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...
/opt/conda/envs/py_3.10/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/transformer.py:286: UserWarning: 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...
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_...
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 ...
1、trace只记录走过的tensor和对tensor的操作,不会记录任何控制流信息,如if条件句和循环。因为没有记录控制流的另外的路,也没办法对其进行优化。好处是trace深度嵌入python语言,复用了所有python的语法,在计算流中记录数据流。 2、script会去理解所有的code,真正像一个编译器一样去进行lexer、parser、Semantic analusis...
Changetorch.Tensor.new_tensor()to be on the given Tensor's device by default (#144958) This function was always creating the new Tensor on the "cpu" device and will now use the same device as the current Tensor object. This behavior is now consistent with other.new_*methods. ...
NestedTensors are a generalization of torch Tensors which eases working with data of different shapes and lengths. In a nutshell, Tensors have scalar entries (e.g. floats) and NestedTensors have Tensor entries. However, note that a NestedTensor is still a Tensor. That means it needs to ha...
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); ...