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5月前
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Ubuntu安装笔记(一):安装显卡驱动、cuda/cudnn、Anaconda、Pytorch、Tensorflow、Opencv、Visdom、FFMPEG、卸载一些不必要的预装软件
这篇文章是关于如何在Ubuntu操作系统上安装显卡驱动、CUDA、CUDNN、Anaconda、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、FFMPEG以及卸载不必要的预装软件的详细指南。
从零开始下载torch+cu(无痛版)
这篇文章提供了一个详细的无痛版教程,指导如何从零开始下载并配置支持CUDA的PyTorch GPU版本,包括查看Cuda版本、在官网检索下载包名、下载指定的torch、torchvision、torchaudio库,并在深度学习环境中安装和测试是否成功。
深入剖析Transformer架构中的多头注意力机制
多头注意力机制(Multi-Head Attention)是Transformer模型中的核心组件,通过并行运行多个独立的注意力机制,捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和Value矩阵,经过缩放点积注意力运算后,所有头的输出被拼接并通过线性层融合,最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解,还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制,模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算,进一步提升了表达能力和泛化性能。
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4月前
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Transformers入门指南:从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者,我深知在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来,它迅速成为NLP领域的主流模型,广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南,介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。
CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析
本文分享来自CVPR 2023的论文,提出了一种快速的主干网络,名为FasterNet。核心算子是PConv,partial convolution,部分卷积,通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。
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