瓶颈变压器-火炬 在Pytorch中，在性能-计算权衡方面优于EfficientNet和DeiT的卷积（SotA）视觉识别模型的卷积+注意实现 安装 $ pip install bottleneck-transformer-pytorch 用法 import torch from torch import nn from bottleneck_transformer_pytorch import BottleStack layer = BottleStack ( dim = 256 , # channels in fmap_size = 64 , # feature map size dim_out = 2048 , # channels out proj_factor = 4 , #

spaCy是我的自然语言处理（NLP）任务的必备库。spaCy 用户手册

视觉变形金刚 在PyTorch中实现，这是一种使用变压器样式编码器在视觉分类中实现SOTA的新模型。相关文章。 特征 香草维生素 混合ViT（支持BiTResNets作为骨干网） 混合ViT（支持AxialResNets作为骨干网） 训练脚本 去做： 训练脚本 支持线性衰减 正确的超级参数 全轴向ViT Imagenet-1K和Imagenet-21K的结果 安装 创建环境： conda env create -f environment.yml 准备数据集： mkdir data cd data ln -s path/to/dataset imagenet 运行脚本 对于非分布式培训： python train.py --model ViT --name vit_logs 对于分布式培训： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python dist_tra

素描变压器 建模绘图，快速！ 使用变压器的数据集。 火车模型 $ python train.py --on-memory-dataset 预训练模型 一个预先训练的模型（ test llh: 3.002 assets/model_1000000.pt ）在assets/model_1000000.pt $ python train.py --num-transformer-layers=8 --dropout-rate=0.1 --batch-size=128 --learning-rate=1e-3 --on-memory-dataset --log-freq=10000 产生样品 $

论文 Attention-is-all-you-need 训练数据集，即Transformers的数据集

SWITCH TRANSFORMERS的PPT分享

LLC电源设计论文，值得参考

Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems 京东DMT模型论文

Use-transformers-train-Bert-from-scratch:TIANCHI-小布助手对话短文本语义匹配BERT基准