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理解最先进模型的起点GPT-2 源码 配置的解释

flyfish

为训练GPT模型设置和管理配置参数、日志记录以及实验的可重复性
理解最先进模型的起点GPT-2 理论知识
理解最先进模型的起点GPT-2 源码 注释 模型部分(from mingpt.model)
utils.py

import os
import sys
import json
import random
from ast import literal_evalimport numpy as np  # 导入numpy库，用于数值计算
import torch  # 导入PyTorch库，用于深度学习模型# -----------------------------------------------------------------------------def set_seed(seed):""" 设置随机种子，以确保实验的可重复性 """random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)def setup_logging(config):""" 设置日志记录功能 """work_dir = config.system.work_dir# 如果工作目录不存在，则创建os.makedirs(work_dir, exist_ok=True)# 记录命令行参数（如果有）with open(os.path.join(work_dir, 'args.txt'), 'w') as f:f.write(' '.join(sys.argv))# 记录配置信息with open(os.path.join(work_dir, 'config.json'), 'w') as f:f.write(json.dumps(config.to_dict(), indent=4))class CfgNode:""" 轻量级的配置类，灵感来自yacs """# TODO: 转换为像yacs那样从字典子类化# TODO: 实现冻结功能以防止自伤# TODO: 在读写参数时增加存在性/覆盖性检查？def __init__(self, **kwargs):# 更新实例的字典属性self.__dict__.update(kwargs)def __str__(self):# 返回配置的字符串表示return self._str_helper(0)def _str_helper(self, indent):""" 辅助方法，支持嵌套缩进以美观打印 """parts = []for k, v in self.__dict__.items():if isinstance(v, CfgNode):parts.append("%s:\n" % k)parts.append(v._str_helper(indent + 1))else:parts.append("%s: %s\n" % (k, v))parts = [' ' * (indent * 4) + p for p in parts]return "".join(parts)def to_dict(self):""" 返回配置的字典表示 """return { k: v.to_dict() if isinstance(v, CfgNode) else v for k, v in self.__dict__.items() }def merge_from_dict(self, d):# 从字典中更新配置self.__dict__.update(d)def merge_from_args(self, args):"""从字符串列表更新配置，通常来自命令行参数，即sys.argv[1:].参数格式预期为 `--arg=value`，arg可以使用.表示嵌套子属性。例如：--model.n_layer=10 --trainer.batch_size=32"""for arg in args:keyval = arg.split('=')assert len(keyval) == 2, "每个覆盖参数的格式应为 --arg=value，当前为 %s" % argkey, val = keyval  # 解包# 首先将val转换为Python对象try:val = literal_eval(val)"""这里需要一些解释。- 如果val只是一个字符串，literal_eval将抛出ValueError- 如果val表示某种对象（如3, 3.14, [1,2,3], False, None等），它将被创建"""except ValueError:pass# 找到适当的对象以插入属性assert key[:2] == '--'key = key[2:]  # 去掉'--'keys = key.split('.')obj = selffor k in keys[:-1]:obj = getattr(obj, k)leaf_key = keys[-1]# 确保该属性存在assert hasattr(obj, leaf_key), f"{key} 不是配置中存在的属性"# 覆盖属性print("命令行覆盖配置属性 %s 为 %s" % (key, val))setattr(obj, leaf_key, val)

1. 设置随机种子 ：

• set_seed(seed)函数设置了Python、Numpy和PyTorch的随机种子，以确保实验的结果是可重复的。这对于调试和验证模型是非常重要的。

2. 日志记录 ：

• setup_logging(config)函数用于设置日志记录。它会创建一个工作目录（如果不存在），并将命令行参数和配置信息记录在文件中。这样可以方便地跟踪和重现实验。

3. 配置管理 ：

• CfgNode类是一个轻量级的配置类，用于管理实验中的各种参数。它支持从字典、命令行参数等不同来源更新配置，便于灵活地设置和修改参数。

• __init__(self, **kwargs)：初始化配置节点，将传入的参数更新为实例属性。

• __str__(self)：返回配置的字符串表示，用于打印配置。

• _str_helper(self, indent)：辅助方法，支持嵌套缩进以美观打印。

• to_dict(self)：将配置转换为字典表示，便于序列化和存储。

• merge_from_dict(self, d)：从字典中更新配置参数。

• merge_from_args(self, args)：从命令行参数中更新配置参数，支持嵌套结构。

配置举例

{"system": {"seed": 3407,"work_dir": "./out/adder"},"data": {"ndigit": 2},"model": {"model_type": "gpt-nano","n_layer": null,"n_head": null,"n_embd": null,"vocab_size": null,"block_size": null,"embd_pdrop": 0.1,"resid_pdrop": 0.1,"attn_pdrop": 0.1},"trainer": {"device": "auto","num_workers": 4,"max_iters": null,"batch_size": 64,"learning_rate": 0.0005,"betas": [0.9,0.95],"weight_decay": 0.1,"grad_norm_clip": 1.0}
}

如果想看GPT-2的地基Transformer，可以看下面的链接

Transformer - 注意⼒机制 Scaled Dot-Product Attention 计算过程
Transformer - 注意⼒机制 代码实现
Transformer - 注意⼒机制 Scaled Dot-Product Attention不同的代码比较
Transformer - 注意⼒机制 代码解释
Transformer - 注意⼒机制 Attention 中的 Q, K, V 解释（1）
Transformer - 注意⼒机制 Attention 中的 Q, K, V 解释（2）

Transformer的Encoder和Decoder之间的交互
Transformer - Self-Attention层的复杂度的计算
Transformer - 《Attention is All You Need》中的Scaled Dot-Product Attention，为什么要Scaled
Transformer - Layer Normalization
Transformer - Teacher Forcing
Transformer - Outputs(Shifted Right)

Transformer - model architecture
Transformer - Positional Encoding 位置编码 代码实现
Transformer - 注意⼒机制 代码实现
Transformer - 掩码张量
Vanilla Transformer
Transformer - 注意⼒机制 Attention Scaled Dot-Product Attention不同的代码比较
Transformer中的FeedForward
Transformer中的 Add Norm