能够通过一行代码对已有的模型进行加速；GPU 量化：通过降低运算精度来加速模型；SDPA（Scaled Dot Product Attention ）：内存高效的注意力实现方式；半结构化 (2:4) 稀疏性：一种针对 GPU 优化的稀疏内存格式；Nested Tensor：Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起，将非均匀大小的数据批处理到单个...
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...
Nested Tensor:Nested Tensor 把 {tensor, mask} 打包在一起,将非均匀大小的数据批处理到单个张量中,例如不同大小的图像; Triton 自定义操作:使用 Triton Python DSL 编写 GPU 操作,并通过自定义操作符注册轻松将其集成到 PyTorch 的各种组件中。 PyTorch 原生特性所带来的吞吐量增加以及减少的内存开销。 SAM 由...
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_...
# batch_first: True | False,表示输入和输出的tensor维度是(B, seq, feature) | (seq, B, feature) # src: 输入序列编码 # ***_mask: *** 的mask # ***_key_padding_mask: *** keys encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedfoward, activation, ...) ...
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...
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。
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...
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_...
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) ...