探索Python中的Prompt功能与应用 在Python编程中,’prompt’一词通常指的是一个提示符,它是命令行界面(CLI)或交互式环境(REPL,Read-Eval-Print Loop)中用于指示用户输入命令或表达式的符号。尽管Python语言本身没有直接命名为’prompt’的内置函数,但理解提示符的概念及其在不同上下文中的应用对于有效使用Python至关重要。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(FeedBackDataset(df.loc[train_idx, :].reset_index(drop=True), CFG.model), batch_size=CFG.batch_size, shuffle=True, num_workers=4,collate_fn=collate_fn) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(FeedBackDataset(df.loc[valid_idx, :].reset_index(...
模型显存占用分成两个部分,一部分是静态显存基本由模型参数量级决定,另一部分是动态显存在向前传播的过程中每个样本的每个神经元都会计算激活值并存储,用于向后传播时的梯度计算,这部分和batchsize以及参数量级相关。以下8bit量化优化的是静态显存,而梯度检查优化的是动态显存。 1. 8bit Quantization https://huggingfa...
"./checkpoints/","--learning_rate","3e-5","--ppt_learning_rate","3e-4","--num_train_epochs","100","--logging_steps","5","--per_device_train_batch_size","4","--per_device_eval_batch_size","4","--metric_for_best_model","accuracy","--...
--per_device_train_batch_size 4 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 16 \ --predict_with_generate \ --max_steps 3000 \ --logging_steps 10 \ --save_steps 1000 \ --learning_rate $LR \ --fp16 False\ ...
def evaluate( eval_dataset: paddle.io.Dataset, batch_size: int = 1, num_workers: int = 0, collate_fn: Callable = None): 使用模型进行预测 当Finetune完成后,我们加载训练后保存的最佳模型来进行预测,完整预测代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import numpy as...
batch_size对应每次喂的图片数据数目,根据电脑性能自己调整 1.156 157这两行是选择原有模型(ssd_mobilenet_v1_coco)的节点作为我们自定义模型训练,可以直接删除掉2.num_steps训练步数设置 分别对应训练数据tfrecord 和验证数据tfrecord路径如: train_input_reader: { ...
模型显存占用分成两个部分,一部分是静态显存基本由模型参数量级决定,另一部分是动态显存在向前传播的过程中每个样本的每个神经元都会计算激活值并存储,用于向后传播时的梯度计算,这部分和batchsize以及参数量级相关。以下8bit量化优化的是静态显存,而梯度检查优化的是动态显存。
self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)def forward(self, x):h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)out, = self.gru(x, h0)out = self.fc(out[:, -1, :...
模型显存占用分成两个部分,一部分是静态显存基本由模型参数量级决定,另一部分是动态显存在向前传播的过程中每个样本的每个神经元都会计算激活值并存储,用于向后传播时的梯度计算,这部分和batchsize以及参数量级相关。以下8bit量化优化的是静态显存,而梯度检查优化的是动态显存。