深度学习改模型的小技巧

在学习深度学习模型的时候，我们经常会遇到这样的情况，就是自己仿照别人的算法写了一套模型的源代码，但是自己的模型源代码效果跟别人差很多，自己却不知道问题出在哪里，这个时候我们可以采用不训练，单向预测的方法，取一个简单的句子进行预测，然后查看中间过程的各个结果。
注意事项：单向预测的时候必须在初始化的权重相同的情况下，才能对中间的结果进行比较，比较适用于有预训练过程之中微调的步骤
比如

inputs = [1,2,3,4,5]
outputs = model(inputs)

查看各个层次的输出结果
之前就是由于bert之中的intermediate_dense层之中输出的部分少加了一个’gelu’激活函数，导致训练效果不收敛