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ViT (Vision Transformer) ---- Seq2Seq
对于seq2seq模型，网上很多文章直接就把抽象模型拿出来，这样对初学者很不友好，这里采用例子进行阐述，最后在通过抽象模型理解 英语翻译成德语 这个网站有很多的数据集 Tokenization 和创建字典 Tokenization 因为是翻译任务，因此需要构建两个input_texts和两个target_texts,即如下：从NLP中的标记算法（tokenization）到bert中的WordPiece
文章目录 词级标记 (Word level tokenization)字符级标记 (Character level tokenization)子字级标记 (Subword level tokenization)WordPiece 子字级标记算法BPE 所谓 tokenization ，就是如何提取或者说是记录文本中词语，常用的tokenization有 词级标记 (Word level token无法导入tokenization
代码中提示model tokenization has no attribute 'FullTokenizer’的时候，首先安装bert pip install bert-tensorflow 然后使用import bert.tokenization as tokenization 另外如果跑bert源代码的时候使用tensorflow2，可以转换一下 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disa