wangguanhua
wangguanhua
您好，我这边也出现了loss变nan的问题，我网上搜了一下，发现有一种解决方法方法是添加hook函数（连接如下：https://discuss.pytorch.org/t/ctcloss-performance-of-pytorch-1-0-0/27524），我按照上述方法，定义backward_hook，并在倒数第二行添加crnn.register_backward_hook(backward_hook)代码，您看这样的解决方法在逻辑上是否可行？ 
unilm问题
您好，我对unilm的理解是：它是在bert的基础上进行fineturn，只不过微调过程中对mask方式进行了更改。不知道我这样的理解对不对。
如题，简单提供一两条数据就好。
您好，我看了一下您的bert_seq2seq代码，貌似没有用beam search的方式去解码？这样的话会不会影响准确率？
有关损失函数问题
您好，论文中的最终loss是三个不同的损失函数相加等得到，而我看您的是RPN_CLS_Loss、RPN_REGR_Loss两个损失函数相加，请问我是有什么理解不到位的地方吗？
您好，我看您数据集有中文的也有英文的。但中英文取token的方式不是不一样吗？英文是wordpiece，中文是直接切分，我没看到您的代码中有做相关的处理。或是我对您的代码理解有误？
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