Hikari

Results 6 comments of Hikari

> Sorry,i didn't speak clearly. I evaluated the data/test_dials, the ground truth using the script evaluate.py and get Matches(inform): 90.40, Success 82.3, i want to know are these the upper...

> > We use the generated BS to query DB results and here are the results in end-to-end setting on WM 2.0 > > inform 91.5 success 77.4 bleu 17.0...

> Is this part used multiwoz 2.2 or multiwoz 2.0 as a benchmark dataset. I'm so confused, in RewardNet, Mars, KRLS original paper, all results are the same as your...

> 为什么我每次跑完都要一两天的时间呢?求大佬们帮忙 因为evaluation是在cpu上做的,试一下把evaluation放在gpu上以tensor的形式来做

> > > 为什么我每次跑完都要一两天的时间呢?求大佬们帮忙 > > > 因为evaluation是在cpu上做的,试一下把evaluation放在gpu上以tensor的形式来做 > > 谢谢大佬的回答。具体改法是不是把train_eval.py中.cpu()的地方改为.gpu()就可以了(gpu环境以及有了)?原文件里只说了训练时间:30分钟,也不知道怎么训练这么快的,哼(吐槽一下嘻嘻) 实际上这时候这个张量本身就是在GPU里面了,只要把cpu()去掉即可,并且要把原本允许ndarry作为参数的sklearn.metrics换为能够张量计算的方式。其他的都不用改。 true = (labels).data predic = torch.max(outputs.data, 1)[1] total = true.size(0) correct = (predic == true).sum().item() train_acc = correct...

> > > > > 为什么我每次跑完都要一两天的时间呢?求大佬们帮忙 > > > > > 因为evaluation是在cpu上做的,试一下把evaluation放在gpu上以tensor的形式来做 > > > > > > > > > 谢谢大佬的回答。具体改法是不是把train_eval.py中.cpu()的地方改为.gpu()就可以了(gpu环境以及有了)?原文件里只说了训练时间:30分钟,也不知道怎么训练这么快的,哼(吐槽一下嘻嘻) > > > > > > 实际上这时候这个张量本身就是在GPU里面了,只要把cpu()去掉即可,并且要把原本允许ndarry作为参数的sklearn.metrics换为能够张量计算的方式。其他的都不用改。 >...