去掉注意力後，發現測試集準確率一直為0，這時要關注測試集上的損失函式是否下降，如果沒有下降，可能是學習率較大導致，需要調整模型學習率。
例子：(2,2,3),(2,2,4)拼接為(2,2,7)
embeds1維度為2*2
*3，embeds2維度為2*2
*7defembedding_stack
(self, embeds1, embeds2)
:# 儲存拼接後的tensor
embeds_list =
for i in
range
(len
(embeds1)):
# 在列維度進行tensor拼接
t = torch.cat(
(embeds1[i]
, embeds2[i]),
1)# 首先將cuda轉為cpu，然後去掉梯度，轉為numpy後可以轉為list
t = t.cpu(
).detach(
).numpy(
).tolist(
)# list轉numpy，預設資料格式為float64
embeds_np = np.array(embeds_list)
# 將numpy資料格式轉為指定格式float32，通過astype，不可直接用dtype=float32，會導致維度增加
result = torch.from_numpy(embeds_np.astype(
'float32'))
if settings.use_cuda:
result = result.cuda(
)return result
當拼接完資料後，資料型別為float64，導致lstm錯誤runtimeerror: cudnn error: cudnn_status_bad_param，可能的原因是精度太高導致lstm表示出錯。
一般不超過3層，當層數增加，測試集f1值為0時，可能輸入向量導致的問題（bert起止標誌表示錯誤，導致向量表示錯誤）
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