Back to Annotated Deep Learning Paper Implementations

MLPs (GMLP) අත්හදා බැලීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න

docs/si/transformers/gmlp/experiment.html

latest5.6 KB
Original Source

hometransformersgmlp

View code on Github

#

MLPs (GMLP) අත්හදා බැලීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන්න

මෙය GMLP ආකෘතියක්පුහුණු කිරීම සඳහා කරන ලද පයිටෝර්ච් අත්හදා බැලීමකි. පුහුණුව අතරතුර සමහර ස්ථර අහඹු ලෙස ඉවත් කරනු ලබන Stochastic Depth regularization ද කඩදාසි අදාළ වේ. අපි එය මෙහි ක්රියාත්මක කර නැත.

මෙයපදනම් වී ඇත්තේ සරල ට්රාන්ස්ෆෝමර් ස්වයංක්රීය-ප්රතිගාමී එන්එල්පී කාර්යයක් සඳහා පුහුණු ලූප සහ වින්යාසයන්මත ය.

18fromlabmlimportexperiment19fromlabml.configsimportoption20fromlabml\_nn.transformersimportTransformerConfigs21fromlabml\_nn.transformers.basic.autoregressive\_experimentimportConfigsasBasicAutoRegressionConfigs22fromlabml\_nn.transformers.gmlpimportGMLPBlock

#

වින්යාසකිරීම්

මෙය සරල ට්රාන්ස්ෆෝමර් ස්වයංක්රීය-ප්රතිගාමී එන්එල්පී කර්තව්යයක් සඳහා පුහුණු ලූප සහ වින්යාසයන්වලින් උරුම වේ.

25classConfigs(BasicAutoRegressionConfigs):

#

ට්රාන්ස්ෆෝමර්

34transformer:TransformerConfigs='gMLP'

#

ජීඑම්එල්පීබ්ලොක්

36gmlp:GMLPBlock

#

d_ffn GMLP ප්රක්ෂේපණ ස්ථරය සඳහා

38d\_ffn:int=2048

#

GMLPබ්ලොක් එකක් සාදන්න

41@option(Configs.gmlp,'gMLP')42def\_gmlp\_configs(c:Configs):

#

46returnGMLPBlock(c.d\_model,c.d\_ffn,c.seq\_len)

#

ට්රාන්ස්ෆෝමර්වින්යාසයන්

49@option(Configs.transformer,'gMLP')50def\_transformer\_configs(c:Configs):

#

අපගේ වින්යාසගත කළ හැකි ට්රාන්ස්ෆෝමර් ක්රියාත්මක කිරීම භාවිතා කරමු

57conf=TransformerConfigs()

#

කාවැද්දීම්සහ පිවිසුම් උත්පාදනය සඳහා වචන මාලාව ප්රමාණ සකසන්න

59conf.n\_src\_vocab=c.n\_tokens60conf.n\_tgt\_vocab=c.n\_tokens

#

ආකෘතිප්රමාණය සකසන්න

62conf.d\_model=c.d\_model

#

එන්කෝඩර්ස්තරය GMLP ස්ථරයකින් ප්රතිස්ථාපනය කරන්න

64conf.encoder\_layer=c.gmlp6566returnconf

#

69defmain():

#

අත්හදාබැලීම සාදන්න

71experiment.create(name="gMLP")

#

වින්යාසසාදන්න

73conf=Configs()

#

වින්යාසයන්අභිබවා යන්න

75experiment.configs(conf,{

#

අක්ෂරමට්ටමේ ටෝකනයිසර් භාවිතා කරන්න

77'tokenizer':'character',

#

කඩිනම්බෙදුම්කරු හිස් ය

79'prompt\_separator':'',

#

නියැදීමසඳහා විමසුමක් ආරම්භ කිරීම

81'prompt':'It is ',

#

කුඩාෂේක්ස්පියර් දත්ත කට්ටලය භාවිතා කරන්න

83'text':'tiny\_shakespeare',

#

කසන්දර්භය ප්රමාණය භාවිතා 256

86'seq\_len':256,

#

128 Epochs සඳහා දුම්රිය

88'epochs':128,

#

කණ්ඩායම්ප්රමාණය 32

90'batch\_size':32,

#

එක් 10 යුගයකට වරක් පුහුණුව සහ වලංගු කිරීම අතර මාරු වන්න

93'inner\_iterations':10,

#

ආදර්ශප්රමාණය

96'd\_model':512,97'd\_ffn':2048,

#

නෝම් ප්රශස්තකරණය භාවිතා කරන්න

100'optimizer.optimizer':'Noam',101'optimizer.learning\_rate':1.,102})

#

ඉතිරිකිරීම සහ පැටවීම සඳහා ආකෘති සකසන්න

105experiment.add\_pytorch\_models({'model':conf.model})

#

අත්හදාබැලීම ආරම්භ කරන්න

108withexperiment.start():

#

පුහුණුධාවනය

110conf.run()

#

114if\_\_name\_\_=='\_\_main\_\_':115main()

Trending Research Paperslabml.ai