Love-Coding

【代码】huggingface transformers，避免生成重复内容。

【代码】torch 生成式模型推理加速 之torch_dtype=torch.float16,

【代码】python调用Qwen3，输出＜think＞

ALBERT推理速度是BERT的3倍左右，

就是比如生成128长度，发现生成到40，后面就都是。了，就不继续decode了。

【代码】torch 生成式模型推理加速 之padding=True。

是seq2seq任务报错的,的tokenize还是。

如果只有30-40w数据，训练出来有很多语句不通的case，从零训练一个T5-Base需要200-300W+数据，可以用预训练模型解决语句不通的问题。

【代码】huggingface transformers 加载预训练好的模型时，只加载部分层数。

torch和torchvision版本不匹配。

【代码】pytorch对不同样本进行Loss上的加权。

具体在clone https://huggingface.co/ 的资源时候报的错。

【代码】调用detr-resnet-50进行目标检测。

建议还是找一个网络好的机器，跑通CPU版本，不建议自己去找到所需文件下载的本地。里有相关下载好的文件，

torch和torchvision都要安装gpu版本，或者两个都是cpu版本，

建议去下面链接下载后本地安装。

已经是python list类型，

【代码】使用 torch.utils.data 的 DataLoader。

【代码】PyTorch 使用多GPU。

PyTorch默认用CPU，改默认用GPU，

在这里可以下载cuda11.8版本的不同版本的torch都有。

举例：conda install pytorch0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidiaconda install pytorch0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidiaconda install pytorch0.18.0 torchaudio==2.3.0 cpuonly -c pytorch。

命令行，有哪些cuda。

【代码】pytorch 检查GPU可用。

【代码】huggingface/transformers 用Trainer 和 不用Trainer。

【代码】huggingface/transformers 确保模型利用GPU。

huggingface/transformers 会自动加载 能对应上的 参数。

【代码】AutoModelForSequenceClassification 得到embedding。

用于文本分类，正确率高2-4%

【代码】报错：Module ‘accuracy‘ doesn‘t exist on the Hugging Face Hub。

【代码】huggingface/transformers tokenizer报错 list index out of range。

【代码】huggingface/transformers TFAutoModelForSeq2SeqLM 输出 embedding。

文章贡献：减少对GPU内存的占用，从而能让GPU容纳更大的模型参数。

torch==1.10.0 版本可以。问题所在：pytorch版本不对，

问题所在：pytorch和cuda版本不匹配。

https://www.deepspeed.ai/2022/09/09/zero-inference.html原理：

则tokenizer返回的。则tokenizer返回的。

huggingface/transformers 的 tokenizer 报的错，报错原因，数据里有None值。

python代码 自动下载模型实现和参数。如果你的网络环境较差，下载模型参数可能会花费较长时间甚至失败。此时可以先将模型下载到本地，然后从本地加载。参考 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 的README。以chatglm-6b为例，然后运行。先安装Git LFS。

LARGE_NUM = 1e9 def _contrastive_loss_forward(self, hidden1: torch.Tensor, hidden2: torch.Tensor, hidden_norm: bool = True, ...