BERT:用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练
更多的 GPU 意味着一个批次中有更多的数据(即批次大小更大)。一个批次数据的梯度在反向传播时会被平均。
如果一个批次的总学习率是固定的,那么当批次大小更大时,单个数据的学习率会更小。
如果单个数据的学习率是固定的,那么当批次大小更大时,一个批次的总学习率会更大。
**结论:**更多 GPU --> 更大的批次总学习率 --> 更快的训练速度。
使用 1 个 GPU(批次大小 100)与使用 4 个 GPU(批次大小 400)在相同学习率(0.00001)和相同预训练步数(1,000,000)下,下游任务的准确率差异不超过 0.1%。
Python 3
TensorFlow 1.14 - 1.15
create_pretraining_data.py 和 run_pretraining_gpu.py 中编辑输入和输出文件名create_pretraining_data.pyrun_pretraining_gpu_v2.py在 run_pretraining_gpu_v2.py 中编辑 n_gpus
在 sample_text.txt 中,句子以 \n 结尾,段落之间用空行分隔。
Quora 英语问题对数据集:
官方 BERT:准确率 91.2,AUC 96.9
本 BERT(预训练损失 2.05):准确率 90.1,AUC 96.3
对于 HierarchicalCopyAllReduce MirroredStrategy,global_step/sec 显示的是多个 GPU 步数的总和。
batch_size 是每个 GPU 的批次大小,而不是全局批次大小。


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