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谢谢，我尝试一下，这个模型摆弄好几天了没有什么进展，你的建议对我很有帮助！ ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Ken"; 发送时间: 2019年7月10日(星期三) 下午3:03 收件人: "yanwii/machine-translation"; 抄送: "忘尘居"; "Author"; 主题: Re: [yanwii/machine-translation] subword-nmt (#2) 建议英文分词参考一下subword-mnt, problem中也换成原生的SubwordEncoder, 这么弄下来中译英效果会好很多， — You are receiving this because you authored...

我做英译汉按照训练代码没有问题，但是在做汉译英的时候总是报下面的错，即使我把batch_size调为128也报错，这种情况应该怎么处理呢 (0) Resource exhausted: Ran out of GPU memory when allocating 688855104 bytes for [[{{node transformer/parallel_0_5/transformer/transformer/padded_cross_entropy/smoothing_cross_entropy/softmax_cross_entropy_with_logits}}]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens,...

大佬，我把--decode_hparams="batch_size=1024"改为--hparams="batch_size=1024"就可以正常运行了，这两个参数的区别是什么呢，对结果又有什么影响呢？现在每100step的运行时间是之前的一半了。

大佬我用你提供的方式做英译中可以达到很好的效果，为什么做中译英loss会卡在4.9左右不降呢，bleu也只有不到2，以下是我的参数 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 t2t-trainer --data_dir=data --output_dir=model_rev --problem=translate_enzh_sub50k_rev --model=transformer --hparams_set=transformer_big --train_steps=200000 --eval_steps=100 --t2t_usr_dir=user_dir --tmp_dir=tmp/ --hparams="batch_size=2048" --worker_gpu_memory_fraction=0.92 --decode_hparams="batch_size=1024" 当我调小学习率的时候，会OOM，即使batchsize调到512也还是OOM 是哪里出了问题吗?还望大佬指点迷津！