ICC2：自动修transition脚本
我正在「拾陆楼」和朋友们讨论有趣的话题，你⼀起来吧？ 拾陆楼知识星球入口 此脚本的逻辑是抓取rpt中的pin，然后再抓取驱动名字，最后替换驱动来修transition，1.需要整理rpt文件，删掉开头结尾的注释，2.需要清楚工艺库的cell名字，自行匹配 set rpt_context ./transition_vio.rpt file mkdir pin_vio.rpt set out_context ...
【大模型应用极简开发入门（1）】LLM概述：LLM在AI中所处位置、NLP技术的演变、Transformer与GPT、以及GPT模型文本生成逻辑
文章目录 一. AI中大语言模型的位置与技术发展1. 从AI到Transformer2. NLP：自然语言处理3. LLM大型语言模型：NLP的一种特定技术3.1. LLM定义3.2. LLM的技术发展3.2.1. n-gram模型3.2.2. RNN与LSTM 二. Transformer在LLM中脱颖而出1. Transformer架构能力2. 注意力机制2.1. 交叉注意力2.2. 自注意力机制 3...
匿名函数与gorm中的Transaction事务方法
函数类型的变量 test02(2, 3.14, a) //传入一个匿名函数 test02(3, 3.14, func(num int) { fmt.Println(num) }) } 3、gorm中的Transaction方法 gorm框架中的Transaction方法，形参是一个函数类型func(tx *gorm.DB) error，下面直接用匿名函数给Transaction方法传参，匿名函数中自然是拿g...
YOLOv8独家改进：backbone改进 | TransXNet：聚合全局和局部信息的全新CNN-Transformer视觉主干| CVPR2024
💡💡💡本文独家改进：CVPR2024 TransXNet助力检测，代替YOLOv8 Backbone 改进结构图如下： 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机视觉顶会创新点适用于...
【CV论文阅读】【计算机视觉中的Transformer应用综述】（1）
0.论文摘要 摘要——自然语言任务的Transformer model模型的惊人结果引起了视觉社区的兴趣，以研究它们在计算机视觉问题中的应用。在它们的显著优点中，与递归网络例如长短期记忆（LSTM）相比，Transformer能够模拟输入序列元素之间的长依赖性，并支持序列的并行处理。与卷积网络不同，Transformer的设计需要最小的偏差，自然适合作为集函数。此外，Transformer的简单设计允许使...
超越Transformer！基于Patch的时间序列预测新SOTA！
HITECTURE FOR LONG-TERM TIME SERIES FORECASTING 方法：论文提出了一种基于卷积架构的新型模型PatchMixer。该模型通过创新的补丁混合设计，有效替代了Transformer中计算开销较大的自注意模块，以揭示时间序列中复杂的时间模式。 创新点： PatchMixer：该模型是基于卷积结构构建的新型模型。它有效地替代了Transformers中计算开销较大的自注...
使用transformer来训练自己的大模型实现自定义AI绘图软件的详细操作步骤
使用transformer来训练自己的大模型实现自定义AI绘图软件的详细操作步骤！下面的步骤是非常细致的，如果你有一台自己的GPU算力还算可以的服务器主机，想自己训练AI大模型。可以按照如下步骤开展操作。 要使用 Transformer 框架训练属于自己的大模型来完成 AI 绘图，需要经历以下详细的操作步骤： 1. **环境设置和准备工作**： - 安装 Python 和相关的深度学习库，如 Tens...
Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample
Pytorch用ConvTranspose2d替代Upsample 网络结构训练ConvTranspose2d的权值用上面生成的权值验证 本文介绍了Pytorch如何用ConvTranspose2d算子等价替代Upsample算子。 背景介绍： 某些AI加速卡上Upsample算子的性能不够高,是否能用别的算子临时替代呢可以手动推断出ConvTranspose2d 的权值,使其与Upsample等价算子也...
torchvision.transform常用函数
torchvision.transform模块提供了一些常用的图像转换操作，用于对图像进行预处理和增强。以下是一些常见的操作及其示例： #先读取图像from PIL import Image image = Image.open('image.jpg') Resize：调整图像大小 from torchvision import transforms transform = transforms.Res...
大语言模型LLM推理加速：Hugging Face Transformers优化LLM推理技术（LLM系列12）
文章目录 大语言模型LLM推理加速：Hugging Face Transformers优化LLM推理技术（LLM系列12）引言Hugging Face Transformers库的推理优化基础模型级别的推理加速策略高级推理技术探索硬件加速与基础设施适配案例研究与性能提升效果展示结论与未来展望 大语言模型LLM推理加速：Hugging Face Transformers优化LLM推理技术（LLM系列12） ...