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...
使用BERT模型进行推断时没有batch_size 是指在使用BERT模型进行预测时,只输入一个样本而不是一批样本进行推断。 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别和情感分析等。 在推断阶段,通常需要将输入样本转...
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...
BERT模型batch_size对预测结果的影响,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
首先在導言部分,作者稍稍介紹了大批量訓練的困難,還有此次面對的訓練物件BERT。為處理大批量 BERT 的訓練,作者提出了 LAMB 優化器,通過這個優化器將BERT訓練的batch size推到了64k(具體65536)的量級,而同時不損失精度,此外LAMB優化器還有一個優點就是隻用調學習率。
11G，batch size：5，max length：512
1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning) - 缓解了batch_size>1时的复读问题,缓解方法是:在T2S模型中,先对phones进行embedding、对bert_feature… · Shenrui-Ma/GPT-SoVITS@864a148
Just a suggestion, but it might help to process the longest texts first, in order to catch OOMs at the beginning of BERT-scoring, instead of at the end. This would help to quickly tune batch size to the largest possible value given your current hardware.
我用2060，bs最大设置到8，跑了大约3个小时，你这个条件用cpu跑，估计跑不了，bs有点大 无