PyTorch NestedTensors优化方案 接下来,评估在PyTorch NestedTensors下的应用。这是一个目前处于原型阶段的特性,它允许我们直接处理不同长度的张量,这些张量被称为"jagged"或"ragged"张量。这种方法避免了显式填充的需求,但需要特别注意张量操作的兼容性。 以下代码展示了如何使用NestedTensors处理变长序列: def nested...
CLASS torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers, norm=None, enable_nested_tensor=True, mask_check=True) encoder_layer – 就是我们上面的nn.TransformerEncoderLayer num_layers – encoder层的数量,Transformer默认为6层结构 norm – the layer normalization forward(src, mask=None, src_key_pad...
CLASStorch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer,num_layers,norm=None,enable_nested_tensor=True,mask_check=True)encoder_layer – 就是我们上面的nn.TransformerEncoderLayer num_layers – encoder层的数量,Transformer默认为6层结构 norm – the layer normalizationforward(src,mask=None,src_key_padding_mask=None...
NestedTensors 处理输入为批量可变长度序列的情况,无需将每个序列填充到批量中的最大长度。有关 NestedTensors 的更多信息,请参阅 torch.nested 和NestedTensors 教程。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 import random def generate_rand_batch( batch_size, max_sequence_len, embed_dimension, pad_...
enable_nested_tensorisTrue, but self.use_nested_tensorisFalsebecause encoder_layer.self_attn.batch_first wasnotTrue(use batch_firstforbetter inference performance) 运行模型 我们使用CrossEntropyLoss和SGD(随机梯度下降)优化器。学习率最初设置为 5.0,并遵循StepLR调度。在训练过程中,我们使用nn.utils.clip_...
为了提升 NLP 模型性能,PyTorch 1.13 中的 BetterTransformer 默认启用嵌套 Tensor (Nested Tensor)。在兼容性方面,执行 mask check 确保能提供连续 mask。 Transformer Encoder 中 src_key_padding_mask 的 mask check 可以通过设置 mask_check=False 屏蔽。该设置可以加快处理速度,而非仅提供对齐的 mask。
在Eager 模式下,pointwise 算子通常不是最优的,因为他经常涉及从一块内存(Tensor)上读数据,然后计算完之后再写回去。例如上面的例子,他会涉及 2 次额外的内存读取和 2 次内存写入: 从x 中读取数据 计算sin(x) 的结果写入到 a 从a 中读取数据 计算sin(a) 的结果写入到 b ...
Fix warning when using pickle on a nn.Module that contains tensor attributes (#130246) Fix NaNs return in MultiheadAttention when need_weights=False (#130014) Fix nested tensor MHA produces incorrect results (#130196) Fix error when using torch.utils.flop_counter.FlopCounterMode (#134467) ...
inputs 是前向传播产生的梯度,如果没有配置,则初始化为(tensor(1.),)。 outputs 是依据前向传播输入节点构建的后向传播输出边,这些边是(Function, input number) pair。 Engine::execute(roots, inputs, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, outputs); ...
I see that @janeyx99 marked this as being part of the nested tensor module, but the error is still happening when I set enable_nested_tensor=False in the TransformerEncoder. Contributor drisspg commented Mar 13, 2023 I'll take a look at this today 👍 1 drisspg added module: multi...