是指在使用Huggingface的BERT模型进行命名实体识别(NER)示例时,设置的批处理大小(Batch Size)出现错误。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,被广泛应用于自然语言处理任务中,包括命名实体识别。 在使用Huggingface的BERT模型进行NER示例时,批处理大小是指...
Bert Large模型在Nvidia V100 16G显卡上的batch size通常较小（如2-8），主要是因为该模型对显存消耗较...
对于BERT模型,输入通常需要进行分词、编码等处理,以便得到模型可以接受的输入张量。 当只有一个样本需要进行推断时,没有批处理的需求,可以直接将该样本输入到BERT模型中进行推断,无需指定batch_size。 然而,尽管没有batch_size的要求,仍建议对输入样本进行必要的预处理,如分词、编码等,以保证模型能够正确理解和处理输入...
原因: 不同长度文本pad一致长度,添加pad后会对预测有一丢丢影响,虽然mask会抵消大部分影响,但是还是会一留下一点点影响。 解决办法: 多次采用不同的batch_size测试模型,发现离模型训练使用的batch_size越近,与单条预测的结果差别越小,因此推荐结合实际情况,选用与训练batch_size相近的数目。
最後的預訓練包括兩個階段:前九個epoch用128的序列長度和64k的batch size;最後一個epoch用512的序列長度和32k的batch size,只用了驚人的8599個迭代便訓練完了BERT。而它和基線模型還有其他batch size訓練對比,如下圖。 之後,在背景部分,作者給我們分享了關於大批量訓練的知識。目前大批量訓練常常會遇到的幾個問題...
Layer Normalization是一个独立于batch size的算法,所以无论一个batch样本数多少都不会影响参与LN计算的数据量,从而解决BN的两个问题。LN的做法是根据样本的特征数做归一化。Layer Normalization不依赖于batch的大小和输入sequence的深度,因此可以用于batch-size为1和RNN中对边长的输入sequence的normalize操作。但在大批量...
BN不适合RNN、transformer等序列网络，不适合文本长度不定和 batch_size 较小的情况，适合于CV中的CNN等...
虽然流水并行可以加速Bert Large模型的训练，但batch size小仍然可能导致收敛波动大和效果差的问题。为了...
原因:输入与训练时输入的数据不一致 可能情况: [1]mask的数据与预期不一致,可以打印出来看看数据是否与预期的一致; [2]检查模型mask是否为必须输入参数,我设置了默认值为None,传mask后,与单条预测结果一直不一样,但是大于1的batch_size结果一样; 总结: ...
model(batch_token_ids_padded_tensor)[0] # 提取bert词向量的输出 batch_word_mask_tensor_list = [] for idx in range(batch_size): one_sentence_vector = torch.index_select(last_hidden_states[idx], 0, subword_word_indicator[idx]).unsqueeze( 0) # 根据对应关系,用分词之后的第一个分词来代表...