Seq2Seq 项目使用教程

Seq2Seq 项目使用教程

seq2seq项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/seq2s/seq2seq

1. 项目的目录结构及介绍

Seq2Seq 项目的目录结构如下：

seq2seq/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── encoder.py
│   ├── decoder.py
│   └── seq2seq.py
├── notebooks/
│   └── exploration.ipynb
├── scripts/
│   ├── preprocess.py
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和预处理后的数据 (processed/)。
• models/: 包含模型的定义文件，如编码器 (encoder.py)、解码器 (decoder.py) 和整个 Seq2Seq 模型 (seq2seq.py)。
• notebooks/: Jupyter Notebook 文件，用于数据探索和实验。
• scripts/: 包含预处理 (preprocess.py)、训练 (train.py) 和评估 (evaluate.py) 的脚本。
• config/: 配置文件 (config.yaml)，用于存储项目的配置参数。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 scripts/ 目录下的脚本文件：

• preprocess.py: 用于数据预处理的脚本。
• train.py: 用于模型训练的脚本。
• evaluate.py: 用于模型评估的脚本。

启动文件介绍

• preprocess.py:

  • 功能：对原始数据进行预处理，包括清洗、分词、构建词汇表等。
  • 使用方法：在终端运行 python scripts/preprocess.py。

• train.py:

  • 功能：加载预处理后的数据，初始化模型并进行训练。
  • 使用方法：在终端运行 python scripts/train.py。

• evaluate.py:

  • 功能：加载训练好的模型，对测试数据进行评估。
  • 使用方法：在终端运行 python scripts/evaluate.py。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config/ 目录下，名为 config.yaml。

配置文件内容

data:
  raw_data_path: "data/raw/dataset.txt"
  processed_data_path: "data/processed/dataset.pkl"

model:
  embedding_dim: 256
  hidden_dim: 512
  num_layers: 2

training:
  batch_size: 64
  num_epochs: 10
  learning_rate: 0.001

配置文件介绍

• data:

  • raw_data_path: 原始数据文件路径。
  • processed_data_path: 预处理后的数据文件路径。

• model:

  • embedding_dim: 词嵌入维度。
  • hidden_dim: 隐藏层维度。
  • num_layers: RNN 层数。

• training:

  • batch_size: 批大小。
  • num_epochs: 训练轮数。
  • learning_rate: 学习率。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以调整数据路径、模型结构和训练参数。

seq2seq项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/seq2s/seq2seq