务。
DeBERTa 模型是由 Pengcheng He、Xiaodong Liu、Jianfeng Gao、Weizhu Chen 在DeBERTa: Decoding-enhanced BERT with Disentangled Attention中提出的,它基于 2018 年发布的 Google 的 BERT 模型和 2019 年发布的 Facebook 的 RoBERTa 模型。
如果您在运行此模型时遇到任何问题,请重新安装支持此模型的最后一个版本:v4.30.0。您可以通过运行以下命令来执行:pip install -U transformers==4.30.0。
LayoutLM 模型是由 Yiheng Xu,Minghao Li,Lei Cui,Shaohan Huang,Furu Wei 和 Ming Zhou 在论文LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding中提出的。这是一种简单但有效的文本和布局预训练方法,用于文档图像理解和信息提取任务,如表单理解和收据理解。它在几个下游任务上取得了最先进的结果:
CPM 模型是由张政彦、韩旭、周浩、柯培、顾宇贤、叶德明、秦宇佳、苏玉生、季浩哲、关健、齐凡超、王晓智、郑亚楠、曾国阳、曹焕琦、陈胜奇、李代轩、孙振波、刘知远、黄民烈、韩文涛、唐杰、李娟姿、朱小燕、孙茂松在CPM: A Large-scale Generative Chinese Pre-trained Language Model中提出的。
OPT 模型是由 Meta AI 在Open Pre-trained Transformer Language Models中提出的。OPT 是一系列开源的大型因果语言模型,性能与 GPT3 相似。
FLAN-T5 发布在论文扩展指令微调语言模型中 - 这是 T5 的增强版本,已在多种任务中进行微调。
我们介绍了 GPT-NeoX-20B,这是一个拥有 200 亿参数的自回归语言模型,经过 Pile 训练,其权重将通过宽松许可证免费向公众开放。据我们所知,这是在提交时具有公开可用权重的最大稠密自回归模型。在这项工作中,我们描述了 GPT-NeoX-20B 的架构和训练,并评估了其在一系列语言理解、数学和基于知识的任务上的性能。我们发现,GPT-NeoX-20B 是一个特别强大的少样本推理器,在进行五次评估时性能提升明显,而与大小相似的 GPT-3 和 FairSeq 模型相比。我们开源了训练和评估代码,以及模型权重,链接为 github.com/EleutherAI/gpt-neox。
M2M100 模型是由 Angela Fan、Shruti Bhosale、Holger Schwenk、Zhiyi Ma、Ahmed El-Kishky、Siddharth Goyal、Mandeep Baines、Onur Celebi、Guillaume Wenzek、Vishrav Chaudhary、Naman Goyal、Tom Birch、Vitaliy Liptchinsky、Sergey Edunov、Edouard Grave、Michael Auli、Armand Joulin 在 Beyond English-Centric Multilingual Machine Translation 中提出的。
PatchTSMixer 模型是由 Vijay Ekambaram、Arindam Jati、Nam Nguyen、Phanwadee Sinthong 和 Jayant Kalagnanam 在TSMixer: Lightweight MLP-Mixer Model for Multivariate Time Series Forecasting中提出的。
TensorFlow是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量Tensor对象中,所有的运算操作都是基于张量进行的
T5v1.1 是由 Colin Raffel 等人在google-research/text-to-text-transfer-transformer存储库中发布的。这是原始 T5 模型的改进版本。这个模型是由patrickvonplaten贡献的。原始代码可以在这里找到。
Pix2Struct 模型是由 Kenton Lee, Mandar Joshi, Iulia Turc, Hexiang Hu, Fangyu Liu, Julian Eisenschlos, Urvashi Khandelwal, Peter Shaw, Ming-Wei Chang, Kristina Toutanova 在《Pix2Struct: Screenshot Parsing as Pretraining for Visual Language Understanding》中提出的。
OpenAI GPT-2 模型是由 Alec Radford、Jeffrey Wu、Rewon Child、David Luan、Dario Amodei 和 Ilya Sutskever 在 OpenAI 提出的,它是一个因果(单向)变压器,使用语言建模在一个大约 40GB 的文本数据语料库上进行预训练。
Fuyu 模型由ADEPT创建,作者是 Rohan Bavishi、Erich Elsen、Curtis Hawthorne、Maxwell Nye、Augustus Odena、Arushi Somani、Sağnak Taşırlar。
RoBERTa-PreLayerNorm 模型由 Myle Ott, Sergey Edunov, Alexei Baevski, Angela Fan, Sam Gross, Nathan Ng, David Grangier, Michael Auli 在 fairseq: A Fast, Extensible Toolkit for Sequence Modeling 中提出。它与在 fairseq 中使用 --encoder-normalize-before 标志相同。
SeamlessM4T-v2 模型是由 Meta AI 的 Seamless Communication 团队在Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation中提出的。
FNet 模型由 James Lee-Thorp, Joshua Ainslie, Ilya Eckstein, Santiago Ontanon 在 FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms 中提出。该模型用傅立叶变换替换了 BERT 模型中的自注意力层,仅返回变换的实部。该模型比 BERT 模型快得多,因为它具有更少的参数并且更节省内存。该模型在 GLUE 基准测试中达到了约 92-97% 的准确率,并且比 BERT 模型训练速度更快。论文的摘要如下:
MBart 模型是由 Yinhan Liu、Jiatao Gu、Naman Goyal、Xian Li、Sergey Edunov、Marjan Ghazvininejad、Mike Lewis、Luke Zettlemoyer 在多语言去噪预训练神经机器翻译中提出的。
自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀。。。)
TensorFlow提供的方法比numpy更全面,运算速度更快,如果需要的话,还可以使用GPU进行加速。
请注意,BlenderbotSmallModel 和 BlenderbotSmallForConditionalGeneration 仅与检查点facebook/blenderbot-90M结合使用。较大的 Blenderbot 检查点应该与 BlenderbotModel 和 BlenderbotForConditionalGeneration 一起使用
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
Hugo Touvron、Thibaut Lavril、Gautier Izacard、Xavier Martinet、Marie-Anne Lachaux、Timothée Lacroix、Baptiste Rozière、Naman Goyal、Eric Hambro、Faisal Azhar、Aurelien Rodriguez、Armand Joulin、Edouard Grave、Guillaume Lample 在LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models中提出了 LLaMA 模型。它是一个包含从 7B 到 65B 参数的基础语言模型的集合。
Bart 模型是由 Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Ves Stoyanov 和 Luke Zettlemoyer 在 2019 年 10 月 29 日提出的,题为 BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
CANINE 模型是由 Jonathan H. Clark、Dan Garrette、Iulia Turc、John Wieting 在CANINE: Pre-training an Efficient Tokenization-Free Encoder for Language Representation中提出的。这是第一篇在训练 Transformer 时不使用显式分词步骤(如字节对编码(BPE)、WordPiece 或 SentencePiece)的论文之一。相反,该模型直接在 Unicode 字符级别进行训练。在字符级别进行训练不可避免地会导致更长的序列长度,CANINE 通过高效的下采样策略解决了这个问题,然后应用深度 Transformer 编码器。
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
**免责声明:**如果您看到异常情况,请提交GitHub 问题并指定@patrickvonplaten
LongT5 模型是由 Mandy Guo、Joshua Ainslie、David Uthus、Santiago Ontanon、Jianmo Ni、Yun-Hsuan Sung 和 Yinfei Yang 在LongT5: Efficient Text-To-Text Transformer for Long Sequences中提出的。它是在文本到文本去噪生成设置中预训练的编码器-解码器变压器。LongT5 模型是 T5 模型的扩展,它可以使用两种不同的高效注意力机制之一——(1)局部注意力,或(2)瞬时全局注意力。
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