Python
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下程式碼顯示 ViT 模型：
model
結果為：
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以下程式碼顯示了特徵提取器的配置，輸出顯示了特徵提取器的配置：
您可以看到特徵提取器如何處理 224 x 224 的影像，包括正規化、重新縮放、調整大小、計算均值
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預處理後的圖像接著被輸入到 ViT 模型（ViTForImageClassification）中，該模型會輸出 Logits，Logits 是模型最終層對分類任務中每個
GA可以在不知道正確答案的情況下，隨機地找個起點，然後透過模擬演化的方式，以遠比暴力法更快的速度找出正確的答案，是個可實際解決問題的好工具。
對程式新手或文組轉職者來說，Git、GitHub、IDE 常令人困惑。其實IDE 像是寫程式的桌子，Git 是記錄版本的日記，GitHub 是作品展覽廳。也可以用 Google Colab 寫 Python，直接存到 GitHub，先從簡單方法開始，讓程式碼管理更完整，也為履歷加分。
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特徵提取器是模型 Pipeline 的重要組件，它對原始輸入數據（此處為圖像）進行必要的預處理，將其轉換為適合輸入模型的格式，我們來總結一下 ViT 特徵提取器的功能：
本篇實現幾種常見的使用模式：
1. Simple
2. Work Queue
3. Publ/Sub
4. Routing
5. Topic
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patches_reshaped = patches.permute(0, 2, 3, 1, 4, 5).contiguous().view(-1, 3, patch_si
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在原始的 ViT 論文中，這些區塊在被線性嵌入到適合 Transformer 的維度後，會直接輸入到 Transformer 模型中，亦即，這些區塊就是 Transfo
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我們將建立一個特徵提取器模擬器，以說明圖像如何被分割為區塊並成為 Transformer 的輸入，Vision Transformer（ViT）模型將原始輸入圖像分割成