2021SC@SDUSC

 

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先来分析base-trainer.py这个文件

 BaseTrainer 类  代码如图所示

 1.运行环境初始化

2.program初始化

3.计算图网络导入

4.模型参数导入

5.运行(reader)

6.模型导出 :param params: 运行的基本参数设置 :param data_set_reader: 运行的基本参数设置 :param model_class: 使用的是哪个model

 定义的 structure-fields-dict类 如图所示

 分析：静态图调用的方法，生成一个dict， dict有两个key:id , emb. id对应的是pyreader读出来的各个field产出的id，emb对应的是各个 field对应的embedding :param fields_id: pyreader输出的完整的id序列 :param start_index:当前需要处理的field在field_id_list中的起始位置 :param need_emb:是否需要embedding（预测过程中是不需要embedding的） :return:

TextFieldReader（BaseFieldReader）这个类的代码如图所示

分析： 最基本的文本(text)类型的field_reader 不需要embedding，不需要mask，只返回原始src_id(添加了padding)和length

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