Graph-2-Text 项目使用教程

Graph-2-Text 项目使用教程

graph-2-textGraph to sequence implemented in Pytorch combining Graph convolutional networks and opennmt-py项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graph-2-text

1. 项目目录结构及介绍

graph-2-text/
├── data/
│   └── (数据文件)
├── docs/
│   └── (文档文件)
├── onmt/
│   └── (OpenNMT 相关文件)
├── srtask/
│   └── (序列任务相关文件)
├── test/
│   └── (测试文件)
├── tools/
│   └── (工具文件)
├── utils/
│   └── (实用工具文件)
├── webnlg_eval_scripts/
│   └── (WebNLG 评估脚本)
├── LICENSE.md
├── ONMT_README.md
├── README.md
├── opts.py
├── preprocess.py
├── requirements.opt.txt
├── requirements.txt
├── setup.py
├── train.py
└── translate.py

目录结构介绍

• data/: 存放项目所需的数据文件。
• docs/: 存放项目的文档文件。
• onmt/: 存放与 OpenNMT 相关的文件。
• srtask/: 存放序列任务相关的文件。
• test/: 存放项目的测试文件。
• tools/: 存放项目的工具文件。
• utils/: 存放项目的实用工具文件。
• webnlg_eval_scripts/: 存放 WebNLG 评估脚本。
• LICENSE.md: 项目的许可证文件。
• ONMT_README.md: OpenNMT 的 README 文件。
• README.md: 项目的 README 文件。
• opts.py: 项目的选项配置文件。
• preprocess.py: 数据预处理脚本。
• requirements.opt.txt: 项目的依赖文件。
• requirements.txt: 项目的依赖文件。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• train.py: 项目的训练脚本。
• translate.py: 项目的翻译脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的训练脚本，用于训练模型。使用方法如下：

python train.py --config <配置文件路径>

translate.py

translate.py 是项目的翻译脚本，用于将图数据转换为文本。使用方法如下：

python translate.py --config <配置文件路径>

3. 项目的配置文件介绍

opts.py

opts.py 是项目的选项配置文件，定义了训练和翻译过程中所需的参数。可以通过命令行传递参数或通过配置文件进行配置。

requirements.txt

requirements.txt 是项目的依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。可以通过以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

requirements.opt.txt

requirements.opt.txt 是项目的可选依赖文件，列出了一些可选的 Python 包。可以通过以下命令安装可选依赖：

pip install -r requirements.opt.txt

配置文件示例

# 配置文件示例
train:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  epochs: 10

translate:
  beam_size: 5
  max_length: 50

通过配置文件，可以灵活地调整训练和翻译过程中的参数。

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