GlobalPointer_pytorch

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大哥，你本人测试的结果也是这样吗

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训练了33个epoch得到下面的结果： avg_precision: 0.7733637138826565, avg_recall: 0.7902737446924301, avg_f1: 0.7806660288039 Best F1: 0.7875311899437892 这个结果是不是跟bert+crf比还差一点点呢？ https://github.com/lonePatient/BERT-NER-Pytorch 这个里面的BERT+CRF Accuracy (entity) | Recall (entity) | F1 score (entity) 0.7977 | 0.8177 | 0.8076

1a2cjitenfei

你好，苏神新发布了一个应用与 GP 的loss，请问能实现吗

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fuxuelinwudi

关于内存方面

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你在generate_inputs时一次性加入所有的labels会不会导致内存爆啊，就如CMeEE数据集而言，13000 9 256 256 8=66GB

Power886

作者你好，请问你在cluener数据集上的实验结果是多少？谢谢！

hlee-top

去除padding部分，以及最后计算acc

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我看苏神的代码里面有去除padding部分，还有就是最后计算acc，我看是除以y_pred.sum()，其实你计算的就是precision吧，感觉都是实体维度的，acc没必要了吧

Tongjilibo

当调大batch_size时，比如512，第一个epoch为的验证指标都是0

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当调大batch_size时，比如512，第一个epoch为的验证指标都是0，请问是什么原因呢 valid: f1: 0.00000, precision: 1.00000, recall: 0.00000, best f1: 0.00000

JeremySun1224

batch内序列肯定有padding的，这部分好像在loss func里没有看到有处理的。

tianylin98

您好？换了其他数据集，好像会有文本长度过长的问题，报错如下。望回答

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RuntimeError: The size of tensor a (1087) must match the size of tensor b (512) at non-singleton dimension 1

Jia1201

guanxichouqu

每个batch计算P/R/F求平均，其实不等于整体的P/R/F

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这么算不太对吧

wushihu