#MagicalYear# Day 1⃣️1⃣️3⃣️-4⃣️

「How to train your dragon.」

我们将每天为大家选取一句《哈利·波特》英文原著里的一小段英文原句，再搭配人文社官方译文，并摘录一些常见短语、词汇的解析，便于大家通过每日一句来积累一些英语词汇，欢迎大家每天一起来读原著、学英语。

#哈利波特[超话]##哈利波特#

行走的“美食车”，The Q Train 带您踏上美食之旅

The Q Train 餐厅列车的旅程将会从两个风景如画的火车站发车 - Drysdale 或 昆斯克利夫(Queenscliff) 。
沿着美丽的贝拉里尼铁路（Bellarine Railway）大约行驶 3 个小时。

The Q Train 还会提供来自贝拉里尼（Bellarine），吉朗（Geelong）以及奥特威（Otways）的当地葡萄酒、啤酒和苹果酒。餐厅的主厨和他的团队精心挑选优质的食材并结合当地时令制作佳肴。精心烹制的美食，必然会刷新你对火车餐的认知。

快戳下方链接来预定你的美食列车之旅吧～
官网：www.theqtrain.com.au

1-3 / © theqtrain.com.au

✌tf.keras.layers.Embedding 把非负整数转为稠密向量，而不是one-hot编码的高维稀疏向量
✌目前见过的tokenizer的token ID：0为；1为，2为,3为
✌可以帮助我们替换词汇表里不存在的字符, 例如一些低频词, 或者低频字, 或者特殊符号.（https://t.cn/A66FDChS）
自然语言处理常用标识符＜UNK＞,＜PAD＞,＜SOS＞,＜EOS＞等
（https://t.cn/A66FDChC）
embeddings表利用反向传播机制进行参数更新，以获取更符合每个单词的词向量表示。
训练神经网络的过程中，每个嵌入的向量都会得到更新。
这个表其实就是这个层的权重，训练的时候根据底层的优化算法，比如梯度下降等，就跟模型中的其他参数一样，训练得到。
Python嵌套函数（https://t.cn/A66FDCho）
Tensorflow模块：tf.train.Checkpoint
（https://t.cn/A66FDCh9）
 Tensorflow的Checkpoint机制将可追踪变量以二进制的方式储存成一个.ckpt文件，储存了变量的名称及对应张量的值。Checkpoint 只保存模型的参数，不保存模型的计算过程，因此一般用于在具有模型源代码的时候恢复之前训练好的模型参数。
TensorFlow 的变量类型 ResourceVariable 并不能被序列化。
好在 TensorFlow 提供了 tf.train.Checkpoint 这一强大的变量保存与恢复类，可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存和恢复。具体而言，tf.keras.optimizer 、 tf.Variable 、 tf.keras.Layer 或者 tf.keras.Model 实例都可以被保存。
即时执行模式下，模型中各个层的初始化和变量的建立是在模型第一次被调用的时候才进行的
使用 tf.train.CheckpointManager 删除旧的 Checkpoint 以及自定义文件编号
在需要保存模型的时候，我们直接使用 manager.save() 即可。如果我们希望自行指定保存的 Checkpoint 的编号，则可以在保存时加入 checkpoint_number 参数。例如 manager.save(checkpoint_number=100)
当输入x包含了输出targets（labels），则fit函数不用指定y
python 生成全排列_python全排列
（https://t.cn/A66FDChK）
python中的全排列函数——itertools.permutations。更重要的是itertools是一个标准库