gradient_accumulation_steps
时间: 2023-04-30 22:00:31 浏览: 85
梯度累积步骤(gradient accumulation steps)是指在训练神经网络时,将多个小批量数据的梯度累加起来,再进行一次反向传播更新模型参数。这样做的好处是可以减少显存的占用,同时也可以增加模型的稳定性和泛化能力。
相关问题
请解释一下这段代码“t_total = len(train_data_loader) // gradient_accumulation_steps * max_train_epochs + 1”
这段代码的作用是计算训练数据的总迭代次数,其中train_data_loader是训练数据的数据加载器,gradient_accumulation_steps是梯度累积的步数,max_train_epochs是最大训练轮数。代码中的“//”表示整除运算符,即取整数部分。
usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--data_dir DATA_DIR] [--bert_model BERT_MODEL] [--task_name TASK_NAME] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--model_save_pth MODEL_SAVE_PTH] [--max_seq_length MAX_SEQ_LENGTH] [--do_train] [--do_eval] [--do_lower_case] [--train_batch_size TRAIN_BATCH_SIZE] [--eval_batch_size EVAL_BATCH_SIZE] [--learning_rate LEARNING_RATE] [--num_train_epochs NUM_TRAIN_EPOCHS] [--warmup_proportion WARMUP_PROPORTION] [--no_cuda] [--local_rank LOCAL_RANK] [--seed SEED] [--gradient_accumulation_steps GRADIENT_ACCUMULATION_STEPS] [--optimize_on_cpu] [--fp16] [--loss_scale LOSS_SCALE] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f /root/.local/share/jupyter/runtime/kernel-45c16147-a6bc-4645-82e1-d7f5c40c2008.json An exception has occurred, use %tb to see the full traceback. SystemExit: 2 /root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:3532: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D. warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)这个问题怎么解决
这是一个命令行参数错误,可能是因为你添加了一个非法参数“-f”,导致程序无法识别。你可以尝试删除“-f”参数并重新运行程序。如果仍然出现错误,则检查其他参数是否正确设置。如果你不确定如何正确设置参数,请查看程序的文档或使用帮助选项“-h”来获取帮助信息。例如,你可以在命令行中输入“python ipykernel_launcher.py -h”来获取帮助信息。
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