掌握transformer模型需要看那些书籍

如果您想深入了解Transformer模型，可以阅读以下书籍：

1.《Attention is All You Need》：这是Transformer的原始论文，其中介绍了Transformer的基本概念和实现细节。

2.《深度学习》（花书）：这本书介绍了深度学习的基础知识和常见模型，包括Transformer。

3.《动手学深度学习》：这是一本实践性的深度学习教材，其中介绍了如何使用MXNet和PyTorch实现Transformer模型。

4.《TensorFlow 2.0深度学习实战指南》：这本书介绍了如何使用TensorFlow 2.0实现Transformer模型。

5.《自然语言处理综论》：这本书介绍了自然语言处理领域的基础知识和常见模型，包括Transformer在内。

希望这些书籍能帮助您更好地理解和掌握Transformer模型。

相关问题

transformer模型需要多大显存

由于transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加，因此transformer模型需要的显存大小取决于模型自身的参数和模型计算产生的中间变量。在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“cuda out of memory”的情况。如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。<<引用>><<引用>>

transformer模型

Transformer模型是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析等。Transformer模型由Google团队提出，是目前最先进的机器翻译模型之一，其性能超过了以往的循环神经网络模型。

Transformer模型的核心是自注意力机制（self-attention），通过对输入序列中的每个元素进行注意力计算，获取序列中各元素之间的依赖关系，从而更好地抓住序列的语义信息。相比于循环神经网络，Transformer模型不需要按顺序处理输入序列，可以并行计算，因此具有更高的计算效率。

Transformer模型由编码器（encoder）和解码器（decoder）两部分组成。编码器将输入序列映射为一组隐藏表示，解码器则将这些隐藏表示转换为目标序列。在训练过程中，Transformer模型通过最小化目标序列与模型预测序列之间的差距来优化模型参数，从而提高模型的预测准确率。