eval_batch_size
时间: 2024-05-26 13:08:10 浏览: 13
`eval_batch_size`是指在模型评估阶段,一次性输入多少个样本进行预测的批处理大小。在自然语言处理任务中,模型在预测时需要对整个输入序列进行处理,因此输入的样本数很容易影响预测的速度和精度。较大的`eval_batch_size`能够提高评估效率,但是可能会占用过多的显存资源,导致内存不足而出现异常。因此,我们需要选择适当的`eval_batch_size`来平衡模型评估的速度和内存占用。
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usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--dataset {cifar10,cifar100}] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--img_size IMG_SIZE] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--weight_decay WEIGHT_DECAY] [--total_epoch TOTAL_EPOCH] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f C:\Users\小皮王\AppData\Roaming\jupyter\runtime\kernel-b9c17d46-fd99-43af-a8ea-09585ccc9f61.json怎么改
您可以在 Jupyter Notebook 中运行程序时不传递 -f 参数,或者将该参数从命令行参数中删除。具体来说,您可以在命令行中去掉该参数,例如:
```
python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200
```
或者在 Jupyter Notebook 中运行程序时不传递 -f 参数:
```
python ipykernel_launcher.py --dataset cifar10 --output_dir /path/to/output --img_size 32 --train_batch_size 128 --eval_batch_size 100 --learning_rate 0.1 --weight_decay 0.0001 --total_epoch 200
```
os.makedirs("2results", exist_ok=True) args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="2results", # 模型保存路径 num_train_epochs=epochs, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_batch_size=batch_size, per_device_eval_batch_size=batch_size, learning_rate=learning_rate, warmup_steps=500, weight_decay=0.001, predict_with_generate=True, logging_dir="logs", logging_steps=500, evaluation_strategy="steps", save_total_limit=3, generation_max_length=max_target_length, # 生成的最大长度 generation_num_beams=1, # beam search load_best_model_at_end=True, )这里面的各个参数是什么意思
这里是对 Seq2Seq 模型训练过程中的参数进行设置,具体解释如下:
- `output_dir`: 模型训练结果保存的路径。
- `num_train_epochs`: 训练的 epoch 数量,即遍历整个训练数据集的次数。
- `do_train`: 是否进行训练。
- `do_eval`: 是否进行验证。
- `per_device_train_batch_size`: 每个设备上的训练 batch_size。
- `per_device_eval_batch_size`: 每个设备上的验证 batch_size。
- `learning_rate`: 学习率,控制模型在训练过程中参数更新的速度。
- `warmup_steps`: 在训练开始的时候,先使用较小的学习率进行预热,然后再逐渐增加学习率。
- `weight_decay`: 权重衰减,控制模型的复杂度,防止过拟合。
- `predict_with_generate`: 是否使用生成模式进行预测。
- `logging_dir`: 日志保存的路径。
- `logging_steps`: 每隔多少步进行一次日志记录。
- `evaluation_strategy`: 在训练过程中进行验证的频率,可以是 "steps" 或 "epoch"。
- `save_total_limit`: 训练过程中最多保存的模型数量。
- `generation_max_length`: 生成的最大长度。
- `generation_num_beams`: beam search 的数量。
- `load_best_model_at_end`: 训练结束后是否加载最好的模型。