随机网站生成器,微信编辑器做网站,福州网站开发风格,wordpress安装504问题一#xff1a;Transfomer矩阵维度分析及MultiHead详解#xff1a;
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问题二#xff1a;transformer的结构#xff0c;流程#xff0c;维度变换#xff0c;encoder#xff0c;decoder#xff1a;
多头维度怎么变化#xff1a;先在q#xff0…问题一Transfomer矩阵维度分析及MultiHead详解
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问题二transformer的结构流程维度变换encoderdecoder
多头维度怎么变化先在qkv的输入端就进行处理让他们的维度为 embedding_size /nums_head。最后在注意力层的最后拼接。这就是原因head的数量需被embedding_size整除 注意力通过Q和K计算得到注意力权重然后在作用于V得到整个权重和输出 细致链接
问题三p-tuningloraadapter 的细致算法
p-tuning lora adapter
问题四评测框架的任务有哪些cblue
问题五训了哪些模型dataset的问题
问题六cvdeepsortv3yolo的发展史yolo的backbone
问题七dataloader和dataset的区别
ⅰ. dataset就是传统的类用户根据特点的需求设定特定的类。 https://huggingface.co/docs/datasets/loading ⅱ. dataloader则接受dataset定义的类进行分批次分batch以方便后续的训练推理等操作。 ⅲ. Dataset检索我们的数据集的特征并一次标记一个样本。dataloader在训练模型时我们通常希望以“小批量”方式传递样本在每个时期重新整理数据以减少模型过度拟合这个有个shuffle决定是否在每个epoch之间打乱每个batch。
