<s> import numpy <EOL> from nmt import train <EOL> def main ( job_id , params ) : <EOL> print '<STR_LIT>' % job_id <EOL> print params <EOL> trainerr , validerr , testerr = train ( saveto = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> reload_ = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> dim_word = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> dim = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> n_words = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> n_words_src = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> decay_c = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> alpha_c = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> lrate = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> optimizer = params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> encoder = '<STR_LIT>' , <EOL> decoder = '<STR_LIT>' , <EOL> maxlen = <NUM_LIT:30> , <EOL> batch_size = <NUM_LIT> , <EOL> valid_batch_size = <NUM_LIT> , <EOL> validFreq = <NUM_LIT:1000> , <EOL> dispFreq = <NUM_LIT:1> , <EOL> saveFreq = <NUM_LIT> , <EOL> sampleFreq = <NUM_LIT> , <EOL> dataset = '<STR_LIT>' , <EOL> dictionary = '<STR_LIT>' , <EOL> dictionary_src = '<STR_LIT>' , <EOL> use_dropout = True if params [ '<STR_LIT>' ] [ <NUM_LIT:0> ] else False ) <EOL> return validerr <EOL> if __name__ == '<STR_LIT:__main__>' : <EOL> main ( <NUM_LIT:0> , { <EOL> '<STR_LIT>' : [ '<STR_LIT>' ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT:32> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ '<STR_LIT>' ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT:0.> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT:0.> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT:0> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ <NUM_LIT> ] , <EOL> '<STR_LIT>' : [ False ] } ) </s>
