docs/si/transformers/mlp_mixer/experiment.html
මෙය එම්එල්පී මික්සර් ආකෘතියක්පුහුණු කිරීම සඳහා කරන ලද පයිටෝර්ච් අත්හදා බැලීමකි.
12fromlabmlimportexperiment13fromlabml.configsimportoption14fromlabml\_nn.transformersimportTransformerConfigs15fromlabml\_nn.transformers.configsimportFeedForwardConfigs16fromlabml\_nn.transformers.mlm.experimentimportTransformerMLM,ConfigsasMLMConfigs
මැස්ඩ් භාෂා ආකෘති සඳහා අත්හදා බැලීමක් නිර්වචනය කරන MLMConfigs ස්ථානයෙන් මෙය උරුම වේ.
19classConfigs(MLMConfigs):
MLPසඳහා වින්යාසගත කළ හැකි පෝෂක-ඉදිරි ජාලය
29mix\_mlp:FeedForwardConfigs
මිශ්රMLP වින්යාසයන්
32@option(Configs.mix\_mlp)33def\_mix\_mlp\_configs(c:Configs):
38conf=FeedForwardConfigs()
එම්එල්පීහි ප්රමාණය අනුක්රමික දිග වේ, මන්ද එය ටෝකන හරහා යොදන බැවිනි
40conf.d\_model=c.seq\_len
කඩදාසි GELU සක්රිය කිරීමට යෝජනා කරයි
42conf.activation='GELU'
45returnconf
48@option(Configs.transformer)49def\_transformer\_configs(c:Configs):
අපගේ වින්යාසගත කළ හැකි ට්රාන්ස්ෆෝමර් ක්රියාත්මක කිරීම භාවිතා කරමු
56conf=TransformerConfigs()
කාවැද්දීම්සහ පිවිසුම් උත්පාදනය සඳහා වචන මාලාව ප්රමාණ සකසන්න
58conf.n\_src\_vocab=c.n\_tokens59conf.n\_tgt\_vocab=c.n\_tokens
කාවැද්දීමප්රමාණය
61conf.d\_model=c.d\_model
අවධානයමොඩියුලය MLPMixer වෙත වෙනස් කරන්න
63fromlabml\_nn.transformers.mlp\_mixerimportMLPMixer64conf.encoder\_attn=MLPMixer(c.mix\_mlp.ffn)
67returnconf
70defmain():
අත්හදාබැලීම සාදන්න
72experiment.create(name="mlp\_mixer\_mlm")
වින්යාසසාදන්න
74conf=Configs()
වින්යාසයන්අභිබවා යන්න
76experiment.configs(conf,{
කණ්ඩායම්ප්රමාණය
78'batch\_size':64,
අනුපිළිවෙලදිග 32. වේගයෙන් පුහුණු කිරීම සඳහා අපි කෙටි අනුක්රමික දිගක් භාවිතා කරමු. එසේ නොමැතිනම් එම්එල්එම් ආකෘති සදහටම පුහුණු කිරීමට ගත වේ.
81'seq\_len':32,
1024එපොච් සඳහා දුම්රිය.
84'epochs':1024,
එක් 1 යුගයකට වරක් පුහුණුව සහ වලංගු කිරීම අතර මාරු වන්න
87'inner\_iterations':1,
ට්රාන්ස්ෆෝමර්වින්යාසයන්
90'd\_model':128,91'transformer.ffn.d\_ff':256,92'transformer.n\_heads':8,93'transformer.n\_layers':6,94'transformer.ffn.activation':'GELU',
මික්සර්එම්එල්පී සැඟවුණු ස්ථර ප්රමාණය
97'mix\_mlp.d\_ff':128,
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()