在上述示例中,`train_loader` 接收三个参数:`dataset`(数据集),`batch_size`(批量大小)和 `shuffle`(是否对数据进行随机排序)。在初始化过程中,它会记录数据集的长度和索引,并在需要时将索引打乱。 `__iter__` 方法用于返回一个迭代器对象,并将当前索引重置为 0。`__next__` 方法用于返回一个批量数据,...
而在token之间则可以有也可以没有。 向右走表示,插入\(\phi\),可以理解为当前的acoustic feature没有任何东西,什么都没有输出的,我先插入一个\(\phi\),你再给我下一个acoustic feature。向下走就表示输出一个token,理解为当前的acoustic feature输出一个token。由于最后一个必须是\(\phi\),所以终点在右...
背后,这会将先 shuffle、packing、预处理好的数据进一步做好序列并行的准备:先将每行 pad 或截断到指定的训练长度,再按 zigzag 切分并按顺序写入数据集,最后在训练时用 SequentialSampler 读取训练数据。 # src/llamafactory/data/loader.py @sequence_parallel_decorator def get_dataset(...) loss 计算则需要在 ...
# 训练一个 epoch 的函数deftrain_one_epoch(model, train_loader, learning_rate):# 设置模型为训练模式model.train()# 更新学习率forparam_groupinmodel.optimizer.param_groups: param_group['lr'] = learning_rate epoch_loss_train =0.0nb_train =0# 遍历训练集中的每一批数据fori, datainenumerate(trai...
背后,这会将先 shuffle、packing、预处理好的数据进一步做好序列并行的准备:先将每行 pad 或截断到指定的训练长度,再按 zigzag 切分并按顺序写入数据集,最后在训练时用 SequentialSampler 读取训练数据。 # src/llamafactory/data/loader.py@sequence_parallel_decoratordef get_dataset(...)...
背后,这会将先 shuffle、packing、预处理好的数据进一步做好序列并行的准备:先将每行 pad 或截断到指定的训练长度,再按 zigzag 切分并按顺序写入数据集,最后在训练时用 SequentialSampler 读取训练数据。 # src/llamafactory/data/loader.py @sequence_parallel_decorator def get_dataset(...) loss 计算则需要在...
背后,这会将先 shuffle、packing、预处理好的数据进一步做好序列并行的准备:先将每行 pad 或截断到指定的训练长度,再按 zigzag 切分并按顺序写入数据集,最后在训练时用 SequentialSampler 读取训练数据。 # src/llamafactory/data/loader.py @sequence_parallel_decorator...
x,y=next(iter(train_loader)) print(x.shape, y.shape, x.min(), x.max()) # torch.Size([512, 1, 28, 28]) torch.Size([512]) tensor(-0.4242) tensor(2.8215) # 512张图,1通道,28*28像素,label大小512 plot_image(x,y,'image sample') ...
背后,这会将先 shuffle、packing、预处理好的数据进一步做好序列并行的准备:先将每行 pad 或截断到指定的训练长度,再按 zigzag 切分并按顺序写入数据集,最后在训练时用 SequentialSampler 读取训练数据。 复制 # src/llamafactory/data/loader.py @sequence_parallel_decorator...
train_data_loader = create_dataloader( train_ds, mode='train', batch_size=batch_size, batchify_fn=batchify_fn, trans_fn=trans_func) [2023-05-12 11:55:21,171] [ INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-3.0-medium-zh/ernie_3.0_medium_zh_vocab.txt [2023-05-12...