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...
Lazy Tensors. But none of them felt like they gave us everything we wanted. Some were flexible but not fast, some were fast but not flexible and some were neither fast nor flexible. Some had bad user-experience (like being silently wrong). While TorchScript was promising, it needed subst...
enable_nested_tensor: 如果为 True,则输入会自动转换为嵌套张量(在输出时转换回来),当填充率较高时,这可以提高 TransformerEncoder 的整体性能。默认为 True(启用)。 mask_check: 是否检查掩码。默认为 True。 forward 方法 forward方法用于顺序通过编码器层处理输入。 参数 src(Tensor): 编码器的输入序列(必需)。
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。
If specified, the model takes a tensor with this shape as the only positional argument. args=None, # list of positional arguments to the model. kwargs=None, # dictionary of keyword arguments to the model. print_profile=True, # prints the model graph with the measured profile attached to ...
DistributedDataParallel: support sparse tensors. (19146) DistributedDataParallel: support local gradient accumulation. (21736) 另外也有一些其他小改进,比如对于MPI操作加入了device guard 。 PyTorch 1.3 添加了torch.distributed对macOS的支持,但是只能使用Gloo后端,用户只需要修改一行代码就可以复用其他平台的代码。也...
'enable_grad', 'eq', 'equal', 'erf', 'erf_', 'erfc', 'erfc_', 'erfinv', 'exp', 'exp2', 'exp2_', 'exp_', 'expand_copy', 'expm1', 'expm1_', 'export', 'eye', 'fake_quantize_per_channel_affine', 'fake_quantize_per_tensor_affine', 'fbgemm_linear_fp16_weight', ...
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); ...
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 ...