PyTorch源码包attn_gan_pytorch-0.3.3在Linux下的安装指南

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5星 · 超过95%的资源 1 下载量 125 浏览量 更新于2024-11-22 收藏 16KB GZ 举报
资源摘要信息:"Python库 | attn_gan_pytorch-0.3.3.linux-x86_64.tar.gz" 1. 标题知识点解析 - "Python库"说明这是一个专门为Python语言编写的软件库。 - "attn_gan_pytorch-0.3.3.linux-x86_64.tar.gz"是该库的版本号以及对应的操作系统平台和架构标识。这里的版本号为0.3.3，表示库的版本，"linux-x86_64"指的是该库支持的操作系统是Linux，且适用于64位x86架构的处理器。 2. 描述知识点解析 - "资源分类"明确指出这是一个Python相关的资源。 - "所属语言：Python"强调了这个库是用Python编写的，因此需要Python环境来运行。 - "资源全名"提供了该库的完整文件名，这对于下载和引用该资源至关重要。 - "资源来源：官方"表明这个库是来自于官方的发布源，通常意味着它较为权威且可靠。 - "安装方法"提供了安装该库的具体步骤，可以通过提供的链接找到详细的安装指南和说明文档。这对于用户来说是十分关键的信息，因为正确安装库是使用该库进行开发的前提。 3. 标签知识点解析 - "pytorch"表明这个Python库与PyTorch框架有关，PyTorch是一个开源的机器学习库，基于Python，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域的研究和开发。 - "python"再次强调了这个资源是用于Python编程语言的。 - "linux"说明这个库支持在Linux操作系统上运行，是开源软件常用的支持平台。 - "源码软件"表示这是一个开放源代码的软件，意味着用户可以查看、修改和分发源代码。 - "人工智能"则表明该库可能与人工智能相关，特别是在机器学习和深度学习领域。 4. 压缩包子文件的文件名称列表 - "home"在这里可能是一个压缩包内部的目录结构标识，通常表示用户主目录，但在没有提供具体的文件结构和内容信息之前，我们无法准确得知"home"目录下具体包含了哪些内容。一般而言，压缩包会包含必要的库文件、文档、示例代码、安装脚本和可能的配置文件等。 总结，从给定的文件信息来看，我们了解到的是一个名为"attn_gan_pytorch"的Python库，版本为0.3.3，是为64位Linux系统设计的，且与PyTorch框架紧密相关。这个库与人工智能领域相关，可能涉及到了注意力机制和生成对抗网络（GANs）的技术。用户可以通过提供的链接找到安装指南，按照说明进行安装，进而利用这个库进行相关的开发和研究工作。由于具体文件内容未给出，我们无法详细分析"home"目录下的文件结构和内容，需要进一步的信息才能进行更深入的分析。

PyPI 官网下载 | pytorch-fast-transformers-0.1.2.tar.gz

2022-01-29 上传
而`pytorch-fast-transformers-0.1.2.tar.gz`这个压缩包，正是为PyTorch提供了一个高效的Transformer模块——Fast-Transformers。在本文中，我们将深入探讨Fast-Transformers的背景、功能以及如何在PyTorch项目中...

PyPI 官网下载 | linear_attention_transformer-0.17.0.tar.gz

2022-01-12 上传
在这个场景中，"linear_attention_transformer-0.17.0.tar.gz"是线性注意力变换器库的0.17.0版本，以gzip压缩格式的tar文件提供。 Transformer模型是自然语言处理领域的一个里程碑，由Vaswani等人在2017年提出。它...

if self.shift_size > 0: # calculate attention mask for SW-MSA H, W = self.input_resolution img_mask = torch.zeros((1, H, W, 1)) # 1 H W 1 h_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) w_slices = (slice(0, -self.window_size), slice(-self.window_size, -self.shift_size), slice(-self.shift_size, None)) cnt = 0 for h in h_slices: for w in w_slices: img_mask[:, h, w, :] = cnt cnt += 1 mask_windows = window_partition(img_mask, self.window_size) # nW, window_size, window_size, 1 mask_windows = mask_windows.view(-1, self.window_size * self.window_size) attn_mask = mask_windows.unsqueeze(1) - mask_windows.unsqueeze(2) attn_mask = attn_mask.masked_fill(attn_mask != 0, float(-100.0)).masked_fill(attn_mask == 0, float(0.0)) else: attn_mask = None

2023-05-16 上传
这段代码是 ChitGPT 中的一部分，用于实现基于滑动窗口的多尺度自注意力机制（SW-MSA）。主要是计算用于掩盖不相关像素的注意力掩码。如果 shift_size 大于 0，就会生成一个大小为 H x W 的图像掩码，然后将其分成...

Python库 | tflash-0.4.4.tar.gz

2022-04-16 上传
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：tflash-0.4.4.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.csdn.net/article/details/101784059

unexpected key in source state_dict: norm.weight, norm.bias, head.weight, head.bias, layers.0.blocks.1.attn_mask, layers.1.blocks.1.attn_mask, layers.2.blocks.1.attn_mask, layers.2.blocks.3.attn_mask, layers.2.blocks.5.attn_mask

2023-06-10 上传
这个错误通常是由于加载的state_dict中包含了模型结构中没有的键所导致的。具体来说，这可能是因为你正在尝试将一个预训练的模型加载到一个不同结构的模型中，或者是因为你正在尝试加载一个旧版本的state_dict到一个...

if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0) if mask is not None: nW = mask.shape[0] attn = attn.view(B_ // nW, nW, self.num_heads, N, N) + mask.unsqueeze(1).unsqueeze(0) attn = attn.view(-1, self.num_heads, N, N) attn = self.softmax(attn) else: attn = self.softmax(attn)

2023-05-16 上传
这段代码主要是实现了注意力机制中的相对位置编码，用于捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。如果temporal为True，则使用时间维度的相对位置编码，否则使用空间维度的相对位置编码。在加入相对位置编码后，还进行了...

if temporal: relative_pos_bias = self.temporal_position_bias_table[self.t_relative_coords].view(self.num_ttokens, self.num_ttokens, -1).permute(2, 0, 1).contiguous() attn = attn + relative_pos_bias.unsqueeze(0) attn = self.softmax(attn) else: relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view( self.window_size[0] * self.window_size[1], self.window_size[0] * self.window_size[1], -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0, 1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww attn = attn + relative_position_bias.unsqueeze(0)

2023-05-16 上传
这段代码是在实现自注意力机制中的相对位置编码，其中的temporal参数用于判断是否为时间序列数据。如果是时间序列数据，则使用时间相对位置编码表，否则使用空间相对位置编码表。在相对位置编码时，先将相对位置编码...

import tensorflow as tf class BaseAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, **kwargs): super().__init__() self.mha = tf.keras.layers.MultiHeadAttention(**kwargs) self.layernorm = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.add = tf.keras.layers.Add() class CrossAttention(BaseAttention): def call(self, x, context): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, key=context, value=context, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores class GlobalSelfAttention(BaseAttention): def call(self, x): attn_output, attn_scores = self.mha( query=x, value=x, key=x, return_attention_scores=True) # Cache the attention scores for plotting later. self.last_attn_scores = attn_scores x = self.add([x, attn_output]) x = self.layernorm(x) return x, attn_scores

2023-07-14 上传
这段代码定义了两个自注意力机制的子类：`CrossAttention` 和 `GlobalSelfAttention`。这两个子类都继承了一个基础的注意力层 `BaseAttention`。 `BaseAttention` 类中定义了注意力层的基本结构。...

class Attention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_ttokens, num_heads=8, qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0., with_qkv=True): super().__init__() self.num_heads = num_heads head_dim = dim // num_heads self.scale = qk_scale or head_dim ** -0.5 self.with_qkv = with_qkv if self.with_qkv: self.qkv = nn.Linear(dim, dim * 3, bias=qkv_bias) self.proj = nn.Linear(dim, dim) self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop) self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop) ## relative position bias self.num_ttokens = num_ttokens self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(torch.zeros(2 * num_ttokens - 1, num_heads)) trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02) coords = torch.arange(num_ttokens) relative_coords = coords[:, None] - coords[None, :] relative_coords += num_ttokens - 1 relative_coords = relative_coords.view(-1) self.register_buffer("relative_coords", relative_coords)

2023-05-18 上传
其中，dim代表输入特征的维度，num_ttokens表示输入序列的长度，num_heads表示注意力头数，qkv_bias表示是否对注意力中的查询、键、值进行偏置，qk_scale表示缩放因子，attn_drop表示注意力中的dropout率，proj_drop...

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

2023-05-10 上传
attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=1) return context def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], ...
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