在大型语言模型(LLM, Large Language Model)中, batch size 和 seqlen序列长度 是两个关键的超参数,它们对模型的训练和推理过程有着重要的影响。下面分别解释这两个概念及其作用:Batch Size 定义:Batch Size…
1、输入形状为:[seq_len, batch_size, d_model] input_tensor = torch.randn(5,2,10) input_tensor表示输入到模型的张量,输入形状为:[seq_len, batch_size, d_model]。 input_tensor# 输出结果''' tensor([[[-0.0564, -0.4915, 0.1572, 0.1950, -0.1457, 1.5368, 1.1635, 0.6610, -0.6690, -1.2407...
当设置 `batch_first=True` 时,PyTorch 的 RNN 类(包括 LSTM)期望输入张量的第一个维度是批次大小(batch size),而不是序列长度(seq_len)。这意味着输入数据的形状应为 `(batch_size, seq_len, input_size)`。让我们详细看看在 `batch_first=True` 情况下如何准备和处理输入数据。 ### 输入数据的形状 -...
由于input在cuda的显存中,直接读取input的数值是不可能的(把数值从显存拷贝内存中,比较耗时),但是我们可以在内存中直接读取形状的size,我们伪造一个形状的size,通过这个size来获取batch_size 和 seq_len。 FasterTransformer.py修改如下: ... fast_list_tensor = tf.shape(input_tensor) ... layer_output = tran...
第一种就是先按照seq_length这个窗口进行截取,然后按照bacth_size个数据向后依次截取,则总的迭代次数iterations = (data_length - seq_length) // batch_size, 则一个batch中的第一行数据可以表示为[x1,x2,...,xseqlength][x1,x2,...,xseqlength],第二行的数据可以表示为[xseqlength+1,xseqlength+...
Linear层可以将batch size和seq_len这两个维度融合为一个维度,类似于我前文提到的Efficient Transformer的思想,而Attention则不行。因此,一个Transformer Layer可以划分为PreAttn、Attn和PostAttn三个部分。从而支持prefill阶段和decoding一个step打成一个batch处理。如下图所示,QKV Linear和Attn Out Linear打成一个...
小艺输入法支持变长batch_size和变长seq_len推理, 调用 MSModelResize() 传入非法参数,非法参数范围指的非正数(包括0和-1)。 测试指出的第三个场景,MSModelResize接口无法支持,因为程序是通过占位符来分配动态shape的范围和内存, 到Resize阶段,无法判断用户当前设置的dim是属于哪个占位符的,也就无法判断shape范围是...
input一般是[batch size, maximum sequence length, embedding dimension]也就是 batch_major的格式[b,t,d] *tensorflow实际上会把所有input自己调整成[t,b,d]也就是time_major的格式 假设你设置的batch size是20个sequence/batch,sequence中每个词语的word embedding的维度是128*1,本轮你的20个sequence里面最长的...
Fix the batch size/seq len args for the decode kernel with tensor cores … 841df89 yzh119 approved these changes Nov 26, 2024 View reviewed changes Collaborator yzh119 left a comment Thanks for the catch. yzh119 merged commit 42b9874 into flashinfer-ai:main Nov 26, 2024 Sign up ...
input一般是[batch size, maximum sequence length, embedding dimension]也就是batch_major的格式[b,t,d] *tensorflow实际上会把所有input自己调整成[t,b,d]也就是time_major的格式 假设你设置的batch size是20个sequence/batch,sequence中每个词语的word embedding的维度是128*1,本轮你的20个sequence里面最长的有...