Describe the bug A clear and concise description of what the bug is. 清晰而简要地描述bug

To Reproduce 使用你们的star-transformer代码，然后用allennlp做训练(glove 42B 词向量)， 最后结果见如图，与论文中报告的结果相差6个点。

请求解释！以及完整版的代码，就是可以完全复现结果的完整版。

Additional context Add any other context about the problem here. 备注

Describe the bug 用Predictor方法去加载训练好的模型，在预测时会出现第一张图里面的错误，这个bug被我fixed了。详细请见我在下文上传的项目链接。 出现原因：经过debug分析，发现此bug是由于预测新数据时出现了训练时候没有的新字符，而在bert_embedding.py 脚本里面读取的是训练时候的Vocab维度，并把它初始化成1的vocab向量做mask预测，而这导致了此向量的维度小于实际维度，实际维度=训练时候的Vocab维度+新字符的维度。 Bug结果请看图一，Bug位置及修复请看图二。

To Reproduce 1.把test.txt、dev.txt、train.txt移到data目录下。data目录为自己创建的目录 2. 调用fastNLP_trainer.py脚本 3. 调用fastNLP_predictor.py脚本 4. See error 重现这个bug的步骤

项目链接：https://github.com/Chris-cbc/fastNLP_Bug_Report_And_Fix.git

Expected behavior 上图也是bug修复后出现的结果

Desktop

• OS: windows10
• Python Version: 3.6

Additional context 请项目主确认后 发邮件并at我github账户一下，让我知道这个bug最终是怎样被修复的 备注

Python 3.5环境下安装fastNLP，显示可以安装成功，但是import fastNLP时会出现 File "D:\anaconda\lib\site-packages\fastNLP\core\instance.py", line 40 f" type={(str(type(self.fields[field_name]))).split(s)[1]}" for field_name in self.fields) + "}" ^ SyntaxError: invalid syntax Python3.6和Python3.7也不行，都是安装完成之后，import时就会报错

we should provide a function for arg parse so that we can support "python fastnlp.py --arg1 value1 --arg2 value2" and so on.

in this way, what argument should we have?

使用cpu训练没有问题，刚开始以为是pytorch版本问题，后来尝试了1.2、1.4、1.7，其中1.2和1.4都会报错，都是训练到第二个epoch在test时报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered。1.7会提示由于pytorch版本问题，对超出词表的词要使用long型。 同样的问题在之前的一个脚本中也出现了。我在4月份使用bertMatching模型训练跑通了，但是现在再做的时候也会报这个错误。 感谢项目组。

https://github.com/fastnlp/fastNLP/blob/8a87807274735046a48be8eb4b1ca10801875039/fastNLP/core/trainer.py#L42-L45

Should we set some default value for train_args? Otherwise we will pass all these args every time, which is very redundant.

在学习Trainer部分的时候，运行了这一节最开始部分的代码 但是原始的实例代码会报错

TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.int32. The only supported types are: float64, float32, float16, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.

我尝试在数据生成部分直接使用torch生成tensor

def generate_psedo_dataset(num_samples):
    data=torch.randint(2,size=(num_samples,10))
    print(data.shape)
    list=[]
    for n in range(num_samples):
        label=torch.sum(data[n])%2
        list.append(label)
    list=torch.stack(list)
    dataset = DataSet({'x':data, 'label': list})
    dataset.set_input('x')
    dataset.set_target('label')
    return dataset
tr_dataset=generate_psedo_dataset(1000)
dev_dataset=generate_psedo_dataset(100)

但是在训练中会报如下错误

TypeError: issubclass() arg 1 must be a class

是不是我的数据生成写错了。。。 gitbook部分的实例代码应该如何调整呢？ torch：1.2.0+cu92 FastNLP：0.5.0

首先感谢你们的代码！

我现在想直接利用from fastNLP.embeddings import BertEmbedding来读入BertEmbedding模型，然后根据你们的教程搭建一个vocab，初始化self.embed = BertEmbedding(vocab, model_dir_or_name="en-base-uncased")，进而输入一个句子的中每个词在vocab中对应的index得到对应的embedding向量，然后在此基础上进行后续的语言应用的建模。

简单来讲，使用方式是否如同pytorch提供的nn.Embedding一样，有什么需要注意的吗？因为我利用上述方式简单搭建了一个baseline，但是并不能很好的收敛。

还望不吝赐教，谢谢！

您好，我发现在decoder的crf.py的代码中，第263行是这样写的 score = trans_score + emit_score[:seq_len - 1, :] 其中的trans_score大小为[seq_len-1, batch_size]，trans_score[0][0]代表第0个句子的第0个字符到第1个字符的转移得分； 而emit_score[:seq_len - 1, :]的大小为[seq_len-1, batch_size]，emit_score[0, 0]代表第0个句子第0个字符的发射得分； 但是第0个句子第0个字符的转移得分不应该是start字符到第0个字符的score么？请问这里为什么不写成 score = trans_score + emit_score[1:, :]呢 感谢您的解答~

Description：fitlocallback 在DistTrainer的使用中无法添加dev_data，主要原因在于fitlogcallback验证self.trainer.dev_data时，也即DIstanbulTrainer没有dev_data属性导致调用失败报错

Main reason: 修复fitlocallback 在DistTrainer的使用中无法添加dev_data的问题

Checklist 检查下面各项是否完成

Please feel free to remove inapplicable items for your PR.

• [x] The PR title starts with [$CATEGORY] (例如[bugfix]修复bug，[new]添加新功能，[test]修改测试，[rm]删除旧代码)
• [x] Changes are complete (i.e. I finished coding on this PR) 修改完成才提PR
• [x] All changes have test coverage 修改的部分顺利通过测试。对于fastnlp/fastnlp/的修改，测试代码必须提供在fastnlp/test/。
• [x] Code is well-documented 注释写好，API文档会从注释中抽取
• [x] To the my best knowledge, examples are either not affected by this change, or have been fixed to be compatible with this change 修改导致例子或tutorial有变化，请找核心开发人员

Changes: 修复fitlocallback 在DistTrainer的使用中无法添加dev_data的问题

• 并在DIstTrainer中添加了kwargs，test_use_tqdm，dev_data，metrics类变量

Mention: 找人review你的PR

@修改过这个文件的人 @核心开发人员

Description：简要描述这次PR的内容 Delete DEFAULT_CHECK_BATCH_SIZE and make it same with the input batch size.

Main reason: 做出这次修改的原因 It is unnecessary to use DEFAULT_CHECK_BATCH_SIZE, which may cause some conficts with the initialized model.

Checklist 检查下面各项是否完成

Please feel free to remove inapplicable items for your PR.

• [x] The PR title starts with [$CATEGORY] (例如[bugfix]修复bug，[new]添加新功能，[test]修改测试，[rm]删除旧代码)
• [x] Changes are complete (i.e. I finished coding on this PR) 修改完成才提PR
• [x] All changes have test coverage 修改的部分顺利通过测试。对于fastnlp/fastnlp/的修改，测试代码必须提供在fastnlp/test/。
• [x] Code is well-documented 注释写好，API文档会从注释中抽取
• [x] To the my best knowledge, examples are either not affected by this change, or have been fixed to be compatible with this change 修改导致例子或tutorial有变化，请找核心开发人员

Changes: 逐项描述修改的内容

• 去掉 DEFAULT_CHECK_BATCH_SIZE，并将其修改为预先设置的batch_size

Mention: 找人review你的PR

@修改过这个文件的人 @核心开发人员

Description：修改requentments.txt中的rich版本，给topk_saver增加参数。

Main reason: 升级rich版本以解决剩余时间过长导致的异常。topk_saver中增加参数use_timestamp_path参数，决定是否跳过创建时间戳命名的文件夹的步骤。

Checklist 检查下面各项是否完成

Please feel free to remove inapplicable items for your PR.

• [x] The PR title starts with [$CATEGORY] (例如[bugfix]修复bug，[new]添加新功能，[test]修改测试，[rm]删除旧代码)
• [x] Changes are complete (i.e. I finished coding on this PR) 修改完成才提PR
• [x] All changes have test coverage 修改的部分顺利通过测试。对于fastnlp/fastnlp/的修改，测试代码必须提供在fastnlp/test/。
• [x] Code is well-documented 注释写好，API文档会从注释中抽取
• [x] To the my best knowledge, examples are either not affected by this change, or have been fixed to be compatible with this change 修改导致例子或tutorial有变化，请找核心开发人员

Changes: 逐项描述修改的内容

• 将rich版本由11.2.0升级为12.6.0；
• topk_saver中增加参数use_timestamp_path参数，决定是否跳过创建时间戳命名的文件夹的步骤。

在 fastNLP 版本 1.0.1 中

from fastNLP.embeddings.embedding import TokenEmbedding

报错：

ModuleNotFoundError: No module named 'fastNLP.embeddings.embedding'

https://github.com/fastnlp/fastNLP/blob/6f21084dafeeb937e137adcf33a0858dec921f8c/fastNLP/core/drivers/torch_driver/initialize_torch_driver.py#L36-L37 older ?

fastNLP不支持

from fastNLP import DataSet
ds=[{"name":"aa","age":21},{"name":"bb","age":22},{"name":"cc","age":19}]
data_set = DataSet(ds)

huggingface 的Dataset支持

from datasets import Dataset
ds=[{"name":"aa","age":21},{"name":"bb","age":22},{"name":"cc","age":19}]
dataset = Dataset.from_list(ds)

希望能支持