摘要：
前言 Pytorch 由Facebook人工智能研究院于2017年推出，具有强大的GPU加速张量计算功能，并且能够自动进行微分计算，从而可以使用基于梯度的方法对模型参数进行优化。 Transformers库建立在Pytorch框架之上(Tensorflow的版本功能并不完善),我们需要通过 Pyto 阅读全文
2022年12月17日
摘要：
在编写代码的过程中，相信大家肯定遇到过这样的情况：代码能够编译通过，没有语法错误，但是运行结果却不对，反复检查了很多遍，依然不知道哪里出了问题。这个时候，就需要调试程序了。 所谓调试（Debug），就是让代码一步一步慢慢执行，跟踪程序的运行过程。在调试的过程中，我们可以监控程序的每一个细节，包括变量 阅读全文
2022年12月16日
摘要：
指针也是C语言中最为困难的一部分，在学习中除了要正确理解基本概念，还必须要多编程，上机调试。 计算机中所有的数据都必须放在内存中，不同类型的数据占用的字节数不一样，例如 int 占用4个字节，char 占用1个字节。为了正确地访问这些数据，必须为每个字节都编上号码，就像门牌号、身份证号一样，每个字节 阅读全文
2022年12月8日
摘要：
# Example of target with class indices loss = nn.CrossEntropyLoss() input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True) target = torch.empty(3, dtype=torch. 阅读全文
摘要：
x = torch.randn(4, 4) print("x size:",x.size()) y = x.view(16) print("y size:",y.size()) z = x.view(-1, 8) # the size -1 is inferred from other dimens 阅读全文
摘要：
tensor = torch.randn(2, 2) # Initially dtype=float32, device=cpu tensor.to(torch.float64) cuda0 = torch.device('cuda:0') tensor.to(cuda0) tensor.to(cu 阅读全文
2022年12月6日
摘要：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/paddlenlp/data/collate.py 阅读全文
2022年12月4日
摘要：
@dataclass class DataCollatorWithPadding: """ Data collator that will dynamically pad the inputs to the longest sequence in the batch. Args: tokenizer 阅读全文
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DataCollatorMixin类 class DataCollatorMixin: def __call__(self, features, return_tensors=None): if return_tensors is None: return_tensors = self.return 阅读全文
2022年11月26日
摘要：
本章将介绍 5 种迭代器适配器，分别是： 反向迭代器适配器、 插入型迭代器适配器、 流迭代器适配器、 流缓冲区迭代器适配器、 移动迭代器适配器。 初学者完全可以将迭代器适配器视为普通迭代器。之所以称为迭代器适配器，是因为这些迭代器是在输入迭代器、输出迭代器、前向迭代器、双向迭代器或者随机访问迭代器这 阅读全文