标签：代码 SENTA param ---- field 软件工程 dict embedding id

2021SC@SDUSC

这篇代码接着继续分析

先来分析base-trainer.py这个文件

 BaseTrainer 类  代码如图所示

 1.运行环境初始化

2.program初始化

3.计算图网络导入

4.模型参数导入

5.运行(reader)

6.模型导出 :param params: 运行的基本参数设置 :param data_set_reader: 运行的基本参数设置 :param model_class: 使用的是哪个model

 定义的 structure-fields-dict类 如图所示

 分析：静态图调用的方法，生成一个dict， dict有两个key:id , emb. id对应的是pyreader读出来的各个field产出的id，emb对应的是各个 field对应的embedding :param fields_id: pyreader输出的完整的id序列 :param start_index:当前需要处理的field在field_id_list中的起始位置 :param need_emb:是否需要embedding（预测过程中是不需要embedding的） :return:

TextFieldReader（BaseFieldReader）这个类的代码如图所示

分析： 最基本的文本(text)类型的field_reader 不需要embedding，不需要mask，只返回原始src_id(添加了padding)和length

这篇博客到此结束 下篇代码继续接着分析

标签：代码,SENTA,param,----,field,软件工程,dict,embedding,id
来源： https://blog.csdn.net/qq_46189653/article/details/121914521

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