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LeeSureman / Flat-Lattice-Transformer

code for ACL 2020 paper: FLAT: Chinese NER Using Flat-Lattice Transformer
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论文复现的硬件需求（显存需求） #96

Open lankunyao opened 3 years ago

lankunyao commented 3 years ago

大家好，我在尝试复现代码的时候使用的是RTX 2080Ti的显卡，10G左右的显存，但是模型在训练的过程中对于显存的需求不断提高，最终超过了显卡的显存。请问针对这一问题，有过复现经历的大家有什么经验吗？

报错信息如下： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 740.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 8.53 GiB already allocated; 236.62 MiB free; 1.19 GiB cached)

再次感谢大家！

lankunyao commented 3 years ago

补充一下，我这边利用V0版本的FLAT，即不用BERT的版本是可以正常训练的，但是利用V1版本的FLAT，即使用BERT后，显存会爆

xuli19 commented 3 years ago

我在v1上进行训练，也提示相同错误。目前没有找到解决办法。

LeeSureman commented 3 years ago

可以试试梯度累计

hasakikiki commented 3 years ago

补充一下，我这边利用V0版本的FLAT，即不用BERT的版本是可以正常训练的，但是利用V1版本的FLAT，即使用BERT后，显存会爆

遇到了一样的问题，不过我用的是自己的数据集，有解决方法了吗？

LeeSureman commented 3 years ago

补充一下，我这边利用V0版本的FLAT，即不用BERT的版本是可以正常训练的，但是利用V1版本的FLAT，即使用BERT后，显存会爆

遇到了一样的问题，不过我用的是自己的数据集，有解决方法了吗？

可以试试把训练集的长句分为多个短句

hasakikiki commented 3 years ago

补充一下，我这边利用V0版本的FLAT，即不用BERT的版本是可以正常训练的，但是利用V1版本的FLAT，即使用BERT后，显存会爆

遇到了一样的问题，不过我用的是自己的数据集，有解决方法了吗？

可以试试把训练集的长句分为多个短句

已经解决了，谢谢！