官方给出的数据就是规范化后的。其中$$Q\\inR^{L\\timesd_{q}$$,$$K\\inR^{L\\timesd_{k}$$,$$V\\inR^{L\\timesd_{v}$$分别...
本文对transformers之pipeline的物体检测（object-detection）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline...
在HuggingFace的Transformers库中，Trainer类是一个强大的工具，用于训练和评估机器学习模型。它简化了数据加载、模型训练、评估和日志记录的过程。_transformers.trainer...
本文对使用transformers的AutoModelForCausalLM进行尝试，主要对CausalLM（因果推理模型）进行实例化，需要与同类的AutoTokenizer分词器一起使用。同时，列举了管道模型、...
本文对文生图/图生图（text-to-image/image-to-image）从概述、SD技术原理、SD文生图实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于DiffusionPipeline使用文中的极简代码进...
论文介绍了一种新型框架TimeXer，它利用Transformer结构处理时间序列预测时的外部变量，通过创新的嵌入层和注意力机制提升预测精度。实验证明TimeXer在多项任务中表现出色，特别是在结合内外部信息方面...
1.HuggingFace是什么，提供了哪些内容2.HuggingFace模型的使用（Transformer类库）3.HuggingFace数据集的使用（Datasets类库）_huggingfa...
本文对transformers之pipeline的图像分类（image-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipe...
本文对transformers之pipeline的图像分割（image-segmentation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipelin...
Transformer模型设计之初，用于解决机器翻译问题，是完全基于注意力机制构建的编码器-解码器架构，编码器和解码器均由若干个具有相同结构的层叠加而成，每一层的参数不同。编码器主要负责将输入序列转化为一个定长的...