下面是快速回顾一下: > data = np.array([1,2,3]) > type(data) numpy.ndarray > o1 = torch.Tensor(data) > o2 = torch.tensor...你可以将torch.tensor()函数看作是在给定一些参数输入的情况下构建张量的工厂。工厂函数是用于创建对象的软件设计模式。 如果您想了解更多关于它的信息，请点击这里。...因此，基础数据中发生的任何更改都将反映在两个对象中，即torch.Tensor和numpy.ndarray。 与复制数据相比，共享数据更高效，占用的内存更少，因为数据不是写在内存中的两个位置。...如果我们有 torch.Tensor 的话，我们要把它转换成一个numpy.ndarray，我们是这样做的: > print(o3.numpy()) > print(o4.numpy()) [0 2 3...关于内存共享，要记住一些注意事项（它可以在某些地方起作用）： 由于numpy.ndarray对象是在CPU上分配的，因此在使用GPU时，as_tensor() 函数必须将数据从CPU复制到GPU。
必须是单声道音频，不是立体声，即每个时间步长一个浮点数。...return_tensors（str或 TensorType，可选）- 如果设置，将返回张量而不是 Python 整数列表。...此函数接受 2 个参数：批次 IDbatch_id和input_ids。它必须返回一个列表，其中包含下一代步骤的允许标记，条件是批次 IDbatch_id和先前生成的标记inputs_ids。...decoder_position_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), optional) — 解码器输入序列标记在位置嵌入中的位置索引...decoder_position_ids (numpy.ndarray of shape (batch_size, sequence_length), 可选) — 每个解码器输入序列标记在位置嵌入中的位置索引
只有在模型使用type_vocab_size参数初始化为值时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值始终应 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...只有在模型初始化时使用type_vocab_size参数值时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值始终应该 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...仅当模型使用值为type_vocab_size的参数初始化时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值始终应 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...只有在模型初始化时使用了值为type_vocab_size的参数时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值应始终<type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...只有在模型初始化时使用带有值的type_vocab_size参数时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？
return_tensors (str 或 TensorType, 可选) — 如果设置，将返回张量而不是 python 整数列表。...return_tensors (str 或 TensorType, 可选) — 如果设置，将返回张量而不是 Python 整数列表。...它必须是一个序列三元组，包括 1）问题、2）段落标题和 3）段落文本。...它必须是一个序列三元组，包括 1）问题、2）段落标题和 3）段落文本。..."cls_index": 提供一个分类标记位置的张量（类似于 GPT/GPT-2）。 "attn": 现在未实现，使用多头注意力。
什么是注意力掩码？ return_tensors (str 或 TensorType, 可选) — 如果设置，将返回张量而不是 Python 整数列表。...使用提示 ALBERT 是一个具有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。...什么是令牌类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列令牌在位置嵌入中的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
只有在模型初始化时使用type_vocab_size参数值时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...仅当模型使用值初始化为 type_vocab_size 参数时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值始终应 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...只有在使用值初始化模型时，才能使用此参数type_vocab_size参数 = 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...只有在使用值为type_vocab_size的参数初始化模型时才能使用此参数 = 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？...此参数仅在模型使用 type_vocab_size 参数初始化时才能使用 = 2. 此张量中的所有值应始终 < type_vocab_size。 什么是标记类型 ID？
使用提示 BERT 是一个带有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。 BERT 是通过掩码语言建模（MLM）和下一个句子预测（NSP）目标进行训练的。...什么是令牌类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列令牌在位置嵌入中的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
有关更多详细信息，请参见返回张量中的 hidden_states。 return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...有关更多详细信息，请参见返回张量中的hidden_states。 return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
当前代码使用 3 个块和 2 个全局块的窗口大小。 序列长度必须能够被块大小整除。 当前实现仅支持ITC。...当前实现不支持num_random_blocks = 0 BigBird 是一个具有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是令牌类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 位置嵌入中每个输入序列标记的位置索引。
什么是位置 ID？...什么是位置 ID？...什么是位置 ID？...值得注意的是，RoPE 具有诸如能够扩展到任何序列长度、随着相对距离增加而减少标记间依赖性、以及能够为线性自注意力提供相对位置编码等有价值的特性。...什么是标记类型 ID？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 return_dict (bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 return_dict（bool，可选）— 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...有关更多详细信息，请参阅返回张量下的hidden_states。 return_dict（bool，可选）- 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。...return_tensors (str 或 TensorType, optional) — 如果设置，将返回张量而不是 Python 整数列表。
这个模型是由sshleifer贡献的。作者的代码可以在这里找到。 使用提示： BART 是一个具有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。...return_dict（bool，可选）— 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通的元组。此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是注意力掩码？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是注意力掩码？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
return_dict (bool，可选) — 是否返回一个 ModelOutput 而不是一个普通元组。此参数可以在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...return_dict (bool, optional) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。此参数可在急切模式下使用，在图模式下该值将始终设置为 True。...position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是注意力掩码？ position_ids (numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。...什么是注意力掩码？ position_ids (numpy.ndarray，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") # 通过 a.graph 可以获取张量 a 所属的计算图，由于没有手动指定，所以它应该与默认的计算图是一个...类似Tensor的对象包括以下类型的元素： tf.Tensor tf.Variable numpy.ndarray list（和类似张量的对象的列表） 标量Python类型：bool，float，int...如果类似张量的对象较大（例如，包含一组训练样本的numpy.ndarray），并且你多次使用它，则可能会耗尽内存。...创建Session时，可以执行以下几个参数： target。 如果此参数为空（默认值），则会话将仅使用本地计算机中的设备。...将其设置为True以更改GPU内存分配器，以便逐渐增加分配的内存量，而不是在启动时分配大部分内存。
在注意力层中共享位置投影矩阵和内容投影矩阵 根据以前的实验，这可以节省参数而不影响性能。 应用桶编码相对位置 DeBERTa-v2 模型使用对数桶来编码相对位置，类似于 T5。...什么是位置 ID？...什么是位置 ID？...什么是位置 ID？...使用提示 DialoGPT 是一个带有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧填充输入而不是左侧。
张量包含下面这些类型中的一种(相同类型的)数值数据: ? 注意每种类型都有一个CPU和GPU版本。关于张量数据类型需要记住的一件事是，张量之间的张量运算必须发生在具有相同数据类型的张量之间。...使用多个设备时，要记住一件事，张量之间的张量操作必须在同一设备上存在的张量之间进行。 当我们成为“高级”用户时，通常会使用多个设备，所以现在无需担心。...下一篇文章中的讨论将让我们看到这些选项中哪一个最适合创建张量。现在，让我们看看一些可用于从头创建张量的创建选项，而不需要预先获得任何数据。 无需数据的创建选项 下面是一些可用的其他创建选项。...> print(torch.eye(2)) tensor([ [1., 0.], [0., 1.] ]) torch.zeros()函数，它用指定形状参数的形状创建一个全部为 0 张量。...> print(torch.ones([2,2])) tensor([ [1., 1.], [1., 1.] ]) 我们还有一个torch.rand()函数，它创建了一个具有指定参数形状的张量
Attention 2 是模型的更快、优化版本。...它们的缩放因子必须是大于 1 的浮点数。预期格式为{"type": 策略名称, "factor": 缩放因子}。...什么是位置 ID？...什么是位置 ID？...什么是注意力掩码？ position_ids（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 每个输入序列标记在位置嵌入中的位置索引。
什么是语义分割？ 语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤： 原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。 下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。...它使用第一层中具有小接收场的卷积层堆栈，而不是具有大接收场的少数层。 GoogLeNet：这GoogLeNet赢得了2014年Imagenet的竞争，准确率为93.3%。...2-全卷积网络语义分割 原始的完全卷积网络（FCN）学习从像素到像素的映射，而不提取区域建议。FCN网络管道是经典CNN的延伸。其主要思想是使经典的CNN以任意大小的图像作为输入。...FCN Layer-9:fcn layer-8升序2次，与VGG16的layer 4匹配，使用带参数的转置卷积：（kernel=（4,4），stead=（2,2），padding=’same’）。...FCN Layer-10：fcn layer-9被放大2倍，以便与VGG16第3层的尺寸匹配，使用带参数的转置卷积：（kernel=（4,4），stead=（2,2），padding=（相同））。
如果输入的size是整型而不是类似于 (h,w)的序列，那么将会转成类似(size, size)的序列。...如果角度是数值而不是类似于(min,max)的序列，那么将会转换成(-degree, +degree)序列。设为0则取消旋转。...如果输入是1通道，mode为数据类型，如int, float, short __call__(pic) 参数：pic (Tensor或者numpy.ndarray类型的) —— 转换成PIL图片; 返回...色相因子是Ｈ通道平移量，其必须在区间[-0.5,0.5]中。...参数 img (PIL 图片) —— 需要调整的PIL图片 hue_factor (float类型) —— 色相通道平移的量，必须在[-0.5,0.5]之间。
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