Bart 模型是由 Mike Lewis, Yinhan Liu, Naman Goyal, Marjan Ghazvininejad, Abdelrahman Mohamed, Omer Levy, Ves Stoyanov 和 Luke Zettlemoyer 在 2019 年 10 月 29 日提出的，题为 BA...
每次提交时，将每个提交的补丁准备在一个文件中，格式化为类似于 UNIX 邮箱格式。此命令的输出便于电子邮件提交或与 git am 一起使用。
特征提取器负责为音频或视觉模型准备输入特征。这包括从序列中提取特征，例如，对音频文件进行预处理以生成 Log-Mel Spectrogram 特征，从图像中提取特征，例如，裁剪图像文件，但也包括填充、归一化和转换为 NumPy、PyTorch 和 ...
Trainer 类提供了一个用于在 PyTorch 中进行完整特征训练的 API，并支持在多个 GPU/TPU 上进行分布式训练，支持NVIDIA GPUs的混合精度，AMD GPUs，以及 PyTorch 的torch.amp。Trainer 与 TrainingArguments 类相辅相成，后者提...
任何多模态模型都需要一个对象来编码或解码将多个模态（文本、视觉和音频）组合在一起的数据。这由称为处理器的对象处理，这些对象将多个处理对象（如文本模态的分词器、视觉的图像处理器和音频的特征提取器）组合在一起。...
类sqlalchemy.orm.exc.DetachedInstanceError (sqlalchemy.exc.SQLAlchemyError)
所有模型的输出都是 ModelOutput 的子类实例。这些是包含模型返回的所有信息的数据结构，但也可以用作元组或字典。
AttributeState对象通过特定InstanceState的InstanceState.attrs集合访问：
您可以使用AutoBackbone类初始化一个模型作为骨干，并获取任何阶段的特征图。您可以定义out_indices来指示您想要从哪些层获取特征图。如果您知道层的名称，也可以使用out_features。您可以互换使用它们。如果同时使用out...
SQLAlchemy ORM 以及 Core 通常通过事件钩子进行扩展。请务必查看事件系统的使用。
