QANet-PyTorch 项目使用教程

QANet-PyTorch 项目使用教程

QANet-PyTorch Re-implement "QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qan/QANet-PyTorch

1. 项目目录结构及介绍

QANet-PyTorch/
├── data_loader/
│   └── SQuAD.py
├── model/
│   └── QANet_model.py
├── trainer/
│   └── QANet_trainer.py
├── util/
│   └── ...
├── LICENSE
├── QANet_main.py
├── README.md
└── training.png

目录结构介绍

• data_loader/: 包含数据加载相关的文件，主要用于处理SQuAD数据集。

  • SQuAD.py: SQuAD 1.1 和 2.0 数据集的加载器。

• model/: 包含模型定义相关的文件。

  • QANet_model.py: 定义了QANet模型的结构。

• trainer/: 包含训练相关的文件。

  • QANet_trainer.py: 训练器，负责模型的训练过程。

• util/: 包含一些工具函数或神经网络常用的模块。

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。

• QANet_main.py: 项目的启动文件，用于训练模型。

• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。

• training.png: 训练过程中的性能图表。

2. 项目的启动文件介绍

QANet_main.py

QANet_main.py 是项目的启动文件，主要用于训练QANet模型。可以通过命令行参数来配置训练过程。

主要功能

• 训练模型: 通过调用训练器来训练QANet模型。
• 参数配置: 支持通过命令行参数配置训练的批次大小、训练轮数、是否使用CUDA等。

使用示例

python3 QANet_main.py --batch_size 32 --epochs 30 --with_cuda --use_ema

• --batch_size: 设置训练的批次大小。
• --epochs: 设置训练的轮数。
• --with_cuda: 启用CUDA进行训练。
• --use_ema: 使用指数移动平均（EMA）。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数来配置训练过程。主要的配置项包括：

• 批次大小 (--batch_size): 设置每次训练的样本数量。
• 训练轮数 (--epochs): 设置训练的总轮数。
• 是否使用CUDA (--with_cuda): 启用或禁用CUDA进行训练。
• 是否使用指数移动平均 (--use_ema): 启用或禁用指数移动平均。

配置示例

python3 QANet_main.py --batch_size 32 --epochs 30 --with_cuda --use_ema

通过上述命令，可以配置模型在CUDA环境下进行训练，批次大小为32，训练轮数为30，并启用指数移动平均。

QANet-PyTorch Re-implement "QANet: Combining Local Convolution with Global Self-Attention for Reading Comprehension" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qan/QANet-PyTorch