BERT 多 GPU 单机预训练（无 Horovod，数据并行）
BERT：用于语言理解的深度双向 Transformer 预训练
原理解释
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。
新特性
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%。
要求
Python 3
TensorFlow 1.14 - 1.15
训练
- 在
create_pretraining_data.py和run_pretraining_gpu.py中编辑输入和输出文件名 - 运行
create_pretraining_data.py - 运行
run_pretraining_gpu_v2.py
参数
在 run_pretraining_gpu_v2.py 中编辑 n_gpus
数据
在 sample_text.txt 中，句子以 \n 结尾，段落之间用空行分隔。
下游任务实验结果
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
注意事项
1)
对于 HierarchicalCopyAllReduce MirroredStrategy，global_step/sec 显示的是多个 GPU 步数的总和。
2)
batch_size 是每个 GPU 的批次大小，而不是全局批次大小。
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