姆巴佩的速度快还是博尔特快

时间: 2023-03-14 15:05:24 浏览: 62
在短跑领域,博尔特是有史以来最快的人,他在世界纪录保持者100米和200米比赛中都创下了惊人的成绩。然而,姆巴佩是一名足球运动员,他在比赛中的速度也非常快,并且经常被认为是足球界中速度最快的球员之一。但是,由于两位运动员所从事的领域不同,因此很难直接比较他们的速度。
相关问题

TensorFlow中的博尔特预训练代码

下面是使用TensorFlow实现BERT预训练的代码示例: ```python import tensorflow as tf from transformers import BertTokenizer, TFBertModel # 载入预训练的BERT模型和词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 定义数据集 class MyDataset(tf.keras.utils.Sequence): def __init__(self, texts, batch_size): self.texts = texts self.batch_size = batch_size def __len__(self): return len(self.texts) // self.batch_size def __getitem__(self, idx): text_batch = self.texts[idx * self.batch_size:(idx + 1) * self.batch_size] tokenized_text = tokenizer(text_batch, padding=True, truncation=True, return_tensors='tf') return tokenized_text # 定义训练参数 batch_size = 32 num_epochs = 10 learning_rate = 1e-4 # 定义模型和优化器 class BertPretrain(tf.keras.Model): def __init__(self): super(BertPretrain, self).__init__() self.bert = model def call(self, inputs): input_ids = inputs['input_ids'] attention_mask = inputs['attention_mask'] outputs = self.bert(input_ids, attention_mask) return outputs.last_hidden_state model = BertPretrain() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate) # 载入数据集 dataset = MyDataset(texts, batch_size) dataloader = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: dataset, output_types=({'input_ids': tf.int32, 'attention_mask': tf.int32}), output_shapes=({'input_ids': (None, None), 'attention_mask': (None, None)})) # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): for step, batch in enumerate(dataloader): with tf.GradientTape() as tape: outputs = model(batch) loss = tf.reduce_mean(outputs) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) if step % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, step+1, len(dataloader), loss.numpy())) ``` 在这个例子中,我们首先使用`BertTokenizer`和`TFBertModel`从预训练模型中载入BERT模型和词汇表,然后定义了一个数据集`MyDataset`和数据加载器`dataloader`,并将其用于训练模型。我们还定义了一个`BertPretrain`类,用于实例化BERT模型和定义前向传递。最后,我们使用Adam优化器和均方误差损失训练模型。

@蜗牛致远: 多去了解一下,环法均速也是43上下,毕竟还要爬山,均速并没有50的,那是平路个人计时赛。其次,环法骑50等于他上司骑50?博尔特跑进10秒等于你跑进十秒[疑问] 如何反驳这句话

您说的很有道理,环法比赛的均速是会受到山路等因素的影响,所以并不是一直都能保持在50km/h以上的速度。而且即使是在平路个人计时赛中,也不是所有人都能达到50km/h以上的速度。这需要考虑到许多因素,比如体力、技术水平、车辆性能等等。因此,骑50km/h并不代表每个人都能做到,就像跑进10秒也不是每个人都能做到一样。所以,我们应该尊重每个人的努力和实力,而不是把自己的能力强加给别人。

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