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…
seq_length=input_shape[1] to_mask=tf.cast( tf.reshape(to_mask, [batch_size,1,seq_length]),tf.float32) # broadcast_ones = [batch_size, seq_length, 1] broadcast_ones=tf.ones( shape=[batch_size,seq_length,1],dtype=tf.float32) # mask = [batch_size, seq_length, seq_length] mas...
在LSTM中我们还会遇到一个seq_length,其实 batch_size = num_steps * seq_length 11 赞同 · 0 评论文章 摘自:https://blog.csdn.net/maweifei/article/details/80722097
感觉你的划分应该是1357 0246,然后out普遍是长的那个(其实就是batch里的max_length),grad应该是正确的长度,我感觉你可以检查下你的collator、每个block的input和output,注意一下符合deepspeed的pipeline module的协议,尽可能都以tensor的形式传输。然后注意pipelinemodel会有一个label项作为输入(以tuple形式),检查一下 比...
input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batchSize, maxSeqLength]) data = tf.Variable(tf.zeros([batchSize, maxSeqLength, numDimensions])) data = tf.nn.embedding_lookup(wordVectors,input_data) lstmCell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstmUnits) ...
trainer = Trainer(seq2seq, data_transformer, config.learning_rate, config.use_cuda) trainer.train(num_epochs=config.num_epochs,batch_size=config.batch_size, pretrained=False) 开发者ID:zake7749,项目名称:Sequence-to-Sequence-101,代码行数:26,代码来源:train.py ...
定义 javax.persistence.SequenceGenerator(name="SEQ_GEN",sequenceName="student_sequence",allocationSize=100 )也就是定义你save对象使用的sequence,将allocationSize越接近你同时插入的数据，就会越快。
显存的占用大致符合 类似batch_size * input_length * input_length的增长规律,因此我们就定义 controller=batch_size∗input_length2controller=batch\_size*input\_length^2controller=batch_size∗input_length2 以下定义工具的参数解释如下: data: 可迭代返回样本的数据,可以是list,Dataset,MapDataset等的实例; ...
- `padded_seqs` 是填充后的序列张量,其形状为 `(batch_size, max_length, feature_size)`,其中 `batch_size` 是批次中序列的数量,`max_length` 是最长序列的长度,`feature_size` 是每个时间步的特征数量。 - `lengths` 是一个包含每个序列实际长度的张量。
# 如果ws是窗口大小,那么(seq,labels)图元的总数将是len(series)-ws。definput_data(seq,ws):out=[]L=len(seq)foriinrange(L-ws):window=seq[i:i+ws]label=seq[i+ws:i+ws+1]out.append((window,label))returnout# The length of x = 800# The length of train_set = 800 - 40 = 760# ...