模型训练

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 将tensorflow的训练数据数组（矩阵）保存为.npy的数据格式。为后续的模型训练提供便捷的方法。例如如下：   加载.npy训练数据和测试数组（矩阵），加载后需要调整数据的形状以满足设计模型的输入输出需求，不然无法训练模型。 这里可以采用自定义层和tensorflow的API搭建

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Atom系列模型包含Atom-7B和Atom-13B，基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源，支持商用，可在Hugging Face仓库获取模型: https://huggingface.co/FlagAlpha 大规模的中文数据预训练 原子大模型Atom在Llama2的基础上，采用大规模的中文数据进行持续预训练，包含百

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在pytorch_tutorial中给出了一个训练流程的简要介绍： Training a model is an iterative process;训练模型是一个迭代的过程。 in each iteration the model makes a guess about the output, calculates the error in its guess (loss), 在每次迭代中，模型会对输出结果做一个猜测，并且计算这个结果和目标结果之间的

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