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Transformers 4.37 中文文档（二）

在本教程中，了解如何自定义您的本地 PyTorch 训练循环以在分布式环境中进行训练。...自回归生成是在推理时迭代调用模型以生成输出的过程，给定一些初始输入。在 Transformers 中，这由 generate()方法处理，适用于所有具有生成能力的模型。...在几行代码中，您就可以利用 LLM 的强大功能。 常见陷阱 有许多生成策略，有时默认值可能不适合您的用例。如果您的输出与您的预期不符，我们已经创建了一个关于最常见陷阱以及如何避免它们的列表。...在每个 epoch 结束时，Trainer 将评估准确率并保存训练检查点。...在每个时代结束时，Trainer 将评估 seqeval 分数并保存训练检查点。

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Transformers 4.37 中文文档（一）

查看以下指南，深入探讨如何迭代整个数据集或在 web 服务器中使用管道：文档中的： 在数据集上使用管道 在 web 服务器上使用管道 参数 pipeline()支持许多参数；一些是任务特定的...data()会产生每个结果，管道会自动识别输入是可迭代的，并在继续在 GPU 上处理数据的同时开始获取数据（这在底层使用DataLoader）。...填充 在某些情况下，例如在微调 DETR 时，模型会在训练时应用尺度增强。这可能导致批处理中的图像大小不同。...为您的训练和测试数据集创建一个DataLoader，这样您就可以迭代处理数据批次： >>> from torch.utils.data import DataLoader >>> train_dataloader...progress_bar.update(1) 评估 就像您在 Trainer 中添加了一个评估函数一样，当您编写自己的训练循环时，您需要做同样的事情。

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    HuggingFace Transformers 库深度应用指南

    1.2 主要组件介绍HuggingFace Transformers 是一个模块化库，其核心组件包括：AutoTokenizer：用于文本的分词和编码；AutoModel：加载预训练模型的基础类；Trainer...在下一章中，我们将进入 文本生成应用实战，学习如何使用生成模型解决实际问题。三、文本生成应用实战 ️文本生成是自然语言处理中的一项重要任务，其目标是基于一定的输入条件生成连续、连贯的自然语言文本。...在下一章中，我们将进入 模型训练与优化，学习如何微调预训练模型以适配特定任务，并探索性能优化方法。...5.1 内存优化技巧深度学习模型通常需要占用大量的 GPU 和 CPU 内存，特别是在使用较大的预训练模型（如 GPT-3、BERT 大型版本）时。...HuggingFace 进行训练或推理时，可能会遇到一些常见问题。

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    Huggingface🤗NLP笔记8：使用PyTorch来微调模型「初级教程完结撒花ヽ(°▽°)ノ」

    数据集预处理 在Huggingface官方教程里提到，在使用pytorch的dataloader之前，我们需要做一些事情： 把dataset中一些不需要的列给去掉了，比如‘sentence1’，‘sentence2...但在Huggingface的datasets中，数据集的标签一般命名为"label"或者"label_ids"，那为什么在前两集中，我们没有对标签名进行处理呢？...这一点在transformer的源码trainer.py里找到了端倪： # 位置在def _remove_unused_columns函数里 # Labels may be named label or...因此实际上，这应该是教程中的一个小错误，我们不需要手动设计（前两天在Huggingface GitHub上提了issue，作者证实了，确实不用手动设置）。...但鉴于Transformer训练时，最常用的优化器就是AdamW，这里Huggingface也直接在transformers库中加入了AdamW这个优化器，还贴心地配备了lr_scheduler，方便我们直接使用

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    Transformers 4.37 中文文档（十九）

    /trainer Trainer 类提供了一个用于在 PyTorch 中进行完整特征训练的 API，并支持在多个 GPU/TPU 上进行分布式训练，支持NVIDIA GPUs的混合精度，AMD GPUs...ignore_data_skip (bool, 可选, 默认为 False) — 在恢复训练时，是否跳过批次以使数据加载与先前训练中的阶段相同。...推送是异步的，以避免阻塞训练，如果保存非常频繁，则只有在上一个推送完成后才会尝试新的推送。在训练结束时，会使用最终模型进行最后一次推送。...推送是异步的，以避免阻塞训练，如果保存非常频繁，则只有在上一个推送完成后才会尝试新的推送。在训练结束时，使用最终模型进行最后一次推送。...推送是异步的，以避免阻塞训练，如果保存非常频繁，则只有在上一个推送完成后才会尝试新的推送。在训练结束时，使用最终模型进行最后一次推送。

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    有bug！用Pytorch Lightning重构代码速度更慢，修复后速度倍增

    我原本希望代码大约能提速 1.5 倍，但完成重构时，我惊讶地发现迭代时间从 4 秒变成了 15 秒，这使训练时间多了近 3 倍。 问题出在哪里？...查看 DataLoader 的源码，发现是这样的： 当使用 persistent_workers > 0 迭代 DataLoader 时，如果_iterator` 为 None，则使用_get_iterator..._iterator 设置为 None 时，将会打印 stack trace 这样做非常有效，会输出如下内容： File "trainer\trainer.py", line 1314, in _run_train...通过深入研究代码后，我发现每次迭代都会重置 DataFetcher，从而导致 DataLoader 也被重置。代码中没有条件来避免重置：每个 epoch 都必须重置 DataLoader。...第2期线上分享将介绍如何利用NVIDIA TAO Toolkit，在Python的环境下快速训练并部署一个人脸口罩监测模型，同时会详细介绍如何利用该工具对模型进行剪枝、评估并优化。

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    Transformers 4.37 中文文档（七）

    数量 Trainer 类将所有这些代码抽象化，因此您无需每次手动编写训练循环，或者如果您刚开始使用 PyTorch 和训练时担心。...设置如何保存检查点的其他选项在hub_strategy参数中设置： hub_strategy="checkpoint" 将最新的检查点推送到名为“last-checkpoint”的子文件夹，您可以从中恢复训练...hug_strategy="all_checkpoints" 将所有检查点推送到output_dir中定义的目录（您将在模型存储库中看到每个文件夹中的一个检查点） 当您从检查点恢复训练时，Trainer...() 创建一个测试 DataLoader log() 记录监视训练的各种对象的信息 create_optimizer_and_scheduler() 在__init__中没有传入优化器和学习率调度器时创建它们...=0.1) trainer = Trainer(..., args=training_args) 训练后禁用 NEFTune，以恢复原始嵌入层，避免任何意外行为。

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    用 Pytorch 训练快速神经网络的 9 个技巧

    本文涵盖以下内容（从易到难）： 使用DataLoader DataLoader中的进程数 批尺寸 累积梯度 保留计算图 转至单GPU 16位混合精度训练 转至多GPU(模型复制) 转至多GPU节点(8+...在Lightning中，你无需指定一个训练循环，只需定义dataLoaders，训练器便会在需要时调用它们。 2. DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。...混合精度指的是，用16位训练一些特定的模型，而权值类的用32位训练。 要想在Pytorch中用16位精度，先从NVIDIA中安装 apex 图书馆 并对你的模型进行这些更改。...model = MyModule() trainer = Trainer() trainer.fit(model) 混合两种训练方法 在上面的例子中，编码器和解码器仍然可以从并行化每个操作中获益。...接下来看看在训练过程中该怎么做。确保快速转发，避免多余的计算，并将CPU和GPU之间的数据传输最小化。最后，避免降低GPU的速度(在本指南中有介绍)。

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    libtorch系列教程3：优雅地训练MNIST分类模型

    在这篇文章中，我们对如何使用Libtorch进行MNIST分类模型的训练和测试进行详细描述。首先会浏览官方MNIST示例，然后对其进行模块化重构，为后续别的模型的训练提供 codebase。...由于Libtorch中包含很多和Pytorch中没有的类型，所以看Libtorch代码的时候时常会遇到不了解的函数或者类，这时候可以在这里查找对应的类的实现，了解其作用。...这样写当然是可以的，但对于习惯了Pytorch训练的我们来说，这样所有的代码在一个文件中的写法很不易读， 修改数据和网络都相互有影响，且不利用真正严肃地模型训练迭代。 2....2.1 简单拆分的问题 第一次尝试是将Dataset和DataLoader放到一个模块中，网络定义放到一个模块中，训练和测试代码放到一个模块中。...2.2 一种比较简单的重构方案 最后给出了一个妥协的方案：DataSet在单独的类中定义里面，而DataLoader在训练逻辑中构造，避免繁琐的类型问题。

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    【Faster R-CNN】5. Faster RCNN代码解析第四弹

    前言 经过前面三节，我们已经大概上讲清楚了如何构造一个完整的Faster RCNN模型以及里面的代码实现细节，这一节呢主要来解析一下工程中更外围一点的东西，即train.py和trainer.py，这将教会我们如何使用已经搭建好的...代码解析 这一节我们主要是对train.py和trainer.py的代码进行解析，我们首先来看trainer.py，这个脚本定义了类「FasterRCNNTrainer」 ，在初始化的时候用到了之前定义的类...# （或称ground truth），只在训练阶段用到，ProposalCreator是RPN为Fast # R-CNN生成RoIs，在训练和测试阶段都会用到。...还需要注意的一点是例如ROI回归输出的是，然而真实位置参数是和真实标签，我们需要利用真实标签将回归输出索引为，然后在计算过程中只计算「前景类的回归损失」。...='labels') best_map = 0 lr_ = opt.lr # 用一个for循环开始训练过程，而训练迭代的次数 # opt.epoch=14也在config.py

    1.1K20

    【他山之石】Pytorch Lightning 完全攻略

    支持，Early Stop，LR Scheduler，分布式训练，快速测试等，代码就无可避免地变得越来越长，看起来也越来越乱，同时核心的训练逻辑也渐渐被这些工程代码盖过。...__init__()函数中import相应Dataset类，setup()进行实例化，并老老实实加入所需要的的train_dataloader, val_dataloader, test_dataloader...同理，在model_interface中建立class MInterface(pl.LightningModule):类，作为模型的中间接口。...内部调用时：y=self(batch) training_step_end: 只在使用多个node进行训练且结果涉及如softmax之类需要全部输出联合运算的步骤时使用该函数。...trainer = Trainer(max_epochs=1000) min_epochs：至少训练周期数。当有Early Stop时使用。

    3.1K30

    使用Pytorch训练解决神经网络的技巧（附代码）

    在Lightning中，你无需指定一个训练循环，只需定义dataLoaders，训练器便会在需要时调用它们。...(gpus=[0])trainer.fit(model) 在GPU进行训练时，要注意限制CPU和GPU之间的传输量。...混合精度指的是，用16位训练一些特定的模型，而权值类的用32位训练。 要想在Pytorch中用16位精度,先从NVIDIA中安装 apex 图书馆并对你的模型进行这些更改。...= Trainer()trainer.fit(model) 混合两种训练方法 在上面的例子中，编码器和解码器仍然可以从并行化每个操作中获益。...其次看看在训练过程中该怎么做。确保快速转发，避免多余的计算，并将CPU和GPU之间的数据传输最小化最后，避免降低GPU的速度(在本指南中有介绍)。

    1.9K40

    Sharded:在相同显存的情况下使pytorch模型的参数大小加倍

    在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁？ 本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...以下是这些模型类型在Sharded时可以看到的性能提升的快速快照。 ? SwAV是计算机视觉中自我监督学习的最新方法。 DeepSpeech2是最先进的语音方法。 图像GPT是最先进的视觉方法。..., train_dataloader) Sharded的工作原理 在许多GPU上进行有效训练有几种方法。...在另一种方法（分布式数据并行，DDP）中，每个GPU训练数据的子集，并且梯度在GPU之间同步。此方法还可以在许多机器（节点）上使用。

    1.6K20

    NLP实践 | 用自己的语料进行MLM预训练

    1.2 如何进行MLM训练 1.2.1 什么是MLM MLM 的训练，在不同的预训练模型中其实是有所不同的。今天介绍的内容以最基础的 Bert 为例。...其实 transformers 模块中，本身是提供了 MLM 训练任务的，模型都写好了，只需要调用它内置的 trainer 和datasets模块即可。...方案就是使用 torch 的 Dataset 类。这个类一般在构建 DataLoader 的时候，会与一个聚合函数一起使用，以实现对batch的组织。...在这个类中，有一个 mask tokens 的方法，作用是从数据中选择出所有需要mask 的token，并且采用三种mask方式中的一个。...这个方法是从transformers 中拿出来的，将其从类方法转为静态方法测试之后，再将其放在自己的这个类中为我们所用。仔细阅读这一段代码，也就可以回答1.2.2 中提出的那个问题了。

    2.7K20

    更简单实用的pytorch——pytorch_lighting

    具体而言，Lightning 把深度学习中网络定义、前向传播、优化器、训练方式、训练输出都进行了高级封装，可以使得代码更加简洁易写，同时也能根据用户需求进行灵活调整。如何安装？...然而，如果两者的版本不兼容，或者在同一个环境中安装了相互冲突的依赖包，可能会出现问题。...（ DataLoader 、 numpy 等）用于训练/验证/测试/预测分割。...```The Lightning Trainer automates 40+ tricks including:Lightning Trainer 可自动执行 40 多个技巧，包括：Epoch 和批次迭代...自定义训练循环使用 LightningModule 中提供的 20 多种方法（Hook）中的任何一个，在训练循环中的任何位置注入自定义代码。

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    加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧

    我们会讲到： 使用DataLoaders DataLoader中的workers数量 Batch size 梯度累计 保留的计算图 移动到单个 16-bit 混合精度训练 移动到多个GPUs中（模型复制...在lightning中，你不需要指定训练循环，只需要定义dataLoaders和Trainer就会在需要的时候调用它们。...# ask lightning to use gpu 0 for training trainer = Trainer(gpus=[0]) trainer.fit(model) 在GPU上进行训练时，...例如，带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。在本例中，我们希望将编码器和解码器放在独立的GPU上。...接下来看看你在训练步骤中要做什么。确保你的前向传播速度快，避免过多的计算以及最小化CPU和GPU之间的数据传输。最后，避免做一些会降低GPU速度的事情(本指南中有介绍)。

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