pytorch sad

在PyTorch中，SAD（Self-Attention Distillation）是一种用于自注意力机制的蒸馏方法，旨在减少模型的计算和存储开销。具体来说，SAD通过将大型模型的自注意力矩阵分解为较小模型的自注意力矩阵的线性组合来实现。这样做可以减少内存使用量并提高计算效率。引用中提到，可以尝试使用较小参数量的模型，如RoBERTa-Large的小版本，并调整批大小以提高效率。此外，引用中提供了一种方法来冻结或解冻模型的特定层，以进一步优化模型的性能。在保存和加载模型参数方面，引用提供了一个示例，演示了如何保存和加载模型的状态字典。最后，引用指出，在测试或验证阶段，可以使用`torch.no_grad()`来减少内存使用量，这样模型在预测阶段不会计算参数梯度。
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* *4* [Pytorch实现Bert/RoBerta微调（以MELD数据集为例）](https://blog.csdn.net/csdndogo/article/details/125831683)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]