End-to-End Negotiator 开源项目启动与配置教程

End-to-End Negotiator 开源项目启动与配置教程

end-to-end-negotiator Deal or No Deal? End-to-End Learning for Negotiation Dialogues 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/en/end-to-end-negotiator

1. 项目的目录结构及介绍

End-to-End Negotiator 是一个由 Facebook Research 开发的开源项目，用于研究端到端的自动谈判策略。以下是项目的目录结构及各部分功能的简要介绍：

end-to-end-negotiator/
├── data/                # 存储数据集的目录
├── examples/            # 包含示例脚本和代码的目录
├── models/              # 模型定义和训练代码的目录
├── scripts/             # 脚本目录，包括训练、测试等脚本
├── src/                 # 源代码目录，包含主要的逻辑代码
├── tests/               # 测试代码的目录
├── train/               # 训练相关的代码和文件
├── run.sh               # 运行项目的启动脚本
├── requirements.txt     # 项目依赖的Python包列表
├── setup.py             # 项目安装脚本
└── README.md            # 项目说明文档

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.sh。这个脚本简化了项目的启动流程，允许用户通过简单的命令行指令来运行项目。以下是 run.sh 的基本用法：

# 运行训练脚本
bash run.sh train

# 运行测试脚本
bash run.sh test

# 运行演示脚本
bash run.sh demo

根据不同的参数，run.sh 脚本会调用相应的 Python 脚本来执行不同的任务。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 Python 脚本中的参数设置部分，也可以是独立的配置文件（如 JSON、YAML 等）。在这个项目中，配置通常在 train.py 或 test.py 等脚本中进行设置。以下是一个配置参数的示例：

# 训练配置示例
config = {
    'data_dir': 'data/negotiation_data',
    'model_dir': 'models',
    'batch_size': 32,
    'learning_rate': 0.001,
    'epochs': 100,
    'device': 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',
    # 其他配置参数...
}

# 加载配置
parser = argparse.ArgumentParser(description='End-to-End Negotiator Training')
parser.add_argument('--config', type=str, default='default', help='配置文件路径')
args = parser.parse_args()

# 根据配置参数进行训练等操作...

在这个示例中，config 字典存储了训练过程中所需的各项配置参数。通过命令行参数 --config，用户可以指定一个配置文件来覆盖默认配置。这样，用户可以根据不同的需求调整项目配置，以获得最佳性能或实验结果。

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