已经解决了,model.schedulers = None就可以保存了 {link}
在神经网络的推理阶段,没有优化器状态和梯度,也不需要保存中间激活。少了梯度、优化器状态、中间激活,模型推理阶段占用的显存要远小于训练阶段。模型推理阶段,占用显存的大头主要是模型参数,如果使用float16来进行推理,推理阶段模型参数占用的显存大概是 2\Phi\space bytes 。如果使用KV cache来加速推理过程,KV cache也...
feature_path = 'feature_' + path.split(".txt")[0] + '.pkl' print("模型已经保存,开始保存特征") with open(feature_path, 'wb') as fw: pickle.dump(vectorizer.vocabulary_, fw) print("特征已经保存。。。") # 使用模型和特征 def useModel(model_path, feature_path): # 加载模型 clf = ...
模型的保存 模型的加载 模型加载参数 模型调用 不带Model Head的模型调用 带Model Head的模型调用 四、典型应用场景 文本分类 文本生成 命名实体识别 问答系统 机器翻译 总结 前言 随着自然语言处理(NLP)领域的不断发展,各种预训练模型层出不穷。其中,基于Transformer架构的预训练模型在各种任务中取得了显著的成果。Hu...
在内部,“torch.save()”使用 Python 的pickle模块,可以用来保存从模型到张量到普通 Python 对象的任何东西。在 PyTorch 中,保存模型的推荐方式是使用它的state_dict,这是一个 Python 字典,将模型中的每一层映射到它的可学习参数(即,权重和偏置)。让我们看看我们基准模型的state_dict中存储了什么:...
Transformer的BERT模型使用及参数解读 加载模型 首先安装transformers库 pip install transformers 1. 远程加载 #开启魔法之后,可以从huggingface的模型库下载三个核心文件,但是这三个核心文件只能暂时存储在缓存中,不能长久保存在磁盘上 #缓存位置:(windows)C:\Users[用户名].cache\torch\transformers\目录 ...
打印出当前保存的epoch数 print(net["epoch"])>>>118 统计模型参数量方法(一) 统计state_dict内包含的参数数量 psum=0forkey,valueinnet["state_dict"].items():print(key)print(value.size())print(value.numel())psum+=value.numel()#print(key,value.size(),sep=" ")print(psum) ...
模型的大小由其参数量及其精度决定，精度通常为 float32、float16 或 bfloat16 之一 (下图来源)。Summary Float32 (FP32) 是标准的 IEEE 32 位浮点表示。使用该数据类型，可以表示大范围的浮点数。在 FP32 中，为“指数”保留了 8 位，为“尾数”保留了 23 位，为符号保留了 1 位。因为是标准数据类型，...
Transformer模型来自于论文Attention Is All You Need,关于Transformer具体的介绍见这篇。Transformer模型具体结构如下图: Transformer结构有两种:Encoder和Decoder,在文本分类中只使用到了Encoder,Decoder是生成式模型,主要用于自然语言生成的。 4 参数配置 importosimportcsvimporttimeimportdatetimeimportrandomimportjsonimportwa...
模型并行化 为了在计算机集群上分散所有模型参数、梯度和优化器状态张量,研究者使用了全分片数据并行(FSDP/Fully Sharded Data Parallel)。这种策略性分区方法可减少对每个 GPU 的内存占用,从而优化了内存利用率。为了进一步提高效率,他们使用了激活检查点(Activation Checkpointing),这可减少后向通过过程中缓存在内存中的...