gradient_descent函数:用于实现梯度下降算法,用于更新神经元的权重和偏置。 sigmoid_derivative函数:用于计算sigmoid函数的导数,用于反向传播算法中计算梯度。 cross_entropy函数:用于计算输出层神经元的损失函数,并用于反向传播算法中计算梯度。 adam函数:用于实现Adam优化算法,用于更新神经元的权重和偏置等参数。在使用这些库...
这里应该根据 CPU 的核心数量来调整线程数量。该程序将加载模型权重、token，并使用 Adam 运行几次迭代的微调 loop，然后从模型生成样本。在 MacBook Pro (Apple Silicon M3 Max) 上，输出如下所示：[GPT-2]max_seq_len: 1024 vocab_size: 50257 num_layers: 12 num_heads: 12 channels: 768 num_parameters...
源代码和测试文件地址https://github.com/zxt1995/ttbox.git 总体框架: 读入待编译文件->语义分析并转换为指令->按照指令进行栈操作->得出结果 拓展部分(个人负责内容 其他内容在代码中有注释) 完成内容 Do while循环 Switch case语句 Goto语句 循环中Break和continue的实现 补充基础部分的短路计算 词法分析(switch)...
然后，程序会加载模型的权重和Token，接着进行几次迭代的微调过程，这个过程使用了Adam优化算法，学习率设置为0.0001。最后，程序会根据模型生成一个样本。总结来说，代码实现了模型每一层的数据处理流程，包括前向传播、反向传播和参数更新等，并且被组织成了一个完整的循环。在搭载M3 Max芯片的MacBook Pro上运行时...
adam.st = 1; bell.codename = 'B'; bell.st = 2; chen.codename = 'C'; chen.st = 3; dong.codename = 'D'; dong.st = 4; do_something( &adam ); do_something( &bell ); do_something( &chen ); do_something( &dong );printf("\nDAD: This is DAD. I told them to sleep ....
这里加载 gpt2_124M_debug_state.bin 文件,运行前向传递,将 logits 和损失与 PyTorch 参考实现进行比较,然后使用 Adam 进行 10 次迭代训练,确保损失可与 PyTorch 参考实现媲美。 最后,Karpathy 还附上了一个简单的教程。这是一个简单的分步指南,用于实现 GPT-2 模型的单层(layernorm 层),可以帮助你理解如何...
这里加载 gpt2_124M_debug_state.bin 文件,运行前向传递,将 logits 和损失与 PyTorch 参考实现进行比较,然后使用 Adam 进行 10 次迭代训练,确保损失可与 PyTorch 参考实现媲美。 最后,Karpathy 还附上了一个简单的教程。这是一个简单的分步指南,用于实现 GPT-2 模型的单层(layernorm 层),可以帮助你理解如何...
然后,程序会加载模型的权重和Token,接着进行几次迭代的微调过程,这个过程使用了Adam优化算法,学习率设置为0.0001。 最后,程序会根据模型生成一个样本。 总结来说,代码实现了模型每一层的数据处理流程,包括前向传播、反向传播和参数更新等,并且被组织成了一个完整的循环。
这里应该根据 CPU 的核心数量来调整线程数量。该程序将加载模型权重、token,并使用 Adam 运行几次迭代的微调 loop,然后从模型生成样本。在 MacBook Pro (Apple Silicon M3 Max) 上,输出如下所示: [GPT-2] max_seq_len: 1024 vocab_size: 50257
pytorch手动实现adam更新 pytorch 更新参数 在优化器中有很多超参数,如学习率、momentum等。其中学习率直接控制参数更新的一个大小,在整个训练当中,学习率也不是一成不变的。 为什么要调整学习率? 学习率是直接控制更新的步伐,从梯度下降的公式 可以看出,参数更新中...