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对于每个位置的embedding进行T转化生成起始位置的概率分布，同理可生成终止位置的概率分布，在起始的概率分布中找到概率最大对应的位置，作为起始位置，在终止的概率分布中找到概率最大对应的位置，作为终止位置，根据起始位置和终止位置对应的embedding，拼接后进行二分类判断是否为span，整体的loss包含了位置的loss是否是起点和终点以及span的loss是否是对应的起点和终点。将目标词（实

初始化：在创建一个MonitoredSession时，会按顺序执行以下操作：调用[Hooks]列表中每一个Hook的begin()函数通过scaffold.finalize()完成图graph的定义创建会话用Scaffold提供的初始化操作(op)来初始化模型如果给定checkpoint_dir中存在checkpoint文件，则用checkpoint恢复变量启动队列线程调用hook.after_c

1、执行原理：首先：对于sess.sun(fetch), 只有fetch里的图元素, 才会被执行, 不在fetch中的图节点是不会执行的；其次：sess.run()里面的执行顺序是按fetch列表中的元素，在计算图中的出现的先后顺序执行一次完后，最后统一输出，不会重复执行即：fetch列表中的节点打乱时， 取出来的值依然是一次流程图计算出来的结果，不是按照fetch列表中出现的先后顺序执行。2、常

背景：现在有一个main模块，main模块引用了不同文件夹下的其他模块，如何在jupyter下快速调试。解决办法：1、将main，引用的其他模块，可以作为单独的cell，复制进去，然后从main入口，run all。2、将main模块在jupyter中重新生成对应的.ipynb文件，可以在jupyter里直接运行，将其他模块可以upload进jupyter里，...

对一个句子的表征可以用CLS的embedding，bert的NSP任务，NSP 是一个预测两段文本是否在原文本中连续出现的二元分类损失。NSP 是一种二进制分类损失，用于预测原始文本中是否有两个片段连续出现，如下所示：通过从训练语料库中。正样本和负样本均以相同的概率 (概率各自为 0.5)采样。NSP任务在单个任务中融合了主题预测和连贯性预测，同一篇文档里的句子，更侧重是一个主题，前后两个句子的连

首先要找跟python版本对应的tensoflow版本，在网上找了很久，没有找到跟2.7相关的aarch64的tf版本whl文件，可以通过编译源码，也可以通过whl进行安装。本篇介绍在python3.7下选用whl文件安装方法。OS为Linux version 4.19.71-arm64-desktop,安装tensorflow，安装通过编译好的whl二进制包进行安装。有些说后面配置环境变量，结果

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