BERT模型源码解析 modeling.py 目录 属性 类 class BertConfig(object)   BERT模型配置参数类 class BertModel(object)   BERT模型类 函数 def gelu(x)  格鲁激活函数 def get_activation(activation_string) 通过名称获取激活函数 def get_assignment_map_from_checkpoint 读取检查点函数 def dropout(input_tensor, d…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (2)--如何划分模型 0x00 摘要 0x01 问题 0x01 自动平衡 1.1 Automatic Balancing 1.2 基础函数/函数 1.2.1 Batch 1.2.2 layerwise_sandbox 1.2.3 detach 1.3 据计算时间来平衡 1.4 据内存大小来平衡 1.5 分割算法 0x02 模型划分 2.1 调用 2.2 GPipe构建 2.…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(5)--- 通信模块 0x00 摘要 0x01 前言 0x02 类定义 0x03 构建 3.1 初始化 3.2 创建queue 3.3 前向后向顺序 3.3.1 建立顺序 3.3.2 获取消息序列 3.3.3 增加消息序列 3.4 建立进程组 3.4.1 设计 3.4.2 代码 3.5 启动助手线程 3.5.1 建立线程 3.5.2 线程主函数 3.5.3 构建…

[源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 0x00 摘要 0x01 流水线比较 1.1 普通流水线 1.2 Gpipe流水线 1.3 1F1B流水线 1.3.1 思路 1.3.2 图示 0x02 PipeDream 实现 2.1 总体逻辑 2.2 权重问题 2.3 Weight Stashing 2.4 Vertical Sync 2.5 缓冲区 0x03 代码 3.1 总…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 0x00 摘要 0x01 历史 1.1 GPipe 1.2 torchgpipe 1.3 fairscale 1.4 PyTorch 1.5 基础版本 0x02 基础知识 2.1 流水线并行 2.2 Checkpointing 2.2.1 基本概念 2.2.2 使用 2.2.3 实现概述 2.3 微批次的数目 2.4 检查重计算 0x03 使用 3.1 示例…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1 使用 1.2 PyTorch 基础 1.2.1 chunk 1.2.2 cat 1.3 分割 & 聚合 1.4 剖析 0x02 运行 2.1 Stream 2.2 Task 2.3 Worker 2.4 生成 worker 2.5 使用 2.5.1 何时生成worker 2.5.2 剖析 2…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (4)--前向计算 0x00 摘要 0x01 论文 1.1 引论 1.1.1 数据并行 1.1.2 模型并行 1.2 模型定义 1.3 GPipe计算图 1.4 设备执行顺序(Devicewise Execution Order) 1.5 PyTorch 实现难点 1.6 总结 0x02 执行顺序 2.1 论文内容 2.2 解析 2.3 代码 2.4 使用 0xFF 参考 0x0…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (5)--计算依赖 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 计算依赖 0x03 反向传播依赖 2.1 解析 2.2 基础功能 2.2.1 Function 2.2.2 Fork 2.2.3 Join 2.2.4 Phony 2.2.5 detach 2.3 使用 0x03 正向传播依赖 3.1 分割模型 3.2 建立依赖 0x04 总结 0xFF 参考 0x00 摘要 前几…

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 0x00 摘要 0x01 总体架构 1.1 使用 1.2 前向传播 1.3 Pipeline 类 1.3.1 构建依赖 1.3.2 Queue 1.3.3 计算 0x02 并行拷贝和计算 2.1 GPU并行操作 2.2 PyTorch 2.3 Stream 封装 2.3.1 PyTorch 样例 2.3.2 生成/获取 2.3.3 记录 2.3.4 等待 2.…

目录前言源码解析模型配置参数BertModelword embeddingembedding_postprocessorTransformerself_attention模型应用前言BERT的模型主要是基于Transformer架构(论文:Attention is all you need).它抛开了RNN等固有模式,直接用注意力机制处理Seq2Seq问题,体现了大道至简的思想.网上对此模型解析的资料有很多,但大都千篇一律.这里推荐知乎的一篇<Attention is all you need>…