weixin_61426225的博客

本文介绍了Hugging Face Transformers库（版本4.37.1）中generate函数的参数配置和返回值格式。该函数主要用于文本生成任务，支持多种自定义参数：包括输入张量、生成配置、logits处理器、停止条件、前缀约束函数、多GPU同步开关、辅助模型加速、流式处理以及负面提示等。返回值格式根据return_dict_in_generate参数决定，可返回包含生成序列、分数、注意力权重等信息的结构化ModelOutput对象（分为GenerateDecoderOnlyOutput和Gene

本文介绍了greedy_search方法的参数、返回值及核心代码逻辑。该方法接收input_ids、logits_processor等参数，控制文本生成过程。返回值根据return_dict_in_generate决定返回格式。代码初始化处理参数后，在循环中进行模型推理，通过logits_processor处理得分，并记录生成状态。支持批处理不同序列的独立终止判断，以及多GPU同步生成场景的处理。整个过程实现了基于贪心算法的文本生成功能。

KV cache显存计算涉及公式：2×精度×层数×embed维度×最大序列长度×批次大小。在HuggingFace Transformers中，past_key_values存储KV缓存，其格式为多层(key, value)元组，每个key/value的维度为(batch_size, num_heads, seq_len, head_dim)。实验显示，使用缓存时，随着解码步数增加，past_key_values的序列长度会逐步扩展（如从6增至7），验证了KV缓存的动态增长特性。通过对比完整生成与逐步解码过

本文介绍了Transformer模型中的几种文本生成策略。基础解码方法包括贪心搜索（每次选概率最大的token）、随机采样（按概率分布采样）和束搜索（追踪多个候选序列）。高级方法如投机采样，通过小模型生成候选token再由主模型验证，可加速生成过程。文中提供了HuggingFace库的代码示例，展示了不同策略在Llama-2等模型上的实现方式。这些方法各具特点，适用于不同场景的文本生成任务。

本文介绍了训练Transformer语言模型的关键组件实现，主要包括交叉熵损失函数和优化器（SGD和AdamW）。交叉熵损失函数通过softmax计算概率分布并实现数值稳定技巧。SGD优化器使用学习率衰减策略，而AdamW优化器实现了自适应学习率调整和权重衰减功能。两种优化器都支持参数分组和状态跟踪，其中AdamW通过原地操作优化显存和计算效率。这些组件为Transformer语言模型的训练提供了基础支持。

定义一个获取小批量数据集的函数

梯度是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。梯度在物理学、机器学习和数学优化等领域有着广泛的应用。w0​学习率的选择；不能太小：因为梯度计算是有花费不能太大：因为步子太大会跨过最优解，导致结果一直在震荡并没有真正的使损失函数减小。

在PyTorch中，transforms是一个用于图像预处理和数据增强的模块，通常与torchvision库一起使用。torchvision提供了大量预先定义的transforms，它们可以方便地应用于图像数据，以进行预处理或增强。这些transforms对于训练和评估机器学习模型（尤其是深度学习模型）非常有用。python中的call方法在Python中，__call__ 是一个特殊方法，也被称为“魔法方法”或“双下划线方法”。

这意味着img_array的第一个维度是图像的高度，第二个维度是宽度，第三个维度是颜色通道（例如，RGB）。通过 SummaryWriter，你可以将标量、图像、直方图、文本等数据写入到 TensorBoard 的日志文件中，以便在 TensorBoard 的 Web 界面中进行可视化。TensorBoard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具，也是一个Web应用程序套件。还有其他常见的格式，如CHW（通道-高度-宽度），这取决于你使用的库和数据的表示方式。是 PyTorch 的。