1、输入形状为:[seq_len, batch_size, d_model] input_tensor = torch.randn(5,2,10) input_tensor表示输入到模型的张量,输入形状为:[seq_len, batch_size, d_model]。 input_tensor# 输出结果''' tensor([[[-0.0564, -0.4915, 0.1572, 0.1950, -0.1457, 1.5368, 1.1635, 0.6610, -0.6690, -1.2407...
所以之前说seq_len被我默认弄成了1,那就是把1,2,3,4,5,6,7,8,9,10这样形式的10个数据分别放进了模型训练,自然在DataLoader里取数据的size就成了(batch_size, 1, feature_dims),而我们现在取数据才会是(batch_size, 3, feature_dims)。 假设我们设定batch_size为2。 那我们取出第一个batch为1-2-3,...
所以之前说seq_len被我默认弄成了1,那就是把1,2,3,4,5,6,7,8,9,10这样形式的10个数据分别放进了模型训练,自然在DataLoader里取数据的size就成了(batch_size, 1, feature_dims),而我们现在取数据才会是(batch_size, 3, feature_dims)。 假设我们设定batch_size为2。 那我们取出第一个batch为1-2-3,...
def __len__(self): return len(self.data.time[:-self.seq_len]) if name == 'main': dataset = MyDataset(input_shape=['time', 'channel', 'lat', 'lon'], output_shape=['channel', 'time', 'lat', 'lon'], seq_len=20, median=4) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=6,...
一种输入[batch, seq_len1, hidden_dim]输出[batch, seq_len2, hidden_dim]的self-attention的pytorch实现 class Attention(nn.Module): """ inputs是[batch, seq_len1, hidden_dim] labels_num是seq_len2 "" o 原创 TechOnly 2022-07-19 11:47:13 48阅读 seq2seq 学习率调整策略——六种...
max_num_batched_tokens=128000, max_num_seqs=256, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta=None, enforce_eager=True, max_context_len_to_capture=None, max_seq_len_to_capture=8192, disable_custom_all_reduce=False, tokenizer_pool_size=0, ...
inputs = self.processor(text=[text, text], images=[self.image, self.image], return_tensors="pt").to( torch_device @@ -370,78 +370,125 @@ def test_small_model_integration_test_batch(self): output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=30) EXPECTED_DECODED_TEXT = [ "system\...
然后在LSTM中,我们每次取N条中的batch_size条进行训练,并且input的seq_len就是MAX_LEN+2。代码: # author: https://www.cnblogs.com/danielkung/import torch input_size = 128# 输入的维度,就是我们word_embedding的长度hidden_size = 64# 这里我自己定义的,定义的是lstm的hidden也是输出的维度num_layers =...
assistant\nI am Qwen, a large language model created by Alibaba Cloud. I am designed to assist with various tasks and answer a wide range of questions to", ]self.assertEqual(self.processor.batch_decode(output,skip_special_tokens=True),EXPECTED_DECODED_TEXT, )...