transformer模型需要多大显存

由于transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加，因此transformer模型需要的显存大小取决于模型自身的参数和模型计算产生的中间变量。在微调GPT/BERT模型时，会经常遇到“cuda out of memory”的情况。如果能对模型的内存要求进行粗略的估计将有助于估计任务所需的资源。<<引用>><<引用>>

相关问题

transformer需要多大显存

根据引用[1]所述，transformer是内存密集型的模型，并且内存要求也随序列长度而增加。因此，transformer需要的显存大小取决于模型的大小和序列长度。根据引用所述，GPT由多个transformer块组成，每个transformer块包含多个层，每个层包含多个子层，每个子层包含多个操作。因此，GPT所需的显存大小取决于GPT的大小、序列长度以及训练时使用的批量大小等因素。在微调GPT/BERT模型时，可以通过减小批量大小、减小模型大小或截断序列长度等方式来减少显存的使用。

huggingface的transformer库里为什么没有原始transformer模型，只有transformer变体

Hugging Face的transformer库中没有原始的transformer模型，是因为transformer模型相对于它的许多变体来说，在实际使用中存在一些问题。在原始transformer模型中，存在一些固有的缺陷，如不能够处理变长的输入序列、对于长序列的输入会造成显存溢出等问题。这些问题是由于transformer模型中的self-attention机制导致的。因此，为了解决这些问题，许多改进版本的transformer模型应运而生，如BERT、GPT等。这些模型在原始的transformer模型上进行了改进，使得它们更适合于实际应用中的使用。

所以，Hugging Face的transformer库中提供了这些改进版本的transformer模型，以帮助开发者更好地解决自然语言处理领域中的各种任务。此外，Hugging Face还提供了许多预训练好的transformer模型，使得开发者能够更加方便地使用这些模型进行各种任务的处理。