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Python常见问题
我正在实现一种迭代解码机制。我的型号是变压器。现在我有一个（大）问题，就是如何提高效率
具体来说，让我们假设我们正在构建一个文本生成器（类似于GPT-2）。让我们假设在开始时，输入序列是空的。我需要做的第一件事是将输入输入输入到我的神经网络中，即进行后期填充：所有元素的预定义长度数字K都是零，结果是： 输入=[0 0。。。。。0]
我用我的神经网络根据这个输入产生一个单词（word1说）。然后我在新文本上再次划水：
输入=[id\u of\u word1 0。。。。。0]
有了这个，我用我的神经网络来产生另一个单词
单词的划动和生成一直持续到我得到一个特殊的单词（序列的结尾），或者直到生成文本的某个长度。虽然这很容易，但我发现这是非常无效的，因为我必须一次又一次地解码
有没有办法使迭代更有效
Tags： of文本id元素序列数字神经网络解码
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