Block-Recurrent Transformer 项目教程

Block-Recurrent Transformer 项目教程

block-recurrent-transformer Pytorch implementation of "Block Recurrent Transformers" (Hutchins & Schlag et al., 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/block-recurrent-transformer

1. 项目目录结构及介绍

block-recurrent-transformer/
├── data/
│   └── ...
├── github/workflows/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── block-recurrent-transformer.png
├── requirements.txt
├── setup.py
├── train.py
└── ...

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• github/workflows/: 存放GitHub Actions的工作流配置文件。
• .gitignore: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• block-recurrent-transformer.png: 项目的相关图片文件。
• requirements.txt: 项目所需的Python依赖包列表。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• train.py: 项目的训练脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练Block-Recurrent Transformer模型。以下是该文件的主要功能介绍：

• 模型初始化: 初始化Block-Recurrent Transformer模型。
• 数据加载: 加载训练数据。
• 训练过程: 执行模型的训练过程，包括前向传播、损失计算和反向传播。
• 保存模型: 在训练过程中保存模型参数。

使用方法

python train.py

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python依赖包。以下是该文件的内容示例：

torch==1.9.0
transformers==4.10.0
numpy==1.21.2
...

安装依赖

pip install -r requirements.txt

setup.py

setup.py 文件用于项目的安装和打包。以下是该文件的主要功能介绍：

• 依赖管理: 指定项目所需的Python依赖包。
• 包信息: 提供项目的名称、版本、作者等信息。
• 安装脚本: 定义项目的安装过程。

安装项目

python setup.py install

通过以上步骤，您可以顺利地启动和配置Block-Recurrent Transformer项目。

block-recurrent-transformer Pytorch implementation of "Block Recurrent Transformers" (Hutchins & Schlag et al., 2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/block-recurrent-transformer