特别是调用它们时它们期望的输入和输出。 在我们的例子中，第一个元素是Bert模型最后一层的隐藏状态 encoded_layers = outputs[0] # 我们已将输入序列编码为形状（批量大小、序列长度、模型隐藏维度）的FloatTensor 使用过去的GPT-2 以及其他一些模型（GPT、XLNet、Transfo XL、CTRL），使用past或mems属性，这些属性可用于防止在使用顺序解码时重新计算键/值对。 它在生成序列时很有用，因为注意力机制的很大一部分得益于以前的计算。 Model2Model示例 编码器-解码器架构需要两个标记化输入：一个用于编码器，另一个用于解码器。假设我们想使用Model2Model进行生成性问答，从标记将输入模型的问答开始。
顺便说一下，Tokenizers库中，基于规则切分部分，采用了spaCy和Moses两个库。如果基于词来做词汇表，由于长尾现象的存在，这个词汇表可能会超大。 pretokenizer可以是简单基于空格的，也可以是基于规则的； 分词之后，统计每个词出现的频次供后续计算使用。 比如，我们计算出ug/un/hug三种组合出现频次分别为20，16和15，加入到词汇表中。 一般地，它把空格space也当作一种特殊字符来处理，再用BPE或者Unigram算法来构造词汇表。 比如，XLNetTokenizer就采用了_来代替空格，解码的时候会再用空格替换回来。 其中， BertTokenizer中，用##符号表示非开头的子词，比如第1句中的problems被拆分成了三部分，pro/##ble/##ms； 标点符号、生僻字等未出现的token被[UNK]代替 中文基本拆分成了字的形式
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BERT 使用注意力机制以及学习单词之间上下文关系的Transformer 。Transformer 由两个独立的部分组成 - 编码器和解码器。编码器读取输入文本，解码器为任务生成预测。 与顺序读取输入文本的传统定向模型相比，transformer 的编码器一次读取整个单词序列。由于 BERT 的这种特殊结构，它可以用于许多文本分类任务、主题建模、文本摘要和问答。 我们将使用预训练的“bert-base-uncased”模型和序列分类器进行微调。为了更好地理解，让我们看看模型是如何构建的。 需要完成一些额外的预处理任务。 添加特殊令牌： [SEP] - 标记句子的结尾 [CLS] - 为了让 BERT 理解我们正在做一个分类，我们在每个句子的开头添加这个标记 [PAD] - 用于填充的特殊标记 [UNK] - 当分词器无法理解句子中表示的单词时
词典告诉我们语言中出现了什么词汇，而概率语法告诉我们什么话可能接在其他的话后面。为了对这些信息进行编码，使用有限状态换能器。 它编码从按键序列到字的映射，允许替代键序列和可选空格。 ? 该转换器沿着从起始状态（粗体1）到最终状态（两圈状态0和1）的路径编码“I”，“I’ve”，“If”。 每个弧用一个输入按键（“：”之前）和一个对应的输出字符（“：”之后）标记，其中ε编码空符号。 “I’ve”中的撇号可以省略。 用户有时会跳过空格键。 当人们说话的时候，并不需要解码器来完善你所说的话，或者猜测你会在后面说些什么来省下几个音节； 但是当你输入时，你会感受到词语完成和预测的帮助。 此外，该团队希望键盘可以提供无缝多语言支持，如下所示。 FST解码器的本质性质将支持完成所有的工作，预测，滑动打字和许多UI功能，无需额外的工作，从而使 Gboard能够从一开始就向印度用户提供丰富的体验，一个更智能的键盘。
（URL 中只能出现 ASCII 字符，不能出现非 ASCII 字符）将 “空格” 编码为 “%20”，便于在 URL 中传输空格。 （URL 中不能出现空格）将 “没有表示特殊含义的保留字符” 进行 URL 编码。（URL 中多个查询参数之间用 & 符号分隔。 因此当你需要编码整个 URL 就使用 encodeURI；当你只需要编码 URL 中的参数时，就使用 encodeURIComponentencodeURIComponent() 方法解码使用 decodeURIComponent 表单中的数据被提交时，表单的域名与值被编码并通过网络把数据发送给服务器。 前端调用 decodeURIComponent() 解码时，加号 + 将无法解码为空格。
然而，当模式是变量时，这个函数的强大之处就显现出来了。 修饰符-和修饰符 * 类似，也是用于匹配原始字符分类的零次或多次出现。不过，跟修饰符 * 总是匹配能匹配的最长序列不同，修饰符-只会匹配最短序列。 虽然有时它们两者并没有什么区别，但大多数情况下这两者会导致截然不同的结果。例如，当试图用模式‘[%a][%w]-‘查找标识符时，由于[_%w]-总是匹配空序列，所以我们只会找到第一个字母。 由于UTF-8的主要特征之一就是任意字符的编码不会出现在别的字符的编码中，因此文本类的模式一般可以正常工作。字符分类和字符集只对ASCII字符有效。 例如，可以对UTF-8字字符串使用模式’%s’，但它只能匹配ASCII空格，而不能匹配诸如HTML空格或蒙古文元音分隔符等其他的Uicode空格。 恰当的模式能够为处理Unicode带来额外的能力。
所以接下来会从 character RNN 开始（预测句子中出现的下一个角色），继续介绍RNN，这可以让我们生成一些原生文本，在过程中，我们会学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。 所以第一件要做的事情是使用序列且没有重叠的输入序列（而不是用来训练无状态RNN时的打散和重叠的序列）。 当编码单词时，Tokenizer会过滤掉许多字符，包括多数标点符号、换行符、制表符（可以通过filters参数控制）。最重要的，Tokenizer使用空格确定单词的边界。 图16-7 视觉注意力：输入图片（左）和模型输出“飞盘”时模型的关注点（右） 解释性 注意力机制的的一个额外的优点，是它更容易使人明白是什么让模型产生输出。这被称为可解释性。 相似的，在解码器的遮挡注意力层中，这个公式会应用到批次中每个目标句上，但要用遮挡，防止每个词和后面的词比较（因为在推断时，解码器只能访问已经输出的词，所以训练时要遮挡后面的输出token）。
通过统计各个整数（0-18范围内）的出现次数，按照相同的思路，对SQ1和SQ2进行了Huffman编码，得到的码流记为SQ1 bits和SQ2 bits。 我总是认为，我觉得牛人可能出错了的时候，往往是我自己错了，所以我又仔细想了一下，上面的顺序特点比较明显，直观上看，PK认为CL为0和中间的值出现得比较多（放在了前面），但CL比较小的和比较大的出现得比较少 接下来才是经过Huffman编码的压缩数据，解码码表为Huffman码表1和码表2。 最后是数据块结束标志，即literal/length这个码表输入符号位256的编码比特。 ，对应256，码字长度6） 111111 –>4(System.Int32)（看前面的CL1序列，对应258，码字长度6） 可以看出，码表里存在两个重复字符串长度3和4，当解码结果为-1（上面进行了处理 换句话说，Deflate算法并不是简单的寻找最长匹配后输出，而是会权衡几种可行的编码方式，用其中最高效的方式输出。
model 到最强的LSTM ，Dilated CNN decoder 都可以无限逼近，做到控制解码的强度 Additional Loss[9]，引入额外的 loss，例如让 z 额外去预测哪些单词会出现 decode端的隐藏状态更新时，会拼接进 和 在输入序列中对应的隐状态向量(这也是copy的体现 解码端更新当前时刻的隐状态时，每次动态地将encoder端生成的所有隐状态向量序列(M)表示成(attention 机制加权求和，attentive read)该时刻对应的context向量外，还会检查解码器上一时刻的输出 在输入序列X中的位置(同一个词可能会出现多次)，然后在M中取出(selective read 在生成多句文本序列时，很容易出现内容重复现象，为了消除这种现象，作者们提出了一种coverage机制。 具体地，在每一时刻会维持一个coverage向量 ，其是解码端在之前的各个时刻的attention分布之和，即 考虑Coverage机制后，在计算解码器端t−1时刻的隐状态向量 与编码器端第i个隐状态向量
，该变量将包含我们编码的字符串，然后我们在包含结果的字符串中添加一个空格。 在用摩斯密码编码时，我们需要在每个字符之间添加 1 个空格，在每个单词之间添加 2 个连续空格。 如果字符是空格，则向包含结果的变量添加另一个空格。 一旦我们得到一个空格，我们就会在提取的字符序列（或我们的莫尔斯电码）中查找相应的英语字符，并将其添加到将存储结果的变量中。 请记住，跟踪空间是此解密过程中最重要的部分。 一旦我们得到 2 个连续的空格，我们就会向包含解码字符串的变量添加另一个空格。 字符串末尾的最后一个空格将帮助我们识别莫尔斯电码字符的最后一个序列（因为空格充当提取字符并开始解码它们的检查）。 ' 'citext' -> '存储单个字符的摩斯密码' 'i' -> '计算摩斯字符之间的空格' 'message' -> '存储要编码或解码的字符串 ''' # 表示摩斯密码图的字典 MORSE_CODE_DICT
同时使用标题和文本描述作为标签，并删除对应的html标记、换行和额外的空格； 3、包含1200万张图片和标题对的「Conceptual 12M」。 token会一起被送入BART解码器，该解码器是一个自回归模型，它的目的是去预测下一个token序列； 4、损失函数是交叉熵损失，用以计算模型预测的图像编码结果和VQGAN真实图像编码之间的损失值。 由于使用像素值序列，会导致离散值的嵌入空间太大，最终使得训练模型和满足自注意力层的内存需要极为困难。 VQGAN通过结合感知损失和GAN的判别损失来学习像素的一个「密码本」。 该模型使用了BART，作者只是对原始架构进行了微调： 1、为编码器和解码器创建了一个独立的嵌入层（当有相同类型的输入和输出时，这二者通常可以共享）； 2、调整解码器输入和输出的shape，使其与VQGAN 当作者在Seq2Seq编码器和解码器之间分割时，DALL·E将文本和图像作为单个数据流读取。这也让他们可以为文本和图像使用独立的词汇。 5、DALL·E通过自回归模型读取文本，而作者使用双向编码器。
表单里提交时也是如此，当包含非西欧字符的字符串时，系统也会将这些字符转换成application/x-www-form-urlencoded字符串。 空格是一个特殊情况，因为它们太平常了。它除了被编码成“%20”以外，还能编码为一个“+”。加号（+）本身被编码为%2B。当/ # = & 和? 当用方法getPath() 和toExternalForm( ) 作为输出方法时，这种字符和转移符不会自动编码或解码。你应对被用来生成一个URL对象的字符串对象负责，确保所有字符都会被恰当地编码。 如果string包含了一个“%”，但紧跟其后的不是两位16进制的数或者被解码成非法序列，该方法就会抛出 IllegalArgumentException 异常。 当下次再出现这种情况时，它可能就不会被抛出了。这是与运行环境相关的，当检查到有非法序列时，抛不抛出 IllegalArgumentException 异常，这时到底会发生什么是不确定的。
BART 使用基于 Transformer 的标准神经机器翻译架构，可泛化 BERT（具备双向编码器）、GPT（具备从左至右的解码器）等近期出现的预训练模型，尽管它非常简洁。 它是一个具备双向编码器（对被破坏文本使用）和从左至右自回归解码器的序列到序列模型。至于预训练，研究人员优化了原始文档的负 log 似然。 BART 架构与 BERT 所用架构类似，区别如下：1）解码器的每个层对编码器最终隐藏层额外执行 cross-attention（和 Transformer 序列到序列模型一样）；2）BERT 在词预测之前使用了额外的前馈网络 与目前仅适合特定噪声机制的去噪自编码器不同，BART 可应用于任意类型的文档破坏。极端情况下，当源文本信息全部缺失时，BART 也等同于语言模型。 图 3：a：要想使用 BART 解决分类问题，编码器和解码器的输入要相同，使用最终输出的表征。b：对于机器翻译任务，研究人员训练一个额外的小型编码器来替换 BART 中的词嵌入。
一个JSON数组是一个有序的值序列，写在一个方括号中并以逗号分隔 一个JSON数组可以用于编码Go语言的数组和slice 一个JSON对象是一个字符串到值的映射，写成一系列的name:value对形式， 该函数有两个额外的字符串参数用于表示每一行输出的前缀和每一个层级的缩进： data, err := json.MarshalIndent(movies, "", " ") if err ! Tag可以是任意的字符串面值，但是通常是一系列用空格分隔的key:"value"键值对序列；因为值中含有双引号字符，因此成员Tag一般用原生字符串面值的形式书写。 Color成员的Tag还带了一个额外的omitempty选项，表示当Go语言结构体成员为空或零值时不生成该JSON对象（这里false为零值）。 编码的逆操作是解码，对应将JSON数据解码为Go语言的数据结构，Go语言中一般叫unmarshaling，通过json.Unmarshal函数完成。
训练时使用预测的概率张量和实际单词的一热编码来计算损失。这种损失被反向传播以优化编码器和解码器的参数。同时，概率最大的单词成为下一个GRU单元的输入。 就像编码器一样，我们在这里也有一个嵌入层用于目标语言中的序列。序列中的每一个单词都在具有相似意义的相似单词的嵌入空间中表示。 我们也得到的加权和编码器输出通过使用当前解码隐藏状态和编码器输出。 编码器序列输出用于查找注意力分数，编码器最终隐藏状态将成为解码器的初始隐藏状态。 对于目标语言中预测的每个单词，我们将输入单词、前一个解码器隐藏状态和编码器序列输出作为解码器对象的参数。 可能的改进 在实现我们的模型时，我们已经对编码器、解码器和注意力机制有了非常基本的了解。 根据可用的时间和计算能力，以下是一些点，可以尝试和测试，以知道如果他们工作时，实施良好: 使用堆叠GRU编码器和解码器 使用不同形式的注意力机制 使用不同的优化器 增加数据集的大小 采用Beam Search
py文件中的编码 Python 默认脚本文件都是 ANSCII 编码的，当文件 中有非 ANSCII 编码范围内的字符的时候就要使用"编码指示"来修正一个 module 的定义中，如果.py文件中包含中文字符 （严格的说是含有非anscii字符），则需要在第一行或第二行指定编码声明：# -*- coding=utf-8 -*- 或者 #coding=utf-8 其他的编码如：gbk、gb2312也可以；否则会出现 也就是说在读取一个文件的内容，或者从网络上读取到内容时，保持的对象为str类型；如果想把一个str转换成特定编码类型，需要把str转为Unicode,然后从unicode转为特定的编码类型如：utf-8 ，可是当使用decode转时，总是出错，这个时候，可以使用decode('gb18030')这个字符集来解决，如果还是有问题，这个时候，一定要注意，decode还有一个参数，比如，若要将某个 String ，全角空格往往有多种不同的实现方式，比如\xa3\xa0，或者\xa4\x57，这些字符，看起来都是全角空格，但它们并不是“合法”的全角空格（真正的全角空格是\xa1\xa1），因此在转码的过程中出现了异常
生成代码 通过编译器具把IDL文件转换成语言对应的静态库 编解码 从内存中表示到字节序列的转换称为编码，反之为解码，也常叫做序列化和反序列化 通信协议 规范了数据在网络中的传输内容和格式。 安全和兼容性也是问题 文本格式：文本格式具有人类可读性，数字的编码多有歧义之处，比如XML和CSV不能区分数字和字符串，JSON虽然区分字符串和数字，但是不区分整数和浮点数，而且不能指定精度，处理大量数据时 由于JSON在一些语言中的序列化和反序列化需要采用反射机制，所以在性能比较差； 二进制编码：实现可以有很多种，TLV 编码 和 Varint 编码 2.5 编解码层-二进制编码 第一个byte是类型， 性能： 第一、空间开销（Verbosity）， 序列化需要在原有的数据上加上描述字段，以为反序列化解析之用。如果序列化过程引入的额外开销过高，可能会导致过大的网络，磁盘等各方面的压力。 ，减轻用户维护生成代码的负担 基于JIT编译技术的高性能动态Thrift 编解码器- Frugal 序列化和反序列的性能优化从大的方面来看可以从时间和空间两个维度进行优化。
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