vec] ▪ h/c: [num_layer, b, h] ▪ out: [seq, b, h] nn.LSTM nn.LSTMCell ▪ __init__ LSTMCell.forward() ▪ ht, ct = lstmcell(xt, [ht_1, ct_1]) ▪ xt: [b, vec] ▪ ht/ct: [b, h] Single layer Two Layers 下一课时

RNN Layer使用 主讲人：龙良曲 Folded model feature ??@??ℎ + ℎ?@?ℎℎ [0,0,0 … ] x: ??? ???, ????ℎ, ??????? ??? ????ℎ, ??????? ??? @[ℎ????? ???, ??????? ???]?+ ????ℎ, ℎ????? ??? @ ℎ????? ???, ℎ????? ??? ? layers, b, h dim] ▪ out: [seq len, b, h dim] Single layer RNN feature ??@??ℎ 1 + ℎ? 1@?ℎℎ 1 [0,0,0 … ] ℎ? 1@??ℎ 2 + ℎ? 2@?ℎℎ 2 [0,0,0 … ] 2 layer RNN [T, b, h_dim], [layers, b, h_dim] nn.RNNCell

从编码器输入的句子首先会经过一个自注意力（self-attention）层，这层帮助编码器在对每 个单词编码时关注输入句子的其他单词。 自注意力层的输出会传递到前馈（feed-forward）神经网络中。每个位置的单词对应的前馈 神经网络都完全一样（译注：另一种解读就是一层窗口为一个单词的一维卷积神经网络）。 解码器中也有编码器的自注意力（self-attention）层和前馈（feed-forward）层。除此之外， 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 中 Multi-Head Attention 中有多个 Self-Attention，可以捕获单 词之间多种维度上的相关系数 attention 分数。 47 4.BERT

2164, -3.2164]]) 其中?和?张量均是矩阵，上述代码实现了一个线性变换的网络层，激活函数为空。一般 地，?(?@? + ?)网络层称为全连接层(Fully Connected Layer)，在 PyTorch 中可以通过 Linear 类直接实现，特别地，当激活函数?为空时，全连接层也称为线性层。比如，通过 Linear 类创建输入 4 个节点，输出 3 个节点的网络层，并通过全连接层的 Processing，简称 NLP)中句子的表示，如评价句 子的是否为正面情绪的情感分类任务网络，如图 4.3 所示。为了能够方便字符串被神经网 络处理，一般将单词通过嵌入层(Embedding Layer)编码为固定长度的向量，比如“a”编码 为某个长度 3 的向量，那么 2 个等长(单词数量为 5)的句子序列可以表示为 shape 为[2,5,3] 的 3 维张量，其中 2 表示句子个数，5 表示单词数量，3 创建卷积神经网络 layer = nn.Conv2d(3, 16, kernel_size=3) out = layer(x) # 前向计算 out.shape # 输出大小 Out[48]: torch.Size([4, 16, 30, 30]) 其中卷积核张量?也是 4 维张量，可以通过 weight 成员变量访问： In [49]: layer.weight.shape

模型，该架构相比传统的 RNN（递归神经网络）和 LSTM（长短时记忆网络）具有更高的训练效率和 更强的长距离依赖建模能力。Transformer 由多个关键组件组成：1. 自注意 力机制（Self-Attention）：模型在处理文本时，会自动关注句子中的重要单 词，理解不同词语间的联系。2. 多头注意力（Multi-Head Attention）：使用 多个注意力头同时分析不同的语义信息，使得模型的理解能力更强。3

< 29 图 9 PTQ 与 QAT 子图区别 QAT INT8 计算图中 neck.reduce_layer1.conv 融合节点输出精度是 FP32，并 且跟了 2 个 quantize_scale_node 节点，而 PTQ INT8 图中的 neck.reduce_ layer1.conv 融合节点输出的是 INT8。很显然，QAT 图中 FP32 和 INT8 之间的转 换会带来额外的开销。我们又利用 QAT INT8 的 ONNX 图结构，找 到了 neck.reduce_layer1.conv 这个位置，图 10 给出该节点示意。 图 10 因 Scale 不同而产生了双分支 30 > 2022年美团技术年货 通过分析 ONNX 图结构，我们发现了 QAT INT8 引擎中 neck.reduce_layer1. conv 输出为 FP32，并且为两个分支保留了 quantize_scale_node 分支的输入量化 scale 为 0.083，而 neck.Rep_n3.conv1 分支的输入量化 scale 为 0.105，这两个节点输入尺度是不同 的，导致 neck.reduce_layer1.conv 无法直接输出为 INT8。 可以看出，对于同一个输出，输入到多路分支后为何 scale 不同的，原因是右边 的分支经过了 concat 操作，会导致输出的数据分布发生变化，再进行激活校准

dynamic and depends on which layer is selected as the active layer. The active layer is always drawn on top of other layers. In addition, layers that are related to the active layer are drawn on top of layers layers that are unrelated. For example, if you make B.Silkscreen the active layer, then all of the other back layers (B.Cu, B.Adhesive, B.Paste, B.Mask, B.Fab, and B.Courtyard) will be drawn on top of the to the front. NOTE Selected objects are always drawn on top, even if they are not on the active layer. 外观面板 外观面板提供了管理 PCB 编辑器绘图画布中的对象的可见性、颜色和不透明度的控制。 它有三个标签：层标签包含 电路板层的控制，对象标签包含不同类型图形对象的控制，网络标签包含飞线和铜对象的外观控制。

curved ratsnest lines. Switches the non-active layer display mode between Normal and Dim. Note: this button will be highlighted when the non-active layer display mode is either Dim or Hide. In both cases cases, pressing the button will change the layer display mode to Normal. The Hide mode can only be accessed via the controls in the Appearance Panel or via the hotkey + . When a net has been selected side of the board with the hotkey. Any parts of the footprint on a front layer will be swapped to the corresponding back layer, and vice versa. Rotate a footprint counter-clockwise using the hotkey

Party API Middle Layer Third Party API Third Party API Application Middle Layer Client Client Client Application Layer Application Layer �� �� �� �� 1 2 3 User Interface Layer Third Party API API Middle Layer Client Application Layer 4 User Interface Layer �����DIP� �� ���� - �� - ������� Application Layer Infrastructure Layer Third Party API User Interface Layer Client DIP 4 Application Layer Infrastructure Layer Third Party API User Interface Layer Client DIP 5 DIP Application Layer Infrastructure Layer Third Party API User Interface Layer Client DIP 6 Domain

other items. Add text. Add dimensions. Dimension types are described in more detail below. Add layer alignment mark. Deletion tool: click objects to delete them. Set drill/place origin. Used for fabrication pad properties dialog shows the physical properties of the pad, including its geometry, shape, and layer settings. Pad type: this setting controls which features are enabled for the pad: SMD pads are other words, they exist on a single copper layer. E 21 Through-hole pads are electrically-connected and have a plated hole. The hole exists on every layer, and the copper pad exists on multiple layers