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....
他起作用的核心在于get_free_block函数中:我当前需要申请size大小的显存,阈值为max_split_size_mb,此时我找到了Block大小的空闲块: 如果size<max_split_size_mb(一个小块),但是Block>max_split_size_mb则不会直接执行显存分配(避免拆分大块空闲显存,导致 Block 浪费) 如果size>max_split_size_mb并且Block>max_...
先看一个例子,以一个两行三列的Tensor(size=2x3)维例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 t=torch.randn(2,3)print(t)print("---max dim=0 ---")print(torch.max(t,dim=0))print("---max dim=1 ---")print(torch.max(t,dim=1)) 输出结果为: 当dim=0时,输出最大值为...
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...
()self.gate_conv = nn.Conv2d(gate_in_channel, gate_in_channel, kernel_size=1, stride=1)self.residual_conv = nn.Conv2d(residual_in_channel, gate_in_channel, kernel_size=1, stride=1)self.in_conv = nn.Conv2d(gate_in_channel, 1, kernel_size...
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...
python baseline.py --save_path baseline_run_deeplabv3_resnet50 --batch_size 4 --predict; 多尺度推断 使用[0.5，0.75，1.0，1.25，1.5，1.75，2.0，2.2]进行多尺度推理。另外，使用H-Flip，同时必须使用单一批次。 # Multi-Scale Inference python baseline.py --save_path baseline_run_...
_split, test_split])# Create Dataloader to read the data within batch sizes and put into memory.train_loader = DataLoader(train_set, batch_size = train_batch_size, shuffle =True) validate_loader = DataLoader(validate_set, batch_size =1) test_loader = DataLoader(test_set, batch_size =1...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorch.nn.functionalasF# Define a convolution neural networkclassNetwork(nn.Module):def__init__(self):super(Network, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=12, kernel_size=5, stride=1, padding=1) self.bn1 ...