文本预训练模型实战：（1.预训练模型效果分析 2.文本数据截断处理 3.预训练模型自定义训练）

在这个示例中，我们使用了一个简单的循环进行模型的训练。首先，我们定义了损失函数（这里使用交叉熵损失）和优化器（这里使用Adam优化器）。 然后，我们通过迭代训练数据集中的批次（inputs和labels），完成以下步骤： 清零梯度：使用optimizer.zero_grad()将模型参数的梯度置零，以便进行新一轮的反向传播。 前向传播：将输入序列inputs传递给模型，得到模型的输出outputs。 计算损失：使用定义的损失函数criterion计算模型输出和真实标签labels之间的损失。 反向传播和优化：通过调用loss.backward()进行反向传播，然后使用optimizer.step()更新模型的参数，以最小化损失。 在每个epoch结束后，我们打印出当前epoch的平均损失。 需要注意的是，这只是一个简化的训练示例，实际情况中可能需要进行更多的操作，如验证集评估、学习率调整等。此外，还需要预处理数据、创建数据加载器等步骤，以便将数据传递给模型进行训练。 建议根据具体的任务和数据集，对训练过程进行适当的修改和扩展，以满足实际需求。

基于transformer网络的图像分类识别，包括训练、测试，亲测有效！！！

Visual Transformer（ViT）直接应用图像patch序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务，ViT获得了优异的结果，同时训练所需的计算资源大大减少。文章链接： https://blog.csdn.net/qq_39707285/category_128811927.html Visual Transformer专栏(https://blog.csdn.net/qq_39707285/category_12184436.html)，此专栏详细介绍各种Visual Transformer，包括应用到分类、检测和分割的多种算法。

是一个情感分类的项目，前面是对emotion数据集的处理和分析，以及将整个数据集分词以及处理成模型的输入形式。 主要是通过加载一个文本分类的预训练模型，然后在数据集上面进emotion数据集上面的fine-tuning。然后对训练好的模型进行效果的分析，包括F1，Precision和Recall等。 fine-tune transformers distilbert-base-uncased - distilbert 是对 bert 的 distill 而来 - 模型结构更为简单， - bert-base-uncased 参数量：109482240 - distilbert-base-uncased 参数量：66362880 - trainer默认自动开启 torch 的多gpu模式， - `per_device_train_batch_size`: 这里是设置每个gpu上的样本数量， - 一般来说，多gpu模式希望多个gpu的性能尽量接近，否则最终多gpu的速度由最慢的gpu决定， - 比如快gpu 跑一个batch需要5秒。

基于 Transformer 的锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）（Python完整源码和数据） Packages pytorch 1.8.0 pandas 0.24.2 基于 Pytorch 的 Transformer 锂电池寿命预测（Remaining Useful Life，RUL）

CNN的成功依赖于其两个固有的归纳偏置，即平移不变性和局部相关性，而视觉Transformer结构通常缺少这种特性，导致通常需要大量数据才能超越CNN的表现，CNN在小数据集上的表现通常比纯Transformer结构要好。 CNN感受野有限导致很难捕获全局信息，而Transformer可以捕获长距离依赖关系，因此ViT出现之后有许多工作尝试将CNN和Transformer结合，使得网络结构能够继承CNN和Transformer的优点，并且最大程度保留全局和局部特征。 Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器结构，最初应用于自然语言处理领域，一些研究最近尝试将Transformer应用到计算机视觉领域。 在Transformer应用到视觉之前，卷积神经网络是主要研究内容。受到自注意力在NLP领域的影响，一些基于CNN的结构尝试通过加入自注意力层捕获长距离依赖关系，也有另外一些工作直接尝试用自注意力模块替代卷积，但是纯注意力模块结构仍然没有最先进的CNN结构表现好。

BP-LSTM-Attention-transformer，含数据，可直接运行 文件夹目录如下: BP data bp_anomaly.py lstm+attention B0005.csv lstm_attention_battery.py transformer pue.csv pue_transformer.py 多输出 Data.csv lstm_50.py 如有问题可随时私聊我解决，包售后 BP文件夹是多分类和二分类问题，包括focalloss lstm+attention是lstm加注意力机制 transformer是介绍时间序列预测问题 lstm_50是时间序列预测的多输出问题 https://data-mining.blog.csdn.net/ 我的博客有相应的介绍

ChatGPT是一种基于自然语言处理和深度学习技术的聊天机器人，它可以模拟人类的语言行为，与用户进行自然、流畅、富有逻辑的对话。ChatGPT的优点在于它可以快速地进行训练和部署，适用于各种不同的应用场景，如在线客服、智能助手、教育领域等。以下是ChatGPT的一些特点和优势： 基于GPT技术：ChatGPT是基于著名的语言模型GPT（Generative Pre-training Transformer）技术开发的，GPT技术可以让ChatGPT具有更强的语言理解和生成能力，从而实现更加自然、流畅的对话效果。 可扩展性强：ChatGPT可以通过增加训练数据和改变模型结构来实现更好的性能，同时也支持多语言的处理，可以适应不同语言和文化背景的用户需求。 可定制化：ChatGPT可以基于不同的应用场景和需求进行定制，通过人工干预和调参来提高模型的准确性和效率，从而实现更好的用户体验。 智能化：ChatGPT可以通过学习用户的行为和偏好来优化对话，从而实现更加智能化的对话效果，满足用户的个性化需求。

绘图员 ,,,*,,*,,. 这个 repo 是的官方实现。 . 更新 06/10/2021 初始提交： 许可证文件和示例代码。 介绍 Graphormer最初是在描述的，它是一个标准的 Transformer 架构，具有多种结构编码，可以有效地将图的结构信息编码到模型中。 Graphormer 在 PCQM4M-LSC（ 0.1234 MAE ）、MolPCBA（测试值为31.39 AP(%) )、MolHIV（测试值为80.51 AUC(%) ）和 ZINC（测试值为0.122 MAE on test 80.51 AUC(%)上取得了强劲的性能，比之前的模型高出一倍大保证金。 主要结果 引用 Graphormer @article{ying2021transformers, title={Do Transformers Really Perform Bad for Gr