Hi thanks for the lib! I would like to inspect the logits during training (as well as eval), but it seems currently unsloth does a fused CE loss, thus the logits are not there. It would be great if there is an option to allow output it (...
The output logits is : tensor([[-1.3863, -1.3863]])
BaseModelOutput: 该类是许多基本模型输出的基础,包含模型的一般输出,如 logits、hidden_states 等。 BaseModelOutputWithNoAttention: 在模型输出中不包含注意力(attention)信息。 BaseModelOutputWithPast: 包含过去隐藏状态的模型输出,适用于能够迭代生成文本的模型,例如语言模型。 BaseModelOutputWithCrossAttentions: 在...
Evidential Representation Proposal forPredicate Classification Output Logits inScene Graph Generationdoi:10.1007/978-3-031-60606-9_22A scene graph consists of a collection of triplets for describing an image content. One challenging problem in Scene Graph Generation (SGG) is that annotators tend to ...
BaseModelOutput: 该类是许多基本模型输出的基础,包含模型的一般输出,如 logits、hidden_states 等。 BaseModelOutputWithNoAttention: 在模型输出中不包含注意力(attention)信息。 BaseModelOutputWithPast: 包含过去隐藏状态的模型输出,适用于能够迭代生成文本的模型,例如语言模型。
BaseModelOutput: 该类是许多基本模型输出的基础,包含模型的一般输出,如 logits、hidden_states 等。 BaseModelOutputWithNoAttention: 在模型输出中不包含注意力(attention)信息。 BaseModelOutputWithPast: 包含过去隐藏状态的模型输出,适用于能够迭代生成文本的模型,例如语言模型。
BaseModelOutput: 该类是许多基本模型输出的基础,包含模型的一般输出,如 logits、hidden_states 等。 BaseModelOutputWithNoAttention: 在模型输出中不包含注意力(attention)信息。 BaseModelOutputWithPast: 包含过去隐藏状态的模型输出,适用于能够迭代生成文本的模型,例如语言模型。
对于我们的剪枝过程,我们对所有的权重矩阵,除了那些导致logits的,执行贪婪的层间基于的数值的剪枝,如第2.3节描述的那样。在我们的实验汇总,我们比较了目标target和以下几种方法: L1正则:将复杂成本函数 加到目标函数中,希望这一项能将不重要的权重降至零。在本次实验中,我们用 表示这个loss函数, 是L1的权重。
在PyTorch中,torch.binary_cross_entropy_with_logits函数用于计算二分类任务的交叉熵损失,它接受模型的logits(即未经sigmoid激活的原始输出)和真实标签作为输入。当你遇到RuntimeError,特别是关于输出形状(shape)的问题时,这通常意味着输入的形状不满足函数的要求。 以下是一些可能导致RuntimeError的原因及其解决方案: 输...
(mlm_output.logits) # 这儿与上面的print(modelMasked.cls(mlm_output['hidden_states'][-1]))输出完全一样 # tensor([[[ -6.7118, -6.6732, -6.6877, ..., -6.0089, -5.8435, -4.0066], # [-13.2783, -13.2000, -13.3621, ..., -12.3196, -11.5093, -10.1155], # [ -6.2818, -...