4./fair_seq/util.py # 该函数会计算所有参数对应梯度的L2范数,如果输入max-norm不为0,函数结尾会对grad进行裁剪 三、clip_norm_2 # 另外一个clip-norm的通路,fairseq默认触发这个 1./fair_seq/optim/fp16_optimizer.py. class _MemoryEfficientFP16OptimizerMixin(object): #在line 418～427,max-norm和计算...
--optimizer adam --adam-betas'(0.9, 0.98)'\ --clip-norm 0.0 --lr 5e-4 --lr-scheduler inverse_sqrt \ --warmup-updates 512 --dropout 0.3 --weight-decay 0.0001 \ --criterion label_smoothed_cross_entropy --label-smoothing 0.1 \ --max-tokens 32768 \ --update-freq 2 \ --max-source...
mkdir -p$prep$tmp# 原始数据在orig里orig='ori_data'# 对数据集进行预处理和tokenizerrm$tmp/*echo"pre-processing all data..."forl in$src$tgt;doforf in train valid test;docat$orig/$f.$l.ori|\perl$NORM_PUNC$l|\perl$REM_NON_PRINT_CHAR|\perl$TOKENIZER-threads8-a -l$l>>$tmp/$f.$...
--adam-betas '(0.9, 0.98)' --adam-eps '1e-09' --clip-norm 25.0 \ --keep-last-epochs 20 --save-dir checkpoints --log-format json > train.log 多卡运行,在8块V100一运行 #TrainingSAVE="save/dynamic_conv_wmt16en2de"mkdir-p $SAVEpython-m torch.distributed.launch--nproc_per_node8$(...
$ mkdir -p checkpoints/fconv $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py data-bin/iwslt14.tokenized.de-en \ --lr 0.25 --clip-norm 0.1 --dropout 0.2 --max-tokens 4000 \ --arch fconv_iwslt_de_en --save-dir checkpoints/fconv 默认情况下，python train.py将使用机器上的所有可用GPU。
--lr0.25--clip-norm0.1--dropout0.2--max-tokens4000\ --arch fconv_iwslt_de_en --save-dir checkpoints/fconv 默认情况下,python train.py将使用机器上的所有可用GPU。使用CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量选择特定的GPU和/或更改将要使用的GP...
$ mkdir -p checkpoints/fconv $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py data-bin/iwslt14.tokenized.de-en \ --lr 0.25 --clip-norm 0.1 --dropout 0.2 --max-tokens 4000 \ --arch fconv_iwslt_de_en --save-dir checkpoints/fconv
--lr 0.25 --clip-norm 0.1 --dropout 0.2 --max-tokens 4000 \ --arch fconv_iwslt_de_en --save-dir checkpoints/fconv 默认情况下,python train.py会占用电脑中所有可用的GPU,可以用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境来选择特定的GPU,或者改变使用的GPU数目。
clip-norm0.0\--max-tokens4096\--lr 2e-4\--lr-scheduler inverse_sqrt \--warmup-updates5000\--optimizer adam \--adam-betas'(0.9, 0.98)'\--dropout0.3\--weight-decay0.0001\--criterion label_smoothed_cross_entropy \--label-smoothing0.1\--eval-bleu \--eval-bleu-args'{"beam":5, "max_...
--clip-norm 0 --optimizer adam --lr 0.001 \ --source-lang $SRC_LANG --target-lang $TGT_LANG --max-tokens $TRAIN_BS --no-progress-bar \ --log-interval 100 --min-lr '1e-09' --weight-decay 0.0001 \ --criterion label_smoothed_cross_entropy --label-smoothing 0.1 \ ...