DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend 项目教程

DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend 项目教程

DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend Implementation of "Teaching Machines to Read and Comprehend" proposed by Google DeepMind 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend

1. 项目的目录结构及介绍

DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend/
├── config/
│   └── ...
├── deepmind-qa/
│   └── cnn/
│       └── stats/
│           └── training/
├── doc/
│   └── ...
├── model/
│   └── ...
├── LICENSE
├── README.md
├── __init__.py
├── data.py
├── paramsaveload.py
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• config/: 包含项目的配置文件。
• deepmind-qa/: 包含数据集相关文件，特别是CNN数据集的统计信息。
• doc/: 包含项目的文档文件。
• model/: 包含模型的实现文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• init.py: 初始化文件。
• data.py: 数据处理相关的脚本。
• paramsaveload.py: 模型参数的保存和加载脚本。
• train.py: 训练模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py。该文件负责训练模型。你可以通过以下命令启动训练：

python train.py model_name

其中 model_name 是你想要训练的模型名称，例如 deepmind_deep_lstm 或 deepmind_attentive_reader。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下。这些配置文件包含了模型的超参数、数据路径等信息。以下是一些关键配置文件的介绍：

• config/deepmind_deep_lstm.yaml: 配置 Deep LSTM 模型的超参数。
• config/deepmind_attentive_reader.yaml: 配置 Attentive Reader 模型的超参数。
• config/deep_bidir_lstm_2x128.yaml: 配置双向 LSTM 模型的超参数。

这些配置文件通常包含以下内容：

• learning_rate: 学习率。
• batch_size: 批处理大小。
• num_epochs: 训练的轮数。
• data_path: 数据集的路径。

通过修改这些配置文件，你可以调整模型的训练行为。

DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend Implementation of "Teaching Machines to Read and Comprehend" proposed by Google DeepMind 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepMind-Teaching-Machines-to-Read-and-Comprehend