深度学习与NLP实践-优快云博客

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本文探讨了token_type_ids在深度学习模型中的作用，相当于论文中的segment_id概念；gelu激活函数的优势及其在模型中的应用；one_hot编码在深度学习任务中的效果；以及通过实例解析了如何构建句子对用于NLP任务，还深入讨论了深度学习模型训练过程中的关键步骤和技术细节。

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token_type_ids什么意义？就是论文中的segment_id, 代码写的让人费解。
gelu激活函数的优点？
用不用one_hot结果看起来是一样的？
if use_one_hot_embeddings:
one_hot_input_ids = tf.one_hot(flat_input_ids, depth=vocab_size) output = tf.matmul(one_hot_input_ids, embedding_table) else: output = tf.gather(embedding_table, flat_input_ids)
矩阵不同纬度和维度1的加法？
执行过程是通过estimator.train()和estimator.evaluate()完成的，不是通过sess.run()
这句反了吧？
next_sentence_label = 1 if instance.is_random_next else 0
句子AB如何构建的？不是将文档中的每一句作为A或B，而是累积多句，直到长度达到上限，然后将这多句拆分为AB两句。
input_ids = features[“input_ids”]得到的是一个样本的特征？还是batch个样本的特征？输入数据中使用了dataset=dataset.batch(batch)，因此获取的是batch个样本的特征。
run_classifier.py中tf.train.init_from_checkpoint()是如何载入已有模型的？用checkpoint文件中的变量值，初始化模型中的参数。
train_op = optimization.create_optimizer()用法？自定了如何利用loss值进行参数的更新。
使用dataset从tfRecord读入数据，是如何使用多线程的？