Fairseq-lua 使用说明

Fairseq-lua 使用说明

fairseq-lua Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq-lua

1. 项目目录结构及介绍

Fairseq-lua 是一个基于 Lua 的序列到序列学习工具包，主要用于神经机器翻译（NMT）。以下是项目的目录结构及文件介绍：

fairseq-lua/
├── data/                   # 存放数据集和预处理脚本
├── fairseq/                # Fairseq 的主要代码库
├── rocks/                  # 存放 LuaRocks 相关文件
├── scripts/                # 存放各种脚本文件，如数据预处理和模型训练等
├── test/                   # 存放测试代码
├── .gitignore              # 指定 Git 忽略的文件
├── CMakeLists.txt          # CMake 配置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md      # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md         # 贡献指南
├── LICENSE                 # 项目许可证
├── PATENTS                 # 项目专利信息
├── README.md               # 项目自述文件
└── fairseq.gif             # 项目图标

2. 项目的启动文件介绍

Fairseq-lua 的启动文件主要是 train.lua 和 generate.lua。

• train.lua：此文件用于启动模型训练过程。它接受各种命令行参数来配置训练过程，如数据目录、模型类型、超参数等。
• generate.lua：此文件用于启动模型生成过程，即使用训练好的模型进行文本翻译。

3. 项目的配置文件介绍

Fairseq-lua 的配置主要通过命令行参数进行，但也有几个重要的配置文件：

• CMakeLists.txt：此文件用于配置 CMake 构建系统。它定义了项目的依赖、编译选项和其他构建相关的设置。
• CODE_OF_CONDUCT.md 和 CONTRIBUTING.md：这两个文件分别描述了项目的行为准则和贡献指南，对项目的维护和协作非常重要。

在实际使用中，用户可以通过修改命令行参数来调整模型的训练和生成过程，例如：

# 训练模型
fairseq train -sourcelang de -targetlang en -datadir data-bin/iwslt14.tokenized.de-en -model blstm ...

# 生成翻译
fairseq generate -sourcedict data-bin/iwslt14.tokenized.de-en/dict.de.th7 -targetdict data-bin/iwslt14.tokenized.de-en/dict.en.th7 -path trainings/fconv/model_best_opt.th7 ...

以上命令行参数可以根据实际需求进行调整，以实现不同的训练和生成配置。

fairseq-lua Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fairseq-lua