1 赛题与数据

官方介绍已经比较清楚了，按照需要下载对应的文件。[博主使用的是pytorch版本]

2 代码的本地部署

2.1 文件列表

示例程序文件有以下几个文件

• Model_define_pytorch.py：在这个文件设计网络结构，设计 Encoder 与 Decoder 函数
• Model_train.py：训练主程序入口
• Model_evaluation_encoder.py：编码器评估程序
• Model_evaluation_decoder.py：解码器评估程序

需要添加路径如下：

• data：存放数据集
• Modelsave：存放保存的模型
  

2.2 环境要求

我的环境是python3.8的，最后进行调整一下也能跑，所以后面所说的部署修改是基于以下环境：

• python 3.8
• pytorch 1.9.0
• numpy 1.20.2
• scipy 1.6.2

2.3 本地尝试训练出错

运行的时候报这个错误：

最后给代码添加了主程序入口就行，两个evaluation也一样的。
最后一次运行：train，evaluate_encoder,evaluate_decoder就可以看到本地的得分。

结果提交

官方教程往下滑，就能看到怎么提交，但是有一点要注意！

我在pytorch代码相关文件实在没找到get_custom_objects()函数这个函数，后来觉得应该是官方这个地方出错了，因为这个函数相关链接都是tf的，所以我打开tf的代码看了下，确实，所以这个用pytorch应该不用管【个人看法】。

可以用官方的提交样例交一下，然后就能像这样喜提零分哈哈哈。

写在最后

最近开了个个人公众号，有兴趣的朋友可以关注一下，后期代码会在公众号提供下载链接，回复也主要在公众号，谢谢大家！