print('| epoch {:3d} | {:5d}/{:5d} batches | ' 'lr {:02.2f} | ms/batch {:5.2f} | ' 'loss {:5.2f} | ppl {:8.2f}'.format( epoch, batch, len(train_data) // bptt, scheduler.get_lr()[0], elapsed * 1000 / log_interval, cur_loss, math.exp(cur_loss))) total_loss...
size def __getitem__(self, i): return get_data() ds_train = TwoSumDataset(size = 100000) ds_val = TwoSumDataset(size = 10000) # 数据加载器 dl_train = DataLoader(dataset=ds_train, batch_size=200, drop_last=True, shuffle=True) dl_val = DataLoader(dataset=ds_val, batch_size=200,...
批次化过程的第二个函数get_batch代码分析:# 令子长度允许的最大值bptt为35bptt = 35def get_batch(source, i): """用于获得每个批次合理大小的源数据和目标数据. 参数source是通过batchify得到的train_data/val_data/test_data. i是具体的批次次数. """ # 首先我们确定句子长度, 它将是在b...
start_idx=i*batch_size end_idx=start_idx+batch_size # Get the batch input_id_batch=input_ids[start_idx:end_idx] # Call the embedding layer withtorch.no_grad(): # No need gradients for this operation batch_embeddings=embedding_layer(input_id_batch) # Append the result to the list out...
把“我/爱/机器/学习”embedding后输入到encoder里去,最后一层的encoder最终输出的outputs [10, 512](假设我们采用的embedding长度为512,而且batch size = 1),此outputs 乘以新的参数矩阵,可以作为decoder里每一层用到的K和V; 将<bos>作为decoder的初始输入,将decoder的最大概率输出词 A1和‘i’做cross entropy...
self.delta = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.d_model, device=device)self.dA = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.d_model, self.state_size, device=device)self.dB = torch.zeros(batch_size, self.seq_len, self.d_...
batch size就是batch的大小,这里只有一句话,所以batch size为1,sequence length是句子的长度,一共7个字,所以输入的数据维度是[1, 7]。 我们不能直接将这句话输入到编码器中,因为Tranformer不认识,我们需要先进行字嵌入,即得到图中的。 简单点说,就是文字->字向量的...
在forward()函数中,输入encoder_outputs是一个张量,形状为(batch_size, seq_len, hidden_size),它表示编码器的输出。我们首先通过一个线性映射将每个位置的hidden_size维向量映射到64维,然后通过ReLU激活函数得到非线性变换,最后再通过一个线性映射将64维向量变换到1维。这样得到的1维向量可以看做是一个"能量",...
defget_angles_test(target): position= 4d_model= 16pos_m=np.arange(position)[:, np.newaxis] dims=np.arange(d_model)[np.newaxis, :] result=target(pos_m, dims, d_model)asserttype(result) == np.ndarray,"你必须返回一系列数组集合"assertresult.shape == (position, d_model), f"防止错误...
from lightseq.training import LSTransformerEncoderLayerfrom lightseq.training.ops.pytorch.quantization import enable_quantconfig = LSTransformerEncoderLayer.get_config( model="bert-base", max_batch_tokens=4096, max_seq_len=512, fp16=True, local_rank=0,)layer = LSTransformerEncoderLayer(config)# 开...