train.py 文件源码

def train():
    model.train()
    total_loss = 0
    for word, char, label in tqdm(training_data, mininterval=1,
                desc='Train Processing', leave=False):

        optimizer.zero_grad()
        loss, _ = model(word, char, label)
        loss.backward()

        optimizer.step()
        optimizer.update_learning_rate()
        total_loss += loss.data
    return total_loss[0]/training_data.sents_size/args.word_max_len

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# Save Model
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