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摘要： 根据你的需求，这里是对于如何基于 local_protein_ids 构建矩阵并进行消息传递的解释和注释。 任务概述 构建矩阵：基于 local_protein_ids，为每个局部蛋白质构建一个矩阵。矩阵中的每个元素表示两个残基的组合，通过 MLP 生成对应的特征向量。 有向特性：矩阵是有向的，因此 阅读全文

摘要： 数据格式 prompt的三种格式 System prompts chain-of-thought Multi-modal spatial-temporal(ST) text prompts. <s>[INST]<<SYS>> Role: You are an expert traffic volum 阅读全文

摘要： 所以我可以理解成这些是在定义LoRA 模块的网络么 是的，可以这么理解。这些参数实际上是在 定义 LoRA 模块要插入的网络位置。具体来说，通过 target_modules 参数，代码指定了 LoRA 应该注入 LLaMA 模型的哪些层，以实现轻量化微调。 LoRA 模块的网络定义：如何理解？ L 阅读全文

摘要： 在大模型（如语言模型、时间序列模型等）中，回归（regression）通常指的是通过输入变量预测一个连续的输出变量。这种技术被广泛用于需要预测具体数值的场景，例如： 在语言模型中，回归可以用来预测句子的情感评分。 在时间序列模型中，可以用于预测未来的温度、股价等连续数值。 回归的目标是找到输入与输出 阅读全文

摘要： 1. 数据准备 在这个数据处理过程中，以数据集 PEMS07M 为例，整个数据抽取和划分过程如下： 初始数据维度： 原始训练数据 data_train 的维度为 (12672, 228, 3)。其中： 12672 表示时间步数，代表不同的时间点采样的数据。 228 表示空间节点数（例如不同的交通站点 阅读全文

摘要： 1. 输入数据 这符合时间序列预测的典型设置： 输入数据包含多个特征（如历史的流量、天气、时间等），这些特征用于帮助模型进行预测。 输出数据则通常是要预测的目标变量，比如未来某个时间步的流量或温度，这个目标变量是一个单一的值，因此输出通道数是 1。 x_train 包含多个特征（3 个通道），作为模 阅读全文

摘要： 是的，您的理解完全正确！线性层（Linear）和卷积层（特别是1维卷积和2维卷积）的计算确实有本质上的区别，其中主要的区别之一是卷积有“滑动（rolling）”的概念，而线性层没有。以下是更详细的对比： 1. 线性层（Linear）的计算特点 线性层（Linear 层，或称为全连接层）直接将输入的每 阅读全文

摘要： 感谢澄清！让我更详细地解释原来代码中的 torch.bmm(coord_diff, coord_diff.transpose(-1, -2)) 与后续改进后的实现之间的区别。 原始代码的含义 coord_diff = coord[row] - coord[col] # [n_edge, 14, 3] 阅读全文

摘要： 这段代码展示了如何将数据从 DataFrame 形式转化为 “blocks” 的过程。具体来说，它通过处理 DataFrame 的每一行（每一行代表一个原子），将它们按残基（residue）分组，每个组被称为一个 "block"。以下是对代码的详细分析，解释如何将数据转化为 "block"。 主要步 阅读全文

摘要： 为什么在import里有一个GPT2，然后，在代码里面又有一个from pretrained gpt2 在 import 部分引入了 GPT2Model 后，在代码中使用 GPT2Model.from_pretrained("gpt2") 来加载预训练的模型。这样做的原因是，import 只是引入了 阅读全文