sys1874
sys1874
@czs0x55aa Thanks a lot,i am trainning a textsum model with input in 32X120. and your code help me get out of this problem.
Hi, we also have this planning and release a multi-gpu version for ogbn-proteins soon.
因为双线性(nn.BiLinear) 会产生一个 in_feat1 * in_feat2 * out_feat 的参数， 大概是原本线性（nn.Linear）的 in_feat2 倍。所以又大又慢。 ref: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/nn/Bilinear_cn.html#bilinear
Since our unimp code was implemented by paddle1.8, please use the following command to install the appropriate environment: ``` pip install pgl==1.2.1 pip install paddlepaddle-gpu==1.8.5.post107 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html ```
要是没调用，去掉就行。可能当时想写其他东西进去吧。。
使用 def train_ver2() 就行 ，把 masked_cross_entropy 相关的注释掉
抱歉，这个还真没有。我就学习学习别人代码，拿100条样本跑跑而已。
《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》，抱歉没日常看回复
seq2seq model 一开始是为 机器翻译提出的，这个项目的模型是上述文章的实现，只是把输入数据和输出数据更换成摘要数据而已。 这两个任务都是 序列映射任务，所以基本框架一样。
不好意思哈，没想过别人会查看我的项目。。。。。 我这个是非常新手的项目，纯属简单实现，方便新手学习代码实现的。 大家要有GPU 可以去 了解一下 open-nmt，里面实现了非常多textsummary 相关的算法。大家可以使用这个框架训练自己想要的模型。 中文数据集有两个： NLPCC_shark_task3 LCSTS