摘要: transformer中用到的注意力机制包括self-attention(intra-attention)和传统的attention(cross-attention),本篇文章将在第一节简述这两者的差别,第二节详述self-attention机制,第三节介绍其实现 self-attention和at 阅读全文
posted @ 2024-07-02 18:26 老张哈哈哈 阅读(78) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 问题 我在本地调用服务,返回的结果应该是土耳其语,但是本机上显示的结果和服务端的结果不一样。 本地结果 ne yapmal覺y覺m ne yapmal覺y覺m 服务端结果 ne yapmalıyım ne yapmalıyım 经查询是因为本地机器locale设置问题,本地locale 设置语言为中 阅读全文
posted @ 2023-10-17 14:39 老张哈哈哈 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇文章主要介绍1. 如何使用python request向服务端发送文件 2. 服务端如何接收文件 3. 服务端如何发送文件 如何使用python request向服务端发送文件 request.post可以发送file类型 def foo(): local_url = "http://127.0 阅读全文
posted @ 2023-10-17 12:02 老张哈哈哈 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pytorch 转onnx 首先加载pytorch模型 # load model import torch def load_model(ckpt) # build model model = build_model() # depending on your own model build fun 阅读全文
posted @ 2022-05-06 15:31 老张哈哈哈 阅读(2423) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 在使用tensorflow运行程序的时候报了错误 2022-04-17 15:34:41.644608: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'l 阅读全文
posted @ 2022-04-17 16:23 老张哈哈哈 阅读(848) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先安装homebrew /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)" python,pycharm 安装配置 python安装 brew insta 阅读全文
posted @ 2022-04-02 19:03 老张哈哈哈 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 主要介绍VGG, ResNet, ResNeXt, DenseNet, SENet这四种网络 VGG 该论文主要论证了网络深度对图片识别任务精度的影响。VGG网络的主要贡献在于提出用连续的3X3的conv代替5X5以及7X7等更加大的filters,进而提升网络的深度。因为进行两次3X3filter 阅读全文
posted @ 2022-03-29 16:15 老张哈哈哈 阅读(1403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: imghdr python有一个自带的函数,可以获取图片类型 imghdr.what(f, h=None) f可以是一个文件路径,也可以是一个打开的文件类型 例如: import imghdr imghdr.what('path/to/ur/image') 结果等价于 import imghdr f 阅读全文
posted @ 2021-08-18 16:30 老张哈哈哈 阅读(1481) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 制作数据集 这里用的是text-render制作的数据集, 这个开源项目可以制作包含中英文字符的数据,但是这里我们想要制作包含希腊字母的数据,项目本身不支持希腊字母,因此首先需要下载支持希腊字母的字体,我下载的是Gentium和arial-unicode-ms,下载完之后还需要制作一个包含要生成希腊 阅读全文
posted @ 2021-04-20 15:00 老张哈哈哈 阅读(332) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 主要用到了python中的random和numpy 生成随机整数 生成m~n以内的随机数 >>> import random >>> random.randint(0,10) 1 >>> random.randint(0,10) 9 >>> random.randint(0,10) 6 生成k个m~ 阅读全文
posted @ 2020-06-28 10:25 老张哈哈哈 阅读(1583) 评论(0) 推荐(0) 编辑