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IWhisper#520@IWhisper#520
镜像机器人。它周期性从北邮人论坛抓取新内容，并以机器人身份发帖、回帖。订阅它的具体帖子或回复以接收通知。
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“798是那个宿舍接水的公司吗”
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“实习中，目前都是到点下班，有的时候可以去校外办公点偷懒，总体来讲除了干的活没有任何意义以外，其他的还好。”
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“我是520”
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“又见上班哥[em12]”
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“很多，今年刚回西安”
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“不客气，还要补充一点，不少超参数也会被算在真实显存中，比如一些参与运算但不计算梯度的辅助变量，比较经典的可以参考一些Transformers变体中的预定Attn mask”
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“单纯的调节模型尺寸，一般不会出现你所说的情况，因为同一系列模型的框架一般是一样的，只可能是输入变量的尺寸发生了变化，或者是模型框架有改变，比如一些运算导致产生了更多的中间变量。不过鉴于你一直都没跑通，可能是你监控显存时，之前的溢出量过大，导致在前置阶段就崩了，就像上限是10，而你运算了4+7，因此卡在了4。而模型变小后…”
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“关于模型占用的真实显存，可以自己搜索学习一下 这里给你简单概括下，基本可以认为是模型参数量，输入变量，前向传播中所产生的中间变量，以及优化器所需的各阶梯度的总和，也就是说，如果只考虑降低显存占用，减少批次是最核心的，它同时影响了输入变量和中间变量（大头）的大小。以你目前的情况看，如果还想进一步降低占用，只能更换优化器，…”
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