TransformerCompression 项目使用教程

TransformerCompression 项目使用教程

TransformerCompressionFor releasing code related to compression methods for transformers, accompanying our publications项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransformerCompression

1. 项目的目录结构及介绍

TransformerCompression 项目的目录结构如下：

TransformerCompression/
├── README.md
├── setup.py
├── requirements.txt
├── src/
│   ├── main.py
│   ├── config.py
│   ├── models/
│   │   ├── transformer.py
│   │   ├── compression.py
│   ├── utils/
│   │   ├── data_loader.py
│   │   ├── metrics.py
├── tests/
│   ├── test_transformer.py
│   ├── test_compression.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍文档。
• setup.py: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• src/: 源代码目录。
  • main.py: 项目启动文件。
  • config.py: 项目配置文件。
  • models/: 模型相关代码。
    • transformer.py: Transformer 模型实现。
    • compression.py: 压缩方法实现。
  • utils/: 工具类代码。
    • data_loader.py: 数据加载工具。
    • metrics.py: 评估指标工具。
• tests/: 测试代码目录。
  • test_transformer.py: Transformer 模型测试。
  • test_compression.py: 压缩方法测试。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是项目的启动文件，负责初始化配置、加载数据、训练模型等。以下是 main.py 的主要功能：

import config
from models.transformer import TransformerModel
from utils.data_loader import load_data

def main():
    # 加载配置
    cfg = config.load_config()
    
    # 加载数据
    train_data, val_data = load_data(cfg)
    
    # 初始化模型
    model = TransformerModel(cfg)
    
    # 训练模型
    model.train(train_data, val_data)

if __name__ == "__main__":
    main()

主要功能介绍

• config.load_config(): 加载配置文件。
• load_data(cfg): 根据配置加载训练和验证数据。
• TransformerModel(cfg): 根据配置初始化 Transformer 模型。
• model.train(train_data, val_data): 训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，负责定义模型的各种参数和配置。以下是 config.py 的主要内容：

import yaml

def load_config(config_path="config.yaml"):
    with open(config_path, "r") as f:
        config = yaml.safe_load(f)
    return config

class Config:
    def __init__(self, config):
        self.batch_size = config["batch_size"]
        self.learning_rate = config["learning_rate"]
        self.num_epochs = config["num_epochs"]
        self.model_params = config["model_params"]

def get_config(config_path="config.yaml"):
    config = load_config(config_path)
    return Config(config)

主要配置项介绍

• batch_size: 批处理大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练轮数。
• model_params: 模型参数，包括隐藏层大小、注意力头数等。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 TransformerCompression 项目。希望本教程对您有所帮助！

TransformerCompressionFor releasing code related to compression methods for transformers, accompanying our publications项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransformerCompression