¡Bienvenidos al corazón del baloncesto europeo!
  La Liga de Campeones de Baloncesto en el Grupo A de Europa es una competencia que reúne a los mejores equipos continentales, ofreciendo espectáculos emocionantes y partidos llenos de acción. Cada día se actualizan los encuentros, y aquí encontrarás todo lo que necesitas saber para estar al tanto de las últimas noticias, estadísticas y predicciones expertas para tus apuestas.
  
  Calendario de Partidos
  El calendario de partidos del Grupo A está repleto de enfrentamientos apasionantes. Cada jornada trae consigo la oportunidad de ver a los mejores jugadores en acción. Mantente informado con las actualizaciones diarias y no te pierdas ningún detalle de los encuentros más esperados.
  
    - Jornada 1: Fecha y horarios detallados para cada partido.
 
    - Jornada 2: Análisis previo y predicciones basadas en el rendimiento reciente.
 
    - Jornada 3: Estadísticas clave y tendencias a seguir.
 
  
  Análisis de Equipos
  Cada equipo del Grupo A tiene sus fortalezas y debilidades. En esta sección, analizamos a los principales contendientes, sus jugadores estrella, y cómo podrían enfrentarse en los próximos partidos.
  
    - Equipo A: Con una defensa sólida y un juego ofensivo dinámico, este equipo es uno de los favoritos.
 
    - Equipo B: Con una plantilla joven y talentosa, este equipo promete sorprender en la competencia.
 
    - Equipo C: Con experiencia internacional, este equipo cuenta con jugadores experimentados que pueden marcar la diferencia.
 
  
  Predicciones de Apuestas
  Las apuestas en baloncesto requieren un análisis detallado y una comprensión profunda del juego. Aquí te ofrecemos predicciones expertas basadas en estadísticas avanzadas, tendencias recientes y el rendimiento histórico de los equipos.
  
    - Predicción Jornada 1: Equipo A vs Equipo B - Predicción: Victoria ajustada para el Equipo A.
 
    - Predicción Jornada 2: Equipo C vs Equipo D - Predicción: Triunfo contundente para el Equipo C.
 
    - Predicción Jornada 3: Equipo E vs Equipo F - Predicción: Empate o victoria ajustada para el Equipo E.
 
  
  Estrategias de Apuestas
  Aplicar estrategias inteligentes puede aumentar tus posibilidades de éxito en las apuestas. Aquí te presentamos algunas tácticas probadas que puedes considerar al apostar en la Liga de Campeones.
  
    - Estrategia 1: Apostar por el ganador con cuotas altas solo cuando tengas confianza plena en tu análisis.
 
    - Estrategia 2: Considera las cuotas del mercado asiático, que a menudo ofrecen mejores oportunidades.
 
    - Estrategia 3: No olvides diversificar tus apuestas para minimizar riesgos.
 
  
  Estadísticas Clave
  Las estadísticas son esenciales para entender el rendimiento de los equipos y hacer predicciones precisas. Aquí te presentamos algunos datos clave que debes tener en cuenta.
  
    - Promedio de puntos por partido: Análisis del rendimiento ofensivo de los equipos principales.
 
    -  Evaluación de cómo cada equipo ha manejado la defensa en partidos recientes.
 
    -  Un indicador crucial que puede influir en el resultado final de los partidos cerrados.
 
  
  Tendencias Recientes
  Las tendencias recientes pueden ofrecer pistas valiosas sobre cómo podrían desarrollarse los próximos partidos. Observa cómo los equipos han evolucionado y qué cambios tácticos han implementado sus entrenadores.
  
    - Tendencia 1: Incremento en el uso del pick and roll por parte del Equipo A, lo que ha mejorado su eficiencia ofensiva.
 
    - Tendencia 2: El Equipo B ha mejorado notablemente su defensa perimetral, dificultando las penetraciones rivales.
 
    - Tendencia 3: El aumento en la rotación del banquillo por parte del Equipo C ha permitido mantener un alto nivel de energía durante todo el partido.
 
  
  Hallazgos Tácticos
  Analicemos algunas tácticas clave que han sido decisivas en los partidos recientes. Entender estas estrategias puede darte una ventaja adicional al realizar tus apuestas.
  
    - Táctica A: Uso efectivo del contraataque por parte del Equipo D, aprovechando transiciones rápidas para anotar puntos fáciles.
 
    - Táctica B: El Equipo E ha implementado un sistema defensivo zonal que ha reducido significativamente las oportunidades de anotación del rival.
 
    - Táctica C: El uso estratégico del tiempo muerto por parte del entrenador del Equipo F ha permitido ajustar tácticas durante el juego y cambiar el rumbo del partido.
 
  
  Jugadores Destacados
# Copyright (c) Microsoft Corporation.
# Licensed under the MIT license.
import math
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from fairseq.models import (
    FairseqEncoder,
    FairseqEncoderDecoderModel,
    register_model,
)
from fairseq.modules import (
    LayerNorm,
)
from fairseq.modules.transformer_sentence_encoder import (
    TransformerSentenceEncoder,
)
from fairseq.models.transformer import (
    TransformerDecoder,
)
from . import register_xlm
from .xlm_transformer_sentence_encoder import XLMTransformerSentenceEncoder
from .xlm_transformer_decoder import XLMTransformerDecoder
@register_xlm('xlm-mlm-tlm')
class XLMTransformerModel(FairseqEncoderDecoderModel):
    
    def __init__(self, args):
        super().__init__(None)
        
        self.args = args
        self.encoder = XLMTransformerSentenceEncoder(args)
        self.decoder = XLMTransformerDecoder(args)
        
        if args.share_all_embeddings:
            self.decoder.embed_tokens.weight = self.encoder.embed_tokens.weight
        
        if args.share_decoder_input_output_embed:
            assert args.decoder_input_dim == args.decoder_output_dim
            self.decoder.output_projection.weight = self.decoder.embed_outgoing_tokens.weight
            
        self.register_buffer('version', torch.Tensor([3]))
        
@register_model('xlm-mlm-tlm')
class XLMMLMTLMModel(FairseqEncoderDecoderModel):
    
    def __init__(self, args):
        super().__init__(None)
        
        self.args = args
        
        if args.encoder_embed_dim != args.decoder_embed_dim:
            raise ValueError('--share-all-embeddings requires a --encoder-embed-dim that matches --decoder-embed-dim')
        
        encoder = TransformerSentenceEncoder(args)
        decoder = TransformerDecoder(args)
        # allow for sharing the input embedder between encoder and decoder
        if args.share_all_embeddings:
            decoder.embed_tokens.weight = encoder.embed_tokens.weight
        
        # allow for sharing the output embedder between decoder and generator
        if args.share_decoder_input_output_embed:
            assert args.decoder_input_dim == args.decoder_output_dim
            decoder.output_projection.weight = decoder.embed_outgoing_tokens.weight
        
        # set embedding weights to match the decoder output projection weights
        if getattr(args, 'tie_adaptive_weights', False):
            assert args.encoder_embed_dim == args.decoder_embed_dim
            encoder.embed_tokens.weight = decoder.output_projection.weight
        
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        
        self.register_buffer('version', torch.Tensor([3]))
        
@register_model('xlm-mlm-tlm-rf')
class XLMMLMTLMMultiRFModel(FairseqEncoderDecoderModel):
    
    def __init__(self, args):
        super().__init__(None)
        
        self.args = args
        
        if args.encoder_embed_dim != args.decoder_embed_dim:
            raise ValueError('--share-all-embeddings requires a --encoder-embed-dim that matches --decoder-embed-dim')
        
        encoder = TransformerSentenceEncoder(args)
        decoder = TransformerDecoder(args)
        # allow for sharing the input embedder between encoder and decoder
        if args.share_all_embeddings:
            decoder.embed_tokens.weight = encoder.embed_tokens.weight
        
        # allow for sharing the output embedder between decoder and generator
        if args.share_decoder_input_output_embed:
            assert args.decoder_input_dim == args.decoder_output_dim
            decoder.output_projection.weight = decoder.embed_outgoing_tokens.weight
        
        # set embedding weights to match the decoder output projection weights
        if getattr(args, 'tie_adaptive_weights', False):
            assert args.encoder_embed_dim == args.decoder_embed_dim
            encoder.embed_tokens.weight = decoder.output_projection.weight
        
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
#         self.rf_encoders = nn.ModuleList()
#         for i in range(self.args.num_rfs):
#             rf_encoder = TransformerSentenceEncoder(args)
#             if getattr(args, 'tie_adaptive_weights', False):
#                 assert args.encoder_embed_dim == args.decoder_embed_dim
#                 rf_encoder.embed_tokens.weight = self.encoder.embed_tokens.weight
            
#             self.rf_encoders.append(rf_encoder)
            
#         self.register_buffer('version', torch.Tensor([3]))
        
@register_model('xlm-mlm-tlm-rf')
class XLMMLMTLMMultiRFModel(FairseqEncoderDecoderModel):
    
    def __init__(self, args):
        super().__init__(None)
        
        self.args = args
        
#         print('args.num_rfs',args.num_rfs)
#         print('args.max_source_positions',args.max_source_positions)
        
#         if not hasattr(args,'num_rfs'):
#             raise ValueError('args.num_rfs is required')
            
#         if not hasattr(args,'max_source_positions'):
#             raise ValueError('args.max_source_positions is required')
        
#         if hasattr(args,'share_all_embeddings') and not getattr(args,'share_all_embeddings'):
#             raise ValueError('--share-all-embeddings must be set')
            
#         if hasattr(args,'share_decoder_input_output_embed') and not getattr(args,'share_decoder_input_output_embed'):
#             raise ValueError('--share-decoder-input-output-embed must be set')
            
#         print('args.num_rfs',args.num_rfs)
        
        
            
        
            
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
            
            
            
            
            
            
            
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
            
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                
                <|file_sep[mask]
mask=0.15<|repo_name|>deng-xiangyu/SANLP2021<|file_sepcls_name=roberta.large.mn.model<|repo_name|>deng-xiangyu/SANLP2021<|file_sep
python -u train.py 
	--task xsum 
	--model xsum-transformer 
	--arch transformer_iwslt_de_en_bahdanau 
	--dataset-impl mmap 
	--max-tokens ${MAX_TOKENS} 
	--max-source-positions ${MAX_SOURCE_POSITIONS} 
	--max-target-positions ${MAX_TARGET_POSITIONS} 
	--batch-size ${BATCH_SIZE} 
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	--save-interval-updates $SAVE_INTERVAL_UPDATES 
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	--num-workers $NUM_WORKERS 
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	$BERT_PATH_OPTIONS 
   --source-lang src --target-lang tgt --path $CHECKPOINT_PATH --output-path $OUTPUT_PATH &>$log_file &
<|file_sep bossing_english_path=/home/xiangyu/Downloads/bossing_english/
nmt_path=/home/xiangyu/Projects/nmt/
data_path=$nmt_path/data/parallel/en-cs/
fairseq_path=/home/xiangyu/Projects/fairseq/
cat ${data_path}/train.en | awk '{if(NR%10==0)print;}' > ${data_path}/dev.en
cat ${data_path}/train.cs | awk '{if(NR%10==0)print;}' > ${data_path}/dev.cs
echo "Creating dictionary"
fairseq-preprocess --source-lang cs --target-lang en --trainpref ${data_path}/train --validpref ${data_path}/dev --destdir ${data_path}/processed --joined-dictionary >${data_path}/preprocess.log
echo "Training model"
fairseq-train ${data_path}/processed/ --save-dir /tmp/transformer_iwslt_de_en_bahdanau/checkpoints/transformer_iwslt_de_en_bahdanau/checkpoint_best.pt --max-tokens=4096 --min-lr=1e-09 --criterion label_smoothed_cross_entropy --label-smoothing=0.1 --dropout=0.1 --attention-dropout=0.1 --weight-decay=0.0001 --optimizer adamax --adam-betas "(0.9,0.98)" --lr-scheduler inverse_sqrt --lr=0.0007 --warmup-updates=4000 --clip-norm=0.1
echo "Translating"
fairseq-generate /tmp/transformer_iwslt_de_en_bahdanau/checkpoints/transformer_iwslt_de_en_bahdanau/checkpoint_best.pt --beam=5 --lenpen=0.6 -s cs -t en -o /tmp/out.txt -a /tmp/attn.txt -w /tmp/wrd.txt -d /tmp/det.txt /tmp/test.en
echo "Evaluating"
cat /tmp/out.txt | sacrebleu dev.cs
<|repo_name|>deng-xiangyu/SANLP2021<|file_sep ZhangXiangyue: machine translation with pre-trained language models 
===================
### Requirement 
#### python package requirement 
bash 
pip install transformers==4.4.1 sentencepiece==0.1.96 tokenizers==0.10.3 sacrebleu==1.5.5 tensorboardX==2.4 torch==1.7 spacy==3.0 fairseq==0.9.x 
#### dataset requirement 
Download [WMT16 English-Czech Parallel Corpus](http://www.statmt.org/wmt16/translation-task.html) to path data/wmt16_en_cs 
Download [The Bossing English Dataset](https://github.com/HIT-SMT/bossing_english) to path data/bossing_english 
### How to run 
bash 
cd ./src/
python main.py [input_file] [output_file] [model_name] [model_checkpoint]
### Model 
#### Roberta 
cls_name=roberta.base.mn.model
#### XLM-Roberta 
cls_name=xlm-roberta.base.model
#### Roberta-large
cls_name=roberta.large.mn.model
#### XLM-Roberta-large 
cls_name=xlm-roberta.large.model
### Example 
#### roberta-base 
bash 
cd ./src/
python main.py data/wmt16_en_cs/dev.en data/wmt16_en_cs/dev.cs roberta.base.mn.model models/roberta.base.mn.model/model.pt > roberta.base.mn.log &
cd ../eval/
python eval.py data/wmt16_en_cs/dev.cs data/wmt16_en_cs/dev.out roberta.base.mn.eval.log &
cd ../src/
python main.py data/wmt16_en_cs/test.en data/wmt16_en_cs