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PaddlePaddle
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64817d36
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9月 29, 2019
作者:
0
0YuanZhang0
提交者:
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9月 29, 2019
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fix_bug_server (#3445)
* fix_bug_server * fix_readme
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8bee6f61
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并排
Showing
3 changed file
with
5 addition
and
3 deletion
+5
-3
PaddleNLP/Research/MRQA2019-D-NET/knowledge_distillation/README.md
.../Research/MRQA2019-D-NET/knowledge_distillation/README.md
+1
-1
PaddleNLP/Research/MRQA2019-D-NET/multi_task_learning/README.md
...NLP/Research/MRQA2019-D-NET/multi_task_learning/README.md
+2
-0
PaddleNLP/Research/MRQA2019-D-NET/server/bert_server/pdnlp/nets/bert.py
...arch/MRQA2019-D-NET/server/bert_server/pdnlp/nets/bert.py
+2
-2
未找到文件。
PaddleNLP/Research/MRQA2019-D-NET/knowledge_distillation/README.md
浏览文件 @
64817d36
...
...
@@ -30,7 +30,7 @@ models:
./data/pretrain_model/squad2_model: pretrain model(google squad2.0 model as pretrain model
[
Model Link
](
https://worksheets.codalab.org/worksheets/0x3852e60a51d2444680606556d404c657
)
).
./saved_models/knowledge_distillation_model: baidu trained knowledge distillation model.
./
data/
saved_models/knowledge_distillation_model: baidu trained knowledge distillation model.
## 3、Train and Predict
Train and predict knowledge distillation model
...
...
PaddleNLP/Research/MRQA2019-D-NET/multi_task_learning/README.md
浏览文件 @
64817d36
...
...
@@ -9,6 +9,8 @@ We use PaddlePaddle PALM(multi-task Learning Library) to train MRQA2019 MRC mult
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PALM.git
```
PALM user guide:
[
README.md
](
https://github.com/PaddlePaddle/PALM/blob/master/README.md
)
### Environment
-
Python >= 2.7
-
cuda >= 9.0
...
...
PaddleNLP/Research/MRQA2019-D-NET/server/bert_server/pdnlp/nets/bert.py
浏览文件 @
64817d36
...
...
@@ -22,8 +22,8 @@ import json
import
numpy
as
np
import
paddle.fluid
as
fluid
from
p
alm
.nets.transformer_encoder
import
encoder
as
encoder
from
p
alm
.nets.transformer_encoder
import
pre_process_layer
as
pre_process_layer
from
p
dnlp
.nets.transformer_encoder
import
encoder
as
encoder
from
p
dnlp
.nets.transformer_encoder
import
pre_process_layer
as
pre_process_layer
class
BertModel
(
object
):
...
...
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