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使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南

transformer PyTorch 自注意力机制分类实验 IMDb数据集 Github 开源项目

详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型，包含安装和使用指南，以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。

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介绍相关项目

h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现

GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力

H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。

toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用，提高API调用效率

API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目

Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目，旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献，该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算，Toolformer都表现出色，同时通过优化和微调，降低了文本困惑度。安装简单，适用于各种Python环境。

transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库

BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理

该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现，包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API，可用于研究和实际应用。

Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态

GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉

本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。

pytorch-deep-learning - 深入PyTorch的深度学习实用教程

GithubPyTorch开源项目深度学习神经网络计算机视觉迁移学习

本课程涵盖从基础到高级的深度学习概念，通过实践教学与丰富的视频材料，讲解PyTorch操作和应用。包括神经网络分类、计算机视觉和数据集处理等主题，适合希望深化机器学习理解和应用的学习者。课程包括最新的PyTorch 2.0教程，确保内容的时效性和专业性。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目

GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估

本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。

onnx2torch - ONNX模型转换至PyTorch的转换器

GithubONNXPyTorchonnx2torch安装开源项目转换器

onnx2torch转换器使从ONNX到PyTorch的模型转换变得简单，从而简化深度学习工作流。通过简单函数调用即可完成转换，并支持自定义层扩展，且支持模型返回ONNX格式。适用于分割、检测、分类和变压器模型。尽管当前支持的模型和操作有限，用户可以通过GitHub反馈需求，以协助开发团队改进。支持通过pip或conda快速安装，并提供详细的使用示例和扩展教程。

Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS

GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器

该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。

NLP-Tutorials - 从搜索引擎到预训练模型的全面教程

GithubNLP开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

NLP教程全面介绍多种自然语言处理模型，涉及搜索引擎技术、词汇及句子理解，并深入探讨seq2seq、Transformer、BERT和GPT等先进模型，包括实用的代码示例和理论分析。

CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer

CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力

CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型，通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计，并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异，尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。

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