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在训练过程中，CNTK如何使用序列ids？

在训练过程中，CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）使用序列ids来表示序列数据。序列ids是一个整数列表，每个整数代表序列中的一个元素或符号。CNTK提供了一种方便的方式来处理序列ids，即使用one-hot编码。

在CNTK中，可以使用C.sequence.input_variable()函数创建一个序列输入变量。这个函数接受一个整数参数，表示序列的维度。然后，可以使用这个序列输入变量来定义模型的输入。

在训练过程中，可以将序列数据转换为序列ids，并将其传递给CNTK模型。可以使用C.Value.one_hot()函数将序列ids转换为one-hot编码。这个函数接受两个参数，第一个参数是一个整数列表，表示序列ids，第二个参数是一个整数，表示序列的维度。转换后的one-hot编码可以作为模型的输入。

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到本章为止，我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务，但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成，现在怎么办？一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型，并在手头的任务上对其进行微调。然而，这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言，这些语言有大量的网络文本可供预训练。当语料库是多语言的时候，另一个常见的挑战出现了，在产品化环境中维护多个单语模型对我们以及工程团队来说是没有乐趣的。

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微软亚洲研究院刘铁岩博士：迎接深度学习的「大」挑战（文末赠书）

AI 科技评论按：本文根据刘铁岩博士在中国人工智能学会 AIDL 第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《迎接深度学习的「大」挑战》编辑整理而来，发文前已得到刘铁岩博士的亲自删减校正。刘铁岩

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