Shortformer 项目使用教程

Shortformer 项目使用教程

shortformerCode for the Shortformer model, from the ACL 2021 paper by Ofir Press, Noah A. Smith and Mike Lewis.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shortformer

1. 项目的目录结构及介绍

Shortformer 项目的目录结构如下：

shortformer/
├── data-bin/
│   └── wikitext-103/
├── experiments/
│   ├── run_experiment.py
│   └── config.yaml
├── README.md
├── requirements.txt
└── shortformer/
    ├── __init__.py
    ├── model.py
    ├── trainer.py
    └── utils.py

目录结构介绍

• data-bin/：存放数据集的预处理文件，例如 wikitext-103 数据集。
• experiments/：包含运行实验的脚本和配置文件。
  • run_experiment.py：启动实验的脚本。
  • config.yaml：实验配置文件。
• README.md：项目说明文档。
• requirements.txt：项目依赖的 Python 包列表。
• shortformer/：项目的主要代码目录。
  • __init__.py：模块初始化文件。
  • model.py：定义 Shortformer 模型的文件。
  • trainer.py：训练模型的脚本。
  • utils.py：辅助工具函数。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 experiments/run_experiment.py。该文件负责启动训练和评估过程。

启动文件介绍

• run_experiment.py：
  • 读取配置文件 config.yaml。
  • 初始化模型、优化器和训练器。
  • 执行训练和评估循环。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 experiments/config.yaml。该文件包含训练和评估的所有配置参数。

配置文件介绍

• config.yaml：
  • data_path：数据集路径。
  • model_arch：模型架构。
  • max_update：最大更新次数。
  • max_lr：最大学习率。
  • t_mult：学习率调度参数。
  • lr_period_updates：学习率周期更新次数。
  • lr_scheduler：学习率调度器类型。
  • lr_shrink：学习率缩放因子。
  • warmup_updates：预热更新次数。
  • warmup_init_lr：初始预热学习率。
  • min_lr：最小学习率。
  • optimizer：优化器类型。
  • clip_norm：梯度裁剪阈值。
  • criterion：损失函数类型。
  • max_tokens：最大 tokens 数量。
  • update_freq：更新频率。
  • seed：随机种子。
  • fp16：是否使用混合精度训练。
  • sample_break_mode：样本中断模式。
  • skip_invalid_size_inputs_valid_test：是否跳过无效大小的输入。
  • ddp_backend：分布式数据并行后端。
  • tokens_per_sample：每个样本的 tokens 数量。
  • max_tokens_valid：验证时的最大 tokens 数量。
  • tokens_from_prev：从上一个样本获取的 tokens 数量。
  • curriculum：课程学习参数。
  • required_batch_size_multiple：所需批次大小的倍数。
  • no_epoch_checkpoints：是否禁用 epoch 检查点。

以上是 Shortformer 项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

shortformerCode for the Shortformer model, from the ACL 2021 paper by Ofir Press, Noah A. Smith and Mike Lewis.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shortformer