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Doc/Tutorial_Cpp.md

@@ -46,7 +46,7 @@ ErrorCode GPT2::Preprocessing(cuBERT::FullTokenizer tokenizer,
                              std::vector<long unsigned int> &input_id)
 {
     // 对问题进行分词操作
-    int max_seq_length =1024;
+    int max_seq_length =1000;
     std::vector<std::string> tokens_question;
     tokens_question.reserve(max_seq_length);
     tokenizer.tokenize(question, &tokens_question, max_seq_length);

README.md

@@ -8,21 +8,23 @@ GPT2主要使用Transformer的Decoder模块为特征提取器，并对Transforme
 
 ## Python版本推理
 
-本次采用GPT-2模型进行诗词生成任务，模型文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1KWeoUuakCZ5dualK69qCcw , 提取码：4pmh ，并将GPT2_shici.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，具体推理代码解析，在Doc/Tutorial_Python.md目录中有详细说明。
+本次采用GPT-2模型进行诗词生成任务，模型文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1KWeoUuakCZ5dualK69qCcw , 提取码：4pmh ，并将GPT2_shici.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
 
-### 安装镜像
+### 下载镜像
 
-在光源可拉取推理的docker镜像，GPT2模型推理的镜像如下： 
+在光源中下载MIGraphX镜像： 
 
 ```python
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
 ```
 
-### 执行推理
+### 设置Python环境变量
 
-1.参考《MIGraphX教程》设置好PYTHONPATH
+```
+export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH
+```
 
-2.安装依赖：
+### 安装依赖
 
 ```python
 # 进入gpt2 migraphx工程根目录
@@ -35,14 +37,15 @@ cd ./Python/
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-3.设置环境变量：
+### 设置动态shape模式
 
 ```python
-# 设置动态shape模式
 export MIGRAPHX_DYNAMIC_SHAPE=1
 ```
 
-4.在Python目录下执行如下命令运行该示例程序：
+### 运行示例
+
+在Python目录下执行如下命令运行该示例程序：
 
 ```python
 python gpt2.py
@@ -54,16 +57,18 @@ python gpt2.py
 
 ## C++版本推理
 
-下面介绍如何运行python代码示例，具体推理代码解析，在Doc/Tutorial_Cpp目录中有详细说明。
+本次采用GPT-2模型进行诗词生成任务，模型文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1KWeoUuakCZ5dualK69qCcw , 提取码：4pmh ，并将GPT2_shici.onnx模型文件保存在Resource/文件夹下。下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
 
-参考Python版本推理中的构建安装，在光源中拉取推理的docker镜像。
+### 下载镜像
 
-### 修改CMakeLists.txt
+```
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
+```
 
-- 如果使用ubuntu系统，需要修改CMakeLists.txt中依赖库路径：
-  将"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/depend/lib64/"修改为"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/depend/lib/"
+### 修改CMakeLists.txt
 
-- **MIGraphX2.3.0及以上版本需要c++17**
+如果使用ubuntu系统，需要修改CMakeLists.txt中依赖库路径：
+将"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/depend/lib64/"修改为"${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/depend/lib/"
 
 
 ### 构建工程
@@ -94,9 +99,13 @@ export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_gpt2_migraphx>/depend/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
 source ~/.bashrc
 ```
 
-### 执行推理
+### 设置动态shape模式
 
-运行GPT2示例程序，具体执行如下命令：
+```
+export MIGRAPHX_DYNAMIC_SHAPE=1
+```
+
+### 运行示例
 
 ```python
 # 进入gpt2 migraphx工程根目录
@@ -105,9 +114,6 @@ cd <path_to_gpt2_migraphx>
 # 进入build目录
 cd ./build/
 
-# 设置动态shape模式
-export MIGRAPHX_DYNAMIC_SHAPE=1
-
 # 执行示例程序
 ./GPT2
 ```
@@ -122,6 +128,4 @@ https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/gpt2_migraphx
 
 ## 参考资料
 
-https://github.com/yangjianxin1/GPT2-chitchat
-
 https://github.com/Morizeyao/GPT2-Chinese
\ No newline at end of file

Src/GPT2.cpp

@@ -113,7 +113,7 @@ ErrorCode GPT2::Preprocessing(cuBERT::FullTokenizer tokenizer,
                              std::vector<long unsigned int> &input_id)
 {
     // 分词操作
-    int max_seq_length =1024;
+    int max_seq_length =1000;
     std::vector<std::string> tokens_question;
     tokens_question.reserve(max_seq_length);
     tokenizer.tokenize(question, &tokens_question, max_seq_length);