大家运行时间是多久呢？

[muzimua]

用的下载文件里原有的数据集，跑python run.py --model bert 模型，你们都跑了多久呢？怎么才能加快速度呢？求指教

[chenglong19920630]

用gpu挺快的

[muzimua]

用gpu挺快的

感谢回复，薅了谷歌colab的免费GPU，运行快了很多

[xiaohangguo]

做一个Epoch出来花了三个多小时 Epoch [1/3] /media/hang/1ba83754-8a9c-4989-9cf0-48bf763358da/hang/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch/pytorch_pretrained/optimization.py:275: UserWarning: This overload of add_ is deprecated: add_(Number alpha, Tensor other) Consider using one of the following signatures instead: add_(Tensor other, *, Number alpha) (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1648016052946/work/torch/csrc/utils/python_arg_parser.cpp:1050.) next_m.mul_(beta1).add_(1 - beta1, grad) Iter: 0, Train Loss: 2.4, Train Acc: 10.16%, Val Loss: 2.4, Val Acc: 9.08%, Time: 0:03:05 *

Iter: 100, Train Loss: 0.4, Train Acc: 87.50%, Val Loss: 0.4, Val Acc: 88.36%, Time: 0:18:45 * Iter: 200, Train Loss: 0.32, Train Acc: 89.84%, Val Loss: 0.34, Val Acc: 89.80%, Time: 0:34:26 *

Iter: 300, Train Loss: 0.3, Train Acc: 92.19%, Val Loss: 0.29, Val Acc: 91.25%, Time: 0:50:07 * Iter: 400, Train Loss: 0.34, Train Acc: 89.06%, Val Loss: 0.26, Val Acc: 91.70%, Time: 1:05:53 * Iter: 500, Train Loss: 0.25, Train Acc: 92.97%, Val Loss: 0.26, Val Acc: 91.77%, Time: 1:21:34 * Iter: 600, Train Loss: 0.27, Train Acc: 92.19%, Val Loss: 0.24, Val Acc: 92.20%, Time: 1:37:20 * Iter: 700, Train Loss: 0.23, Train Acc: 93.75%, Val Loss: 0.23, Val Acc: 92.80%, Time: 1:53:52 * Iter: 800, Train Loss: 0.16, Train Acc: 95.31%, Val Loss: 0.22, Val Acc: 93.07%, Time: 2:10:02 * Iter: 900, Train Loss: 0.21, Train Acc: 92.19%, Val Loss: 0.21, Val Acc: 93.34%, Time: 2:26:27 * Iter: 1000, Train Loss: 0.19, Train Acc: 89.84%, Val Loss: 0.21, Val Acc: 93.13%, Time: 2:42:22 Iter: 1100, Train Loss: 0.25, Train Acc: 93.75%, Val Loss: 0.21, Val Acc: 93.38%, Time: 2:58:23 * Iter: 1200, Train Loss: 0.21, Train Acc: 90.62%, Val Loss: 0.2, Val Acc: 93.26%, Time: 3:14:19 * Iter: 1300, Train Loss: 0.22, Train Acc: 90.62%, Val Loss: 0.2, Val Acc: 93.15%, Time: 3:30:13 * Iter: 1400, Train Loss: 0.31, Train Acc: 92.19%, Val Loss: 0.19, Val Acc: 93.56%, Time: 3:46:07 * Epoch [2/3]

[Frederick666666]

我用的gpu 一个epoch只需要不到二十分钟

[xiaohangguo]

你gpu是什么型号啊，我的是RTX2070，但是我不知道怎么配置然后加速，用gpu是不是快一点呀，我就直接运行了，没改配置文件，你怎么配的配置文件可以给我看看吗

[Frederick666666]

你gpu是什么型号啊，我的是RTX2070，但是我不知道怎么配置然后加速，用gpu是不是快一点呀，我就直接运行了，没改配置文件，你怎么配的配置文件可以给我看看吗

我没有改配置文件 是在kaggle上面运行的 上面有个accelerator按钮 选gpu就可以了

[xiaohangguo]

我试一下吧，还没用过kaggle运行，有什么要注意的吗（坑），我是在ubuntu上自己配的环境跑的

[Frederick666666]

我之前也是 但是那样太慢了 就是注意下kaggle的数据集的组织形式，把输出结果路径改成它给定的输出路径就好了

[xiaohangguo]

好的，感谢，我试一下，有问题的话我再回复你，非常感谢

[xiaohangguo]

请问你是怎么上传项目的啊，我只能一个个py文件上传，然后东西就乱了，数据集我到是上传了，而且预处理的那些文件我压根穿不过去

[xiaohangguo]

我上传到dataset了，但是我相关配置我也调整了，但现在不知道怎么使用命令python run.py --model bert 来运行我的文件

[Frederick666666]

在命令面前加!就可以了

[Josoope]

用gpu挺快的

请问怎么配置使用gpu呢

[Josoope]

我上传到dataset了，但是我相关配置我也调整了，但现在不知道怎么使用命令python run.py --model bert 来运行我的文件

请问你运行成功了吗？

[UJNer]

请问一下，我跑bert-cnn代码用了一天多，跑bert-lstm只用了一个多小时，你们也是这样吗？

[zhangwenjie4426260]

用的下载文件里原有的数据集，跑python run.py --model bert 模型，你们都跑了多久呢？怎么才能加快速度呢？求指教

这个python run.py --model bert 是在哪里输入这个指令呀

[UJNer]

terminal终端窗口输入

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2023年11月28日(周二) 中午11:08 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch] 大家运行时间是多久呢？ (Issue #128)

用的下载文件里原有的数据集，跑python run.py --model bert 模型，你们都跑了多久呢？怎么才能加快速度呢？求指教

这个python run.py --model bert 是在哪里输入这个指令呀

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[zhangwenjie4426260]

terminal终端窗口输入 … ---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2023年11月28日(周二) 中午11:08 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [649453932/Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch] 大家运行时间是多久呢？ (Issue #128) 用的下载文件里原有的数据集，跑python run.py --model bert 模型，你们都跑了多久呢？怎么才能加快速度呢？求指教 这个python run.py --model bert 是在哪里输入这个指令呀 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>

多谢多谢 XD