# batch_size:每个进程(GPU/卡)下的batch_size。 # 总batch_size = 这里的batch_size * 进程并行数 # 全局进程个数world_size = 节点数量 * 每个节点上process数量 # 总卡数 = 电脑数 * 每台电脑上有多少张卡 # sampler参数和shuffle参数是互斥的,两个传一个就好,都用于数据打乱。 # 在DDP中,用sampl...
shuffle的时候是不是只把特征洗牌了而没有洗y，或者x和y洗的逻辑不一样所以导致y错位了？
collator).select(range(64))train_dataloader=DataLoader(train_dataset,batch_size=1,shuffle=False,samp...
数据并行：缺点：显存利用率不高，费内存 在数据并行中，小批量数据被分割，并且每个 GPU 上都有模型的...
接下来的1-4步是每个训练batch/iteration中要做的,因此是需要重复total iterations次的。 1. 抽样 x_{0} 和时间变量 t 第一步就是抽样一个 x_{0} ,也就是从我们的dataloader里面取出一个真实训练图片。另外,我们从{1,...,T}中均匀采样出一个t,其中T为提前设置的超参数,也就是我们认为多少次增噪迭代...
接下来的1-4步是每个训练batch/iteration中要做的,因此是需要重复total iterations次的。 1. 抽样 x_{0} 和时间变量 t 第一步就是抽样一个 x_{0} ,也就是从我们的dataloader里面取出一个真实训练图片。另外,我们从{1,...,T}中均匀采样出一个t,其中T为提前设置的超参数,也就是我们认为多少次增噪迭代...
攻击者首先选择或设计一个特定的后门触发器，这是一个在输入数据中不易被察觉的特殊标记或模式，当它...
继承自普通的 DataLoader,使用相同的语法。 """ def __init__(self, *args, **kwargs): """初始化无限数据加载器,继承自 DataLoader。""" super().__init__(*args, **kwargs) # 使用 _RepeatSampler 使得 batch_sampler 可以无限重复 object.__setattr__(self, 'batch_sampler', _RepeatSampler(...
mb: micro-batch size per gpu gb: global batch size total dxmxp，其中:d = 数据并行度(data-...
可以关注下transformers最近爆出来的梯度累积计算的损失和不累积计算的损失不一致问题