模型训练问题——简体/繁体 about g2pw HOT 9 OPEN

顺便问一下，我下载了readme中的文件，如下G2PWModel-v2.zip。但是该如何使用呢，在scripts/predict_g2p_bert.py的使用过程中，如下：


以上问题请问该如何解决。

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目前可下載的模型是基於繁體中文資料所訓練而成，其資料品質較好，而資料不開源。

而資料的格式採用和g2pM相同的格式，因此你可以自行使用g2pM訓練一個簡中模型，訓練方法如README所示。

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please refer: https://github.com/GitYCC/g2pW#load-offline-model

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please refer: https://github.com/GitYCC/g2pW#load-offline-model

感谢您的回复，我已明白了训练中的简体/繁体问题。但是，#load-offline-model中并没能解答我的困惑，G2PWConverter中传入的是onnx模型，而我想使用您所开源的pth模型，但是根据#predict，我却没办法直接使用您训练得到的pth权重

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please refer: https://github.com/GitYCC/g2pW#load-offline-model

感谢您的回复，我已明白了训练中的简体/繁体问题。但是，#load-offline-model中并没能解答我的困惑，G2PWConverter中传入的是onnx模型，而我想使用您所开源的pth模型，但是根据#predict，我却没办法直接使用您训练得到的pth权重

我想我有点明白了，您的意思是我可以不直接使用pth权重？
我看到了您开源代码中的g2pW/scripts/export_onnx_model.py，看来在训练以后，不选择pth而是直接将pth权重转为onnx进行调用？

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目前可下載的模型是基於繁體中文資料所訓練而成，其資料品質較好，而資料不開源。

而資料的格式採用和g2pM相同的格式，因此你可以自行使用g2pM訓練一個簡中模型，訓練方法如README所示。

我想再打扰您一下，训练所得到的模型是简中/繁中的设置是完全依赖于训练数据吗？也就是说如果我给的是简体的训练数据，出来的模型就是简中模型，若是繁中数据，得到的结果就是繁中模型？

此外，如果我想要的同样也是繁中模型，按照这个逻辑，我应该可以用opencc把简体中文的数据全部处理一遍来得到繁中数据，从而训练得到我所需要的繁中模型？

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你可以從pretrained model進行微調

from g2pw.

你可以從pretrained model進行微調

我是想尝试bert的结构做的小一些，所以无法使用pretrained model进行微调。

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你可以從pretrained model進行微調

我是想尝试bert的结构做的小一些，所以无法使用pretrained model进行微调。

目前看起来，如果我想要使用cpp数据集来训练得到一个类似的繁中模型，我需要使用opencc对cpp模型的文本进行处理，随后处理pinyin到bopomofo的转换，这样应该就可以训练得到对应的模型了。

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