当batch_first=False时,LSTM输入的数据形状通常是一个三维张量,其维度顺序为[sequence_length, batch_size, input_size]。下面是对这些维度的详细解释: sequence_length:这个维度表示序列的长度,即时间序列或文本序列中数据点的数量。它对应于输入数据中每个样本的时间步长(time steps)。 batch_size:这个维度表示每个...
sequence_length,embedding_size（这是一组文本序列在PyTorch中的shape）等，但实现forward方法一般不会通过...
简化一下就是[B, C, H, W],其中batch_size是批大小,channel_size是通道数,feature_map_height/width就是特征图的长和宽。 对于NLP来说(这里就指BERT的输入),通常是这样: [batch_size,max_sequence_length,word_embedding_dimension] 简化一下就是[B, S, D](这个是我瞎起的),其中max_sequence_length就...
如果直接执行开头的代码,会抛出如下错误 ValueError: Expected target size (5, 14), got torch.Size([5, 4]) 这是因为开头的例子是一个nlp任务,input的shape是(5,4,14), 即(Number of Batch, Sequence length, Embedding size),这里多处一维,sequence length。 分析 把output和target的...
I use LSTM to modeling text with the following code, the shape of inputs is [batch_size, max_seq_len, embedding_size], the shape of input_lens is [batch_size]. rnn is simply a bidirectional LSTM defined as follows: self.rnn = nn.LSTM(sel...
## 先对phones进行embedding、对bert_features进行project,再pad到相同长度(padding策略会影响T2S模型生成的结果,但不直接影响复读概率。影响复读概率的主要因素是mask的策略) # max_len = 0 # for x_item, bert_item in zip(x, bert_feature): # max_len = max(max_len, x_item.shape[0], bert_item...
本文要点:走近科学之结合Tensorflow源码看RNN的batch processing过程RNN Batch processing有趣的小细节TensorArray和Dynamic rnn如何解决batch processing问题学过RNN的小盆友们都知道,将一个sequence(比如一句话)输入RNN怎么回事:一个个词的词嵌入(word embedding)按t
根据错误提示信息,需要将输入Tensor的形状修改为3D张量(batch_size, sequence_length, embedding_dim)。在这里,我们需要在Transformer层之前添加一个Reshape层来改变输入的形状。 同时,在Transformer中使用MultiHeadAttention时需要注意设置正确的mask参数,避免出现维度不匹配的问题。可以尝试设置一个全1的mask来解决这个问题...
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...
对于 LLaMA/GPT 模型,Global Batch 对应 800 万 Token,也就是 Sequence Length 为 8K 时 Global Batch Size 为 1K。而 Micro Batch Size 则会相应调整以充分利用 GPU 内存。同样,Phi 模型的 Global Batch Size 为 1600。 5.2.1 正常序列长度的 Dense 模型...