None指的是输入的sequence的长度 可以在源码中直接找batch_input_shape的含义,在这个链接中搜索batch_input_shape: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v2.2.0/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py#L763-L974 0 回复 正十七 #1 长度没确定,所以用了None 回复 2020-05-13 18:04:03 ...
batch_sampler: Union[Sampler[Sequence], Iterable[Sequence], None] = None, num_workers: int = 0, collate_fn: Optional[_collate_fn_t] = None, pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False, timeout: float = 0, worker_init_fn: Optional[_worker_init_fn_t] = None, multiprocessin...
则可以将 batch_size 参数设置为 None。这将允许不同的层使用不同的 batch_size，但可能会导致性能下...
tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1024))。1024是指的数据的尺寸,None指的batch size的大小,所以可以是任何数。 tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, img_height, img_width, channels]) 类似地,后面几个是图片尺寸的参数,第一个参数为None,表示batch size的大小。 tf.transpose #‘x‘ is [...
以单机2卡为例,batch_size=4,即每卡2个样本,我在datacollator中如下写: classMyDataCollator:def__init__(self,tokenizer)->None:self.tokenizer=tokenizerdef__call__(self,instances):query_list=[]pos_test_input=[]neg_test_input=[]forinsininstances:query_list.append(ins['query'])pos_test_input...
eval() batch_size = None image_channel = 3 image_size = 224 device = torch.device("cuda:0") model=model.to(device) inputs = [ torch_tensorrt.Input( min_shape=[1, image_channel, image_size, image_size], opt_shape=[1, image_channel, image_size, image_size], max_shape=[1, ...
import torch import torch_tensorrt model = network batch_size = None image_channel = 3 image_size = 224 device = torch.device("cuda:0") inputs = [ torch_tensorrt.Input( min_shape=[1, image_channel, image_size, image_size], opt_shape=[2, image_channel, image_size, image_size], ...
第一个问题: 同样是因为验证集和测试集可能会很大,当然,在不大的时候其实可以一起跑,但实际生产环境中一般测试集和验证集也很大 第二个问题: 不一定要一致,这里可以把batch_size的shape size设为None,那么模型处理的就不是固定的batch size了。 1 回复 相似...
Set the default value of max_batch_size None. When users don't specify this value, LMDeploy set the max_batch_size according to the device. The rules are: A100, A800 -> 256 H100, H800 -> 512 Other ...
finalOut:(None,1) -Daniel Möller 14关于input_shape=参数有一个问题:该参数的第一个值是指哪个维度?我看到一些类似于input_shape=(728, )的内容,所以在我看来第一个参数是指列(固定),第二个参数是指行(可以变化)。但是这与Python数组的行主序有什么关系呢?- Maxim.K ...