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如何估算transformer模型显存大小

在微调GPT/BERT模型时,会经常遇到“ cuda out of memory”情况。这是因为transformer是内存密集型模型,并且内存要求也随序列长度而增加。...所以如果能对模型内存要求进行粗略估计将有助于估计任务所需资源。 如果你想直接看结果,可以跳到本文最后。...所以最后内存就变为: memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需内存,因为这大部分是静态,不依赖于批大小...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头维度 B = batch_size = 批大小 S...: M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大序列,M与输入序列长度平方成正比,与批大小成线性比例,这也就证明了序列长度和内存占用有很大关系

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如何估算transformer模型显存大小

这是因为transformer是内存密集型模型,并且内存要求也随序列长度而增加。所以如果能对模型内存要求进行粗略估计将有助于估计任务所需资源。 如果你想直接看结果,可以跳到本文最后。...所以最后内存就变为: memory_modal = 4*n_tr_blocks*square_of(n_head * dim) 上面的估算没有考虑到偏差所需内存,因为这大部分是静态,不依赖于批大小...transformer模型所需总内存为: total_memory = memory_modal + 2 * memory_activations 模型参数内存: 4*n_tr_blocks...R = n_tr_blocks = transformer层堆叠数量 N = n_head = 注意力头数量 D = dim = 注意力头维度 B = batch_size = 批大小 S = sequence_length...M = (4 * R * N^2 * D^2) + RBNS(S) = 4*R*N^2*D^2 + RBNS^2 可以看到对于较大序列,M与输入序列长度平方成正比,与批大小成线性比例,这也就证明了序列长度和内存占用有很大关系

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使用Numpy广播机制实现数组与数字比较大小问题

在使用Numpy开发时候,遇到一个问题,需要Numpy数组每一个元素都与一个数进行比较,返回逻辑数组。 我们在使用Numpy计算是可以直接使用数组与数字运算,十分方便。...当我尝试使用广播机制来处理数组与数字比较大小问题时候发现广播机制同样适用,以下是测试代码: 示例一,二维数组与数字大小比较: import numpy as np a = np.linspace(1,12,12...).reshape(3,-1) print("a is /n", a) b = 3 c = a > b print("c is /n", c) 结果:由此可以看出c被广播成了一个3x4,各元素值都为3二维数组...12.]] c is [[False False False True] [ True True True True] [ True True True True]] 实例二,二维数组与一维数组大小比较...a) print("d is \n", d) e = a > d print("e is \n",e ) 结果:表明d被广播成了3x4二维数组,列向量分别为[2. 3. 4.] a is [[ 1.

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独家 | 批大小如何影响模型学习 你关注几个不同方面

超参数定义了更新内部模型参数之前要处理样本数,这是确保模型达到最佳性能关键步骤之一。当前,针对不同大小如何影响ML工作流,已经开展了很多研究。本文对批量大小和监督学习相关研究进行了总结。...在这里,我们使用最简单方法,在只改变模型大小情况下,比较模型性能。...实际上,增加批大小似乎可以减少验证损失。然而,由于这些性能太接近,导致其中某些偏差可能是由于采样噪声引起。因此,深入研究这个问题不是一个好主意。 “不要衰减学习率,要增加批量大小”。...作者认为,增加批大小与衰减学习率(行业标准)具有相同性能。以下是论文中一段话: “我们不是降低学习速率,而是在训练期间增加批大小。...作者提出了一个简单主张: “根据这一假设,我们进行了实验,以经验表明“泛化差距”源于相对较少更新数量而不是批量大小,并且可以通过调整所使用训练策略完全消除。“ 此处更新是指模型更新次数。

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【C 语言】字符串 一级指针 内存模型 ( 指定大小字符数组 | 未指定大小字符数组 | 指向常量字符串指针 | 指向堆内存指针 )

文章目录 一、字符串 一级指针 内存模型 1、指定大小字符数组 2、未指定大小字符数组 3、指向常量字符串指针 4、指向堆内存指针 一、字符串 一级指针 内存模型 ---- #include <stdio.h...内存四区 模型 ; 1、指定大小字符数组 下面的代码中 , 在栈内存中 , 声明 数组 , 数组大小 5 字节 , 为其赋值时 , 使用了 “abc” 字符串常量 ; 在 全局区 常量区 存放...“abc” 字符串常量 ; 使用 “abc” 常量为 数组 赋值 , 注意数组最后一位是 \0 字符 ; // 栈内存数组 指定大小 char array[5] = "abc"; 2...、未指定大小字符数组 在 栈内存 中 , 声明 不指定大小 字符数组 , 初始化 “123” 字符串 ; 在 全局区 常量区 中 , 存放 “123” 常量字符串 ; 在 栈区 array2...数组中 , 存放 “123” 字符串内容 , 注意最后 \0 字符 , 该数组大小 4 字节 ; // 栈内存数组 不指定大小 char array2[] = "123"; 3、

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浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量显存占用大小

但是这篇要说是上面这一切优化操作基础,如何去计算我们所使用显存。学会如何计算出来我们设计模型以及中间变量所占显存大小,想必知道了这一点,我们对自己显存也就会得心应手了。...然后我们说一下我们平常使用向量所占空间大小,以Pytorch官方数据格式为例(所有的深度学习框架数据格式都遵循同一个标准): 我们只需要看左边信息,在平常训练中,我们经常使用一般是这两种类型...显存去哪儿了 看起来一张图片(3x256x256)和卷积层(256x100x100)所占空间并不大,那为什么我们显存依旧还是用比较多,原因很简单,占用显存比较多空间不是我们输入图像,而是神经网络中中间变量以及使用...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用显存: 通常一个模型占用显存也就是两部分: 模型自身参数(params) 模型计算产生中间变量(memory) 图片来自cs231n,这是一个典型...8-bit而不是32-bit,所以最后结果要乘上一个4。

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Sharded:在相同显存情况下使pytorch模型参数大小加倍

即使使用175B参数Open AI最新GPT-3模型,随着参数数量增加,我们仍未看到模型达到平稳状态。 对于某些领域,例如NLP,最主要模型是需要大量GPU内存Transformer。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁? 本文适用于使用PyTorch训练模型任何人。...Sharded适用于任何模型,无论它是哪种类型模型,无论是NLP,视觉SIMCL,Swav,Resnets还是语音。 以下是这些模型类型在Sharded时可以看到性能提升快速快照。 ?...这是DP说明,其中批处理每个部分都转到不同GPU,并且模型多次复制到每个GPU。 但是,这种方法很糟糕,因为模型权重是在设备之间转移。此外,第一个GPU维护所有优化器状态。...您可以尝试其中任何一种,并根据需要根据您特定模型进行调整。

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港科技 & 港中文 解密 CLIP 模型 Backbone 网络大小与虚假特征关系!

在假象发现中使用参考CLIP模型是CLIP-LAION400M-ViT/B/32(参见附录B中模型命名规则)。...如图中2所示,作者用标记大小和颜色深浅来分别指示 Backbone 网络规模和预训练数据集大小。...天空 road -> 道路 rock -> 岩石 shrub -> 灌木 indoor -> 室内 tree -> 树木 outdoor -> 室外 请注意,由于真实世界背景固有的模糊性,背景类空间并不是完全正交...ImageNet模型。作者首先将评估扩展到包括ImageNet训练模型。结果总结在表4中。 图9展示了与ImageNet训练模型相比,各种CLIP模型准确度下降情况。...然后作者在CounterAnimal上评估了不同CLIP模型。作者结果表明了一个惊人发现,即CLIP模型在进行零样本预测时仍然依赖于虚假特征,其鲁棒性甚至低于传统ImageNet模型

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一个小问题:深度学习模型如何处理大小可变输入

对于大小可变输入,深度学习模型如何处理? 前几天在学习花书时候,和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变输入,深度学习模型如何处理?”这个更大问题。...因此,这里我想总结一下这个问题: 究竟什么样模型结构可以处理可变大小输入? 若模型可处理,那该如何处理? 若模型不可处理,那该如何处理? 一、什么样网络结构可以处理可变大小输入?...后来发现这不是普通Dense,而是point-wise,相当于一个recurrentDense层,所以自然可以处理变化长度。 二、若模型可处理大小变化输入,那如何训练和预测?...其他办法,就是改造模型结构了,例如SSP,FCNN都是对经典CNN改造。 预测时,在这种情况下,我们也只能使用统一输入大小,不管是单条还是批量预测。...---- 以上总结了这个深度学习中“小问题”——“对于大小可变输入,深度学习模型如何处理?”

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模型偏好只与大小有关?上交大全面解析人类与32种大模型偏好定量组分

尺寸接近模型会展现出相似的偏好,而大模型对齐微调前后几乎不会改变其偏好组成,仅仅会改变其表达偏好强度。 基于偏好评估可以被有意地操纵。...数据集:包含了本研究中所收集用户 - 模型成对对话数据,包括来自真实用户以及多达 32 个大模型偏好标签,以及针对所定义属性详细标注。...利用所构建比较特征与收集到二元偏好标签,研究者们可以通过拟合贝叶斯线性回归模型方式,以建模比较特征到偏好标签之间映射关系,而拟合得到模型中对应于每个属性模型权重即可被视作该属性对于总体偏好贡献程度...图 6:大模型在对齐微调前后偏好变化情况 最后,该研究发现,通过将人类或大模型偏好定量分解到不同属性,可以对基于偏好评估结果进行有意地操纵。...研究团队发现人类更倾向于直接回答问题回应,对错误不太敏感;而高性能大模型则更重视正确性、清晰性和无害性。研究还表明,模型大小是影响偏好组分一个关键因素,而对其微调则影响不大。

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单卡就能跑模型等效GPT-3!Meta发布大语言模型LLaMA,大小从7B到65B不等

数学编程写求职信统统都能拿下 Meta发布LLaMA是通用大语言模型,原理就不多赘述,和以往大语言模型一样: 将一系列单词作为输入,并预测下一个单词以递归生成文本。...这次,Meta之所以一次给出不同大小LLaMA模型,论文中给出了这样解释: 近来研究表明,对于给定计算预算,最佳性能不是由最大模型实现,而是由基于更多数据训练更小模型实现。...也就是说,较小模型规模加上比较大数据集,获得性能可能会比更大规模模型要好很多。...除了一把给出四种尺寸LLaMA,Meta这次还直接开源了这个大语言模型。 更重要是,Meta为了让自己工作与开源兼容,使用都是公开数据。...LLaMA模型也有着其他大语言模型通病:会产生偏见性、有毒或者虚假内容。开源吸引来更多研究可以帮助解决这个问题。 不过讲了这么多,Meta这个LLaMA模型到底能做啥?

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从零开始学C++之虚继承和虚函数对C++对象内存模型造成影响(类对象大小

首先重新回顾一下关于类/对象大小计算原则: 类大小计算遵循结构体对齐原则 第一个数据成员放在offset为0位置 其它成员对齐至min(sizeof(member),#pragma pack(n)...整个结构体也要对齐,结构体总大小对齐至各个min中最大值整数倍。...win32 可选有1, 2, 4, 8, 16 linux 32 可选有1, 2, 4 类大小与数据成员有关与成员函数无关 类大小与静态数据成员无关 虚继承对类大小影响 虚函数对类大小影响...下面通过实例来展示虚继承和虚函数对类大小造成影响。...从输出虚基类表成员数据和虚函数体可以画出对象内存模型图: ? 上图中vfdd 出现位置跟继承顺序有关,如果DD先继承是B2,那么它将跟在vfb2 下面。

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在keras中model.fit_generator()和model.fit()区别说明

参数 x: 训练数据 Numpy 数组(如果模型只有一个输入), 或者是 Numpy 数组列表(如果模型有多个输入)。...如果模型输入层被命名,你也可以传递一个字典,将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送(例如 TensorFlow 数据张量)数据,x 可以是 None(默认)。...y: 目标(标签)数据 Numpy 数组(如果模型只有一个输出), 或者是 Numpy 数组列表(如果模型有多个输出)。...如果模型输出层被命名,你也可以传递一个字典,将输出层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送(例如 TensorFlow 数据张量)数据,y 可以是 None(默认)。...这个元组(生成器单个输出)组成了单个 batch。 因此,这个元组中所有数组长度必须相同(与这一个 batch 大小相等)。 不同 batch 可能大小不同。

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DeepSparse: 通过剪枝和稀疏预训练,在不损失精度情况下减少70%模型大小,提升三倍速度

这篇论文提出了一种高稀疏性基础大型语言模型(LLMs)新方法,通过有效预训练和部署,实现了模型在保持高准确度同时,显著提升了处理速度。...这项工作不仅提高了模型运行效率,也通过开源代码和模型,推动了研究可复现性和进一步扩展。这为快速创建更小、更快且不牺牲准确性大型语言模型铺平了道路。...这种方法尤其适用于处理复杂任务,如对话、代码生成和指令执行,其中传统剪枝方法往往难以保持高准确率。 更有效模型压缩:通过预训练稀疏模型,可以在不牺牲性能前提下,实现更高程度模型压缩。...将SparseGPT剪枝与稀疏预训练相结合,不仅提高了模型在复杂任务中表现,还通过减少所需计算资源和简化模型优化过程,为大型语言模型高效部署提供了新可能性。...理论性能与实际性能接近:在论文中提供实验中,Cerebras CS-3 实际性能与理论性能非常接近,表明其硬件设计和执行模型高度优化,能够实现预期稀疏操作加速。

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Keras之fit_generator与train_on_batch用法

参数 x: 训练数据 Numpy 数组(如果模型只有一个输入), 或者是 Numpy 数组列表(如果模型有多个输入)。...如果模型输入层被命名,你也可以传递一个字典,将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送(例如 TensorFlow 数据张量)数据,x 可以是 None(默认)。...y: 目标(标签)数据 Numpy 数组(如果模型只有一个输出), 或者是 Numpy 数组列表(如果模型有多个输出)。...如果模型输出层被命名,你也可以传递一个字典,将输出层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送(例如 TensorFlow 数据张量)数据,y 可以是 None(默认)。...这个元组(生成器单个输出)组成了单个 batch。 因此,这个元组中所有数组长度必须相同(与这一个 batch 大小相等)。 不同 batch 可能大小不同。

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Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型

我们已经创建了分类,数字和输出列列表。但是,目前,分类列类型不是分类。...由于我们将使用PyTorch进行模型训练,因此需要将分类列和数值列转换为张量。 首先让我们将分类列转换为张量。在PyTorch中,可以通过numpy数组创建张量。...数组创建张量,您只需将数组递给模块tensor类torch。...我们可以使用这些值来训练我们模型。但是,更好方法是以N维向量形式表示分类列中值,而不是单个整数。 我们需要为所有分类列定义嵌入尺寸(矢量尺寸)。关于维数没有严格规定。...训练模型 要训​​练模型,首先我们必须创建Model在上一节中定义对象。 ...您可以看到我们传递了分类列嵌入大小,数字列数量,输出大小(在我们例子中为2)以及隐藏层中神经元。

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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

我们已经创建了分类,数字和输出列列表。但是,目前,分类列类型不是分类。...由于我们将使用PyTorch进行模型训练,因此需要将分类列和数值列转换为张量。首先让我们将分类列转换为张量。在PyTorch中,可以通过numpy数组创建张量。...数组创建张量,您只需将数组递给模块tensor类torch。...最后一步是将输出numpy数组转换为tensor对象。...我们可以使用这些值来训练我们模型。但是,更好方法是以N维向量形式表示分类列中值,而不是单个整数。我们需要为所有分类列定义矢量大小。关于维数没有严格规定。

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Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据

我们已经创建了分类,数字和输出列列表。但是,目前,分类列类型不是分类。...由于我们将使用PyTorch进行模型训练,因此需要将分类列和数值列转换为张量。首先让我们将分类列转换为张量。在PyTorch中,可以通过numpy数组创建张量。...数组创建张量,您只需将数组递给模块tensor类torch。...最后一步是将输出numpy数组转换为tensor对象。...我们可以使用这些值来训练我们模型。但是,更好方法是以N维向量形式表示分类列中值,而不是单个整数。 我们需要为所有分类列定义矢量大小。关于维数没有严格规定。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络(FCN)

在传统图像分类器中,将图像调整为给定尺寸,通过转换为numpy数组或张量将其打包成批,然后将这批数据通过模型进行正向传播。在整个批次中评估指标(损失,准确性等)。根据这些指标计算要反向传播梯度。...无法调整图像大小(因为我们将失去微观特征)。现在由于无法调整图像大小,因此无法将其转换为成批numpy数组。...这是因为如果有一个10张图像列表,(height, width, 3)它们height和值不同,width并且尝试将其传递给np.array(),则结果数组形状将为(10,)and not (10...累积python列表(批处理)中每个图像度量。 使用累积指标计算损耗和梯度。将渐变更新应用到模型。 重置指标的值并创建新图像列表(批次)。 尝试了上述步骤,但建议不要采用上述策略。...现在可以轻松地将其转换为numpy数组或张量,并将其传递给fit_generator()。该模型会自动学习忽略零(基本上是黑色像素),并从填充图像预期部分学习特征。

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