基于Transformer（t5）的本地训练科研分享

完成了一个基于Transformer（t5）的本地训练科研，分享一下感受和经验。此帖为会在接下来一个月内基本完成，会长期更新，希望能给您带来帮助，也请您（如果方便）可以给我一些建设性指导意见！感谢！快速了解我在做什么。关键词：SMILES、化学、训练、反应预测、训练经验。研究背景：人工智能快速发展。学科融合与交叉在当今科研中显得十分重要。创新性的科研在交叉学科中呈现快速地发展，科学边界被进一步拓展，人类的科学基础也被更充分地应用在生产生活。环境污染是一件值得每个人关注的事情。自然界中组成成分复杂，潜在的反应条件以及生物催化转化作用依旧处于待发现的状态。污染物的源头不再局限于工业生产或生活废弃排放。同时，各种化合物之间的复杂转化关系难以预测，反应条件特殊，反应环境在生物体内（存在酶催化或强酸强碱等的不确定因素）。未完待续，稍安勿躁。