cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) # 设置模型为评估模式 model.eval() # 输入文本 input_text = "Hello GPT" # 编码输入文本,并生成 attention mask inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device) attention_mask = torch.ones_like(inputs).to(device) ...
cuda() # get encoder output enc_out, feat_lens = model.get_encoder_output(fbank_feat, feat_lens) enc_out = enc_out.unsqueeze(1).repeat(1, bms, 1, 1).view(rns, enc_out.size(-2), enc_out.size(-1)) feat_lens = feat_lens.unsqueeze(1).repeat(1, bms).view(rns,) 算法主循环...
Beam Search的实现 一种暴力实现方式如下: 假设需要生成的句子的最大长度为 ,beam size为,则最坏情况下,我们需要执行次前向解码。如何利用CUDA的并行计算能力更加高效地实现该过程呢? 单个样本的Beam Search 这里先讨论一种常见的实现方式,即仅针对单个样本的实现 如下图所示,beam size = 2, vocab_size = 6。...
将beam search过程组织成一棵k叉树,树的结点维护当前的log_prob之和,hidden state,length等。利用层序遍历的方式进行搜索,以每个结点的topk个结点为候选结点,然后取前topk个候选结点作为下一层结点加入队列。 假设需要生成的句子的最大长度为,beam size为 ,则最坏情况下,我们需要执行次前向解码。如何利用CUDA的并行...
首先给出wiki地址:http://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search 1.简介 Beam Search(集束搜索)是一种启发式图搜索算法,通常用在图的解空间比较大的情况下,为了减少搜索所占用的空间和时间,在每一步深度扩展的时候,剪掉一些质量比较差的结点,保留下一些质量较高的结点。这样减少了空间消耗,并提高了时间效率,但缺点...
trainingcudainferencetransformeracceleratebartbeam-searchsamplinggptbertmultilingual-nmtdiverse-decoding UpdatedMay 16, 2023 C++ parlance/ctcdecode Star821 Code Issues Pull requests PyTorch CTC Decoder bindings machine-learningdecoderpytorchbeam-searchctcctc-loss ...
> Beam Search 对应的中文翻译为“集束搜索”或“束搜索”。你可以将其当作是贪心算法的拓展,其实是很简单的概念:贪心算法每次只选择最好的,而 Beam Search 会在多个候选中进行选择。通过这篇文章,你将了解到: > > - **Beam Width(束宽)** 的实际作用,常对应于参数名 `num_beams`。 > - **所有候选...
下面是我在他beam search的基础上修改后的代码 defmake_pad_mask(tensor,pad_idx,device=None):# # 20241014pad_mask=(tensor!=pad_idx).unsqueeze(-2)ifdevice:pad_mask=pad_mask.to(device)returnpad_maskclassBeam:# # 20241014""" Beam search """def__init__(self,size,pad,bos,eos,device=False...
束搜索(beam search)是贪心搜索的一个改进版本。它有一个超参数,名为束宽(beam size)。在时间步1,我们选择具有最高条件概率的k个词元。这k个词元将分别是k个候选输出序列的第一个词元。在随后的每个时间步,基于上一时间步的k个候选输出序列,我们将继续从k个可能的选择中挑出具有最高条件概率的k个候选输出...
x = x.cuda() with autocast(): output = model(x) ... 1. 2. 3. 4. 5. 半精度训练主要适用于数据本身的size比较大(比如说3D图像、视频等)。当数据本身的size并不大时(比如手写数字MNIST数据集的图片尺寸只有28*28),使用半精度训练则可能不会带来显著的提升。