项目教程：Recipe Summarization

项目教程：Recipe Summarization

recipe-summarization Sequence to sequence recipe summarization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recipe-summarization

1. 项目的目录结构及介绍

recipe-summarization/
├── src/
│   ├── config.py
│   ├── tokenize_recipes.py
│   ├── vocabulary-embedding.py
│   ├── train_seq2seq.py
│   ├── predict.py
│   └── server.py
├── recipe-box/
│   ├── data/
│   └── ...
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── youtube_screenshot.jpg

目录结构介绍

• src/: 包含项目的主要源代码文件。

  • config.py: 配置文件，用于设置项目的基本配置。
  • tokenize_recipes.py: 用于对食谱数据进行分词处理的脚本。
  • vocabulary-embedding.py: 用于初始化词嵌入的脚本。
  • train_seq2seq.py: 用于训练序列到序列模型的脚本。
  • predict.py: 用于进行预测的脚本。
  • server.py: 用于启动RESTful API服务器的脚本。

• recipe-box/: 包含食谱数据和相关文件。

  • data/: 存储食谱数据的目录。

• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。

• .gitmodules: Git子模块配置文件。

• LICENSE: 项目许可证文件。

• README.md: 项目说明文件。

• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目所需的所有Python包。

• youtube_screenshot.jpg: 项目相关的截图文件。

2. 项目的启动文件介绍

server.py

server.py 是项目的启动文件，用于启动一个RESTful API服务器，使得训练好的模型可以通过API进行预测。

主要功能

• 启动API服务器: 通过Flask框架启动一个API服务器，使得用户可以通过HTTP请求获取模型的预测结果。
• 加载模型: 在启动服务器时，加载已经训练好的序列到序列模型。
• 处理请求: 接收用户的HTTP请求，调用模型进行预测，并将结果返回给用户。

使用方法

python src/server.py

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，用于设置项目的基本配置参数。

主要配置项

• 数据路径: 指定食谱数据的路径。
• 模型路径: 指定训练好的模型文件路径。
• API端口: 指定API服务器的端口号。
• 日志级别: 设置日志的输出级别。

示例配置

# config.py

# 数据路径
DATA_PATH = "recipe-box/data"

# 模型路径
MODEL_PATH = "model/seq2seq_model.h5"

# API端口
API_PORT = 5000

# 日志级别
LOG_LEVEL = "INFO"

通过修改 config.py 文件中的配置项，可以调整项目的行为和参数设置。

recipe-summarization Sequence to sequence recipe summarization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/recipe-summarization