在传入的class transformers.TrainingArguments配置文件类中,我们可以发现一个叫做gradient_checkpointing的入参。当这个参数为True时,将启用检查点技术来节省显存。 该参数描述如下: gradient_checkpointing(bool,optional, defaults toFalse) — If True, use gradient checkpointing to save memory at the expense of s...
对于T5中的不同组件,使用了不同的初始化策略,例如正态分布等。 _set_gradient_checkpointing方法: 这个方法用于设置梯度检查点(gradient checkpointing),它将梯度计算延迟以节省显存。在这里,对于T5Attention和T5Stack模块,设置了梯度检查点。 _shift_right方法: 这个方法用于对输入input_ids进行右移操作。在T5模型的...
如果这样,你可以减半 batch size,同时将gradient_accumulation_steps翻倍,以获得和原先 batch size 设定相同的效果。反复重复这一过程,最终当 OOM 不再出现时,你就可以训练了。我们的实验参数是:per_device_train_batch_size设为 2,gradient_accumulation_steps设为 32。 你还可以使用gradient_checkpointing来减少激活...
"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_range":0.02,"intermediate_size":3072,"layer_norm_eps":1e-12,"max_position_embeddings":512,"model_type":"bert","num_attention_heads":12,"num_hidden_layers":12,"pad_token_id":...
优化2: + Gradient Checkpointing Why ? 训练在backward计算某一layer weight的梯度时候, 需要用到Forward阶段该Layer计算得到的Activation输出。 因此每个layer在Forward阶段的Activation输出需要一直保存在GPU Memory, 显然增大了Memory的使用量。 Gradient Checkpoint的原理: 只保存个别Layer 的Activation 输出 (被选中保存...
Arthur <48595927+ArthurZucker@users.noreply.github.com> * replace it with `is_gradient_checkpointing_set` * remove default * Update src/transformers/modeling_utils.py Co-authored-by: Arthur <48595927+ArthurZucker@users.noreply.github.com> * fixup --- Co-authored-by: Arthur <48595927+Arthur...
一个完整的transformer模型主要包含三部分:Config、Tokenizer、Model。 Config 用于配置模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。 示例: 代码语言:javascript 复制 {"architectures":["BertForMaskedLM"],"attention_probs_dropout_prob":0.1,"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gel...
BertConfig{"attention_probs_dropout_prob":0.1,"gradient_checkpointing":false,"hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_range":0.02,"intermediate_size":3072,"layer_norm_eps":1e-12,"max_position_embeddings":512,"model_type":"bert","num_attention_heads"...
{ "_name_or_path": "bert-base-cased", "architectures": [ "BertModel" ], "attention_probs_dropout_prob": 0.1, "gradient_checkpointing": false, "hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072, "layer_nor...
size 1 \--gradient_accumulation_steps 4 \--evaluation_strategy "no" \--save_strategy "steps" \--save_steps 800 \--save_total_limit 3 \--learning_rate 2e-5 \--warmup_steps 2 \--logging_steps 2 \--lr_scheduler_type "cosine" \--report_to "wandb" \--gradient_checkpointing True ...