###########################################################
#                       DATA SETTING                      #
###########################################################
dataset_type: Ernie
train_path: data/iwslt2012_zh/train.txt
dev_path: data/iwslt2012_zh/dev.txt
test_path: data/iwslt2012_zh/test.txt
batch_size: 64
num_workers: 2
data_params: 
    pretrained_token: ernie-3.0-base-zh
    punc_path: data/iwslt2012_zh/punc_vocab
    seq_len: 100


###########################################################
#                       MODEL SETTING                     #
###########################################################
model_type: ErnieLinear
model:
    pretrained_token: ernie-3.0-base-zh
    num_classes: 4

###########################################################
#                     OPTIMIZER SETTING                   #
###########################################################
optimizer_params:
    weight_decay: 1.0e-6               # weight decay coefficient.

scheduler_params:
    learning_rate: 1.0e-5               # learning rate.
    gamma: 0.9999                          # scheduler gamma must between(0.0, 1.0) and closer to 1.0 is better.

###########################################################
#                     TRAINING SETTING                    #
###########################################################
max_epoch: 20
num_snapshots: 5

###########################################################
#                     OTHER SETTING                       #
###########################################################
num_snapshots: 10                 # max number of snapshots to keep while training
seed: 42                          # random seed for paddle, random, and np.random