对于Transformer的训练,一个重要的技巧是使用更大的批量大小。较大的批量大小可以提高GPU的利用率,加快训练速度,并且可以增加模型的泛化能力。但是,批量大小过大也会导致内存不足的问题,需要根据自己的硬件条件进行合理的调整。 为了减少模型的过拟合,一种常用的技巧是使用正则化方法,如Dropout。Dropout是一种随机失活的...
可以看到,在数据量不变的情况下,要加速主要是增大分母的三项 : 买更多 GPU (土豪自便),买更好的卡(H100 >A100),提高 GPU 效率(提高矩阵运算占整个训练比例)。 训练时间总训练计算量总算力训练时间=总训练计算量总算力=K×Tokens×ΦNGPU×FA100×UGPU 其中 Φ是参数,Tokens是数据量,K是一次训练每个参数·t...
在本节中,我们将通过一个简单的代码实例来展示Transformer模型的优化技巧。 importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformer(nn.Module):def__init__(self,ntoken,nhead,nhid,num_layers,dropout=0.5):super().__init__()self.nhid=nhid self.nhead=nhead self.num_layers=num_layers self.dropout=dropout self...
在使用Transformer进行时间序列训练时,有一些重要的技巧可以帮助我们获得更好的性能和结果。首先,我们需要注意数据的预处理。与自然语言处理任务不同,时间序列数据通常具有更高的维度和更复杂的结构。因此,在使用Transformer之前,我们需要对数据进行适当的处理,以便模型能够更好地理解和捕捉数据中的关键特征。 我们需要注意...
视觉Transformer的训练技巧 为了更好地训练视觉Transformer,本文提出了一些增加数据多样性和提高模型通用性的方法。数据增强用于增加训练数据的多样性,如平移、裁剪等,通过改变输入模式帮助模型学习主要特征。为了找出各种数据集的最佳组合,AutoAugment [Cubuk等人,2019]和RandAugment [Cubuk等人,2020]旨在寻找更好的组合。这些...
一、准备工作 1.1 源码地址: https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection Pytorch环境 已经安装pytorch gpu版本 安装mmcv 切记版本 gitclone-bv1.3.1 https://github.com/open-mmlab/mmcv.git 1. cdmmcv pip install-rrequirements.txt ...
首先,研究者观察发现:更好的初始化方法可以让 Transformer 的训练更稳定。之前的工作(Zhang et al., 2019a; Huang et al., 2020; Xu et al., 2021)也证实了这一点。 因此,研究者分析了有无适当初始化的 Post-LN 的训练过程。通过更好的初始化,在执行 Xavier 初始化后通过 ...
本课程深入探讨了Vision Transformer(ViT)的实现过程,从模型搭建到训练技巧。我们首先创建了一个weet model.py文件,直接粘贴至当前位置以搭建模型。课程中强调了ViT在处理图像时,将图片切成大小为14的块,类似于卷积核的作用。通过QKV矩阵的计算,我们理解了ViT的工作
https://www.youtube.com/watch?v=GMchlgo5Umw记录一下~, 视频播放量 419、弹幕量 1、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 11、转发人数 1, 视频作者 CV初学者, 作者简介 ,相关视频:2024最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精读+代码复现,通俗易懂!