包含利用transformer连续的词条

基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验

1、在这一讲中，地平线工具链核心开发者杨志刚以《基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验》为主题进行了直播讲解。

2、基于此，地平线多年前起针对神经网络、整Transformer架构等进行了创新设计，打造了计算规模大、计算架构最先进的征程5芯片。该芯片在去年上市的理想L8pro上应用，进一步推动了国产NOA的发展。

3、地平线成立到现在第8个年头，已取得120多个前装定点，整个征程系列芯片出货量达到280万片，也积累了100多家生态合作伙伴。征程5芯片 获得top10中国车企定点 地平线一共是两个系列的芯片，征程系列和旭日系列。

4、在上个月，基于地平线征程5的理想AD Pro，正式完成了高速NOA的推送。也就是说，没有搭载激光雷达的理想L8，也可以拥有高速区间的领航式驾驶辅助功能。需要特别注意的是，理想L8搭载的是一个国产芯片，而且只有一颗。

5、地平线征程5芯片是基于最新第三代BPU贝叶斯架构设计的，可以高效地支持Transformer的计算，在Swin Transformer、DETR等算法上，计算效率都很高。

Transformer解读(附pytorch代码)

1、在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

2、详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。

3、也可以使用位置编码，一种不需要学习的封闭形式的表达。在经典的 Transformer 论文“ Attention Is All You Need ”中，作者定义了一种由不同频率的正弦和余弦函数组成的位置编码。

4、本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。

5、pipinstallpytorch-pretrained-bert 训练模型 接下来，我们需要训练一个神经网络模型，让它学会生成诗歌。这里我使用的是一个名为“GPT-2”的模型，它是由OpenAI开发的一种基于Transformer结构的语言模型。

6、它由Google推出，全称是 B idirectional E ncoder R epresentations from T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。

变压器有哪些规格型号?变压器容量有哪些?

变压器的规格型号： 按电压等级分：1000KV，750KV，500KV，330KV，220KV，110KV，66KV，35KV，20KV，10KV，6KV等。

干式变压器：依靠空气对流进行自然冷却或增加风机冷却，多用于高层建筑、高速收费站点用电及局部照明、电子线路等小容量变压器。（2）油浸式变压器：依靠油作冷却介质、如油浸自冷、油浸风冷、油浸水冷、强迫油循环等。

常见的变压器容量规格包括：100VA、500VA、1kVA、5kVA、10kVA等。

Transformer常见问题汇总

1、Transformer缺点：（1）局部信息的获取不如RNN和CNN强。（2）位置信息编码存在问题，因为位普编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换，只是相当干人为设计的一种索引，所以并不能很好表征位置信息。

2、Transformer模型部署的第二个问题是Transformer对算力的要求比较高。

3、NFC英文全称Near Field Communication，近距离无线通信而IEC是The International Electrotechnical Commission是国际电工标准。-breaker pole top transformer type H.61 ，我理解是给配置变压器开关的技术规范。

4、长短期记忆网络（LSTM）LSTM是RNN的一种特殊类型，它通过引入记忆单元来解决传统RNN的梯度消失问题。记忆单元可以使得网络在处理长序列数据时记住长期的依赖关系。这使得LSTM在处理语音识别任务时性能更好。

5、Transformer算法由Alex Graves提出，旨在解决序列转换问题（The problem of sequence transduction），输入已知序列，输出目标序列，用于语音识别、文本翻译、人机对话等。

6、FSL分类任务以元集形式进行训练与测试，每个n-way k-shot训练元集从训练集 中随机采样而来，其中训练集的类标签空间与测试集的类标签空间没有重叠。

Transformer模型解析记录

Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的 Q， K， V矩阵通过输出进行线性变换得到。

transformer模型中缺少一种解释输入序列中单词顺序的方法，它跟序列模型还不不一样。

Transformer的总架构如下图所示：这是典型的Transformer结构，简单来说，Transformer = 预训练（input） + Encoder*N + 预训练（output） + Decoder*N+output。

单运放转双运放的优点与缺点

1、可以。运放作为电路中非常常用的元件，尤其是音响发烧友通过更换运放的方式，获得自己喜欢的音色，可以使用单运放转双运放获得自己喜欢的声音。

2、过去单纯从理论上来说，双运放的一致性更好一点，但是这种差别，耳朵是无法分辨的，再说，一般就音乐素材来讲，双声道的音频和幅值一样的概率极低，更难区分两个声道的差异。个人觉得意义不大。

3、若单纯从性能方面考虑，应该是单运放好。因为双运放，内部集成了两个参数相同的运放，由于两个运放都在一个龟片上，离得很近，在工作频率较高时，这两个运放会产生电磁辐射，从而相互影响，故高频情况下，还是单运放好一些。

4、输出电压范围不同 双电源运放的输出电压范围可以跨越零位达到正负电压输出，而单电源运放则不行。实际上绝大数运放都是既可以单电源工作也可以双电源工作，只要电源电压在合适的范围内就可以。

5、单运放转为双运放，甚至三运放、四运放都可以，但实际没意义，既然是单运放，输入音源是单音源，负载也是单负载，变成双运放，两个运放音源一样，负载再加一个？如果你是想并联用，这是不行的，不如买个功率大的运放。