Lite Transformer 项目使用教程
lite-transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lite-transformer
1. 项目目录结构及介绍
Lite Transformer 项目的目录结构如下:
lite-transformer/
├── configs/
│ ├── iwslt14.de-en/
│ ├── wmt14.en-fr/
│ └── wmt16.en-de/
├── fairseq/
│ ├── modules/
│ │ ├── lightconv_layer/
│ │ └── dynamicconv_layer/
├── figures/
├── scripts/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── generate.py
├── preprocess.py
├── score.py
├── setup.py
├── train.py
└── validate.py
目录结构介绍
- configs/: 包含不同数据集的配置文件,如 IWSLT'14、WMT'14 和 WMT'16。
- fairseq/: 包含项目的核心代码,特别是
lightconv_layer
和dynamicconv_layer
模块。 - figures/: 存放项目相关的图片或图表。
- scripts/: 存放一些辅助脚本。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目的开源许可证。
- README.md: 项目的介绍文档。
- generate.py: 用于生成数据的脚本。
- preprocess.py: 用于数据预处理的脚本。
- score.py: 用于评估模型性能的脚本。
- setup.py: 用于安装项目的脚本。
- train.py: 用于训练模型的脚本。
- validate.py: 用于验证模型性能的脚本。
2. 项目启动文件介绍
train.py
train.py
是 Lite Transformer 项目的主要启动文件,用于训练模型。以下是该文件的基本使用方法:
python train.py [path to the data binary] --configs [path to config file] [override options]
参数说明
[path to the data binary]
: 数据二进制文件的路径。--configs [path to config file]
: 配置文件的路径。[override options]
: 可选参数,用于覆盖配置文件中的默认设置。
preprocess.py
preprocess.py
用于数据预处理,将原始数据转换为模型可用的格式。以下是该文件的基本使用方法:
python preprocess.py [path to the raw data]
参数说明
[path to the raw data]
: 原始数据的路径。
3. 项目配置文件介绍
configs/
目录
configs/
目录下包含多个子目录,每个子目录对应一个数据集的配置文件。以下是一些常见的配置文件:
- iwslt14.de-en/: 包含 IWSLT'14 数据集的配置文件。
- wmt14.en-fr/: 包含 WMT'14 数据集的配置文件。
- wmt16.en-de/: 包含 WMT'16 数据集的配置文件。
配置文件示例
以 configs/wmt14.en-fr/attention/multibranch_v2/embed496.yml
为例:
# 配置文件示例
data:
path: data/binary/wmt14_en_fr
model:
type: lite_transformer
embed_dim: 496
num_heads: 8
num_layers: 6
dropout: 0.1
training:
batch_size: 64
learning_rate: 0.0005
epochs: 50
配置文件说明
- data: 数据路径。
- model: 模型配置,包括嵌入维度、注意力头数、层数和 dropout 率。
- training: 训练配置,包括批量大小、学习率和训练轮数。
通过这些配置文件,用户可以自定义模型的训练参数和数据路径,以适应不同的任务需求。
lite-transformer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/lite-transformer
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考