competition_predict 问题

[ume-technology]

里面的那个 RAW_DATA_DIR = raw_data_random 。这个 raw_data_random 是什么文件，看代码是 Test 和 Stack 存放的文件夹？ 但是这些文件在训练的时候放在 raw_data 里。 这里变成 raw_data_random 是有其他数据？

[z814081807]

里面的那个 RAW_DATA_DIR = raw_data_random 。这个 raw_data_random 是什么文件，看代码是 Test 和 Stack 存放的文件夹？ 但是这些文件在训练的时候放在 raw_data 里。 这里变成 raw_data_random 是有其他数据？

没有其他数据，之前数据做了点小改动，没什么提升就放弃了，把raw_data_random改成raw_data就可以了

[ume-technology]

另外，competition predict 实现过程中，我不清楚那些预训练模型的关系。我用的 roberta-wwm 做的 stacking 训练。训练完以后在这里我用 roberta-wwm 走代码会报错，用 uer_large 还会报错（这个报错是维度不对我能理解），因为检查点的模型参数是 roberta-wwm，但是为什么用 roberta-wwm 走还会报错。

另外，competition_predict 模块里这个真心看不明白什么意思，源码用的 VERSION = mixes 所以进入这个方法，但是这个方法调用了 mixed_prepare_info（mixed = ‘span’），这个方法究竟是什么意思呢？ def mixed_predict(): save_dir = os.path.join(SUBMIT_DIR, VERSION) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) model_path_list = [x.strip() for x in MIX_DIR_LIST] print('model_path_list:{}'.format(model_path_list)) all_labels = [] for i, model_path in enumerate(model_path_list): if i <= 4: info_dict = mixed_prepare_info(mixed='span') model = SpanModel(bert_dir=MIX_BERT_DIR, num_tags=len(info_dict['id2ent']) + 1) print(f'Load model from {model_path}') model, device = load_model_and_parallel(model, GPU_IDS, model_path) model.eval() labels = base_predict(model, device, info_dict, ensemble=False, mixed='span') else: info_dict = mixed_prepare_info(mixed='crf') model = CRFModel(bert_dir=MIX_BERT_DIR, num_tags=len(info_dict['id2ent'])) print(f'Load model from {model_path}') model, device = load_model_and_parallel(model, GPU_IDS, model_path) model.eval() labels = base_predict(model, device, info_dict, ensemble=False, mixed='crf') all_labels.append(labels)

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里面的那个 RAW_DATA_DIR = raw_data_random 。这个 raw_data_random 是什么文件，看代码是 Test 和 Stack 存放的文件夹？ 但是这些文件在训练的时候放在 raw_data 里。 这里变成 raw_data_random 是有其他数据？

没有其他数据，之前数据做了点小改动，没什么提升就放弃了，把raw_data_random改成raw_data就可以了

嗯，这个好理解，我看着代码也像是在读取 Test，我能理解~ 但是我实在是看不懂后面的方法，因为我的代码怎么走都会报错。

[ume-technology]

大佬帮帮我，真心看不懂这里的代码是啥意思

[z814081807]

另外，competition predict 实现过程中，我不清楚那些预训练模型的关系。我用的 roberta-wwm 做的 stacking 训练。训练完以后在这里我用 roberta-wwm 走代码会报错，用 uer_large 还会报错（这个报错是维度不对我能理解），因为检查点的模型参数是 roberta-wwm，但是为什么用 roberta-wwm 走还会报错。

另外，competition_predict 模块里这个真心看不明白什么意思，源码用的 VERSION = mixes 所以进入这个方法，但是这个方法调用了 mixed_prepare_info（mixed = ‘span’），这个方法究竟是什么意思呢？ def mixed_predict(): save_dir = os.path.join(SUBMIT_DIR, VERSION) if not os.path.exists(save_dir): os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) model_path_list = [x.strip() for x in MIX_DIR_LIST] print('model_path_list:{}'.format(model_path_list)) all_labels = [] for i, model_path in enumerate(model_path_list): if i <= 4: info_dict = mixed_prepare_info(mixed='span') model = SpanModel(bert_dir=MIX_BERT_DIR, num_tags=len(info_dict['id2ent']) + 1) print(f'Load model from {model_path}') model, device = load_model_and_parallel(model, GPU_IDS, model_path) model.eval() labels = base_predict(model, device, info_dict, ensemble=False, mixed='span') else: info_dict = mixed_prepare_info(mixed='crf') model = CRFModel(bert_dir=MIX_BERT_DIR, num_tags=len(info_dict['id2ent'])) print(f'Load model from {model_path}') model, device = load_model_and_parallel(model, GPU_IDS, model_path) model.eval() labels = base_predict(model, device, info_dict, ensemble=False, mixed='crf') all_labels.append(labels)

这一块有点乱，最后融合策略的问题， 有很多种融合方法，建议你先用 single or ensemble 试试 然后debug后自己重写， 这一块后面我会重写 或者删掉 ， 最近有点忙 没时间改。

[ume-technology]

嗯。理解的。我还有个问题想问一下，就是因为 competition predict 走不通，我回头去看文章介绍是通过投票机制选出来选择正确的结果，那么对于 stacking 的实现过程中，二级模型是在哪里呢？ 就是我看代码反而把我对 stacking 过程的理解给搞模糊了。您这套代码的二级模型是什么呢？ 您能不能再把这个过程稍微再解释一下，我很难过现在。

[ume-technology]

大哥您方便加个微信可以不，微信不行 QQ 也可以。这套代码我中间因为其他事情耽误了一段时间，现在又回来读代码，真心想给搞清楚，但是理解起来很难过。18336304089 494725864 您可以加的话，微信 QQ 哪个都行。

[z814081807]

大哥您方便加个微信可以不，微信不行 QQ 也可以。这套代码我中间因为其他事情耽误了一段时间，现在又回来读代码，真心想给搞清楚，但是理解起来很难过。18336304089 494725864 您可以加的话，微信 QQ 哪个都行。

这块其实不重要， 你先理解投票融合（多个预测实体结果的融合）的代码 和 概率融合（5折的logits进行融合）的代码 ， 二级很容易理解。