loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当return_loss为True时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。...由于 Perceiver 的输入长度不会影响自注意力层的计算时间，可以提供原始字节，将inputs的长度提供给模型为 2048。...如果现在屏蔽掉这 2048 个标记中的某些标记，可以将outputs定义为形状为：(batch_size, 2048, 768)。...length — 输入的长度（当return_length=True时） 用于对一个或多个序列或一个或多个序列对进行标记和准备模型的主要方法。...如果输入尺寸小于任何边的crop_size，则图像将填充零，然后进行中心裁剪。可以被preprocess方法中的do_center_crop参数覆盖。
在第一层裁剪中，裁剪将以图像长度的这一部分重叠。后续层中，具有更多裁剪的层会缩小这种重叠。...original_sizes (Union[torch.Tensor, tf.Tensor, List[Tuple[int,int]]]) — 每个图像在调整大小为模型期望的输入形状之前的原始尺寸，格式为...position_ids (torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当return_loss为True时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
模型将接收到一张分辨率为 512px x 512px 的低分辨率版本的图像，并使用 65 个标记的预算来表示图像。这使得 API 能够更快地返回响应，并在不需要高细节的用例中消耗更少的输入标记。...非英文：处理带有非拉丁字母文字的图像时，如日文或韩文，模型可能表现不佳。小字体：增大图像中的文字以提高可读性，但避免裁剪重要细节。旋转：模型可能会错误解释旋转或颠倒的文字或图像。...准确性：在某些情况下，模型可能会生成不正确的描述或标题。图像形状：模型在处理全景和鱼眼图像时表现不佳。元数据和调整大小：模型不处理原始文件名或元数据，图像在分析之前被调整大小，影响其原始尺寸。...我上传的图像大小有限制吗？是的，我们限制图像上传为每个图像 20MB。我可以删除我上传的图像吗？不，我们会在模型处理完图像后自动为您删除图像。...有关确定每张图像的标记数的公式的详细信息，请参阅计算成本部分。GPT-4 with Vision 能理解图像元数据吗？不，模型不接收图像元数据。如果我的图像不清晰会发生什么？
论文摘要如下： 基于 Transformer 的模型在自然语言处理（NLP）中被广泛使用。Transformer 模型的核心是自注意机制，它捕捉输入序列中令牌对的交互，并且在序列长度上呈二次方依赖。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）-输入序列标记的位置在位置嵌入中的索引。...如果输入尺寸沿任何边缘小于 crop_size，则图像将填充为 0，然后进行中心裁剪。可以通过 preprocess 方法中的 do_center_crop 参数进行覆盖。
loss (torch.FloatTensor，形状为(1,), 可选, 当return_loss为True时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。...loss（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，当return_loss为True时返回）— 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
当模型用作序列到序列模型中的解码器时，这两个额外的张量是必需的。 包含预先计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码（参见past_key_values输入）。...TVLT 是使用各种大小的图像/视频和音频进行训练的：作者将输入图像/视频调整大小并裁剪到 224，并限制音频频谱图的长度为 2048。...pixel_values — 要馈送给模型的像素值。当videos不为None时返回。 准备模型一个或多个序列和图像的主要方法。...ViLT 使用各种尺寸的图像进行训练：作者将输入图像的较短边调整为 384，并将较长边限制在 640 以下，同时保持纵横比。...({0})) — 词汇表中输入序列标记的索引。
loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当return_loss为True时返回） — 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的np.ndarray或tf.Tensor，可选）-每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...loss (tf.Tensor，形状为 (1,)，可选，当 return_loss 为 True 时返回） — 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的np.ndarray或tf.Tensor，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...loss (torch.FloatTensor, optional, 当提供labels时返回，形状为(1,)) — 语言建模损失来自语言模型。
当使用该层作为模型中的第一层时，提供“input_shape”参数（整数元组或“无”，例如。`对于128维向量的10个向量的序列，或对于128维向量的可变长度序列为“（None，128）”。...当使用该层作为模型中的第一层时，提供“input_shape”参数（整数元组或“无”，例如。`对于128维向量的10个向量的序列，或对于128维向量的可变长度序列为“（None，128）”。...需要注意的是，在卷积层中，每个卷积核的参数对于输入是共享的，即卷积核在输入张量的每个位置上进行卷积时使用的是相同的参数。这样可以大大减少模型的参数数量，同时也可以增强模型的泛化能力。...另外，在计算卷积神经网络中的卷积操作时，通常采用卷积核和输入数据的点积运算来得到卷积的结果。点积本身并不能直接表示相似度，而是作为相似度度量的一种计算方式之一。...例如，当某人举手时，可能在一段时间内会出现特定的手臂移动模式（一种数据变化模式），而这个三维卷积可以帮助我们捕捉这种时间序列上的模式。
(samples, features) 时间序列数据或序列数据: 3D 张量,形状为 (samples, timesteps, features) 图像: 4D 张量,形状为 (samples,...图像数据保存在 4D 张量中，通常用二维卷积层(Keras 的 Conv2D )来处理 Keras框架具有层兼容性，具体指的是每一层只接受特定形状的输入张量,并返回特定形状的输出张量 layer = layers.Dense...这个层将返回一个张量,第一个维度的大小变成了 32 因此，这个层后面只能连接一个接受 32 维向量作为输入的层，使用 Keras 时，你无须担心兼容性，因为向模型中添加的层都会自动匹配输入层的形状，下一次层可以写为...对于这种数据，普遍采用的最佳实践是对每个特征做标准化，即对于输入数据的每个特征(输入数据矩阵中的列)，减去特征平均值，再除以标准差，这样得到的特征平均值为 0，标准差为 1 此处要注意，用于测试数据标准化的均值和标准差都是在训练数据上计算得到的...在工作流程中，你不能使用在测试数据上计算得到的任何结果，即使是像数据标准化这么简单的事情也不行 当样本数量很少，我们应该使用一个非常小的网络，不然会出现严重的过拟合 当进行标量回归时，网络的最后一层只设置一个单元
loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当return_loss为True时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。...loss (torch.FloatTensor，形状为 (1,)，可选，当 return_loss 为 True 时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的tf.Tensor，可选） — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...损失（形状为(1,)的tf.Tensor，可选，当return_loss为True时返回） — 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids (tf.Tensor 的形状为 (batch_size, sequence_length), 可选) — 每个输入序列标记的位置在位置嵌入中的索引。
loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，optional，当return_loss为True时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当return_loss为True时返回）— 图像文本相似性的对比损失。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
为了解决 FP8 张量核心累积不精确的问题，它采用了 CUDA 核心两级累积（提升）。虽然它利用了 CUTLASS 和 CuTe 中的一些概念，但它避免了对它们的模板或代数的严重依赖。...尽管采用轻量级设计，但 DeepGEMM 的性能与各种矩阵形状的专家调优库相当或超过。...DeepGEMM 在多种矩阵形状下的性能表现如下： 普通 GEMM（密集模型） M N K 计算量 (TFLOPS) 内存带宽 (GB/s) 速度提升 64 2112 7168 206 1688 2.7x...统一优化的块调度器：为所有非分组和分组内核提供统一调度。 完全 JIT 设计：运行时即时编译，无需安装时编译，支持动态优化。 未对齐块大小：针对某些形状优化 SM 利用率。...FFMA SASS 交错：通过修改编译后的二进制指令提升性能。 如果觉得不错，欢迎点赞、在看、转发，您的转发和支持是我不懈创作的动力~
如果为 True，则批次中的每个图像都会在每一侧填充随机数量的填充，直到批次中最大的图像尺寸。...max_position_embeddings（int，可选，默认为 512）— 模型可能使用的最大序列长度。通常设置为较大的值以防万一（例如 512、1024 或 2048）。...什么是输入 ID？ input_ids（形状为(batch_size, text_seq_len)的torch.LongTensor）— 词汇表中输入序列标记的索引。...pixel_values — 要提供给模型的像素值。当images不为None时返回。 为模型准备一个或多个序列和图像的主要方法。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选） — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
，而不采用独立的语言模型（LM）。...当使用 from_pretrained() 加载分词器时，将设置为存储在 max_model_input_sizes 中的相关模型的值（请参见上文）。...class_labels — 形状为 (labels) 的可选类标签列表，要馈送给模型（当提供 annotations 时）。...text_inputs — 要馈送给模型的可选文本字符串条目列表（当提供 annotations 时）。它们标识图像中存在的二进制掩模。...loss (torch.FloatTensor，形状为(1,)，可选，当return_loss为True时返回) — 图像-文本相似性的对比损失。
input_data_format (ChannelDimension 或 str, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。...loss（形状为(1,)的torch.FloatTensor，可选，当提供labels时返回）— 重构损失。...类标签本身应该是长度为(图像中边界框的数量,)的torch.LongTensor，而边界框应该是形状为(图像中边界框的数量, 4)的torch.FloatTensor。...然而，图像的 2D 性质为在计算机视觉中应用自注意带来了三个挑战。（1）将图像视为 1D 序列忽略了它们的 2D 结构。（2）二次复杂度对于高分辨率图像来说太昂贵了。...（高度，宽度）尺寸调整为指定的size。
do_resize (bool，可选，默认为True) — 控制是否将图像的（高度，宽度）尺寸调整为指定的size。可以通过preprocess方法中的do_resize参数进行覆盖。...如果输入尺寸在任一边小于 crop_size，则图像将用 0 填充，然后进行中心裁剪。可以被 preprocess 中的 do_center_crop 覆盖。...线性层的权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。 这个输出通常不是输入的语义内容的好摘要，通常最好对整个输入序列的隐藏状态进行平均或池化。...在推断时，最短边设置为 800。可以使用 DetrImageProcessor 为模型准备图像（以及可选的以 COCO 格式的注释）。由于这种调整大小，批处理中的图像可能具有不同的大小。...类标签本身应该是长度为(图像中边界框的数量,)的torch.LongTensor，边界框是形状为(图像中边界框的数量, 4)的torch.FloatTensor，掩码是形状为(图像中边界框的数量, height
input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）— 语言模型词汇表中输入序列标记的索引。...input_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.LongTensor，可选）- 语言模型词汇表中输入序列标记的索引。...什么是输入 ID？ bbox（形状为(batch_size, num_boxes, 4)的‘torch.FloatTensor’） — 输入序列中每个标记的边界框坐标。...什么是输入 ID？ bbox（形状为(batch_size, num_boxes, 4)的torch.FloatTensor）- 输入序列中每个标记的边界框坐标。...输入 ID 是什么？ bbox（形状为(batch_size, num_boxes, 4)的‘torch.FloatTensor’）- 输入序列中每个标记的边界框坐标。
max_position_embeddings（int，可选，默认为 2048）— 该模型可能被使用的最大序列长度。通常将其设置为较大的值以防万一（例如 512、1024 或 2048）。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。...支持第二种格式的原因是，当将输入传递给模型和层时，Keras 方法更喜欢这种格式。
迁移学习 当您从头开始训练深度神经网络时，您通常会随机初始化权重。这是初始化神经网络的最佳方法吗？答案通常是否定的。 首先，深度学习是关于表征的。在经典机器学习中，特征需要手工制作。...通常，已知分类器神经网络的第一层能够检测颜色和形状。中间层将第一层表示作为输入，以计算比第一层更复杂的概念。例如，他们可能会检测到苹果叶或枝干的存在。最后一层给出了图像来自每个类的概率。...当重新训练这些预先训练的权重时，可以获得更好的表现——最终对它们使用较低的学习率。...在这个例子中，你将配置我们的CNN来处理形状为（32，32，3）的输入，这是CIFAR图像的格式。你可以通过将参数input_shape传递给我们的第一层来做到这一点。...在顶部添加密集层 为了完成我们的模型，您需要将卷积基（形状为 (3, 3, 64)）的最后一个输出张量输入一个或多个 Dense 层以执行分类。密集层将向量作为输入（1D），而当前输出是 3D 张量。
例如，在分类任务中，对象标签应该在不同尺度上保持不变，但不同尺度的图像会给模型预测带来一定的偏差；对于ground-truth随着图像尺度变化而变化的任务，如图像质量评价任务来说，尺度不变性问题将会更加的重要...图像采用基于离散元数据和其他图像属性的分层方法进行采样，以达到丰富多样化内容和感知质量水平的目的。...通过裁剪所选择的图片，将其设置高宽比为4:3，然后利用Lanczos插值将这些数据降采样到三种分辨率：2048×1536px，1024×768px 和 512×384px。...实验结果 在KonIQ-10k上进行训练，并对各自的数据集进行测试 在不同分辨率下进行训练和测试时，在KonX子集上的相关性 总结 本文介绍了跨分辨率下的 NRIQA 问题，在预测不同尺寸的真实失真图像的质量方面取得了重大进展...本文首先引入了一个专门为跨分辨率 IQA 而设计的基准数据集 KonX，它包括来自两个数据集的 420 张图像，并通过主观研究在三种表示分辨率下进行了可靠的注释。
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