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Graph-Transformer：基于Pytorch和Tensorflow的图形分类变压器

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简介：
Graph-Transformer是一款结合了Pytorch与TensorFlow框架的先进图形分类工具。它运用了Transformer模型对图数据进行高效处理，适用于深度学习领域的复杂网络分析任务。 图分类用变压器 这一计划规定，在描述了我们U2GNN执行后，我们充分利用了变压器自重视网络构建一个先进的聚合函数以学习图形表示。 使用要求： - Python 3.x - Tensorflow 1.14 - 张量2张量1.13 - Networkx 2.3 - Scikit 学习0.21.2 训练方法： ``` U2GNN$ python train_U2GNN_Sup.py --dataset IMDBBINARY --batch_size 4 --ff_hidden_size 1024 --fold_idx 1 --num_neighbors 8 --num_sampled 512 --num_epochs 50 --num_timesteps 4 --learning_rate 0.0005 --model_name IMDBBINARY_bs ```

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  • Graph-Transformer：基于Pytorch和Tensorflow的图形分类变压器
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    Graph-Transformer是一款结合了Pytorch与TensorFlow框架的先进图形分类工具。它运用了Transformer模型对图数据进行高效处理，适用于深度学习领域的复杂网络分析任务。 图分类用变压器 这一计划规定，在描述了我们U2GNN执行后，我们充分利用了变压器自重视网络构建一个先进的聚合函数以学习图形表示。 使用要求： - Python 3.x - Tensorflow 1.14 - 张量2张量1.13 - Networkx 2.3 - Scikit 学习0.21.2 训练方法： ``` U2GNN$ python train_U2GNN_Sup.py --dataset IMDBBINARY --batch_size 4 --ff_hidden_size 1024 --fold_idx 1 --num_neighbors 8 --num_sampled 512 --num_epochs 50 --num_timesteps 4 --learning_rate 0.0005 --model_name IMDBBINARY_bs ```
     
  • 基于PyTorch的Vision Transformer图像分类系统
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    本项目采用PyTorch实现了一种先进的Vision Transformer模型，专为高效准确地进行图像分类设计，展示了Transformer架构在视觉任务中的强大潜力。 Vision Transformer的图像分类系统在PyTorch版本中的实现提供了一种新颖的方法来处理视觉任务。这种方法利用了Transformer架构的优势，将其应用于图像数据上，从而实现了高效的特征提取与分类能力。通过采用自注意力机制，该模型能够更好地捕捉图像中不同部分之间的关系，进而提高识别精度和鲁棒性。
     
  • 基于Pytorch的Vision Transformer (ViT)在图像分类中的应用
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    本研究探讨了利用Pytorch框架下的Vision Transformer（ViT）模型进行图像分类的应用。通过实验分析其性能优势与局限性，为视觉任务提供新的解决方案。 本段落介绍了一个使用Pytorch实现Vision Transformer（ViT）进行图像分类的项目源码。
     
  • Keras-Transformer：基于Keras的变压器实现
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    Keras-Transformer是一款利用Keras框架构建的高效Transformer模型实现工具，适用于自然语言处理任务，提供简洁、灵活的API接口。 我们实施了一个名为“注意就是您所需要的”的变压器项目，并提供了详细的指南来帮助理解变压器的概念以及所需的Keras功能和技术（请参阅Guide.md和Walkthrough.md）。我们的目标是让社区能够以更稳健且更快的方式创建并自动化定制的Keras层、模型及解决方案。此外，我们还分享了通过DSL设置机器翻译演示的例子。 如果有条件训练大型模型，并愿意共享结果，我们将非常感激。由于计算资源有限，目前无法进行全面测试；不过，在开发过程中已进行了正式和非正式的测试。我们也欢迎任何建议或需求反馈。如果您有其他Keras技巧或者替代方法，请为文档贡献您的知识。关键在于通过DSL定义模型训练及解码过程从而实现自动化执行，并从定制培训师中抽象出基本的培训信息（如检查点、工件管理等）。同时，我们还保留了生成器明确接口以支持所谓的“内生生成器”。
     
  • 基于PyTorch的花卉图像分类器
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    本项目采用深度学习框架PyTorch开发了一个高效的花卉图像分类模型。该分类器能够准确识别多种花卉类型，适用于园艺爱好者和专业人士。 这段文字描述的是如何使用PyTorch创建一个用于花卉种类分类的图像分类器的方法。其中包括了建立代码、安装以及贡献代码的相关指导。
     
  • Swin-Transformer-PyTorch: PyTorch中的Swin变换器实现
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    Swin-Transformer-PyTorch 是一个基于PyTorch框架的Swin Transformer模型的高效实现，适用于图像识别等视觉任务。 本段落介绍了一种名为Swin Transformer的新型视觉变换器架构，适用于计算机视觉中的通用骨干网络设计。由于在图像与文本之间存在显著差异——如物体尺寸的巨大变化以及像素相对于单词的高分辨率特性，这给将Transformer模型从语言领域应用到视觉任务带来了挑战。 为了克服这些障碍，我们提出了一种分层式的Transformer结构，并通过移动窗口技术计算其表示形式。采用这种方案后，自注意力机制仅在不重叠的小范围内进行运算，同时支持跨区域的信息传递；而移位的加窗策略则提高了模型效率。此架构具有灵活调整不同规模下建模的能力，并且随着图像尺寸的变化，它的计算复杂度呈线性增长。 凭借这些特性，Swin Transformer展现了与多种视觉任务的良好兼容性，在图像分类（ImageNet-1K中达到86.4%的准确率）和密集预测如目标检测等场景上均表现出色。在COCO测试集中，其框式AP值为58.7%，遮罩式则为51.1%。
     
  • Point-Transformer-Pytorch：基于Pytorch的Point Transformer层实现
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    Point-Transformer-Pytorch是一款基于PyTorch框架开发的库，专注于实现点云数据处理中的Point Transformer层。此项目为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活且易于使用的工具来探索与应用最新的深度学习技术于三维空间理解任务中。 在Pytorch中实现点变压器-火炬的自注意层可以显著提升点云分类和分割的效果。安装该库使用命令`pip install point-transformer-pytorch`。 导入所需的模块： ```python import torch from point_transformer_pytorch import PointTransformerLayer ``` 定义并初始化PointTransformerLayer，例如设置维度为128、位置MLP隐藏层维数为64以及注意力MLP的隐藏倍率为4。然后生成随机特征和位置数据，并创建一个掩码。 ```python attn = PointTransformerLayer(dim=128, pos_mlp_hidden_dim=64, attn_mlp_hidden_mult=4) feats = torch.randn(1, 16, 128) pos = torch.randn(1, 16, 3) mask = torch.ones(1, 16).bool() ```
     
  • Sketch-Transformer：快速建模！基于变压器的数据集分析
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    Sketch-Transformer是一款创新的数据集分析工具，利用先进的变压器模型实现高效、快速的数据处理与解析。它是数据科学家和研究人员的理想选择，能够极大地提升工作流程效率。 素描变压器建模绘图，快速！ 使用变压器的数据集进行训练模型： $ python train.py --on-memory-dataset 预训练模型使用的是预先训练的模型（test llh: 3.002 assets/model_1000000.pt）。 生成样品时使用的命令为： $ python train.py --num-transformer-layers=8 --dropout-rate=0.1 --batch-size=128 --learning-rate=1e-3 --on-memory-dataset --log-freq=10000
     
  • 利用Transformer进行多导联ECG分类（基于Pytorch）
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  • 基于Swin Transformer的图像分类实现
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    本项目采用先进的Swin Transformer架构进行图像分类任务，旨在探索其在计算机视觉领域的应用潜力及优越性能。 Swin Transformer 实现的图像分类完整代码可以拿走即用，路径都是相对路径无需改动，并且自带预训练权重和数据集。如果有任何疑问欢迎交流讨论。这份代码非常适合参加比赛项目或作为毕业设计使用。