背景 在深度学习中，量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor，以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。...一个量化后的模型，其部分或者全部的 tensor 操作会使用 int 类型来计算，而不是使用量化之前的 float 类型。...从上面我们可以得知，权重部分的量化是“静态”的，是提前就转换完毕的，而之所以叫做“动态”量化，就在于前向推理的时候动态的把 input 的 float tensor 转换为量化 tensor。...我们就以上面的 CivilNet 网络为例，当在静态量化后的模型进行前向推理和原始的模型的区别是什么呢？...总结 那么如何更方便的在你的代码中使用 PyTorch 的量化功能呢？
关于如何使用 PyTorch 对 BERT 进行多标签分类微调的笔记。 一个关于如何使用 BERT 进行摘要的 EncoderDecoder 模型的热启动的笔记本。...一个关于如何使用 BERT 进行命名实体识别的微调的笔记本，仅在标记化期间使用每个单词的第一个词片。要将单词的标签传播到所有词片，可以查看笔记本的这个版本。...在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力 softmax 后的注意力权重。 BertForMaskedLM 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 TFBertForMaskedLM 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。...在自注意力头中使用注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算加权平均值。 TFBertForMultipleChoice 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。
如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
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解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 后使用，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。 BertGenerationEncoder 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果要更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
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一个关于如何使用 fastai 和 blurr微调 BART 进行摘要的笔记本。 一个关于如何使用 Trainer 类微调 BART 以在两种语言中进行摘要的笔记本。...掩码语言建模任务指南 翻译 一个关于如何使用 Seq2SeqTrainer微调 mBART 以进行印地语到英语翻译的笔记本。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。 BartModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...如果要更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这很有用。
掩码语言建模 Hugging Face 课程的章节。 查看 Masked language modeling task guide 如何使用模型。...查看多项选择任务指南以了解如何使用模型。...在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力 softmax 之后的注意力权重。 AlbertModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 AlbertForMaskedLM 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 TFAlbertModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。
标记分类任务指南 填充-掩码 一篇关于如何使用 Transformers 和 Tokenizers 从头开始训练新语言模型的博客，使用 RoBERTa。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
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设置默认量化器 QDQBERT 模型通过Pytorch 量化工具包中的TensorQuantizer向 BERT 添加了伪量化操作（QuantizeLinear/DequantizeLinear ops...TensorQuantizer是用于量化张量的模块，QuantDescriptor定义了张量应该如何量化。有关更多详细信息，请参阅Pytorch 量化工具包用户指南。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 DebertaV2Model 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 DebertaV2ForMaskedLM 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...在自注意力头中用于计算加权平均值的注意力 softmax 之后的注意力权重。 TFDebertaV2Model 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...一篇关于如何使用 Ray 调整 DistilBERT 超参数的博客文章。...多项选择任务指南 ⚗️ 优化 一篇关于如何 使用 Optimum 和 Intel 对 DistilBERT 进行量化 的博客文章。
一篇关于如何生成文本：使用不同的解码方法进行语言生成与 Transformers 的博客，使用 GPT-2。...一篇关于如何使用 Megatron-LM 训练语言模型的博客，使用 GPT-2 模型。 一本关于如何微调 GPT2 以生成您最喜爱的艺术家风格歌词的笔记。...解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。 GPT2Model 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...解码器的交叉注意力层的注意力权重，在注意力 softmax 后使用，用于计算交叉注意力头中的加权平均值。 TFGPT2Model 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...在自注意力头中使用注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算加权平均值。 TFGPT2DoubleHeadsModel 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。
编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。 WhisperModel 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将decoder_input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。 TFWhisperModel 的前向方法覆盖了__call__特殊方法。...编码器的注意力权重，在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。 FlaxWhisperPreTrainedModel的前向方法覆盖了__call__特殊方法。
config.proj_codevector_dim，可用于预测掩码的投影量化状态。...注意力权重在注意力 softmax 之后，用于计算自注意力头中的加权平均值。 VitsModel 的前向方法覆盖了__call__特殊方法。...一个关于如何通过使用 Wav2Vec2 转录音频从任何视频创建 YouTube 字幕的笔记本。...注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 Wav2Vec2ForCTC 的前向方法，覆盖了__call__特殊方法。...注意力 softmax 后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。 TFWav2Vec2Model 的前向方法，覆盖__call__特殊方法。
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