把transformers版本改一下。（报错时我使用的是transformers== 4.57.2）改成transformers==4.57.1即可。

这里有一些细节需要注意，第一个参数与第二个参数都要进行softmax(dim=-1)，目的是使两个概率分布的所有值之和都为1，若不进行此操作，如果x或y概率分布所有值的和大于1，则可能会使计算的KL为负数。（至于为什么，大概是为了方便pytorch的代码组织，pytorch定义的损失函数都调用handle_torch_function函数，方便权重控制等），才能得到正确结果。其中kl_div接收三

synchronized和lock的区别。springboot和spring的区别。tcp/udp区别，为什么udp不可靠。为什么springboot开箱即用。springboot如何简化开发的。主从数据库如果数据不一致怎么办。平衡树和哈希表的查找速度O。http和HTTPS的区别。操作系统socket是啥。用户下单如何避免重复下单。数据库索引是怎么实现的。什么时候会出现索引失效。https的s代

无论是我们的语言处理、还是图像处理等，我们的输入都可以看作是一个向量。通过Model最终输出结果。这里，我们的vector大小是不会改变的。然而，我们有可能会遇到这样的情况：输入的sequence的长度是不定的怎么处理？声音信号：经过处理，把一段声音变成向量。图：每个节点转化为向量图：分子结构中的每个原子转化为one-hot。

这里有一些细节需要注意，第一个参数与第二个参数都要进行softmax(dim=-1)，目的是使两个概率分布的所有值之和都为1，若不进行此操作，如果x或y概率分布所有值的和大于1，则可能会使计算的KL为负数。（至于为什么，大概是为了方便pytorch的代码组织，pytorch定义的损失函数都调用handle_torch_function函数，方便权重控制等），才能得到正确结果。其中kl_div接收三

批量归一化固定小批量中的均值和方差，后学习出适合的偏移和缩放可以加速收敛速度，但一般不改变模型精度。所以，你可以通过加入BN来调高你的学习率。也许你之前的学习率是0.01，加入BN后你可以调整到0.1。原因：之前梯度太大，上层梯度爆炸；梯度太小，下层更新慢。加入之后，每层放在相似的分布，可以用一个较大的学习率。

因为文本不能够直接被模型计算，所以需要将其转化为向量。

对于一个事件：小概率 --> 大信息量大概率 --> 小信息量独立事件的信息量可以相加Ixlog2​px1​−log2​px))E.g.:ph0.5Ip​hlog2​0.51​1pt0.5Ip​tlog2​0.51​1qh0.2Iq​hlog2​0.21​2.32qt0.8Iq​tlog2​0.81​0.32。

其实思路就是利用argparse模块，给parse增加一个dir参数，这个参数用来存放超参数json文件夹所在路径。这样，我们训练模型时，只需要给好超参数文件所在位置即可，而具体的超参数可以直接在json文件中修改即可。

这里有一些细节需要注意，第一个参数与第二个参数都要进行softmax(dim=-1)，目的是使两个概率分布的所有值之和都为1，若不进行此操作，如果x或y概率分布所有值的和大于1，则可能会使计算的KL为负数。（至于为什么，大概是为了方便pytorch的代码组织，pytorch定义的损失函数都调用handle_torch_function函数，方便权重控制等），才能得到正确结果。其中kl_div接收三