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...
tmp=fluid.layers.conv2d(input=input,filter_size=filter_size,num_filters=ch_out,stride=stride,padding=padding,bias_attr=bias_attr) return fluid.layers.batch_norm(input=tmp,act=act) def shortcut(input,ch_in,ch_out,stride): if ch_in!=ch_out: return conv_bn_layer(input,ch_out,1,stride,...
batch_size:批处理大小,请结合机器情况进行调整,默认为 1 。 user_dict:用户自定义词典文件,默认为 None 。 task_path:自定义任务路径,默认为 None 。 3. 命名实体识别 最全中文实体标签 精确模式:(默认),基于百度解语,内置91种词性及专名类别标签 In [12] ner = Taskflow("ner") pprint(ner("《孤女》...
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...
训练时间更长,batch size更大,训练数据更多; 移除了next predict loss; 训练序列更长; 动态调整Masking机制。 在BERT中,mask是在数据预处理过程中完成,这意味着,在每个epoch中,训练的每个句子的mask是固定的、静态的。RoBERTa提出一种动态mask的方法,将训练数据每个句子复制10次,采用不同的mask方法,这样在epoch为40...
2. 调整batch_size提升预测效率 In [14] from paddlenlp import Taskflow schema = ['费用'] ie.set_schema(schema) 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...
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...
per_device_train_batch_size:指定每个GPU核心/CPU在训练时使用的批处理大小。 per_device_eval_batch_size:指定每个GPU核心/CPU在评估时使用的批处理大小。 gradient_accumulation_steps:在执行反向传播和更新参数之前,累积梯度的步数。使用梯度累积时,一次步数对应一次反向传播。
from paddlenlp import Taskflow # 精确模式模型体积较大,可结合机器情况适当调整batch_size,采用批量样本输入的方式。 seg_accurate = Taskflow("word_segmentation", mode="accurate", batch_size=32) # 批量样本输入,输入为多个句子组成的list,平均速率更快 texts = ["李伟拿出具有科学性、可操作性的《陕西省高...
在Transformer机器翻译、GPT文本生成两个任务中,分别对比使用动态图版本的性能和内置Faster系列的推理API后,不同batch size下预测性能加速比,从对比数据可以看到无论Transformer还是GPT,均可得到高达28倍推理速度提升! ▲PaddleNLP Transformer翻译模型加速优化前后的Nsight Profling对比图 ...