LongNet 开源项目使用教程

LongNet 开源项目使用教程

LongNetImplementation of plug in and play Attention from "LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongNet

1. 项目的目录结构及介绍

LongNet 项目的目录结构如下：

LongNet/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── longnet/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── transformer.py
│   │   ├── dilated_attention.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── data_loader.py
│   │   ├── metrics.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。
• longnet/: 项目的主要代码目录。
  • __init__.py: 模块初始化文件。
  • main.py: 项目的启动文件。
  • config.py: 项目的配置文件。
  • models/: 存放模型相关的代码。
    • transformer.py: Transformer 模型的实现。
    • dilated_attention.py: 膨胀注意力机制的实现。
  • utils/: 存放工具函数和辅助代码。
    • data_loader.py: 数据加载工具。
    • metrics.py: 评估指标计算工具。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 longnet/main.py。该文件包含了项目的入口函数和主要的执行逻辑。

主要功能

• 加载配置文件。
• 初始化模型和数据加载器。
• 训练和评估模型。

使用方法

python longnet/main.py

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 longnet/config.py。该文件定义了项目运行所需的各项配置参数。

主要配置项

• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• data_path: 数据文件路径。
• model_save_path: 模型保存路径。

配置示例

# config.py

batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
data_path = 'data/train.txt'
model_save_path = 'models/longnet.pth'

通过修改 config.py 文件中的参数，可以调整项目的运行配置。

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以上是 LongNet 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！

LongNetImplementation of plug in and play Attention from "LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens"项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/LongNet