代码是添加到模型中还是训练过程中

代码是添加到模型中的，具体来说是在模型的 architecture 部分添加代码。这些代码被称为自定义层或自定义函数，它们允许你在模型的前向传递过程中执行自定义操作。这些自定义操作可以包括添加新的激活函数、修改损失函数、添加正则化项等。

在训练过程中，模型使用已经构建好的自定义层或自定义函数进行前向传递和反向传播，以更新模型的权重。因此，添加自定义层或自定义函数不会影响训练过程本身，只会影响模型的架构和行为。

相关问题

k折交叉验证加到训练模型代码哪里

k折交叉验证是一种评估机器学习模型性能的方法，可以用于选择模型并调整超参数。一般来说，k折交叉验证是在训练模型之前应用的，而不是将其添加到模型训练代码中。

在使用k折交叉验证时，你需要将训练数据集分成k个不同的折（fold），每个折都包含相同数量的样本。然后对于每个折，你将其作为验证集，其余的k-1个折作为训练集，训练得到一个模型，并将其用于验证集上进行评估。这个过程会重复k次，每个折都会被用作验证集一次。

在代码实现上，你可以使用交叉验证函数库，如scikit-learn中的KFold或StratifiedKFold。具体来说，你可以先将数据集划分为k个折，然后在每个折上进行训练和验证。对于每个折，你可以使用相同的模型和超参数进行训练，并在验证集上评估模型的性能。最后，可以将k次验证的结果进行平均或加权平均，得到模型最终的性能评估结果。

需要注意的是，在使用k折交叉验证时，你需要将训练数据集划分为k个折，这通常是在模型训练之前进行的。因此，将k折交叉验证加到训练模型代码中的做法是不正确的。

bert中文预训练模型下载

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年提出的一种预训练语言模型，可以用于各种自然语言处理任务。目前已经有很多中文预训练模型可供使用。

其中，比较著名的中文预训练模型包括：

1. BERT-Base-Chinese：是由谷歌官方提供的中文预训练模型，基于中文维基百科和新闻语料库进行训练，具有12个Transformer层和110M参数。

2. ERNIE：是百度发布的中文预训练模型，使用了海量中文数据进行训练，具有12个Transformer层和110M参数。

3. RoBERTa：是Facebook发布的全新预训练模型，使用了更多的数据和更长的训练时间进行训练，具有更好的性能。

要下载这些预训练模型，可以在官方网站上下载或者在GitHub上下载。以BERT-Base-Chinese为例，您可以在下面的链接中下载：

https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

下载完成后，您需要将文件解压缩并将其添加到您的代码中以使用该模型。