本文共 475 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

在使用OpenNMT进行实验评估时，我尝试了Seq2Seq model的性能，但发现其表现不及PyTorch的最简单实现，这让我感到有些困惑。通过网上的搜索，我发现这并不是一个孤立的现象，其他开发者也提到了类似的问题。然而，OpenNMT的开发团队表示，他们已经实现了当前的最先进的Transformer模型，所以这一问题不再需要高度关注。如果这点让我有些失望，那就只能接受了。

因此，我开始尝试使用Transformer模型。根据官方文档，我调整了一些超参数来复现论文的结果。为了方便我以CPU运行，删除了与GPU相关的参数。不过，在实际运行过程中，程序在没有GPU支持时突然停止了，这让我感到有些意外。看来我还需要更加仔细地测试和优化代码。这个过程提醒我，开源项目的开发细节确实需要格外谨慎。

通过这次实验，我对OpenNMT项目的理解有了更加深入的认识，也体会到了开源项目开发的挑战性。虽然遇到了一些问题，但上述经历也让我对Transformer模型的强大能力有了更加的信心。下一步，我会继续优化代码，尽量在没有GPU资源的情况下完成更多实验。