len_seq = 200 len_out = 114 stride = 1 learning_rate = 0.000005 batch_size = 4 n_layers = 4 hidden_dim = 256 train_epochs = 4
时间: 2023-10-08 12:13:22 浏览: 41
这些参数看起来像是用于训练一个基于Transformer架构的语言模型。其中,len_seq表示模型输入的序列长度,len_out表示模型输出的序列长度,stride表示训练时采用的序列滑动窗口的步长,learning_rate表示模型训练时的学习率,batch_size表示训练时的批大小,n_layers表示Transformer中encoder和decoder的层数,hidden_dim表示模型中隐藏层的维度,train_epochs表示训练的迭代次数。
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# hyperparameters len_seq = 200 len_out = 114 stride = 1 learning_rate = 0.000005 batch_size = 4 n_layers = 4 hidden_dim = 256 train_epochs = 4
好的,您的第一个问题是关于ChitGPT的超参数设置。ChitGPT使用的超参数包括输入序列的长度(len_seq)为200,输出序列的长度(len_out)为114,步幅(stride)为1,学习率(learning_rate)为0.000005,批大小(batch_size)为4,层数(n_layers)为4,隐藏维度(hidden_dim)为256,训练轮数(train_epochs)为4。
BATCH_SIZE = 100 SEQ_SIZE = 16 learning_rate = 0.0001
这似乎是一些神经网络训练的参数设置。BATCH_SIZE 表示每个训练批次的样本数量,SEQ_SIZE 表示输入序列的长度,learning_rate 表示学习率,即每次更新权重的步长大小。这些参数的具体值需要根据具体应用场景进行调整。