tab=readme-ov-file,设置Batchsize为2M,这里的单位是token,以cutoff为8192=2^13为例,那么 # 2M / 2^13 = 2^8 ,除以卡数4,得2 ^ 6, per_device_train_batch_size: 1 gradient_accumulation_steps: 64 learning_rate: 3.0e-4 num_train_epochs: 1 lr_scheduler_type: cosine warmup_ratio: 0.1 bf...
However, when I setper_device_train_batch_size=2, and run the command as follows: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 torchrun --nproc_per_node=1 --master_port=29501 supervised-fine-tune.py \ --model_name_or_path /mnt/42_store/lhj/data/mllm/model_weights/Llama-2-7b-chat-hf \ --bf16 True ...
在image_classification_timm_peft_lora模型微调任务时,训练这一步报错:KeyError: 'per_gpu_train_batch_size',但是在args中两句代码是这样的:per_device_train_batch_size=batch_size,per_device_eval_batch_size=batch_size并没有问题。 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) -- MindSpore version : 2.3....
default=128, type=int, help='mini-batch size')parser.add_argument('--optimizer', default='sgd', help='optimizer function used')parser.add_argument('--lr', default=0.1, type=float, help='initial learning rate')parser.add_argument('--lr_decay', ...
I want to train the model in .mat dataset but i am getting the memory error my dataset size is [256,340,2] when i try gpuDevice(1) ans = CUDADevicewith properties: Name:'NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti' Index: 1 ComputeCapability:'6.1' ...
在pytorch内部,conf.device_ids依旧是从0开始的; 训练的时候报错: 是由于batchnorm层需要大于一个样本去计算其中的参数,网上搜索了解决方法是将dataloader的一个丢弃参数设置为true: 但是我设置后依旧会报错,然后就在train里面人为修改了一下: 如果剩下的照片为1,那么就丢掉,就可以了:...
1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 importtensorflow as tfimportnumpy as npdefgenerate_data(): ...
3.解决方法:在torch.utils.data.DataLoader类中或自己创建的继承于DataLoader的类中设置参数drop_last=True,把不够一个batch_size的数据丢弃。成功解决。22.'NoneType' object has no attribute 'parameters' model.parameters()这个问题是python变量的问题,即model是一个NoneType的类型,这是一个空类型,说明你的model...
for (batch, (inp, targ)) in enumerate(train_dataset.take(**step_per_epoch**)): 难道不该是train_dataset.take(batch_size)嘛?OliverSong 2020-08-18 13:39:18 源自:10-8 模型训练 1036 分享 收起 1回答 提问者 OliverSong 2020-08-18 13:45:15 是我理解错了,step_per_epoch没错。 0 回...
train() Dtr, Dte = nn_seq_wind(model.name, 50) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.alpha) loss_function = nn.MSELoss().to(args.device) loss = 0 for epoch in range(1): for seq, label in Dtr: seq, label = seq.to(args.device), label.to(args.device) y...