longlongman

我是基于BERT的，所以我用的是BERT的分词器

是的

I use the tokenizer provided by keras_bert.

因为你可以用多卡训练，多卡训练的情况下model是多卡，因为我不想保存多卡的模型，所以保存的是ori_model，两者在单卡训练时是一致的，多卡模型的保存与加载可以参考https://my.oschina.net/u/4279077/blog/3366893

是的

你可以尝试把这些##去掉，我当时是为了和原始代码结果保持一致所以保留了，不过我记得保留和去掉结果相差不大

CMED是个比赛，测试集没有标签很正常，我的结果是提交给官方他们算的。

不好意思已经忘记了

Sorry to hear about that, as you can see, I use the code on a Chinese Dataset(CMED) and achieve better results compared with the Keras version. I did not test...

确实不能用在实际场景，肯定是需要根据实际场景做调整的