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在机器学习和深度学习的项目中，通常需要通过命令行参数来配置训练、验证和测试的各种参数。我们将以一个文本分类任务为例，展示如何使用 argparse 模块定义和解析命令行参数，并在训练脚本中使用这些参数来配置模型的训练过程。• 调用 parser.parse_args() 解析命令行参数，返回一个包含所有参数的命名空间对象 config。parser.parse_args()：解析命令行参数，返回一个包含参数的命名空间对象。• 通过命令行参数，可以在不修改代码的情况下，调整模型的训练、验证和测试参数。

Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么 不使用一个头)Transformer为什么Q和K使用不同的权重矩阵生 成，为何不能使用同一个值进行自身的点乘？Transformer计算attention的时候为何选择点乘而 不是加法？两者计算复杂度和效果上有什么区 别？为什么在进行softmax之前需要对attention进行 scaled(为什么除以dk的平方根)，并使用公式 推导进行讲解在计算attention score的时候如何对padding做 mask操作？为什么在进行多头注意力的时候需

1分钟帮你弄清超参数和参数区别