a-PyTorch-Tutorial-to-Transformers

PyTorch实现Transformer模型的详细教程与实践指南

PyTorch Transformer 机器翻译注意力机制编码器-解码器架构 Github 开源项目

本项目提供了一个基于PyTorch的Transformer模型实现教程。教程深入讲解了Transformer的核心概念,如多头注意力机制和编码器-解码器架构,并以机器翻译为例展示应用。内容涵盖模型实现、训练、推理和评估等环节,适合想要深入理解和应用Transformer技术的学习者。

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。

pytorch-tutorial - 为深度学习研究人员提供了学习 PyTorch 的教程代码

GithubPyTorch代码开源项目教程深度学习神经网络

突破传统学习障碍，探索PyTorch深度学习教程。通过精炼的代码，快速构建从基础到高级的模型如线性回归及神经网络等，同时详述安装指导与环境配置。

transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理

GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理

探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。

pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现

GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练

该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现，提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型，支持对ROCStories Cloze任务进行微调，效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。

x-transformers - 轻量级Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种从图像分类到语言模型的应用

Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器

x-transformers提供了多功能的Transformer模型，支持完整的编解码器配置和最新研究成果，适合各种应用，从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存，有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择，用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。

attention-viz - 帮助理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制

GithubTransformerattention-viz可视化开源项目深度学习自然语言处理

此项目通过可视化技术帮助研究人员理解Transformer模型在语言和视觉任务中的自注意力机制，展示查询与关键向量的关系和整体模式。AttentionViz提供了交互式工具，支持多输入序列分析，提升了模型理解，并在多个应用场景中展现其实用性。

PyTorch-Tutorial-2nd - 涵盖深度学习应用与推理部署的知识库

GithubPyTorch大语言模型开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

本书基于PyTorch，系统性涵盖深度学习的核心知识，包括计算机视觉、自然语言处理、大语言模型等实战案例，详解ONNX和TensorRT推理部署框架，为读者提供从基础到应用的完整指导，帮助快速掌握PyTorch并实现项目落地。适合AI自学者、产品经理及跨领域人士阅读。

keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南

GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练

该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。

Transformer-TTS - 神经语音合成系统

GithubPyTorchTacotronTransformer-TTS开源项目神经网络语音合成

Transformer-TTS，一个基于Pytorch的高效神经语音合成系统。它使用Transformer网络，且训练速度是传统seq2seq模型的3到4倍。不仅提供预训练模型，其合成语音质量经实验证明优异。同时，项目支持自定义学习模型及策略，包括Noam式预热衰减学习率及关键的梯度裁剪等，是语音合成研究的理想选择。

MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测

AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习

MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。

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