DeepRecommend.src.transformer.train中的load_data的到的decoder_targets是全零arrays

[suyujun91]

源码：

 decoder_targets = np.zeros((len(answers_seqs), max_len, vocab_size), dtype='float32')
    for i, seq in enumerate(answers_seqs):
        for j, index in enumerate(seq):
            if j > 0: decoder_targets[i, j-1, index-1] = 1
            if index == 0: break

似乎是出问题在break处，因为padding为0，pad_sequences默认是 pre pad，所以遇见0 就break，导致decoder_targets未能成功赋值

[aesdhj]

同问，是不是前面的pad_sequence参数padding,truncating的参数应该设置为post,然后if index == 0: break应该在if j > 0: decoder_targets[i, j-1, index-1] = 1前面，不知道我的理解对不对

[GrogusBall]

v0.1.0中实验有部分错误，多谢指出～ v0.1.0中的Demo实验脚本已经废弃，请关注v1.1.x版本～ nlp相关算法实现正在优化中，目前仍延续v0.1.0版本（执行效率，代码实现都有待优化） Demo实验可以参考： 1、MultiHeadAttention: https://github.com/LongmaoTeamTf/deep_recommenders/blob/master/experiments/multi_head_attention.ipynb 2、Transformer https://github.com/LongmaoTeamTf/deep_recommenders/blob/master/experiments/transformer.ipynb

[GrogusBall]

No activte