首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Transformers 4.37 中文文档(九十三)

Pix2Struct 通过学习屏幕截图的掩码解析简化的 HTML 来进行训练。网络,其丰富的视觉元素清晰地反映在 HTML 结构中,下游任务的多样性提供了大量的训练数据。...点可以通过列表的列表的列表传递给处理器来获得,处理器创建相应的维度 4 的torch张量。...如果每个图像或每个掩模传递了不同数量的点,则处理器创建“PAD”点,这些点将对应于(0, 0)坐标,并且跳过这些点的嵌入计算使用标签。...可以通过列表的列表的列表传递给处理器来获取这些点,处理器创建相应的维度 4 的tf张量。...如果每个图像或每个掩模传递了不同数量的点,则处理器创建对应的“PAD”点,这些点将对应于(0, 0)坐标,并且跳过这些点的嵌入计算使用标签。

10610

Transformers 4.37 中文文档(九十二)

虽然可以通过使用 Web 图像-文本对作为弱监督来扩展检测训练数据,但这在可比较于图像级训练的规模上尚未实现。在这里,我们通过自训练扩展检测数据,利用现有的检测器在图像-文本对上生成伪框注释。...可以被preprocess方法中的image_std参数覆盖。 构建一个 OWLv2 图像处理器。...可以被preprocess方法中的image_std参数覆盖。 构建感知器图像处理器。...如果 False,则输入是一个张量,在后处理过程中由modality_sizes切片。 Perceiver 的多模态后处理。可用于特定于模态的后处理器组合成单个后处理器。...注意您可以定义自己的解码器、预处理器和/或后处理器以适应您的用例。— 感知器:一种可扩展的完全注意力架构。此模型是 PyTorch torch.nn.Module子类。

17210

19.7 Boost Asio 传输序列化数据

序列化和反序列化是指数据结构或对象转换为一组字节,以便在需要时可以将其存储在磁盘上或通过网络传输,并且可以在需要时重新创建原始对象或数据结构。序列化是内存中的对象转换为字节的过程。...在序列化期间,对象的状态被编码一组字节,并可以保存或传输到另一个位置。序列化后的字节可以在之后进行反序列化,以将对象重建序列化之前的状态。反序列化则是字节序列重新转换为对象或数据结构的过程。...在Boost库中,提供了text_oarchive和text_iarchive于C对象序列化为文本格式并将其反序列化回去,使用text_oarchive可以C对象以可读文本形式输出,以便在文件或网络上进行存储或传输...,与之对应的text_iarchive则可以先前序列化的文本格式数据还原为C对象。...); std::cout << "反序列化: " << ptr.m_year << std::endl; std::system("pause"); return 0;}接着我们来分析一下客户端代码实现

16831

19.7 Boost Asio 传输序列化数据

序列化和反序列化是指数据结构或对象转换为一组字节,以便在需要时可以将其存储在磁盘上或通过网络传输,并且可以在需要时重新创建原始对象或数据结构。 序列化是内存中的对象转换为字节的过程。...在序列化期间,对象的状态被编码一组字节,并可以保存或传输到另一个位置。序列化后的字节可以在之后进行反序列化,以将对象重建序列化之前的状态。 反序列化则是字节序列重新转换为对象或数据结构的过程。...在Boost库中,提供了text_oarchive和text_iarchive于C对象序列化为文本格式并将其反序列化回去,使用text_oarchive可以C对象以可读文本形式输出,以便在文件或网络上进行存储或传输...,与之对应的text_iarchive则可以先前序列化的文本格式数据还原为C对象。...(recv_buffer); std::cout << "反序列化: " << ptr.m_year << std::endl; std::system("pause"); return

16840

4.4 C++ Boost 数据集序列化库

Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化文本打包成字符串,反序列化则是反之。...Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化的数组数据打包成字符串,反序列化则是反之。...Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化的结构体数据打包成字符串,反序列化则是反之。...在本节中,我们重点介绍如何序列化的结构体数据转换为字符串,包括如何二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等...Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化的嵌套结构数据打包成字符串,反序列化则是反之。

41241

4.4 C++ Boost 数据集序列化库

Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化文本打包成字符串,反序列化则是反之。...Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化的数组数据打包成字符串,反序列化则是反之。...Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化的结构体数据打包成字符串,反序列化则是反之。...在本节中,我们重点介绍如何序列化的结构体数据转换为字符串,包括如何二进制流进行编码、如何进行限长编码、基于文本的序列化操作以及如何使用Boost.Serialization中的相关类进行编码操作等...Boost库中提供了一组非常方便的序列化工具,可以序列化的嵌套结构数据打包成字符串,反序列化则是反之。

31551

Transformers 4.37 中文文档(七十三)

可以被 preprocess 方法中的 image_std 参数覆盖。 构建一个 ViT 图像处理器。...pooler_output(形状(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor)— 序列的第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态,在通过用于辅助训练任务的层进一步处理后...do_convert_rgb (bool, 可选, 默认为 True) — 是否图像转换为 RGB。 构建一个 ViT Hybrid 图像处理器。...pooler_output(形状(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor)- 序列第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态(经过用于辅助训练任务的层进一步处理后...在下游任务中的转移性能优于监督训练,并显示出有希望的扩展行为。 MAE 架构。摘自原始论文。 这个模型是由nielsr贡献的。

16310

Transformers 4.37 中文文档(八十四)

do_convert_rgb (bool, optional, 默认为 True) — 是否图像转换为 RGB。 构建一个 Chinese-CLIP 图像处理器。...pooler_output(形状(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor)- 序列第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态,在通过用于辅助训练任务的层进一步处理后返回...我们证明了预测哪个标题与哪个图像相匹配的简单训练任务是一种有效且可扩展的方式,可以从互联网收集的 4 亿(图像,文本)对数据集上从头开始学习 SOTA 图像表示。...构建一个 CLIP 处理器 CLIP 图像处理器和 CLIP 分词器封装成一个处理器。...pooler_output(形状(batch_size, hidden_size)的torch.FloatTensor)- 经过用于辅助训练任务的层进一步处理后的序列的第一个标记(分类标记)的最后一层隐藏状态

24710
领券