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...
"train_batch_size": "auto", "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto", "wall_clock_breakdown": False, } # Init Ray cluster ray.init(address="auto") print(f" Ray CLuster resources:\n {ray.cluster_resources()}") # Prepare Ray dataset and batch mapper dataset = prepare_dataset(args....
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....
per_device_eval_batch_size La dimensione del batch per GPU core o CPU per la valutazione. Deve essere un numero intero positivo. max_train_samples Per scopi di debug o per una formazione più rapida, riduci il numero di esempi di formazione a questo valore. Il valore -1 indica ...
1 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 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: ...
1 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 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: ...
[translate] aI'm an English girl . you'er bad,i think 我是英国 女孩。 you'er坏,我认为 [translate] abatch definition (for instance, per coach, trainset, fixed quantity, etc.) 批定义(例如,每教练、trainset、固定的数量等等) [translate] ...
1,RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes), 区间左闭右开。比如类别数num_class=3, 你的label出现了-1或者3, 4, 5等!!! 2.RuntimeError:invalid argument 5:k not in range for dimension at /pytorch/ate ......
parser.add_argument('--start-epoch', default=0, type=int, help='manual epoch number')parser.add_argument('--batch-size', default=128, type=int, help='mini-batch size')parser.add_argument('--optimizer', default='sgd', help='optimizer function used')parser.add_argument('--lr', ...
(dataset=datasets,batch_size=batchsize,num_workers=8,pin_memory=True,sampler=sampler)forepochinrange(epoches):#set_epoch是为了在每个epoch的时候使数据shuffleloader.sampler.set_epoch(epoch)fori,datainenumerate(loader):inputs,label=datainputs=inputs.to(device)label=label.to(device)outputs=model(...