ERNIE 开源项目使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
ernie/
├── README.md
├── setup.py
├── ernie/
│ ├── __init__.py
│ ├── model.py
│ ├── trainer.py
│ ├── utils.py
│ └── config/
│ ├── default_config.yaml
│ └── custom_config.yaml
└── examples/
├── train_example.py
└── predict_example.py
README.md
: 项目说明文档。setup.py
: 项目安装脚本。ernie/
: 核心代码目录。__init__.py
: 初始化文件。model.py
: 模型定义文件。trainer.py
: 训练器定义文件。utils.py
: 工具函数文件。config/
: 配置文件目录。default_config.yaml
: 默认配置文件。custom_config.yaml
: 自定义配置文件。
examples/
: 示例代码目录。train_example.py
: 训练示例代码。predict_example.py
: 预测示例代码。
2. 项目的启动文件介绍
训练启动文件
examples/train_example.py
是用于启动训练的示例文件。以下是该文件的主要内容:
from ernie import Trainer
from ernie.config import load_config
# 加载配置文件
config = load_config('config/default_config.yaml')
# 初始化训练器
trainer = Trainer(config)
# 开始训练
trainer.train()
预测启动文件
examples/predict_example.py
是用于启动预测的示例文件。以下是该文件的主要内容:
from ernie import Predictor
from ernie.config import load_config
# 加载配置文件
config = load_config('config/default_config.yaml')
# 初始化预测器
predictor = Predictor(config)
# 进行预测
result = predictor.predict('这是一段测试文本')
print(result)
3. 项目的配置文件介绍
默认配置文件
config/default_config.yaml
是项目的默认配置文件,包含模型训练和预测所需的各种参数。以下是部分配置示例:
model:
name: 'ernie-base'
batch_size: 32
learning_rate: 0.001
train:
epochs: 10
save_path: 'checkpoints/'
predict:
load_path: 'checkpoints/best_model.pth'
自定义配置文件
config/custom_config.yaml
是用于自定义配置的文件,用户可以根据需要修改其中的参数。以下是部分配置示例:
model:
name: 'ernie-large'
batch_size: 16
learning_rate: 0.0005
train:
epochs: 20
save_path: 'custom_checkpoints/'
predict:
load_path: 'custom_checkpoints/best_model.pth'
通过修改配置文件,用户可以灵活地调整模型的训练和预测参数。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考