@tf.function def train_step(inputs, targets): ''' inputs: encoder的输入 targets: decoder的输入 ''' tar_inp = targets[:,:-1] # 排除句子的最后一个token tar_real = targets[:,1:] # 排除句子的第一个token # 构造掩码 encode_padding_mask, combined_mask, decode_padding_mask = create_ma...
1. training_step() 2. validation_step() 3. validation_epoch_end() 最后训练完了,如果需要测试需要手动调用.test() 1. test_dataloader() 2. test_step() 3. test_epoch_end() 至此结束,是不是特别一目了然和优雅。pytorch-lightning还拥有很多高级用法,比如:设置Checkpointing、分布式训练、混合精度...
要应用预热步骤,请在get_scheduler函数上输入参数num_warmup_steps。 scheduler=transformers.get_scheduler("linear",optimizer=optimizer,num_warmup_steps=50,num_training_steps=train_steps) 或者,你也可以使用get_linear_schedule_with_warmup。 scheduler=transformers.get_linear_schedule_with_warmup(optimizer=opt...
添加新的超参数非常简单,因为我们只需要对TrainingArguments进行子类化,并将它们包含为新的属性: fromtransformersimportTrainingArgumentsclassDistillationTrainingArguments(TrainingArguments):def__init__(self, *args, alpha=0.5, temperature=2.0, **kwargs):super().__init__(*args, **kwargs) self.alpha = alp...
Softmax层。 为了深入理解每个组件的作用,在翻译任务中 step-by-step 地训练 Transformer。使用只有一个样本的训练数据,其中包括一个输入序列(英语的 'You are welcome')和一个目标序列(西班牙语的 'De nada')。 二、词嵌入层与位置编码 Transformer 的输入需要关注每个词的两个信息:该词的含义和它在序列中的位...
为了深入理解每个组件的作用,在翻译任务中 step-by-step 地训练 Transformer。使用只有一个样本的训练数据,其中包括一个输入序列(英语的 'You are welcome')和一个目标序列(西班牙语的 'De nada')。 二、词嵌入层与位置编码 Transformer 的输入需要关注每个词的两个信息:该词的含义和它在序列中的位置。
num_training_steps = 1141 * num_epochs def train(model, train_loader, eval_loader, criterion, loss_normalizer): # 传入模型,训练数据,验证数据,损失函数,以及loss_normalizer train_loss_record = [] global_step = 0 best_loss = float('
为了深入理解每个组件的作用,在翻译任务中 step-by-step 地训练 Transformer。使用只有一个样本的训练数据,其中包括一个输入序列(英语的 "You are welcome")和一个目标序列(西班牙语的 "De nada")。 二、词嵌入层与位置编码 Transformer 的输入需要关注每个词的两个信息:该词的含义和它在序列中的位置。
# perform validation loop each `validation_steps` training steps! validation_steps = int(validation_steps * gradient_accumulation_steps) for step, batch in enumerate(loader, 1): # prepare inputs and targets for the model and loss function respectively. ...
CoT 是一种让模型 「step-by-step」思考并产生更好结果的技术,名字起源于上述论文《 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 》。论文描述了发表于 2021 年 2 月的论文《Prompt Programming for Large Language Models:Beyond the Few-Shot Paradigm》中技术的具体应用。