Skip to content

jason102811/task111

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

2 Commits
 
 

Repository files navigation

选择模型

ERNIE tiny, Chinese hub.Module(name='ernie_tiny')

import paddle
import paddlehub as hub
print("paddle版本号为:",paddle.__version__)
print("paddlehub版本号为:",hub.__version__)
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/__init__.py:107: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working
  from collections import MutableMapping
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/rcsetup.py:20: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working
  from collections import Iterable, Mapping
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/colors.py:53: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working
  from collections import Sized


paddle版本号为: 2.2.0
paddlehub版本号为: 2.0.4

加载数据集

# 进入到这个文件夹下
%cd /home/aistudio/data/data16287/
# 解压数据集
!tar -zxvf thu_news.tar.gz
# 查看当前文件夹下的内容
!ls -hl thu_news
/home/aistudio/data/data16287
thu_news/
thu_news/test.txt
thu_news/valid.txt
thu_news/train.txt
总用量 30M
-rw-r--r-- 1 aistudio aistudio 3.7M 11月 19  2019 test.txt
-rw-r--r-- 1 aistudio aistudio  23M 11月 19  2019 train.txt
-rw-r--r-- 1 aistudio aistudio 3.6M 11月 19  2019 valid.txt

!head -n 3 thu_news/valid.txt

print("前三条:\n")
!head -n 3 thu_news/valid.txt
print("后三条:\n")
!tail -n 3 thu_news/valid.txt
前三条:

text_a	label
直击特里勾手助小牛反超神鸟发威火箭仍处劣势  新浪体育讯 北京时间4月16日消息,火箭今天迎来常规赛的收官战。客场挑战达拉斯小牛的比赛将关系到火箭队最终的排名,目前西部的竞争仍然非常激励。尤其是西部第二到第七的六支球队将在今天展开捉对厮杀的情况下,黄蜂、小牛、开拓者以及马刺都有可能是火箭队的下一个对手。以下为本场比赛的精彩瞬间——  第四节比赛还剩下8分多钟,姚明重新回到场上,但是小牛队的霍里随后在右翼接队友传球后上演一记三分跳投,虽然身体动作已经变形,但是他仍然将球命中,随后基德在弧顶处的一记三分跳投帮助小牛终于将比分反超,火箭在进攻中直接打不开局面,而小牛更是利用特里空切后的一记勾手将比分反超至4分,包括库班在内的所有小牛现场球迷都站起来振臂高呼,而此时阿德尔曼还在场边低头深沉的思索中。  比赛还剩下最后5分多钟,洛瑞带球突破中被小牛队员犯规,洛瑞来不及刹车让自己直接撞到了观众席上,右腿疼痛难忍的他脸都几乎变形,结果他两罚两中,火箭队还落后两分。随后,洛瑞将球直接传给此时已经回到场上的阿泰,野兽此时将球稳下,并没有急于进攻,随后他顺势将球塞给兰德里,神鸟利用对方站位空隙直接杀到篮下,上篮成功,火箭将比分终于追至80平。场上局面对于火箭来说绝对是不容有失。  (sabrina)	体育
北京网购年消费额112亿元  商报讯(记者吴文治)昨日,淘宝网发布的《2009-2010年度中国网购热门城市报告》显示,北京年度网购消费力达112.5亿元,与上海相差近62亿元,位列十大热门消费力城市第二位。此外,男性网购的消费金额高出女性,与“女性是网购主力军”的传统观念不符。  淘宝公布的报告显示,中国网购消费力十大城市分别是上海、北京、深圳、杭州、广州、南京、苏州、天津、温州和宁波。主要集中在以江浙沪为主的长三角地区、以广深为主的珠三角地区和以北京为主的京津地区。北京年度网购112.5亿元的消费额,占国内城市网购消费额的5.6%。  中国网购消费力十大城市的消费金额性别来源比例中,男性占比超过了女性。前者占比达到53.5%,后者则为46.5%。不过,在成交人数、成交笔数等关键数据上显示,女性消费者均高于男性。此外,在十大网购热门城市中,25岁-34岁的群体成为网购消费的主力军,占比达到62.49%。	科技
后三条:

事业测试:你工作易受他人干扰吗(图)  独家撰稿:苑椿 心理测试征稿启事 欢迎关注新浪星座微博  办公室永远是个龙蛇混杂、藏龙卧虎的地方,你永远不知道一张张面具底下会是怎样的脸庞,你是否还傻傻的对别人的话听之任之,完全搞乱了自己工作的步调?还是笃定的坚守阵地,从未被谣言动摇分毫?赶紧来测测看吧!  (本测试仅供娱乐,非专业心理指导。)	星座
趣味测试:你怎么红红火火过春节(图)  独家撰稿:岚 心理测试征稿启事 欢迎关注新浪星座微博  红红火火过大年啦,每年的此时你都会如何度过呢?是跟家人爱人在一起还是跟朋友兄弟外出欢聚呢?亦或背起行囊远离嘈杂,无论如何,总会有一种适合你的方式,赶紧来测测看吧!  (本测试仅供娱乐,非专业心理指导。)	星座
人际测试:你的人际磁场强大吗(图)  独家撰稿:大智若笨 心理测试征稿启事  如何在草木皆兵的office里脱颖而出,最好的办法不是到处抱怨也不是埋头工作,而是要加强自己的磁场,让周围的人都被你所感染,如此有影响力,你难道还怕自己不能夺人眼球吗。  独家撰稿:大智若笨 心理测试征稿启事  如何在草木皆兵的office里脱颖而出,最好的办法不是到处抱怨也不是埋头工作,而是要加强自己的磁场,让周围的人都被你所感染,如此有影响力,你难道还怕自己不能夺人眼球吗。	星座
# 导入负责文件处理的Python包
import os
import io
import csv

# 导入数据集占位符
from paddlehub.datasets.base_nlp_dataset import InputExample, TextClassificationDataset

# 定义标签
label = ['体育', '科技', '社会', '娱乐', '股票', '房产', '教育', '时政', '财经', '星座', '游戏', '家居', '彩票', '时尚']
# 选择模型
model = hub.Module(name='ernie_tiny', task='seq-cls', num_classes=len(label))

# 数据集存放位置
DATA_DIR = "/home/aistudio/data/data16287/thu_news"

# 定义数据集
class ThuNews(TextClassificationDataset):
    def __init__(self, tokenizer, mode='train', max_seq_len=128):
        if mode == 'train':
            data_file = 'train.txt'
        elif mode == 'test':
            data_file = 'test.txt'
        else:
            data_file = 'valid.txt'
        super(ThuNews, self).__init__(
            base_path=DATA_DIR,
            data_file=data_file,
            tokenizer=tokenizer,
            max_seq_len=max_seq_len,
            mode=mode,
            is_file_with_header=True,
            label_list=label)

    # 解析文本文件里的样本
    def _read_file(self, input_file, is_file_with_header: bool = False):
        if not os.path.exists(input_file):
            raise RuntimeError("The file {} is not found.".format(input_file))
        else:
            with io.open(input_file, "r", encoding="UTF-8") as f:
                reader = csv.reader(f, delimiter="\t", quotechar=None)
                examples = []
                seq_id = 0
                header = next(reader) if is_file_with_header else None
                for line in reader:
                    example = InputExample(guid=seq_id, text_a=line[0], label=line[1])
                    seq_id += 1
                    examples.append(example)
                return examples

train_dataset = ThuNews(model.get_tokenizer(), mode='train', max_seq_len=128)
dev_dataset = ThuNews(model.get_tokenizer(), mode='dev', max_seq_len=128)
test_dataset = ThuNews(model.get_tokenizer(), mode='test', max_seq_len=128)

# 打印后三行
for e in train_dataset.examples[:3]:
    print(e)
[2021-11-15 15:03:55,366] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/ernie_tiny.pdparams
[2021-11-15 15:03:57,968] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/vocab.txt
[2021-11-15 15:03:57,970] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/spm_cased_simp_sampled.model
[2021-11-15 15:03:57,972] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/dict.wordseg.pickle
[2021-11-15 15:04:57,627] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/vocab.txt
[2021-11-15 15:04:57,630] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/spm_cased_simp_sampled.model
[2021-11-15 15:04:57,631] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/dict.wordseg.pickle
[2021-11-15 15:05:10,939] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/vocab.txt
[2021-11-15 15:05:10,942] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/spm_cased_simp_sampled.model
[2021-11-15 15:05:10,945] [    INFO] - Already cached /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-tiny/dict.wordseg.pickle


text=主旋律在突破中赢得掌声江青正面形象亮相荧屏  新中国成立60周年之际,银幕、荧屏、舞台上,各种献礼作品精彩纷呈。这些以历史为依据的艺术作品,或者人性化地展现伟人的性格,或者客观地诠释有争议性的人物,或者不回避历史,较以往艺术创作都有很大突破,而观众也看得非常过瘾。  文/记者周娴、莫斯其格、张素芹  很客观《解放》还原“争议”人物  电视剧《解放》追求全景式展现历史,真实还原人物的宗旨,对很多颇受争议的历史人物做了客观的展现,江青首次以青春美好的正面形象出现在荧屏上。同时,该剧用大量篇幅表现了国民党中一些能征善战的将领,客观描绘了他们的性格特征,展现了他们作为军人的英勇与悲壮。相对于此类作品以往的“脸谱化”表现而言,这是一个突破。  首次看到江青的正面形象  在《解放》中,江青30多年来首次以正面形象出现在荧屏上,刚刚踏入解放战争洪流的江青,活泼开朗的性格被重点放大。对丈夫的崇拜和深情,照顾病中周恩来的细心周到,这些情节,都将少女江青的情怀刻画得淋漓尽致。剧情进入到中段,她与毛泽东及女儿的温馨生活场面则成为惨烈战争的调和剂。  网友意见:《解放》里江青有大量的戏,她看上很纯很天真,这可是第一次啊。只有这样才能显得作品真实可信,应该客观公正地评价每一个人。  主创回应:导演唐国强说,《解放》是站在唯物主义的历史观上,在特定的革命阶段,展现人物固有性格特征,还原人物的本来面貌。  林彪与将士高唱军歌  林彪是一代军事家,十大元帅中最年轻的元帅。10年前《大决战》中,首度出现林彪的正面形象,运筹帷幄,决胜千里。《解放》中,又让观众看到了林彪与将士们一起高唱“向前向前向前,我们的队伍向太阳”的景象,看到了一个更加不一样的林彪。  网友意见:解放战争林彪功不可没,电视剧应该好好表现他。“千秋功罪,自有后人评说”。《解放》对林彪有了比较客观的评价,演员的诠释也相当出色,完全表现出一个具有卓越军事才能、个性孤僻又服从大局的军事家的感觉。  主创回应:林彪的饰演者由立平说,为了接近林彪的身材,本来体重就不足130斤的我还是咬牙减去了10斤。保持在这个体重我心里才踏实,不光形体像了,而且通过减肥,似乎更能感受到他当时的内心压力。我对军事家有着独特的情感,我的这份情感不单单是向一个人,而是向整个老一辈军事家——致敬!  国民党将领的铁骨柔情  剧情进入中段后,《解放》将大量笔墨放在了描写战争中的传奇将领上。张灵甫形象英俊,气质儒雅,是国民党陆军中将、抗日名将,蒋介石对其厚爱有加。他死于国共内战时期的孟良崮战役,孟良崮战役中,对张灵甫采用了正面而又全面的描述,突出了他高傲忠诚的性格,也表现了下属对他的爱戴。  “干城之将”陈明仁是另一个被正面渲染的国民党将领。“四平之战”中,陈明仁的坚毅、英勇与调兵遣将的能力得到了最好的展现,性格刚烈,悲情又悲壮。  网友意见:《解放》胜在细节,陈明仁剃发明志和拼死一搏之前留下遗书的段落,已超越了国共战争的敌我界限,成为一个中国军人铁骨柔情的最佳诠释。  主创回应:唐国强说:“越是客观,便越能感受到伟大。《解放》更注重还原历史,它甚至比《建国大业》更写实,我相信这是最能打动观众的。”  人性化《建国大业》鲜活伟人  在以往讲述领袖的影视作品中,领袖形象都会被塑造得笑容可掬、和蔼可亲,但在影片《建国大业》中毛泽东烟不离手,周恩来发起了脾气,几个领袖在一起醉酒唱歌,这些细节完全摆脱了以往主旋律作品中领袖人物概念化的形象,从细节还原了一个个有七情六欲人性化的领袖形象。  场景一:怒发冲冠  得知冯玉祥在海上遇难后,毛泽东气得踢翻了水盆,周恩来更大骂手下“都是猪脑袋”,“你们谁能负这个责”,不仅摔了文件夹,还摔了茶杯,连衣服都迸开了。  网友意见:这是《建国大业》中对周恩来的刻画最有力的一笔,“以前对总理的印象总停留在‘温文尔雅’四个字上,原来总理也跟普通人一样是有脾气的。”“主席突然踢翻了洗脚盆,哐的一声,吓我一跳。但想想,又很符合逻辑。”  主创说法:周恩来的扮演者刘劲说:“领袖也有喜怒哀乐,导演告诉我,放开演,要表现得怒发冲冠,这就突破了领袖人物顾全大局、和蔼可亲的固有形象,使人物显得更加真实可信。  场景二:醉酒当歌  接到淮海战役胜利捷报的当晚,中央四位领导人喝酒庆祝,周恩来揽着朱德、刘少奇高唱《国际歌》,喝醉了的毛泽东歪倒在一旁咧嘴直笑,这样“奔放”的中共领袖在以前的主旋律影片中绝无仅有。  网友意见:影片的这一段拍得相当感人,不少网友留言称被这个场景感动落泪,“我觉得这是影片最叫人难忘的一幕,我一大老爷们也跟着唱起来了,同时眼眶也湿润了……”“从这一段中能体会领导人的真性情,给人一种亲近感。”  主创回应:在以往的主旋律电影里没有出现过这种有“丑化”领导人嫌疑的镜头。黄建新解释说,这一段的确是艺术发挥,经过剧组讨论,觉得这样更能显示出领导人在“天下初定”时的那种畅快和浪漫的革命情感,而这一段落在审查时,同样没有收到任何修改建议。  场景三:“有气无力”喊口号  《建国大业》中最令人觉得意外的地方,莫过于结尾时毛主席在政协会议上发言,结束时所喊的口号“中华人民共和国万岁”、“联合政府万岁”等。按照以往主旋律电影的处理方式,这种口号无疑要喊得一个比一个响亮,但唐国强扮演的毛泽东,在这里的处理却是一个比一个声音弱,显得有些“有气无力”。  网友意见:以往的主旋律影片中,主席都是慷慨激昂地喊口号,振奋人心,想不通《建国大业》为什么要这样处理。  主创回应:导演黄建新解释说,这是唐国强自己提出来的,因为他们在研究了历史上毛主席的演讲录音,发现当年毛主席就是这样的口气,“其实最重要的不是语气,而是毛主席演讲完毕之后,慢慢抬头环顾现场。以往他演讲都是对党内人士,这一次是真正面对全中国在政治方面最有影响力的人。他最后的表情,可谓意味深长。”  场景四:主席遭轰炸  毛主席在河北城南庄被潜伏特务告密,蒋介石派两架飞机轰炸城南庄。毛主席当时吃了安眠药刚睡下,警卫员一起抬着担架转移身穿睡衣的主席,最终化险为夷。  网友意见:这一段惊险、紧张,意外的是主席“临危不乱”的时候居然身穿睡衣!  主创回应:导演黄建新解释:“这次突破地方就是想让镜头深入到这些历史人物的内心,希望带来新鲜感。”  不回避  《复兴之路》用4分钟讲述“文革”  大型音乐舞蹈史诗《复兴之路》,是继《东方红》、《中国革命之歌》之后,中国文化艺术史上的又一部大型音乐舞蹈史诗。在两个半小时的演出中,八一电影制片厂副厂长刘星创作的朗诵诗《沉思与抉择》用诗歌朗诵的方式讲述了“文革”的十年历史,时间长约4分钟,这也是第一次在中国庆典舞台上涉及“文革”话题。  场景:首次涉及“文革”  “如果不是为寻找历史是在哪里转弯,如果不是为寻找民族复兴新的起点,谁还愿意揭开往日的伤口,谁还想回首那曾经的劫难……”在这首诗中,没有出现“文革”的字眼,但是,隐喻、象征的手法,使得交代明确、措辞得体。结尾的处理更是“神来之笔”———原本雷声滚滚、乌云遮空的天空明朗起来,“人们听到中国共产党人的浩然之声,又一次在大地和天空间回旋。”  网友意见:  《复兴之路》“结合历史,紧跟时代,用音乐、舞蹈、朗诵、合唱等表演形式,用两个半小时的时间,浓缩了169年的中国历史。这是一次心灵的洗礼,激起了人们的情感共鸣。是最为完美的精彩演出。”  主创回应:  对于“文革”等历史细节的出现,文化部部长蔡武接受媒体采访时表示,《复兴之路》涉及这段历史是“因为如果没有对‘文化大革命’这一段的一个交代、一个表现,那么人们就会问,那么三中全会的意义在什么地方,为什么它是一个历史的转折,为什么它提出了改革开放的政策,它的针对性是什么,就是要讲清楚这个问题所以必须要讲到‘文化大革命’,所以我们不回避这个问题,但是我们又不去渲染它”。  诗作者刘星严格遵循“不回避,不渲染”的创作原则,但用何种方式展开叙述,让他冥思苦想了几个月,直到想到了古典诗词中“比兴”的艺术手法。他接受采访的时候表示:“这二十几行诗,我改了二十多遍。阎肃老师也帮助我一起改写,经常为一两个字绞尽脑汁。我们共同把这个任务完成好”。  《复兴之路》的总导演张继刚在接受采访的时候表示,对历史上的事情的态度应该是不回避也不渲染,而也正是因为这段历史、一系列的曲折,“让我们更珍惜此时此刻——中国历史上最好的时期”。  诗歌朗诵的表演者瞿弦和接受采访的时候称,他们这代人都经历了“文革”,在“文革”中有着不同的遭遇,在每个人一生中都留下了不可磨灭的记忆,所以作为表演者要“用自己的体会来感悟,来体现我们多么珍惜这个转折”。	label=娱乐
text=骑士总经理位置恐难保布朗下课后首发声明谢球队  新浪体育讯 北京时间5月27日消息,自从被骑士解雇后,迈克-布朗还未在公开场合发表过任何言论。但当地时间周三,布朗委托骑士对外发表了一份声明,并在声明中感谢克利夫兰给了他这次执教NBA球队的经历。在文章的最后,布朗甚至还动情的表示,过去在骑士队中的5年,对于他来说有着“特殊的经历”。  布朗在声明中写道:“我为在克利夫兰拥有5年的执教经历感到骄傲。很荣幸能与这么多尊重我的球员和员工共事,我很享受和他们在一起奋斗的时光。同时,我还要感谢球队老板丹-吉尔伯特对我的奉献和鼎力支持。虽然直到我告别这支球队时,我仍然没有为这座城市带来他们想要的东西,但我仍然对在这里的执教成绩感到满意和自豪。”  在过去的两个赛季中,布朗率领的骑士共赢得了127场常规赛的胜利。而布朗本人也曾经在2009年凭借优异的率队成绩,荣膺NBA联盟最佳教练员称号。而布朗带领骑士所取得的最好成绩,当属2007年闯入最终的总决赛。  在被骑士解雇之后,布朗一直赋闲在家。不过也许在不久之后,布朗就将迎来下一份主教练的工作。因为在目前联盟的30支球队中,仍然有5支球队在为新赛季主教练的人选发愁,而布朗也极有可能成为这5支球队选帅的潜在目标。  而据《克利夫兰平原经销商》报道,解雇布朗之后,并不意味着骑士内部的人员调整就此告一段落,反之随着布朗的下课,球队总经理丹尼-费里的前景也变得扑朔迷离。而一旦费里离开,那球队总经理的职位,就将由骑士助理教练克里斯-格兰特接替。  费里的合同6月30日就将到期,不过从解雇布朗的举动来看,费里也极有可能选择继续留守克利夫兰。而一旦费里最终留任,那毫无疑问,骑士最重要的事情就是尽可能地留下“小皇帝”勒布朗-詹姆斯。  (小林)	label=体育
text=国足11月西亚行会中超老友鲁能新援鸿门宴意欲何为  记者张远济南报道由于在亚洲杯预赛上,中国和黎巴嫩同在D组,11月14日和22日,中国队将先客后主迎战黎巴嫩。小组赛前两场黎巴嫩一分未得,出线希望渺茫,对此安塔尔并不太在意,他更关注鲁能的队友谁有可能进入国家队,“在我看来,至少有4名队员可以进入国家队,如果他们到时候能到叙利亚比赛,对我来说那别提是一件多么开心的事情了,到时候我会邀请他们品尝叙利亚的美味,也许会请他们到我家做客,我很乐意在厨房里露上一手。”  安塔尔的哥哥菲塞尔也是一名职业球员,“他在黎巴嫩国家队打左边后卫,到比赛时他也会来,我和哥哥一起代表黎巴嫩,鲁能的队友代表中国,这一定很有趣。”安塔尔这样说并不意味着他放弃了亚洲杯出线的希望,“我们前两场比赛都输了,形势不妙,但我们不会轻易放弃,对中国队的比赛一定会全力以赴。”  安塔尔说,他最希望黎巴嫩和中国队携手出线,但这实现的可能性几乎为零。“但不管怎么说,过去的8年时间里,我为我的国家付出了努力,我打进了28个进球,我认为自己的成就非常值得骄傲,将来在鲁能,我也期待能够用自己的努力为球队带来荣誉。”	label=体育

开始训练

import paddle

# 定义一个优化器,相当于老师
optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=5e-5, parameters=model.parameters())  # 优化器的选择和参数配置

# 定义个训练器,相当于考试+课后复习的流程
trainer = hub.Trainer(model, optimizer, checkpoint_dir='./ckpt', use_gpu=True)        # fine-tune任务的执行者

# 开始训练 开始考试+复习
trainer.train(train_dataset, epochs=3, batch_size=32, eval_dataset=dev_dataset, save_interval=1)   # 配置训练参数,启动训练,并指定验证集
[2021-11-15 15:10:47,443] [ WARNING] - PaddleHub model checkpoint not found, start from scratch...
[2021-11-15 15:10:48,500] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=10/282 loss=2.1403 acc=0.3594 lr=0.000050 step/sec=9.49 | ETA 00:01:29
[2021-11-15 15:10:49,404] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=20/282 loss=1.4317 acc=0.6062 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:22
[2021-11-15 15:10:50,305] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=30/282 loss=1.0624 acc=0.7500 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:20
[2021-11-15 15:10:51,200] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=40/282 loss=0.7618 acc=0.8063 lr=0.000050 step/sec=11.18 | ETA 00:01:19
[2021-11-15 15:10:52,091] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=50/282 loss=0.5915 acc=0.8406 lr=0.000050 step/sec=11.22 | ETA 00:01:18
[2021-11-15 15:10:52,984] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=60/282 loss=0.5853 acc=0.8156 lr=0.000050 step/sec=11.19 | ETA 00:01:18
[2021-11-15 15:10:53,877] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=70/282 loss=0.5146 acc=0.8531 lr=0.000050 step/sec=11.20 | ETA 00:01:17
[2021-11-15 15:10:54,777] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=80/282 loss=0.5032 acc=0.8375 lr=0.000050 step/sec=11.11 | ETA 00:01:17
[2021-11-15 15:10:55,675] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=90/282 loss=0.2847 acc=0.9187 lr=0.000050 step/sec=11.13 | ETA 00:01:17
[2021-11-15 15:10:56,574] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=100/282 loss=0.3725 acc=0.8844 lr=0.000050 step/sec=11.13 | ETA 00:01:17
[2021-11-15 15:10:57,472] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=110/282 loss=0.3420 acc=0.9219 lr=0.000050 step/sec=11.13 | ETA 00:01:17
[2021-11-15 15:10:58,369] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=120/282 loss=0.3599 acc=0.9031 lr=0.000050 step/sec=11.16 | ETA 00:01:17
[2021-11-15 15:10:59,268] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=130/282 loss=0.2992 acc=0.9031 lr=0.000050 step/sec=11.12 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:00,161] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=140/282 loss=0.2093 acc=0.9406 lr=0.000050 step/sec=11.20 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:01,058] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=150/282 loss=0.3093 acc=0.9156 lr=0.000050 step/sec=11.14 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:01,952] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=160/282 loss=0.2880 acc=0.9156 lr=0.000050 step/sec=11.19 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:02,844] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=170/282 loss=0.3245 acc=0.8938 lr=0.000050 step/sec=11.21 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:03,735] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=180/282 loss=0.2531 acc=0.9250 lr=0.000050 step/sec=11.21 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:04,633] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=190/282 loss=0.3422 acc=0.9125 lr=0.000050 step/sec=11.14 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:05,529] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=200/282 loss=0.2440 acc=0.9281 lr=0.000050 step/sec=11.16 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:06,435] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=210/282 loss=0.3331 acc=0.9156 lr=0.000050 step/sec=11.04 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:07,339] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=220/282 loss=0.2313 acc=0.9187 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:08,247] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=230/282 loss=0.2502 acc=0.9250 lr=0.000050 step/sec=11.01 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:09,145] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=240/282 loss=0.2929 acc=0.9250 lr=0.000050 step/sec=11.14 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:10,047] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=250/282 loss=0.3582 acc=0.8844 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:10,949] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=260/282 loss=0.2112 acc=0.9313 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:11,853] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=270/282 loss=0.2693 acc=0.9125 lr=0.000050 step/sec=11.05 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:12,753] [   TRAIN] - Epoch=1/3, Step=280/282 loss=0.3015 acc=0.9094 lr=0.000050 step/sec=11.11 | ETA 00:01:16
[2021-11-15 15:11:14,307] [    EVAL] - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - [Evaluation result] avg_acc=0.8557
[2021-11-15 15:11:17,366] [    EVAL] - Saving best model to ./ckpt/best_model [best acc=0.8557]
[2021-11-15 15:11:17,369] [    INFO] - Saving model checkpoint to ./ckpt/epoch_1
[2021-11-15 15:11:21,350] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=10/282 loss=0.1901 acc=0.9375 lr=0.000050 step/sec=1.40 | ETA 00:01:38
[2021-11-15 15:11:22,247] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=20/282 loss=0.1453 acc=0.9625 lr=0.000050 step/sec=11.15 | ETA 00:01:37
[2021-11-15 15:11:23,144] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=30/282 loss=0.1656 acc=0.9531 lr=0.000050 step/sec=11.15 | ETA 00:01:36
[2021-11-15 15:11:24,049] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=40/282 loss=0.1683 acc=0.9563 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:36
[2021-11-15 15:11:24,958] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=50/282 loss=0.1358 acc=0.9719 lr=0.000050 step/sec=11.00 | ETA 00:01:35
[2021-11-15 15:11:25,862] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=60/282 loss=0.1387 acc=0.9406 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:35
[2021-11-15 15:11:26,765] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=70/282 loss=0.1522 acc=0.9563 lr=0.000050 step/sec=11.08 | ETA 00:01:34
[2021-11-15 15:11:27,668] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=80/282 loss=0.1528 acc=0.9500 lr=0.000050 step/sec=11.07 | ETA 00:01:34
[2021-11-15 15:11:28,576] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=90/282 loss=0.1593 acc=0.9594 lr=0.000050 step/sec=11.01 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:11:29,485] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=100/282 loss=0.1302 acc=0.9469 lr=0.000050 step/sec=11.01 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:11:30,395] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=110/282 loss=0.1384 acc=0.9500 lr=0.000050 step/sec=10.99 | ETA 00:01:32
[2021-11-15 15:11:31,307] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=120/282 loss=0.1801 acc=0.9500 lr=0.000050 step/sec=10.96 | ETA 00:01:32
[2021-11-15 15:11:32,209] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=130/282 loss=0.1573 acc=0.9594 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:31
[2021-11-15 15:11:33,106] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=140/282 loss=0.1778 acc=0.9469 lr=0.000050 step/sec=11.14 | ETA 00:01:31
[2021-11-15 15:11:34,005] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=150/282 loss=0.1518 acc=0.9688 lr=0.000050 step/sec=11.12 | ETA 00:01:31
[2021-11-15 15:11:34,907] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=160/282 loss=0.1076 acc=0.9688 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:30
[2021-11-15 15:11:35,811] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=170/282 loss=0.1672 acc=0.9500 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:30
[2021-11-15 15:11:36,713] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=180/282 loss=0.1558 acc=0.9594 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:30
[2021-11-15 15:11:37,616] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=190/282 loss=0.1571 acc=0.9563 lr=0.000050 step/sec=11.08 | ETA 00:01:29
[2021-11-15 15:11:38,520] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=200/282 loss=0.1683 acc=0.9531 lr=0.000050 step/sec=11.05 | ETA 00:01:29
[2021-11-15 15:11:39,423] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=210/282 loss=0.1237 acc=0.9625 lr=0.000050 step/sec=11.08 | ETA 00:01:29
[2021-11-15 15:11:40,324] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=220/282 loss=0.1678 acc=0.9375 lr=0.000050 step/sec=11.10 | ETA 00:01:29
[2021-11-15 15:11:41,231] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=230/282 loss=0.1397 acc=0.9531 lr=0.000050 step/sec=11.03 | ETA 00:01:28
[2021-11-15 15:11:42,128] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=240/282 loss=0.1157 acc=0.9625 lr=0.000050 step/sec=11.14 | ETA 00:01:28
[2021-11-15 15:11:43,023] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=250/282 loss=0.1251 acc=0.9719 lr=0.000050 step/sec=11.17 | ETA 00:01:28
[2021-11-15 15:11:43,924] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=260/282 loss=0.1400 acc=0.9625 lr=0.000050 step/sec=11.10 | ETA 00:01:28
[2021-11-15 15:11:44,826] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=270/282 loss=0.1230 acc=0.9531 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:27
[2021-11-15 15:11:45,728] [   TRAIN] - Epoch=2/3, Step=280/282 loss=0.1486 acc=0.9531 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:27
[2021-11-15 15:11:47,369] [    EVAL] - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - [Evaluation result] avg_acc=0.8971
[2021-11-15 15:11:50,957] [    EVAL] - Saving best model to ./ckpt/best_model [best acc=0.8971]
[2021-11-15 15:11:50,960] [    INFO] - Saving model checkpoint to ./ckpt/epoch_2
[2021-11-15 15:11:55,042] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=10/282 loss=0.1017 acc=0.9656 lr=0.000050 step/sec=1.29 | ETA 00:01:39
[2021-11-15 15:11:55,948] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=20/282 loss=0.0756 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=11.04 | ETA 00:01:39
[2021-11-15 15:11:56,852] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=30/282 loss=0.0422 acc=0.9906 lr=0.000050 step/sec=11.07 | ETA 00:01:38
[2021-11-15 15:11:57,756] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=40/282 loss=0.0654 acc=0.9844 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:38
[2021-11-15 15:11:58,658] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=50/282 loss=0.0653 acc=0.9844 lr=0.000050 step/sec=11.09 | ETA 00:01:38
[2021-11-15 15:11:59,560] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=60/282 loss=0.0466 acc=0.9906 lr=0.000050 step/sec=11.08 | ETA 00:01:37
[2021-11-15 15:12:00,467] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=70/282 loss=0.0485 acc=0.9875 lr=0.000050 step/sec=11.03 | ETA 00:01:37
[2021-11-15 15:12:01,375] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=80/282 loss=0.0661 acc=0.9812 lr=0.000050 step/sec=11.01 | ETA 00:01:37
[2021-11-15 15:12:02,284] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=90/282 loss=0.0615 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=10.99 | ETA 00:01:36
[2021-11-15 15:12:03,189] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=100/282 loss=0.0486 acc=0.9875 lr=0.000050 step/sec=11.05 | ETA 00:01:36
[2021-11-15 15:12:04,093] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=110/282 loss=0.1101 acc=0.9750 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:36
[2021-11-15 15:12:05,004] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=120/282 loss=0.0414 acc=0.9875 lr=0.000050 step/sec=10.98 | ETA 00:01:35
[2021-11-15 15:12:05,915] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=130/282 loss=0.0456 acc=0.9906 lr=0.000050 step/sec=10.98 | ETA 00:01:35
[2021-11-15 15:12:06,825] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=140/282 loss=0.0812 acc=0.9812 lr=0.000050 step/sec=10.98 | ETA 00:01:35
[2021-11-15 15:12:07,739] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=150/282 loss=0.0269 acc=0.9875 lr=0.000050 step/sec=10.94 | ETA 00:01:35
[2021-11-15 15:12:08,649] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=160/282 loss=0.0645 acc=0.9875 lr=0.000050 step/sec=11.00 | ETA 00:01:34
[2021-11-15 15:12:09,552] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=170/282 loss=0.0381 acc=0.9938 lr=0.000050 step/sec=11.07 | ETA 00:01:34
[2021-11-15 15:12:10,460] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=180/282 loss=0.0871 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=11.01 | ETA 00:01:34
[2021-11-15 15:12:11,363] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=190/282 loss=0.0508 acc=0.9844 lr=0.000050 step/sec=11.07 | ETA 00:01:34
[2021-11-15 15:12:12,276] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=200/282 loss=0.0363 acc=0.9938 lr=0.000050 step/sec=10.95 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:12:13,181] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=210/282 loss=0.0514 acc=0.9844 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:12:14,086] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=220/282 loss=0.0624 acc=0.9844 lr=0.000050 step/sec=11.05 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:12:14,990] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=230/282 loss=0.0605 acc=0.9812 lr=0.000050 step/sec=11.06 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:12:15,905] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=240/282 loss=0.0733 acc=0.9812 lr=0.000050 step/sec=10.94 | ETA 00:01:33
[2021-11-15 15:12:16,818] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=250/282 loss=0.0352 acc=0.9906 lr=0.000050 step/sec=10.95 | ETA 00:01:32
[2021-11-15 15:12:17,729] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=260/282 loss=0.0346 acc=0.9906 lr=0.000050 step/sec=10.97 | ETA 00:01:32
[2021-11-15 15:12:18,634] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=270/282 loss=0.0787 acc=0.9750 lr=0.000050 step/sec=11.05 | ETA 00:01:32
[2021-11-15 15:12:19,541] [   TRAIN] - Epoch=3/3, Step=280/282 loss=0.0861 acc=0.9781 lr=0.000050 step/sec=11.03 | ETA 00:01:32
[2021-11-15 15:12:21,089] [    EVAL] - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - Evaluation on validation dataset: / - Evaluation on validation dataset: - - Evaluation on validation dataset: \ - Evaluation on validation dataset: | - [Evaluation result] avg_acc=0.9057
[2021-11-15 15:12:24,685] [    EVAL] - Saving best model to ./ckpt/best_model [best acc=0.9057]
[2021-11-15 15:12:24,687] [    INFO] - Saving model checkpoint to ./ckpt/epoch_3

测试

data = [
    # 房产
    ["昌平京基鹭府10月29日推别墅1200万套起享97折  新浪房产讯(编辑郭彪)京基鹭府(论坛相册户型样板间点评地图搜索)售楼处位于昌平区京承高速北七家出口向西南公里路南。项目预计10月29日开盘,总价1200万元/套起,2012年年底入住。待售户型为联排户型面积为410-522平方米,独栋户型面积为938平方米,双拼户型面积为522平方米。  京基鹭府项目位于昌平定泗路与东北路交界处。项目周边配套齐全,幼儿园:伊顿双语幼儿园、温莎双语幼儿园;中学:北师大亚太实验学校、潞河中学(北京市重点);大学:王府语言学校、北京邮电大学、现代音乐学院;医院:王府中西医结合医院(三级甲等)、潞河医院、解放军263医院、安贞医院昌平分院;购物:龙德广场、中联万家商厦、世纪华联超市、瑰宝购物中心、家乐福超市;酒店:拉斐特城堡、鲍鱼岛;休闲娱乐设施:九华山庄、温都温泉度假村、小汤山疗养院、龙脉温泉度假村、小汤山文化广场、皇港高尔夫、高地高尔夫、北鸿高尔夫球场;银行:工商银行、建设银行、中国银行、北京农村商业银行;邮局:中国邮政储蓄;其它:北七家建材城、百安居建材超市、北七家镇武装部、北京宏翔鸿企业孵化基地等,享受便捷生活。"],
    # 游戏
    ["尽管官方到今天也没有公布《使命召唤:现代战争2》的游戏详情,但《使命召唤:现代战争2》首部包含游戏画面的影片终于现身。虽然影片仅有短短不到20秒,但影片最后承诺大家将于美国时间5月24日NBA职业篮球东区决赛时将会揭露更多的游戏内容。  这部只有18秒的广告片闪现了9个镜头,能够辨识的场景有直升机飞向海岛军事工事,有飞机场争夺战,有潜艇和水下工兵,有冰上乘具,以及其他的一些镜头。整体来看《现代战争2》很大可能仍旧与俄罗斯有关。  片尾有一则预告:“May24th,EasternConferenceFinals”,这是什么?这是说当前美国NBA联赛东部总决赛的日期。原来这部视频是NBA季后赛奥兰多魔术对波士顿凯尔特人队时,TNT电视台播放的广告。"],
    # 体育
    ["罗马锋王竟公然挑战两大旗帜拉涅利的球队到底错在哪  记者张恺报道主场一球小胜副班长巴里无可吹捧,罗马占优也纯属正常,倒是托蒂罚失点球和前两号门将先后受伤(多尼以三号身份出场)更让人揪心。阵容规模扩大,反而表现不如上赛季,缺乏一流强队的色彩,这是所有球迷对罗马的印象。  拉涅利说:“去年我们带着嫉妒之心看国米,今年我们也有了和国米同等的超级阵容,许多教练都想有罗马的球员。阵容广了,寻找队内平衡就难了,某些时段球员的互相排斥和跟从前相比的落差都正常。有好的一面,也有不好的一面,所幸,我们一直在说一支伟大的罗马,必胜的信念和够级别的阵容,我们有了。”拉涅利的总结由近一阶段困扰罗马的队内摩擦、个别球员闹意见要走人而发,本赛季技术层面强化的罗马一直没有上赛季反扑的面貌,内部变化值得球迷关注。"],
    # 教育
    ["新总督致力提高加拿大公立教育质量  滑铁卢大学校长约翰斯顿先生于10月1日担任加拿大总督职务。约翰斯顿先生还曾任麦吉尔大学长,并曾在多伦多大学、女王大学和西安大略大学担任教学职位。  约翰斯顿先生在就职演说中表示,要将加拿大建设成为一个“聪明与关爱的国度”。为实现这一目标,他提出三个支柱:支持并关爱家庭、儿童;鼓励学习与创造;提倡慈善和志愿者精神。他尤其强调要关爱并尊重教师,并通过公立教育使每个人的才智得到充分发展。"]
]

label_list=['体育', '科技', '社会', '娱乐', '股票', '房产', '教育', '时政', '财经', '星座', '游戏', '家居', '彩票', '时尚']
label_map = { 
    idx: label_text for idx, label_text in enumerate(label_list)
}

model = hub.Module(
    name='ernie',
    task='seq-cls',
    load_checkpoint='./ckpt/best_model/model.pdparams',
    label_map=label_map)
results = model.predict(data, max_seq_len=128, batch_size=1, use_gpu=True)
for idx, text in enumerate(data):
    print('Data: {} \t Lable: {}'.format(text[0], results[idx]))
INFO:filelock:Lock 139714985331024 acquired on /home/aistudio/.paddlehub/tmp/ernie


Download https://bj.bcebos.com/paddlehub/paddlehub_dev/ernie_2.0.2.tar.gz
[##################################################] 100.00%
Decompress /home/aistudio/.paddlehub/tmp/tmp3k1c105d/ernie_2.0.2.tar.gz
[##################################################] 100.00%


[2021-11-15 15:15:19,270] [    INFO] - Successfully installed ernie-2.0.2
INFO:filelock:Lock 139714985331024 released on /home/aistudio/.paddlehub/tmp/ernie
[2021-11-15 15:15:19,274] [    INFO] - Downloading https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/ernie_v1_chn_base.pdparams and saved to /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-1.0
[2021-11-15 15:15:19,276] [    INFO] - Downloading ernie_v1_chn_base.pdparams from https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/ernie_v1_chn_base.pdparams
100%|██████████| 392507/392507 [00:05<00:00, 65844.67it/s]
[2021-11-15 15:15:27,893] [    INFO] - Loaded parameters from /home/aistudio/data/data16287/ckpt/best_model/model.pdparams
[2021-11-15 15:15:27,902] [    INFO] - Downloading https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/vocab.txt and saved to /home/aistudio/.paddlenlp/models/ernie-1.0
[2021-11-15 15:15:27,905] [    INFO] - Downloading vocab.txt from https://paddlenlp.bj.bcebos.com/models/transformers/ernie/vocab.txt
100%|██████████| 90/90 [00:00<00:00, 2822.63it/s]


Data: 昌平京基鹭府10月29日推别墅1200万套起享97折  新浪房产讯(编辑郭彪)京基鹭府(论坛相册户型样板间点评地图搜索)售楼处位于昌平区京承高速北七家出口向西南公里路南。项目预计10月29日开盘,总价1200万元/套起,2012年年底入住。待售户型为联排户型面积为410-522平方米,独栋户型面积为938平方米,双拼户型面积为522平方米。  京基鹭府项目位于昌平定泗路与东北路交界处。项目周边配套齐全,幼儿园:伊顿双语幼儿园、温莎双语幼儿园;中学:北师大亚太实验学校、潞河中学(北京市重点);大学:王府语言学校、北京邮电大学、现代音乐学院;医院:王府中西医结合医院(三级甲等)、潞河医院、解放军263医院、安贞医院昌平分院;购物:龙德广场、中联万家商厦、世纪华联超市、瑰宝购物中心、家乐福超市;酒店:拉斐特城堡、鲍鱼岛;休闲娱乐设施:九华山庄、温都温泉度假村、小汤山疗养院、龙脉温泉度假村、小汤山文化广场、皇港高尔夫、高地高尔夫、北鸿高尔夫球场;银行:工商银行、建设银行、中国银行、北京农村商业银行;邮局:中国邮政储蓄;其它:北七家建材城、百安居建材超市、北七家镇武装部、北京宏翔鸿企业孵化基地等,享受便捷生活。 	 Lable: 社会
Data: 尽管官方到今天也没有公布《使命召唤:现代战争2》的游戏详情,但《使命召唤:现代战争2》首部包含游戏画面的影片终于现身。虽然影片仅有短短不到20秒,但影片最后承诺大家将于美国时间5月24日NBA职业篮球东区决赛时将会揭露更多的游戏内容。  这部只有18秒的广告片闪现了9个镜头,能够辨识的场景有直升机飞向海岛军事工事,有飞机场争夺战,有潜艇和水下工兵,有冰上乘具,以及其他的一些镜头。整体来看《现代战争2》很大可能仍旧与俄罗斯有关。  片尾有一则预告:“May24th,EasternConferenceFinals”,这是什么?这是说当前美国NBA联赛东部总决赛的日期。原来这部视频是NBA季后赛奥兰多魔术对波士顿凯尔特人队时,TNT电视台播放的广告。 	 Lable: 社会
Data: 罗马锋王竟公然挑战两大旗帜拉涅利的球队到底错在哪  记者张恺报道主场一球小胜副班长巴里无可吹捧,罗马占优也纯属正常,倒是托蒂罚失点球和前两号门将先后受伤(多尼以三号身份出场)更让人揪心。阵容规模扩大,反而表现不如上赛季,缺乏一流强队的色彩,这是所有球迷对罗马的印象。  拉涅利说:“去年我们带着嫉妒之心看国米,今年我们也有了和国米同等的超级阵容,许多教练都想有罗马的球员。阵容广了,寻找队内平衡就难了,某些时段球员的互相排斥和跟从前相比的落差都正常。有好的一面,也有不好的一面,所幸,我们一直在说一支伟大的罗马,必胜的信念和够级别的阵容,我们有了。”拉涅利的总结由近一阶段困扰罗马的队内摩擦、个别球员闹意见要走人而发,本赛季技术层面强化的罗马一直没有上赛季反扑的面貌,内部变化值得球迷关注。 	 Lable: 社会
Data: 新总督致力提高加拿大公立教育质量  滑铁卢大学校长约翰斯顿先生于10月1日担任加拿大总督职务。约翰斯顿先生还曾任麦吉尔大学长,并曾在多伦多大学、女王大学和西安大略大学担任教学职位。  约翰斯顿先生在就职演说中表示,要将加拿大建设成为一个“聪明与关爱的国度”。为实现这一目标,他提出三个支柱:支持并关爱家庭、儿童;鼓励学习与创造;提倡慈善和志愿者精神。他尤其强调要关爱并尊重教师,并通过公立教育使每个人的才智得到充分发展。 	 Lable: 社会

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published