lra-benchmark

基准测试 该存储库基于Google Research的远程竞技场（LRA）数据集。 Google的原始存储库可。 该论文可在。 在此仓库中，我们为研究人员提供了一些简单任务的代码。 它还具有使用PyTorch和HuggingFace变形金刚代替Jax / Flax的优势，而后者对此并不熟悉。 从理论上讲，这（可以说）使我们的代码更易于理解，并为某些研究人员扩展。 使用基准 运行sh ./get_data.sh 。 它将在项目中创建一个新的datasets目录，并使用所需的数据集填充该目录（确保该脚本在项目的根目录中运行，因为脚本使用相对路径） 要使用简单的模型测试代码，只需运行： python run_model.py