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....
import torch def apply_2_4_sparsity(weight): """ 对权重张量应用 2:4 稀疏性约束。 Args: weight: 权重张量 (Tensor) Returns: 稀疏化后的权重张量 """ # 假设 weight 的形状为 [batch_size, num_features] shape = weight.shape weight = weight.view(-1, 4) # 每 4 个元素为一组 _, indice...
importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 设置workers_per_gpu参数为4workers_per_gpu=4# 创建数据加载器dataset=YourDataset()dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=workers_per_gpu) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在这个示例中,我们将workers_per_gpu参数设置为4...
Batch、Epoch 和权重更新的关系 在每个batch中完成一次前向传播和反向传播,然后进行一次权重更新。 一个epoch包括所有batch的训练,每个 batch 对应一次权重更新。 权重更新的总次数为: Total Updates=Epochs×NBatch Size\text{Total Updates} = \text{Epochs} \times \frac{N}{\text{Batch Size}} 示例 数据集有...
当batch_size 和 batch_sampler 都为 None 时(batch_sampler 的默认值已经为 None),自动批处理被禁用。从数据集中获得的每个样本都使用作为 collate_fn 参数传递的函数进行处理。 当禁用自动批处理时,默认的 collate_fn 只是将 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量,并保持其他一切不变。
Reminder I have read the README and searched the existing issues. System Info llamafactory version: 0.9.1.dev0 Platform: Linux-5.16.7-200.fc35.x86_64-x86_64-with-glibc2.31 Python version: 3.10.15 PyTorch version: 2.3.0+cu121 (GPU) Transf...
"train_micro_batch_size_per_gpu": batch_size, "wall_clock_breakdown": False, } Cluster env config: # See https://hub.docker.com/r/anyscale/ray for full list of # available Ray, Python, and CUDA versions. base_image: anyscale/ray:2.5.1-py39-cu116 ...
per_image_standardization⽤法 实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu）函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。这样，在使⽤梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就⼀样了。tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是...
For the optimization process, we used plain stochastic gradient descent (SGD) without a learning schedule and batch size 16. In Fig. 3a, the B1-model was trained with a learning rate equal to 0.0005, which is the same as in the corresponding ReLU network. For α1-model with smart α1 ...
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', ...