lawson
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升级dgl库，然后改写对应代码，将模型放到GPU上就ok了
是个好的问题，不知道这个推理的阈值是怎么控制的？这帖子这么久了，作者也不回答哇？
I have solved this problem. The machine environment is configured as follows： dgl 0.7.2 (notice that you should install on GPU version.) CUDA 11.3 torch 1.10.0+cu113 at the same time,...
The runtime status is as follows： 
> maybe you could get answer from my repository https://github.com/LawsonAbs/GAIN, it can be executable in above-mentioned configuration.
> > > 想请教一下如何输入数据进行识别然后输出每个数据对应的类别 最近在忙着彻底弄懂它~ 后期我会写一个关于复现flat代码的博文，到时候可以关注哈~ 你要是着急现在弄懂它，可以看我对这个作者代码的注释版，地址在 https://github.com/LawsonAbs/Flat-ner 有什么问题可以咨询我哈~
readme中不是有明显的提示吗？ 需要你自己下载的。
什么是哪吒预训练模型？？
> > > 原始数据集是哪一个文件 原始数据集是叫 WeiboNER ，可以在链接https://github.com/hltcoe/golden-horse/tree/master/data 中下载（）
> > > 不好意思，我忘记这个细节了。原本的weibo数据集中是有个分词信息的，我为了使得它的格式就预处理了一份和conll格式一样的，没分词信息的文件（就是把分词标号那一列删掉），可以加我微信18158037912，我把那个预处理后的文件给你 可以告诉我们，做了哪些处理方法吗？现在我重新使用另外一个数据集，不知道该怎么处理原文本信息，还希望作者指教一下！