1回答
我读了很多关于转换器和自我注意的文章，看到BERT和GPT-2都是一个较新的版本，只使用了编码器变压器(BERT)和解码器变压器(GPT-2)。我使用的是PyTorch，我先看了Seq2Seq tutorial，然后又研究了由Transformer Decoder Layers组成的Transformer Decoder Block。在文档中，他们说内存是编码块的最后一层，这对于Seq2Seq模型是有意义的，但我想做一个只有解码器的模型。所以我的问题是
浏览 19提问于2020-12-17得票数 1
1回答
(d_model=512, nhead=8)memorytorch.ones((1,32,512))
###########
浏览 4提问于2021-06-10得票数 0
当我从零开始编写变压器代码时，我得到了msg，所以我与您分享了我的代码： def __init__(self, vocab_size_encoder, vocab_size_decoder, d_model, n_layers,units, n_head, dropout_rate, name="Transformer"):
super(Transformer= tf.constant([[1,4,7,3,5,7,2,8
浏览 3提问于2021-07-01得票数 3
1回答
= PositionalEncoding(d_model=dim_embedding, dropout=dropout) self.decoder = nn.Linear(dim_embedding, output_dim) decode
浏览 12提问于2020-11-17得票数 9
我希望有人能解释一下我做错了什么。在做了很多处理之后，我得到的最接近的结果就是将base64字符串写入到notepad++中的一个文本文件中。甚至不能接近一个真正的PDF。它似乎只中断了输出PDF\text文件中字符串的第一个块(共26个)。我会在这里提供一个基本的流程来说明我试图做什么，但是，我太激动了，以至于我试图“修复”它，从那以后就不能再生产我所做的任何事情了。所以，我正在使用的XML的真实示例，因此在电子上被嘲笑。请帮帮我！提前感谢！我喜欢mule，并想独家使用它，因为它显示出很大的前景。但是，
浏览 5提问于2014-05-01得票数 2
我正在尝试在GPU GeForce RTX2060 8 8GB内存上训练OpenNMT-tf变压器模型。您可以看到步骤。我已经创建了Anaconda虚拟环境，并使用以下推荐安装了tensorflow-gpu。然后我使用下面的命令安装了兼容TF2.2 gpu的openNMT-TF2.10。/self_attention_decoder_layer/transformer_layer_wrapper_12/layer_norm_14/FusedBatchNormV3 (
浏览 206提问于2021-03-01得票数 1
1回答
forward File "model.py", line 283, in _greedy_decode_output """ Call decoderthe decoder
浏览 20提问于2020-03-25得票数 0
在Mule中，我将这些编码的数据设置为outBoundAttachment，以便最终使用SMTP将其作为附件发送。如何只对出站附件解码或应用解码转换器并在smtp中发送。="xml.pdf" value="#[flowVars['pdf']]" contentType="application/pdf" doc:name="Attachment"/>
<base64-decoder-transformer&#x
浏览 3提问于2014-08-14得票数 2
回答已采纳
但是，我见过一些实现，人们只使用编码器并将其直接输出到Linear层。 self.model_type = 'Transformer'
self.pos_encoderdevice)
浏览 0提问于2020-11-11得票数 8
我使用scalamock来模拟这个类： def post[In, Out] (implicitencoder: Encoder[In], decoder: Decoder[Out]) ......so我的测试类有一个类似于这样的模拟：](_, _) (_, _))
浏览 0提问于2018-03-15得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用和学习带有DeepMind数学数据集的PyTorch转换器。我已经对输入到模型中的序列进行了标记化(字符不是单词)。当Transformer masks和解码器抛出错误时，我正在与它作斗争： k = k.contiguous().view(-1, bsz * num_heads, head_dim).transposeone encoder forward)
# decoder output => concatenate to input e.g. decoder_input = torch.c
浏览 34提问于2021-01-06得票数 0
1回答
目前，我使用File类。但是，我不想在服务器上创建文件。文件应该只存在于内存中。谁能告诉我如何才能做到这一点？谢谢!reader = new StringReader("DATA");Transformertransformer = tFactory.newTransformer(new StreamSource("EXCEL.xsl")
浏览 2提问于2013-04-12得票数 0
当我们使用tensor2tensor解码时，我们遇到了这个问题。t2t-decoder \ --problem=translate_enzh_wmt32k \ --hparams_set=transformer_base \ --decode_hparams="beam_size=4
浏览 5提问于2018-05-26得票数 0
1回答
考虑到我的应用程序使用了很多自定义对象，我遇到了很多问题。ValueTransformer.setValueTransformer(transformer, forName: transformerName)}
以这种方式使用DHCMeasureValueTransformer问题是，当我保存时，没有出现错误，但是当我为新的重新启动应用程序获取数据时，我可以只获取分数表的名称，而得分数组是空的，就像它没有放在里面的元素一样(显然，在保存之前，我尝试打印数组内容，这证明了我正在使用一个非空数组(c
浏览 2提问于2020-09-03得票数 1
回答已采纳
1回答
self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff, row_size, col_size, rate) target_vocab_size, max_pos_encodinginputs enc_padding_mask=None
de
浏览 20提问于2022-03-13得票数 0
我试图使用tensor2tensor打印张量的形状(运行基本的转换器代码)。我看到了"?“在形状上。tf.Session() as sess:但这给了我一个错误
cannot assign a device for operation transformer/parallel_0/transformer/Identity: {{node transformer/parallel_0/tran
浏览 7提问于2022-10-31得票数 0
但是，我在运行时遇到这个错误；我不知道它是什么意思： input_vocab_size, pe_input, rate)
浏览 0提问于2020-01-25得票数 8
train_batches):我得到以下错误：
ValueError: Dimension must be 5 but is 4 for '{{node transformer_1/decoder_2/decoder_layer_5/multi_head_attention_20/transpose_3}} = Transpose[T=DT_FLOAT, Tperm=DT_INT32](transformer_1
浏览 0提问于2021-07-23得票数 0
我正在使用foreach作用域，并在有效负载中进行迭代，并将结果保存在SessionVariable中。我能够保存第一行的解码值。其他所有行的值都打印为与数据库中相同的值。有人能帮我解决这个问题吗。
浏览 3提问于2016-04-26得票数 0
回答已采纳
1回答
斯普林普靴的阴影罐
、、、、
我不知道我做错了什么。我还阅读了以下链接，但没有运气。-- add Main-Class to manifest file --> </manifestEntries>
</transformer这就是为什么我要构建一个ja
浏览 0提问于2016-04-15得票数 1
云服务器
ICP备案
云直播
腾讯会议
实时音视频
腾讯云开发者
