3. 学习率还与其他超参数(如 batchsize)相互关联,需要根据具体任务和数据集来进行调 整。 如何设置学习率: 一般来说建议越大越好(在不会 Loss:NaN 或 Loss:0.99/1 的前提下)以下是 fp32/bf16 的建 议参数,如果是 fp16,建议根据实际情况缩小一些(:...
1. batch size(批大小):可以设置为16或32。 2. learning rate(学习率):对于Adam优化器,推荐的学习率范围是5e-5、3e-5或2e-5。 3. num of epochs(周期数):可以设置为2、3或4。 4. data_dir:输入数据的文件目录,应包含train、val和test三个文件,分别用于训练、验证和测试。 5.bert_model:所使用的BE...
从模型中输出的logit是有形状的(batch_size, num_labels)。因为我们只通过模型转发一个句子,所以batch_size等于1。logits是一个张量,它包含每个单独标签的(非标准化)分数。 logits = outputs.logits logits.shape torch.Size([1, 11]) 为了将它们转换为实际的预测标签,我们首先对每个分数独立应用sigmoid函数,这样...
batch_size机器学习使用训练数据进行学习，针对训练数据计算损失函数的值，找出使该值尽可能小的参数。但...
超参数设置: batch_size = 32; max_length = 128; learning_rate = 5e-5; warmup_steps = 1W; steps = 10W; 需要注意的是,pretrain 为了提升训练效率,使用的是偏短的 128 个词句子;学习率仍然是带 warmup 的衰减方式,初始值不用像 finetune 那样设置得那么小。整个训练过程为 10W 步,这个值是作者实...
1. 关键要点 双向编码：BERT的独特之处在于它使用双向Transformer，这意味着模型在预测每个单词时，都能...
1.需要设置batch_size的大小,训练的轮次num_train_epochs,设置优化器的参数learning_rate,weight_decayadam_epsilon这些。 2.warmup_proportion表示,慢热学习的比例。比如warmup_proportion=0.1,在前10%的steps中,lr从0线性增加到 init_learning_rate,这个阶段又叫 warmup,然后,lr又从 init_learning_rate 线性衰减到...
我们一般主要关注以下的设置 ``` "log_interval": 50, #这个是训练是每运行多少step之后在命令行输出一次最新状态 "eval_interval": 500, #这个可以简单理解成每运行多少step之后保存一次模型文件 "batch_size": 16, #这个是一批处理的数量 如果遇到训练时提示显存溢出请调小,个人测试一般是 显存(单位GB) >=...
# 参数设置: # 批处理大小,显存如若不足的话可以适当改小该值 # 注意该场景下若使用nezha-large-wwm-chinese需将batch_size修改为256,其他模型则为300。否则容易出现爆显存问题 batch_size = 256 # 文本序列最大截断长度,需要根据文本具体长度进行确定,最长不超过512。 通过文本长度分析可以看出文本长度最大为48...
SQuAD 设置: importos importre importjson importstring importnumpyasnp importtensorflowastf fromtensorflowimportkeras fromtensorflow.kerasimportlayers fromtokenizersimportBertWordPieceTokenizer fromtransformersimportBertTokenizer,TFBertModel,Bert Configmax_len=384 ...