【亲测免费】 LSTM Encoder-Decoder 项目使用教程

LSTM Encoder-Decoder 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

LSTM_encoder_decoder/
├── data/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── encoder.py
│   ├── decoder.py
│   └── encoder_decoder.py
├── notebooks/
│   └── example.ipynb
├── scripts/
│   ├── train.py
│   └── evaluate.py
├── tests/
│   ├── test_encoder.py
│   ├── test_decoder.py
│   └── test_encoder_decoder.py
├── config/
│   └── config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据文件，包括原始数据 (raw/) 和处理后的数据 (processed/)。
• models/: 存放模型相关的代码文件，包括编码器 (encoder.py)、解码器 (decoder.py) 和编码器-解码器组合 (encoder_decoder.py)。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于交互式实验和演示。
• scripts/: 存放训练 (train.py) 和评估 (evaluate.py) 脚本。
• tests/: 存放测试代码，确保模型和功能的正确性。
• config/: 存放配置文件 (config.yaml)，用于设置模型参数和训练配置。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目所需的 Python 包。
• setup.py: 项目安装脚本，用于安装项目及其依赖。

2. 项目启动文件介绍

scripts/train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练 LSTM 编码器-解码器模型。该脚本会读取配置文件 (config/config.yaml) 中的参数，并根据这些参数进行模型训练。

# scripts/train.py

import argparse
from models.encoder_decoder import EncoderDecoder
from config.config import load_config

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Train LSTM Encoder-Decoder model")
    parser.add_argument('--config', type=str, default='config/config.yaml', help='Path to the config file')
    args = parser.parse_args()

    config = load_config(args.config)
    model = EncoderDecoder(config)
    model.train()

if __name__ == "__main__":
    main()

使用方法

python scripts/train.py --config config/config.yaml

3. 项目配置文件介绍

config/config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，用于设置模型训练的各种参数，包括数据路径、模型超参数、训练参数等。

# config/config.yaml

data:
  train_path: "data/processed/train.csv"
  val_path: "data/processed/val.csv"
  test_path: "data/processed/test.csv"

model:
  input_size: 10
  hidden_size: 128
  num_layers: 2
  dropout: 0.2

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 0.001
  num_epochs: 100
  save_path: "models/trained_model.pth"

配置文件参数介绍

• data: 数据路径配置，包括训练数据 (train_path)、验证数据 (val_path) 和测试数据 (test_path)。
• model: 模型参数配置，包括输入维度 (input_size)、隐藏层维度 (hidden_size)、LSTM 层数 (num_layers) 和 dropout 比例 (dropout)。
• training: 训练参数配置，包括批量大小 (batch_size)、学习率 (learning_rate)、训练轮数 (num_epochs) 和模型保存路径 (save_path)。

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以灵活调整模型的训练过程和行为。