这里有一点需要解释的是,batch_size = 20,其实一个batch是抽了21个数据的,因为如果你print(“batch_id=%d”%batch_id)的话,你会发现一个enumerate内batch_id是从0-20,所以一共是21个样本。 然后呢,我们epoch是50个,其实说白了就是跑了50个batch,每个batch_size是21,一共跑了50*21=1050个数据。 之前写...
import paddle.fluid as fluid x = fluid.layers.data( name='x', shape=[10,10], append_batch_size=False, dtype='float32') x_conved = fluid.layers.sequence_conv(x,2) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 解释: 注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用con...
batch_size:批处理大小,请结合机器情况进行调整,默认为1。 model:选择任务使用的模型,默认为uie-base,可选有uie-base,uie-medium,uie-mini,uie-micro,uie-nano和uie-medical-base,uie-base-en。 position_prob:模型对于span的起始位置/终止位置的结果概率在0~1之间,返回结果去掉小于这个阈值的结果,默认为0.5,spa...
batch_size:批处理大小,请结合机器情况进行调整,默认为 1 。 user_dict:自定义词典文件路径,默认为 None 。 task_path:自定义任务路径,默认为 None 。 2. 词性标注 基于百度词法分析工具LAC 单条预测 In [9] tag = Taskflow("pos_tagging") pprint(tag("第十四届全运会在西安举办")) [('第十四届', ...
dataloader = paddle.io.DataLoader( dataset, return_list=True, batch_size=batch_size, collate_fn=batchify_fn) return dataloader #偏函数partial,把一个函数的某些参数固定住(也就是设置默认值),返回一个新的函数,调用这个新函数会更简单。 trans_function = partial( convert_example, vocab=vocab, unk_tok...
per_device_eval_batch_size:用于评估的每个 GPU 核心/CPU 的batch大小,默认为8。num_train_epochs:训练轮次,使用早停法时可以选择100;默认为10。learning_rate:训练最大学习率,UTC 推荐设置为1e-5;默认值为3e-5。do_train:是否进行微调训练,设置该参数表示进行微调训练,默认不设置。do_eval:是否进行评估,设置...
2. 调整batch_size和使用小模型来提升预测效率 In [14] from paddlenlp import Taskflow schema = ['费用'] ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema, batch_size=2) ie(['二十号21点49分打车回家46块钱', '8月3号往返机场交通费110元', '2019年10月17日22点18分回家打车46元', '三月...
batch_size:批处理大小,请结合显存情况进行调整,若出现显存不足,请适当调低这一参数;默认为32。 learning_rate:Fine-tune的最大学习率;默认为6e-5。 weight_decay:控制正则项力度的参数,用于防止过拟合,默认为0.01。 early_stop:选择是否使用早停法(EarlyStopping);默认为False。 early_stop_nums:在设定的早停训练...
1.4.1. 调整batch_size提升预测效率 from paddlenlp import Taskflow schema = ['费用'] ie.set_schema(schema) ie = Taskflow('information_extraction', schema=schema, batch_size=2) #资源不充裕情况,batch_size设置小点,利用率增加。。 ie(['二十号21点49分打车回家46块钱', '8月3号往返机场交通费110...