在你尝试访问 rms_norm_eps 键之前,确保字典已经被正确初始化,并且包含了所有必要的键。 如果这个键是从外部输入(如配置文件、用户输入等)获取的,确保这些输入包含了 rms_norm_eps。 使用字典的get方法或try-except结构来避免KeyError: 使用dict.get(key, default_value) 方法可以安全地访问字典中的键,如果键不...
norm_eps=1e-6, norm_eps=1e-5, vocab_size=32_000, max_batch_size=len(sequences), ) @@ -74,7 +74,7 @@ def test_chunks(): n_heads=4, n_kv_heads=2, sliding_window=4, norm_eps=1e-6, norm_eps=1e-5, vocab_size=32_000, max_batch_size=3, ) @@ -93,4 +93,4 @@...
总结起来,LayerNorm是一种用于深度学习模型中的归一化技术,通过对每一层的输入进行归一化操作,提高模型的稳定性和训练速度。而eps参数是在进行归一化操作时引入的一个小常量,用于避免除以零的情况发生,保证计算的稳定性。选择合适的eps参数值,可以在保证计算的稳定性的同时,提高模型的训练效果。©...
Qwen is the sota open source llm in China and its 72b-chat model will be released this month. Qwen-int4 is supported by autogptq. but it will become very slow run in multiple gpus. so if exllama supports model like Qwen-72b-chat-gptq, it...
Norm eps: float = 0.00001 mean = torch.mean(embedding[:, :, :], dim=(-1), keepdim=True) var = torch.square(embedding[:, :, :] - mean).mean(dim=(-1), keepdim=True) print("mean: ", mean.shape,mean)...
torch.nn.BatchNorm2d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 此函数的作用是对输入的每个batch数据做归一化处理,目的是数据合理分布,加速计算过程,函数为: num_features:为输入的数据的通道数, eps:使分母不为零,保持数据的稳定 ...
说了这么多,但是pytroch的参数要和caffe对齐啊!!! self.conv_4_bn = nn.BatchNorm2d(128, eps=0.0001) 一开始直接是self.conv_4_bn = nn.BatchNorm2d(128),导致精度不一样,花费了我好久才找到问题!!!
共轭梯度法function x_star =fr(x0,eps)gk = grad(x0);res = norm(gk);k = 0;dk = -gk;while res
function x_star = steepest(x0,eps) gk = grad(x0); res = norm(gk); k = 0; while res > eps k<=1000 dk = -gk;A. k =1; f0 = fun(x0); B. m expon scale_data C. NT 1 0.000 1 0 D. s dinfeas gap prim-obj dual-obj cputime ...
aB = pinv(A,tol) returns the Moore-Penrose pseudoinverse and overrides the default tolerance, max(size(A))*norm(A)*eps. B = pinv (A, tol)退回Moore-Penrose pseudoinverse并且忽略缺省容忍,最大(大小(A)) *norm (A) *eps。[translate]...