transformers

windows使用源代码安装transformers

安装huggingface的transformers有多种方式，对于网络不好的地方来说，使用源代码安装的方法链接：https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article
好程序不脱发·2023-06-11 11:35

【CVPR2023】TPS详解：联合令牌剪枝与压缩以实现视觉变形器更积极的压缩

TPS详解3.1重要性计算3.2令牌压缩3.2.1匹配3.2.2融合4.简化版理解5.总结0.引言虽然VisionTransformers（ViTs）近年来在各种计算机视觉任务中展示出良好的效果，但是Transformers
sjx_alo·2023-06-10 11:39

DiffRate详解：高效Vision Transformers的可微压缩率

DiffRate详解：高效VisionTransformers的可微压缩率0.引言1.相关内容介绍1.1TransformerBlock1.2令牌修剪和合并1.3修剪和合并的统一2DiffRate中的创新点2.1令牌排序2.2压缩率重参数化2.3训练目标3.算法流程4.简化版理解5.总结0.引言就当前的VisionTransformers(例如vit)而言，模型是大规模的。有学者提出使用令牌压缩的
sjx_alo·2023-06-10 11:39

鹅厂专家讲透AI文本生成解码策略与代码实现

腾小云导读本文以huggingface-transformers的文本生成解码代码为例，对文本生成常用的五种解码策略greedysearch、beamsearch、sample、sampleandrank
·2023-06-09 20:24

TensorFlow2.2 安装包依赖

pipinstalltensorflow==2.2bert4keras==0.10.0keras==2.3.1gensim==3.0numpy==1.20.3transformers==3.4rasa=
tikatika·2023-06-09 20:02

5分钟 NLP系列 — SentenceTransformers 库介绍

该框架基于PyTorch和Transformers，并提供了大量针对各种任务的预训练模型。还可以很容易根据自己的模型进行微调。
deephub·2023-06-09 20:30

QLoRA：量化 LLM 的高效微调

QLoRA使用bitsandbytes进行量化，并与HuggingFace的PEFT和transformers库集成。QLoRA由华盛顿大学UWNLP小组的成员开发。
曾小健量化博士Dr·2023-06-09 15:50

Huggingface之transformers零基础使用指南

前几篇博文中介绍了Transformer，由于其优越的性能表现，在工业界使用的越来越广泛，同时，配合迁移学习理论，越来越多的Transformer预训练模型和源码库逐渐开源，Huggingface就是其中做的最为出色的一家机构。Huggingface是一家在NLP社区做出杰出贡献的纽约创业公司，其所提供的大量预训练模型和代码等资源被广泛的应用于学术研究当中。Huggingface所开源的Trans
奥辰_·2023-06-09 13:34

手把手教你玩Hugging Face

HuggingFace起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，虽然聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来
小吹·2023-06-09 13:59

Python自然语言处理transformers工具包使用

目录1.安装transformers2.加载预训练词典和分词方法3.句子编码3.1句子编码3.2增强编码函数3.3.批量成对编码4.字典操作4.1获取字典4.2添加新词符号4.3编码新添加的词5.datasets
x+x=2x·2023-06-09 13:48

Python安装torch，transformers库

Python安装torch，transformers库前言安装torch库安装transformers库前言最近由于竞赛需要安装Python中机器学习torch已经transformers库函数，但是找了很多帖子
神使墨丘利·2023-06-09 12:08

斯坦福《Transformers集结》；大语言模型“书生・浦语“发布

AI新闻上海人工智能实验室发布1040亿参数大语言模型"书生・浦语"，在多项考试中超越ChatGPT摘要：上海人工智能实验室近日发布了一个千亿级参数大语言模型——“书生・浦语”。该模型在多领域测试中表现优秀，尤其在中文综合性考试中超越了ChatGPT。然而，该模型仍存在一些局限性，如语境窗口长度等。研究人员还通过多个学术评测集对“书生・浦语”进行了分项能力评测，该模型在阅读理解、数学推理、编程能力
go2coding·2023-06-09 12:21

GPT从入门到精通之 Tensorflow2.x 中如何使用 GPT 模型

模型安装首先，我们需要安装Tensorflow2.x和Transformers库（该库是一个用于构建和使用自然
Debug_Snail·2023-06-09 10:38

GPT从入门到精通之 如何使用 GPT 模型进行文本生成

准备工作在使用GPT模型进行文本生成之前，我们需要安装和准备相应的工具和技术：Tensorflow2.x和Transformers库：Tensorflow2.x是一种深度学习框架，而Transformers
Debug_Snail·2023-06-09 10:05

【ECCV2022】DaViT: Dual Attention Vision Transformers

DaViT:DualAttentionVisionTransformers,ECCV2022解读：【ECCV2022】DaViT:DualAttentionVisionTransformers-高峰OUC-博客园(cnblogs.com)DaViT：双注意力VisionTransformer-知乎(zhihu.com)DaViT:DualAttentionVisionTransformers-知乎
m0_61899108·2023-06-08 15:00

国产的ChatGPT你使用了没

接着，在Python环境中安装必要的依赖库，如transformers、torch等。在安装完成后，我们可以使用Chitgpt进行
134322·2023-06-08 14:21

部署运行Vicuna(小羊驼)

下载官网下载链接百度网盘及天翼云盘下载下载结果展示将LLaMA及vicuna-7b-delta-v1.1上传到CPU服务器上安装bypy获取授权码下载命令正式部署安装fschat及huggingface/transformers
想看一次满天星·2023-06-08 11:49

鹅厂专家讲透AI文本生成解码策略与代码实现

腾小云导读本文以huggingface-transformers的文本生成解码代码为例，对文本生成常用的五种解码策略greedysearch、beamsearch、sample、sampleandrank
腾讯云开发者·2023-06-08 11:51

transformers 的使用

一.配置环境在抱抱脸网址上发布了很多已经训练好的模型，基本上大量的NLP模型都在，一开始是发布transformers的开源库，但后来连接了开发者和使用者。
咸鱼布衣·2023-06-08 03:59

解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型

基于transformer的编码器-解码器模型是表征学习和模型架构这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由SebastionRuder撰写的这篇精彩博文。此外，建议读者对自注意力(self-attention)架构有一个基本了解，可以阅读JayAlammar的这篇博文复习一下原始transformer模型。本文分4个部分:背景-简要回顾
·2023-06-07 10:16

解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型

基于transformer的编码器-解码器模型是_表征学习_和_模型架构_这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由SebastionRuder撰写的这篇精彩[博文](https://ruder.io/a-review-
HuggingFace·2023-06-07 00:00

浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理

重磅推荐专栏：《Transformers自然语言处理系列教程》手把手带你深入实践Transformers，轻松构建属于自己的NLP智能应用！
小爷毛毛（卓寿杰）·2023-04-21 13:49

用huggingface.transformers.AutoModelForTokenClassification实现命名实体识别任务

主要参考huggingface官方教程：Tokenclassification本文中给出的例子是英文数据集，且使用transformers
诸神缄默不语·2023-04-21 02:26

Vision Transformers for Dense Prediction论文笔记

文章目录VisionTransformersforDensePrediction，ICCV，2021一、背景介绍二、网络结构三、实验结果1.语义分割实验2.消融实验VisionTransformersforDensePrediction，ICCV，2021一、背景介绍本篇论文主要提出一种网络，基于Transformer去进行密集预测。众所周知，对于密集预测任务，常见的网络架构为Encoder+De
像风一样自由的小周·2023-04-21 01:21

文本聚类与摘要，让AI帮你做个总结

通过sentence_transformers这样的开源库和ChatGLM这样的开源大语言模型，不依赖OpenAI，我们也可以完成简单的电商FAQ的问答。不过，这里面
小极客geekbang·2023-04-20 10:09

《Relational Attention: Generalizing Transformers for Graph-Structured Tasks》【ICLR2023-spotlight】

文章目录动机RelationalTransformer1）RelationalAttention2）边更新先前工作Code：https://github.com/CameronDiao/relational-transformer动机标准的Transformer缺少relationalindectivebiases，而这在GNN中是非常常见的。Transformer的归纳偏置非常弱，几乎于没有，这
Iron_lyk·2023-04-20 09:29

本地化部署大语言模型 ChatGLM

本地化部署大语言模型ChatGLM本地化部署大语言模型ChatGLM前期筹备GitHub基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda模块Anaconda环境创建根目录操作基础依赖加载transformers
Maddie_Mo·2023-04-20 07:24

使用ChatGPT编写Python接口的指南

步骤一：安装所需的库在编写ChatGPT接口之前，您需要安装以下Python库：transformers：用于加载和使用预训练的ChatGPT模型。Flask：用于编写Web接口。您可以使用以下
書盡·2023-04-20 06:25

【论文精读（李沐老师）】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

1Abstract我们介绍了一个新的语言表示模型BERT，这个名字来自于双向的transformer编码器表示。和最近语言表示的模型不同（ELMo、GPT），BERT是被训练深的双向表示，用的是没有标号的数据，然后再连接左右的上下文信息。因为我们的设计，导致我们训练好的BERT只需要额外的加一个输出层，就可以使得在很多nlp的任务上得到一个不错的结果，比如问答、语言推理，且不需要对任务做一些特别的
我是小蔡呀～～～·2023-04-20 00:10

变换器鲁棒性-4：Vision Transformers are Robust Learners

pdfarXiv:2105.07581[pdf,other]VisionTransformersareRobustLearners★★★★★Authors:SayakPaul,Pin-YuChenAbstract:Transformers
Vinteuil·2023-04-19 23:37

2021-08-26-Accelerated Multi-Modal MR Imaging with Transformers-有代码

2021-08-26-AcceleratedMulti-ModalMRImagingwithTransformers-有代码代码链接：https://github.com/chunmeifeng/MTrans【题目中加速的Accelerated，如何理解？】因为它提供了比CT更好的软组织对比度，同时避免了辐射照射。然而，由于磁共振成像过程的物理性质，扫描时间可能长达数十分钟，这严重影响了患者的体验
大虎甜面酱·2023-04-19 11:08

变换器鲁棒性-2：On the Adversarial Robustness of Vision Transformers

https://arxiv.org/abs/2103.15670v2随着自然语言处理和理解的成功推进，Transformers有望给计算机视觉带来革命性的变化。
Vinteuil·2023-04-19 08:58

使用 LoRA 和 Hugging Face 高效训练大语言模型

在此过程中，我们会使用到HuggingFace的Transformers、Accelerate和PEFT库。
·2023-04-19 00:34

使用 Transformers 进行图分类

这一篇我们将探索如何使用Transformers库进行图分类。(你也可以从此处下载演示notebook，跟着一起做！)
·2023-04-18 22:27

gru 串联LLm

单纯是为了降低大LLM设计的结构当前如果transformers可以输出一个状态也是可以的这样串联的好处是每次运行知识一个小模型的计算量时间换空间的概念可以训练100个模型而后根据需要进行微调从100个中选择一个预测比较接近的进行微调预测预测后继续进行从
东方佑·2023-04-18 06:48

叫板英特尔，英伟达发布首个 CPU，集齐“三芯”！

而本次发布会上除了Grace之外，英伟达还发布了Transformers框架——NVIDIAMegatro
CrisAppleYan·2023-04-18 05:29

【初定】入驻B站计划

（主混）Transformers2.（次混）明日方舟、Mniecraft3.（次次混）兽圈作品类型：[视频]meme系列、绘画过程、直播绘画、黑历史、手书。
Anderschel·2023-04-17 09:11

使用bert的预训练模型做命名实体识别NER

基于transformers完
肥宅程序员aka不会游泳的鱼·2023-04-16 23:05

论文笔记：Label Verbalization and Entailment for Effective Zero and Few-Shot Relation Extraction

LabelVerbalizationandEntailmentforEffectiveZeroandFew-ShotRelationExtraction(aclanthology.org)https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.92.pdf论文代码：GitHub-osainz59/Ask2Transformers
Daisymanman·2023-04-16 10:44

Ｗindows 下 AMD显卡训练模型有救了：pytorch_directml 下运行Transformers

Windows下ａｍｄ显卡训练transformer模型。安装方法参见：Windows下用amd显卡训练：Pytorch-directml重大升级，改为pytorch插件形式，兼容更好_amd显卡pytorch_znsoft的博客-CSDN博客importosimportimptry:imp.find_module('torch_directml')found_directml=Trueimpor
znsoft·2023-04-15 22:35

【NLP】第 5 章 ：使用Hugging Face的任务

到目前为止，我们已经了解了如何在非常初级的层面上将transformers与huggingfaceTransformers库一起使用。
Sonhhxg_柒·2023-04-15 14:23

transformers有关tokenzier的几个函数

1、想要知道每个piece属于哪个word：tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased",use_fast=True)#usefasttokenizerpiece2word=tokenizer(input_text).words()#首尾为specialtoken记住：.words()要用fasttokenzier才行，不然会报
DSZhappy·2023-04-15 05:26

BertTokenizer的使用方法(超详细)

fromtransformersimportBertTokenizerfrompytorch_pretrainedimportBertTokenizer以上两行代码都可以导入BerBertTokenizer,transformers
Unstoppable~~~·2023-04-15 05:54

从transformers开始，哪些工作可以被看成是自然语言处理里程碑式的突破。

文本生成的含义是在某一语言数据基础上对语言的从前到后（自监督本身下行目标）、两段对齐语言序列（相互之间的文本共性矩阵计算）分布的研究实现路线。简而言之如何以具有可微可导的向量去寻找攻关语言分布的能力即为当代信息科学与自然语言学科深度混合的能力。文本生成第一节如何基于非结构化数据构建文本生成模型兵无常势、事无定性。在寻找某一分布下语言与接下来即未来发生的语言之间存在的关联关系的预测，这是非结构化文本
路人与大师·2023-04-14 06:32

An Image is Worth 16×16 Words：Transformers for Image Recognition at Scale（ViT，ICLR2021）

ViT摘要引言相关工作方法实验结论摘要虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的标准，但它在计算机视觉方面的应用仍然有限。在视觉领域，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，但其整体结构并没有改变。本文表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列的纯Transformer架构可以很好地执行图像分类任务。利用大规模数据集进行预训练，再迁移到中小型数
写进メ诗的结尾。·2023-04-14 05:17

transformers自定义模型的保存和加载

step1保存(my_plbart.py)#如果一开始用了并行训练最好加上这句model_to_save=model.moduleifhasattr(model,'module')elsemodel#这样保存的是模型参数，记得格式是.pttorch.save(model_to_save.state_dict(),output_model_dir+"model-2.pt")step2加载(use_p
CSU迦叶·2023-04-13 20:30

transformers 模型保存缓存 win10

文章目录transformers包缓存模型修改文件名字可以不联网使用模型下载模型加载缓存微调模型序列分类transformers包缓存模型fromtransformersimportAutoTokenizer
2020小小酥·2023-04-13 20:57

transformers下载模型到本地（tensorflow2.0）

tensorflow2.0环境，下载transformers模型到本地要点：GPT2LMHeadModel.from_pretrained的参数需要额外加入from_tf=True。
qq_34373543·2023-04-13 20:27

使用Transformers将TF模型转化成PyTorch模型

场景使用tensorflow将TF模型转化成PyTorch模型步骤获取如下三个文件：src/transformers/models/bert/convert_bert_original_tf2_checkpoint_to_pytorch.py
亚林瓜子·2023-04-13 20:55

Transformers 如何保存并加载模型

由于自己经常忘记如何保存Transformers中的模型，故在此纪录一下官方提供的例子。output_model_file=".
Diobld·2023-04-13 20:24
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