paper：GoingdeeperwithImageTransformersofficialimplementation：https://github.com/facebookresearch/deitthird-partyimplementation：https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/timm/models/cait.py出发点这篇文章的研究重点是改进视觉Transfo

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要Transformers最近在各种视觉任务中展现出了优越的性能。较大甚至是

Motivation&Abs端到端大规模视觉语言预训练的开销极大。为此，本文提出了BLIP2，利用现成的冻住的imageencoder以及LLM引导视觉语言预训练。模态差距：通过两阶段训练的轻量级的QueryTransformer（Q-Former）弥补。第一阶段：从冻结的imageencoder引导VL学习；第二阶段：从冻结的LLM引导视

paper：LeViT:aVisionTransformerinConvNet'sClothingforFasterInferenceofficialimplementation：https://github.com/facebookresearch/LeViTthird-partyimplementation：https://github.com/huggingface/pytorch-image-models/blob/main/timm/models/levit.

根据论文《ContextualPositionEncoding: LearningtoCountWhat’sImportant》编写的CoPE代码。具备多头计算能力，本人水平不高，个人代码未经验证，有问题和建议欢迎指出。CoPE代码为代替LlamaModel中的RoPE而设计，因此函数名称类似于LlamaModel的RoPE，但实际功能略有不同，有待商

安装大模型相关环境时，碰到了flash-attn无法安装的问题，看来看去，原来是系统的gcc、g++版本过低。通过以下链接升级centos默认的gcc版本到9:CentOS升级gcc到高版本（全部版本详细过程）。yum-yinstallcentos-release-sclyum-yinstalldevtoolset-9-gccdevtoolset-9-gcc-c++

先问了下chatgpt:我正在学习torch.nn.multiheadattention，请告诉我att_mask和key_padding_mask这两个参数有什么不同，分别用于处理什么问题，以及输出有什么不同，并给出代码示例chatgpt的回答：torch.nn.MultiheadAttention中的attn_mask和key_padding_mask是两个非常重要的参数，

大语言模型-7.模型压缩与部署书生浦语大模型实战营学习笔记4-模型压缩与部署本文包括第二期实战营的第5课内容，介绍关于模型压缩的相关内容，主要包括、模型量化和模型部署的相关内容。模型部署定义：在软件工程中，部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域，模

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/367111046引言目前Transformer应用到图像领域主要有两大挑战：视觉实体变化大，在不同场景下视觉Transformer性能未必很好图像分辨率高，像素点多，Transformer基于全局自注意力的计算导致计算量较大针对上述两个问题，我们提出了一种包含滑窗操作

PARSeqECCV2022读论文思考的问题论文试图解决什么问题？一些文本识别模型会对semantic信息建模，从而辅助某些困难情况下的文本识别传统的auto-regressive方式限制了语义信息的传输方向；双向的auto-regressive聚合增加了不必要的计算量和复杂度；聚合视觉模型和语言

来自美团技术团队♪（＾∀＾●）ﾉｼ论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.13840代码地址：https://git.io/Twins一、写在前面 本文提出了两种视觉转换器架构，即Twins-PCPVT和Twins-SVT。Twins-PCPVT将金字塔Transformer模型PVT [2] 中的固定位置编码（PositionalEncoding）更改为团队

注：本文是对GPT4的回答的整理校正补充。在处理序列数据时，由于不同的序列可能具有不同的长度，我们经常需要对较短的序列进行填充（padding）以使它们具有相同的长度。但是，在模型的计算过程中，这些填充值是没有实际意义的，因此我们需要一种方法来确保模型在其计算中忽略这些填充值。这就是p

今天的任务很艰巨，需要把下面这张图的模型架构复现一遍，要有耐心哦。我参考了哈佛NLP小组对transformer的分拆讲解TheAnnotatedTransformer，但思路不同于原文。原文是从整体到局部，而我是从局部到整体。我们先把Day1的嵌入层复制过来（使用的是harvard的版本）：fromtorchimportTenso

 之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm和bert模型，这周顺带搞一下GPT-2，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，生成数据gpt-2的mask-multi-headed-self-attention我现在才彻底的明白它是真的牛逼，比bert的multi-headed-self-attention牛的不是一点半点，

来自ICCV2021论文地址：[2102.12122]PyramidVisionTransformer:AVersatileBackboneforDensePredictionwithoutConvolutions(arxiv.org)代码地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/whai362/PVT一、Motivation1.将金字塔结构引入视觉Transformer，使

从Transformer到ViT：多模态编码器算法原理解析与实现模型架构与算法原理ImageTokenEmbeddingMulti-headSelf-attention流程线性变换MatMulScale和softmaxMatMul前向层模块

事情是这样的。前两天翻译了一篇文章图解GPT-2。在翻译的过程中为了防止自己出错，所以参考了一下其他人对于GPT的一些理解，然后就出错了，为了解决这个错误，导致我最后重新扒了一

title:Transformer源码date:2022-10-0918:30:35mathjax:truetags:EncoderDecoderTransformerTransformer代码(源码Pytorch版本)从零解读(Pytorch版本）_哔哩

这里主要解读transformers中关于GPT2的代码，主要涉及：GPT2Attention，GPT2Block，GPT2MLP以及GPT2Model#transformers安装condainstalltransformerspipinstalltransforme

1#-*-coding:utf-8-*-2#@Author:1073#@File:emaildriver.py4#@explain:发邮件5importjson6importre7importsmtplib8

Seq2Seq(Attention)@目录Seq2Seq(Attention)1.理论1.1机器翻译1.1.1模型输出结果处理1.1.2BLEU得分1.2注意力模型1.2.1Attention模型1.2.2Seq2Seq(Attention)模型结

【NeurIPS2022】SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentation代码：https://github.com/Visual-Attention-Network/SegNeXt1、研究

"""Task:基于Transformer的句子翻译Author:[email protected]/Cheng0829Email:[email protected]:2022/09/17Reference:TaeHwanJung(JeffJu