为何不能调batch_size呢，另求训练模型原始参数

[jxx4gthb]

作者你好，现在我按照readme里面操作之后，只要调整batch_size就会出现报错，应该是这段代码的问题：

def main_mask()：
    multi_target_dis = np.full((1, voc_size[0]), -1)
    multi_target_pro = np.full((1, voc_size[1]), -1)
    for i in range(batch_size):
        multi_target_dis[i, 0:len(batch[i][0])] = batch[i][0]
        multi_target_pro[i, 0:len(batch[i][1])] = batch[i][1]

修改为

actual_batch_size = len(batch)  # 获取当前批次的实际大小
multi_target_dis = np.full((actual_batch_size, voc_size[0]), -1)
multi_target_pro = np.full((actual_batch_size, voc_size[1]), -1)
for i in range(actual_batch_size):  # 使用实际批次大小循环
    seq_length_dis = len(batch[i][0])
    seq_length_pro = len(batch[i][1])
    multi_target_dis[i, 0:seq_length_dis] = batch[i][0]
    multi_target_pro[i, 0:seq_length_pro] = batch[i][1]

后预训练没问题，但是在后续的finetune出现了问题，求作者解答

另外所有都用默认参数就可以实现论文里的0.54左右的jaccard了吗，谢谢作者