Tokens 第11页

Roberta的tokenizer简单使用

fromtransformersimportAutoTokenizermodel_checkpoint="distilbert-base-uncased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)tokens

小黑无敌·2022-12-31 17:30

Transformers - Roberta(huggingface)

1Overview2RobertaConfig3RobertaTokenizer3.1classtransformers.RobertaTokenizer3.2build_inputs_with_special_tokens3.3get_special_tokens_mask3.4create_token_type_ids_from_sequences3.5save_vocabulary4Ro

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-31 17:56

第6周学习笔记：Vision Transformer & Swin Transformer学习

VisionTransformer模型详解该模型将Transformer结构直接应用到图像上，即将一张图像分割成多个patches，这些patches看作是NLP的tokens(words)，然后对每个

fyfouc·2022-12-27 14:32

threejs实现地图

threejs+地图threegeo官网https://www.npmjs.com/package/three-geo注意事项：1在https://account.mapbox.com/access-tokens

搬砖小田·2022-12-27 13:09

[PyTorch]中的随机mask以及根据句子的长度进行mask（pytorch中实现sequence_mask功能）

defdrop_tokens(embeddings,word_dropout):batch,length,size=embeddings.size()mask=embeddings.new_empty(

anshiquanshu·2022-12-24 19:01

oracle csn,使用logdump 来查看CSN的值，注意符号

bjtranlogoptionsdblogreaderUSERIDogg@orcl_beq,PASSWORDoggWILDCARDRESOLVEDYNAMICDYNAMICRESOLUTIONTABLEtianbaobao.tianbaobao,TOKENS

weixin_39959482·2022-12-23 21:15

Vision Transformer（2）：T2T ViT源码阅读以及Drop解释

上图是Tokens-to-TokenViT中关于TokentoToken处理模块的结构图，可以看出其过程是将原图像沿着某一维度（横向或者纵向），将这一维度的向量看作Token，以图像尺寸的平方根为新尺寸进行升维

尼卡尼卡尼·2022-12-23 13:11

python typing overload

定位到代码中，竟然是装饰一个函数：convert_ids_to_tokens。这个函数在类里面，出现了3次。其中前面两次出现都是被overload装饰了。前面两个函数唯一的区

yuanzhoulvpi·2022-12-22 14:01

自己动手写json解析器0x02-分词清洗

我们介绍了如何对json进行分词，并且成功对示例json进行了分词，这一节我们介绍如何对分词进行清洗，可能清洗这个词用的不是很准确，但是我也不知道专业叫法叫啥，有知道的同学希望在评论区留言，分词清洗的目的就是将tokens

·2022-12-22 11:27

自己动手写json解析器0x02-分词清洗

我们介绍了如何对json进行分词，并且成功对示例json进行了分词，这一节我们介绍如何对分词进行清洗，可能清洗这个词用的不是很准确，但是我也不知道专业叫法叫啥，有知道的同学希望在评论区留言，分词清洗的目的就是将tokens

·2022-12-22 11:19

「ViT」An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

类比文本的tokens处理方式，图片被切割为patches并被线形embed后以序列的形式输入transformer。

-江户川-·2022-12-21 09:17

论文复现-1：bertscore

tokenizer.encode(sent,add_special_tokens=True,add_prefix_space=True,max_length=tokenizer.model_max_len

QianTu&·2022-12-20 12:29

论文阅读|TCFormer

visiontransformer将图片分割成规则和固定的网格并且将每一个cell都作为token来产生visualtokens，然而，在以人为中心的视觉任务中，并非所有区域都同等重要，例如，人体需要许多tokens

xiaoweiyuya·2022-12-19 14:57

[论文阅读：姿态识别&Transformer] 2104 TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation

[论文阅读：姿态识别&Transformer]2104TokenPose:LearningKeypointTokensforHumanPoseEstimation文章目录[论文阅读：姿态识别&Transformer]2104TokenPose:LearningKeypointTokensforHumanPoseEstimation摘要：1.IntroductionContributions2.相关

cheerful090·2022-12-19 10:45

PYInfer: Deep Learning Semantic Type Inference for Python Variables Python类型推断

对于每一个变量的使用，在它的上下文范围内收集一些tokens,然后设计神经网络预测变量类型。

马小雨·2022-12-18 18:39

stack 相关题目 day 1

classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackans;for(inti=0;i-1*cur，没有任何操作；如果pre向右移动，且preas

云从天上来·2022-12-16 15:04

spark 朴素贝叶斯

=argmax(IIP(Xi/c)P(C))Mapreduce解决方案第一阶段用训练数据建立分类器//key忽略value一个样本，包含了各属性值以及分类map(key,value){String[]tokens

weixin_40988315·2022-12-15 11:03

Transformers Roberta如何添加tokens

1.前提最近用roberta模型需要添加specialtokens，但每次运行在GPU上会报错（上面还有一堆的block）而在CPU上则报错网上搜了很多资料，说是如果增加了specialtokens或是修改了vocab.txt，则需要加上model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))，不然维度会不对，但一直不太清楚加在哪里，刚开始加在了dataset处理

Vincy_King·2022-12-14 08:03

[CVPR‘22-Oral] Not All Tokens Are Equal Human-centric Visual Analysis via Token Clustering Transform

论文：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Zeng_Not_All_Tokens_Are_Equal_Human-Centric_Visual_Analysis_via_Token_CVPR

zzl_1998·2022-12-14 01:14

【报错】ValueError: not enough values to unpack expected 2, got1

原因：因为transformers版本不同,语法不一样，源代码版本的是2.X，而下载的版本是4.17.0解决：改成x_1=self.PreModel(tokens_x_2d).last_hidden_state

sueong·2022-12-13 16:35

查阅所连接过的WiFi所有信息（含密码）（访问历史所有WiFi连接）

win+Rcmd进入终端输入for/f“skip=9tokens=1,2delims=:”%iin(‘netshwlanshowprofiles’)do@echo%j|findstr-i-vecho|netshwlanshowprofiles

花生树什么树·2022-12-10 20:52

vue源码解析之mustache模板引擎——底层核心机理

mustache底层核心机理底层token思想手写mustache库1.遍历查找“{{}}”(Scanner类)生成tokens数组不能用简单的正则表达式思路实现底层token思想手写mustache库

wjyGrit·2022-12-10 18:13

VUE源码解析-Mustache

Mustache模板引擎数据变为视图的方式简介mustache基本使用遍历数组布尔值mustache的底层核心机理最简单的模板引擎实现机理tokens手写mustache库手写源码地址模板引擎数据变为视图的方式

C_Cercis Chinensis·2022-12-10 18:42

Vue源码之mustache模板引擎

Vue源码之mustache模板引擎mustache库的工作机理tokenstokens是一个JS的嵌套数组，是模板字符串的JS表示模板字符串我买了一个{{thing}}，好{{mood}}啊tokens

木子爱编程·2022-12-10 18:10

Vue源码-mustache模版引擎原理详解

上述案例的mustache模版语法如下:mustache库的机理mustache库底层重点要做两个事情：1.将模版字符串编译为tokens形式2.将tokens结合数据，解析为dom字符串什么是tokenstokens

liwenqi7·2022-12-10 18:10

【Vue源码解析】mustache模板引擎

模板引擎什么是模板引擎实现Scanner类根据模板字符串生成tokens在index.js引入parseTemplateToTokens实现tokens的嵌套OneMoreThingtokens结合数据解析为

糖^O^·2022-12-10 18:37

江_小_白·2022-12-10 18:31

【CV】深度了解自监督学习，就看这篇解读！SimMIM：掩码图像建模的简单框架...

这个模型也是直接回归预测原始像素RGB值，而不是像BEiT或者iBOT一样重建tokens。

风度78·2022-12-10 11:23

【CVPR2022】MatteFormer: Transformer-Based Image Matting via Prior-Tokens

MatteFormer:Transformer-BasedImageMattingviaPrior-Tokens中文题目:借助先验Token的基于Transformer的图像抠图paper：https:

Thinkobj·2022-12-08 20:53

Be aware, overflowing tokens are not returned for the setting you have chosen

原文提醒如下：Beaware,overflowingtokensarenotreturnedforthesettingyouhavechosen,i.e.sequencepairswiththe'longest_first'truncationstrategy.Sothereturnedlistwillalwaysbeemptyevenifsometokenshavebeenremoved.出现场

James-J·2022-12-07 20:10

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet阅读笔记（小关键点记录）

总述：本文认为ViT之所以无法直接用中等数量数据集训练取得较好效果，是因为ViT对图像进行分patch拼接成序列的处理方法太简单了，模型无法学习到图像的结构信息，并且文中通过比较ViT和CNN中间每层输出的表示也印证了这一点。因此本文提出了新的Tokenize方法，将每一层的输出再还原成一个图像，然后在图像上进行softsplit。Softsplit指的是有重叠的进行patch划分，这样就建立起了

wangtao990503·2022-12-07 16:38

Vision Transformers for Dense Prediction

我们将视觉转换器的各个阶段的tokens组合成各种分辨率的类图像表示，并使用卷积解码器逐步将它们组合成全分辨率预测。转换器的主干过程表示在一个恒定

Booo0m·2022-12-06 13:02

使用spacy报错TypeError: Argument ‘other‘ has incorrect type (expected spacy.tokens.token.Token, got str)

这是因为spacy返回是给了你一个对象，而不仅仅是文本。。。使用nlp时，请尝试：sentence='ThelegislationallowedCaliforniatobeadmittedtotheUnionaswhatkindofstate?'doc=nlp(sentence)foriindoc.noun_chunks:list_2.append(i.text)#注意这里的i后面要加text，即

anshiquanshu·2022-12-05 07:24

PyTorch搭建Bert对IMDB数据集进行情感分析（文本分类）

数据集进行情感分析（详细的数据分析与处理过程）1.数据处理defload_data(args,path,tokenizer):classes=['pos','neg']defprocess(flag):tokens

Cyril_KI·2022-12-04 23:57

视觉Transformer中的位置编码方式

绝对位置编码基本形式：x=x+p可学习的绝对位置编码（ViT）ViT中提出的位置编码方式简单粗暴，设置一组可学习的编码tokens，并在patchembeding后逐元素相加，在训练阶段一起训练。

阳光素描·2022-12-02 18:11

ICCV 2021 | 视觉Transformer中的相对位置编码

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：将门创投相对位置编码（RelativePositionEncoding）能够显式地对Transformer输入序列中，任意两个Tokens

Amusi（CVer）·2022-12-02 18:10

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

本文提出一种新的Tokens到Token视觉Transformer（T2T-ViT）！性能更快更强，将原始ViT的参数和MAC减少200％，性能优于ViT、ResNet等网络，代码刚刚开源！

Amusi（CVer）·2022-12-01 20:29

LSTM网络中各层解读

构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新塑造……结构顺序每层解读：把单词变为tokens；embedding把每个

云霄6166·2022-12-01 04:08

transformers库的使用【三】数据的预处理

tokenizer是用来把一段文本划分成单词（或者单词的一部分，标点符号等）这些划分以后的到的结果，通常称之为tokens。接下来把这些tokens转换成numbers，这样就可以创建一个tens

桉夏与猫·2022-12-01 03:21

从零开始实现递归神经网络——【torch学习笔记】

importcollectionsclassVocab(object):def__init__(self,tokens,min_freq=0,use_special_tokens=False):#根据频率和词进行排序

一个语文不好的NLPer·2022-11-29 17:25

C++的一些应用

切分函数voidTokenize(conststring&str,vector&tokens,conststring&delimiters)//切分函数{//Skipdelimitersatbeginning.string

我变成了柴犬·2022-11-27 00:36

Bert模型解读（transformer库源码解读）

BERT输出两个张量#outputs[0]是last_hidden_state,是基于token表示的，对于实体命名、问答非常有用、实际包括四个维度[layers,batches,tokens,features

jiangchao98·2022-11-25 02:46

python函数的传参（bert_vocab_from_dataset)，函数括号里面含有**是什么意思？

上代码bert_vocab_args=dict(vocab_size=8000,reserved_tokens=reserved_tokens,bert_tokenizer_params=bert_tokenizer_params

qq_44788215·2022-11-24 18:20

ViT论文学习

模型最重要的部分——怎么把cv问题转到nlp问题，即图片到tokens参考B站：37分走一遍单张图片的前向（多张只需在所有尺寸的最前面加上batchsize即可）：1.224x224x3--------

构建的乐趣·2022-11-24 10:08

【深度学习】ToMe：我的方法无需训练即可加速 ViT 模型｜搞懂Transformer系列

ToMe通过一种轻量化的匹配算法，逐步合并ViT内部的相似的tokens，实现了在基本不损失性能的前提下，大幅提升ViT架构的吞吐量。

风度78·2022-11-24 10:03

bert分词编码方法详解

主要就两步：分词和编码1.分词：通过BasicTokenizer分词后，遍历每一个分词，将每一个词再经过WordpieceTokenizer分成子串deftokenize(self,text):split_tokens

凌陨心·2022-11-23 14:50

预训练语言模型入门

Feature-basedFine-tuningFine-tuningBasedPLMsPLMsafterBERTApplicationsofMaskedLMFrontiersofPLMs参考LanguageModeling语言模型(LM)很简单，可以认为是给定前面tokens

CSU迦叶·2022-11-23 10:50

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Phoenixtree_DongZhao·2022-11-23 07:16

分词算法介绍——千里之行，始于足下

而在编码文本之前，要先把它切割成小块，这些小块叫做tokens，这个过程叫做分词（tokenization）。所谓“千里之行，始于足下”，分词算法是NLP的起点，下面这一类算法做个总结。

云中君不见·2022-11-21 18:00

tokenizer.encode_plus方法

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(DOWNLOADED_MODEL_PATH)tokens=tokenizer.encode_plus(txt,max_length

zephyr_wang·2022-11-21 18:21

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