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https://gitee.com/fastnlp/fastNLP.git
synced 2024-11-29 18:59:01 +08:00
Merge branch 'dev0.8.0' of github.com:fastnlp/fastNLP into dev0.8.0
This commit is contained in:
commit
8b8dcdd82b
@ -41,10 +41,9 @@ class TorchWarmupCallback(Callback):
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return max((progress - 1.) / (self.warmup - 1.), 0.)
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def on_train_begin(self, trainer):
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self.t_steps = trainer.n_batches
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if self.warmup >1:
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self.warmup = self.warmup / self.t_steps
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self.t_steps = max(2, self.t_steps) # 不能小于2
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self.warmup = self.warmup / trainer.n_batches
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||||
self.t_steps = max(2, trainer.n_batches) # 不能小于2
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# 防止 t_steps 不能整除 accumulation_steps
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self.t_steps = math.ceil(self.t_steps/trainer.accumulation_steps) * trainer.accumulation_steps
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# 获取param_group的初始learning rate
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@ -107,7 +107,7 @@ class Collator:
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如果需要某些 field 不要包含在 pad 之后的结果中,可以使用 :meth:`~fastNLP.Collator.set_ignore` 进行设置。
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Collator 在第一次进行 pad 的时候自动根据设置以及数据情况,为每个 field 获取一个 padder ,在之后的每次调用中,都将使用对应
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的 Padder 给对应的 field 。
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的 Padder 给对应的 field 。由于 Collator 只能在某个 field 内进行 pad ,如果 pad 操作需要同时操作多个 field ,请不要使用 Collator 。
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:param backend: 对于可以 pad 的 field,使用哪种 tensor,支持 ``['torch','jittor','paddle','oneflow','numpy','raw', 'auto', None]``。
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若为 ``'auto'`` ,则在进行 pad 的时候会根据调用的环境决定其 ``backend`` 。该参数对不能进行 pad 的数据没有影响,无法 pad 的数据返回一定
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@ -132,6 +132,17 @@ class _TruncatedDataLoader:
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def __getattr__(self, item):
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return getattr(self.dataloader, item)
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def __setattr__(self, key, value):
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# 添加该函数使得在进行实验性训练或者评测时,用户对于 trainer.dataloader 的感觉和正常训练完全一样;
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# 注意这里不能直接 ``setattr(self.dataloader, key, value)``,会导致死循环;
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if "dataloader" in self.__dict__:
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if hasattr(self.dataloader, key):
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setattr(self.dataloader, key, value)
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else:
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self.__dict__[key] = value
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else:
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self.__dict__[key] = value
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def check_evaluate_every(evaluate_every):
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r"""
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@ -88,7 +88,7 @@ class Element:
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"""
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重置 value
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"""
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if self.backend.is_specified():
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if self.backend.is_specified() and self._value is not None:
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self._value = self.backend.fill_value(self._value, self.init_value)
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@property
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@ -52,8 +52,8 @@ def check_loader_paths(paths: Union[str, Dict[str, str]]) -> Dict[str, str]:
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path_pair = ('test', filename)
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if path_pair:
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if path_pair[0] in files:
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raise FileExistsError(f"Two files contain `{path_pair[0]}` were found, please specify the "
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f"filepath for `{path_pair[0]}`.")
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raise FileExistsError(f"Two files contain `{path_pair[0]}` were found in {paths}, please specify "
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||||
f"the filepath for `{path_pair[0]}`.")
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||||
files[path_pair[0]] = os.path.join(paths, path_pair[1])
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# if 'train' not in files:
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# raise KeyError(f"There is no train file in {paths}.")
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