batch_size(可选,默认为1):每个批次包含的数据样本数。 shuffle(可选,默认为False):是否在每个epoch开始时打乱数据。 sampler(可选):定义从数据集中抽取样本的策略,如果指定,shuffle必须为False。 batch_sampler(可选):与sampler类似,但是一次返回一个batch的索引,不能与batch_size, shuffle, sampler, drop_last同...
在阶段阶段，FlashAttention在batch size和查询长度维度上进行并行化。在推理阶段，查询长度通常为1，这意味着如果batch size小于GPU上的流式多处理器数量（例如，A100为108），该操作将仅使用GPU的一小部分。这对于长上下文情况尤甚，因为长上下文需要较小的batch size才能适应GPU内存。所以，结果就是，当batch size为...
print(output.size()) # 输出:torch.Size([1, 1, 2, 2]) 自适应池化(AdaptivePooling) 自适应池化是根据输出尺寸自适应调整池化窗口大小。PyTorch中的AdaptiveAvgPool2d和AdaptiveMaxPool2d函数可以实现自适应平均池化和自适应最大池化操作。下面是一个使用AdaptiveMaxPool2d函数的例子: import torch import torch....
size(), chunk2.size(), chunk3.size()) # 输出 torch.Size([3]) # 最后一个子张量的大小小于其他的 chunk1, chunk2, chunk3 = torch.chunk(x, chunks=4, dim=0) print(chunk1.size(), chunk2.size(), chunk3.size()) # 输出 torch.Size([2]) 如果需要在不同维度上分割张量,可以使用 s...
训练Pytorch 模型时会遇到CUDA Out of Memory的问题,大部分情况下是模型本身占用显存超过硬件极限,但是有时是Pytorch 内存分配机制导致预留显存太多,从而报出显存不足的错误,针对这种情况,本文记录 Pytorch 内存分配机制,与通过配置max_split_size_mb来解决上述问题。
以下是在NVIDIA A100 GPU上取得的结果，batch size为1。在NVIDIA A100 GPU上比较原生PyTorch和Torch-TensorRt的吞吐量 用TensorRT实现T5和GPT-2实时推理 Transformer架构完全改变了自然语言处理领域。近年来，许多新颖的大语言模型都建立在Transformer模块之上，比如BERT、GPT和T5。T5和GPT-2简介 T5可以用来回答问题、做...
bias, x.view(-1, x.size(-1)), self.weight) x = x.view(*size_out) return xCONV1D 层解释 CONV1D 层本身可以看作是一个线性层。本质上，它是投射一个初始张量 x（最终尺寸为 x.size(-1)）并传递给它，最终尺寸为 self.nf。 下面是相同的输出示例：d_model = 768conv1d = Co...
[torch.FloatTensor of size 5x3] 若我们希望随机初始化的张量服从某些分布,那么我们可以直接对张量对象使用一些方法。如下初始化的张量将服从均匀分布: torch.Tensor(5, 3).uniform_(-1, 1) --- -0.2767 -0.1082 -0.1339 -0.6477 0.3098 0.1642 -0.1125 -0.2104 ...
训练时,修改Use_Data_Loader = False(原来为True),这个修改会使num_workers,pin_memory参数不再生效,同时将batch_size改小,比如修改为8. 测试时,可以将测试时的batch_size改为原来的1/3或者1/2. 2070S这样设置可以跑,不再无故卡死。 bubbliiiing commented on Aug 28, 2020 bubbliiiing on Aug 28, 2020...
两次结果不同,这是因为shuffle=True,dataset中的index不再是按照顺序从0到3了,而是乱序,可能是[0,1,2,3],也可能是[2,3,1,0]。 【个人感想】 Dataloader和Dataset两个类是非常方便的,因为这个可以快速的做出来batch数据,修改batch_size和乱序都非常地方便。有下面两个希望注意的地方: ...