开源项目 `transfer-learning-for-nlp` 使用教程

开源项目 transfer-learning-for-nlp 使用教程

transfer-learning-for-nlp Companion repository to Paul Azunre's "Transfer Learning for Natural Language Processing" book 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transfer-learning-for-nlp

1. 项目的目录结构及介绍

transfer-learning-for-nlp/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── models/
│   ├── pretrained/
│   └── custom/
├── notebooks/
│   ├── exploration.ipynb
│   └── training.ipynb
├── src/
│   ├── data_processing.py
│   ├── model_training.py
│   └── utils.py
├── config/
│   ├── config.yaml
│   └── environment.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/: 存放模型文件，包括预训练模型 (pretrained/) 和自定义模型 (custom/)。
• notebooks/: 存放 Jupyter Notebook 文件，用于数据探索 (exploration.ipynb) 和模型训练 (training.ipynb)。
• src/: 存放源代码文件，包括数据处理 (data_processing.py)、模型训练 (model_training.py) 和工具函数 (utils.py)。
• config/: 存放配置文件，包括项目配置 (config.yaml) 和环境配置 (environment.yaml)。
• README.md: 项目说明文件。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 src/ 目录下，包括以下几个关键文件：

• data_processing.py: 负责数据的预处理和加载。
• model_training.py: 负责模型的训练和评估。
• utils.py: 包含一些通用的工具函数，如数据加载、模型保存等。

启动流程

1. 数据处理: 运行 python src/data_processing.py 进行数据预处理。
2. 模型训练: 运行 python src/model_training.py 进行模型训练。
3. 模型评估: 在 model_training.py 中包含模型评估的代码，训练完成后会自动进行评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 config/ 目录下，包括以下两个文件：

• config.yaml: 项目的主要配置文件，包含数据路径、模型参数、训练参数等。
• environment.yaml: 环境配置文件，用于创建项目的虚拟环境。

config.yaml 示例

data:
  raw_path: "data/raw/"
  processed_path: "data/processed/"

model:
  pretrained_path: "models/pretrained/"
  custom_path: "models/custom/"

training:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

environment.yaml 示例

name: transfer-learning-for-nlp
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - numpy
  - pandas
  - tensorflow
  - jupyter

通过以上配置文件，可以方便地调整项目的参数和环境，确保项目在不同环境下的一致性和可复现性。

transfer-learning-for-nlp Companion repository to Paul Azunre's "Transfer Learning for Natural Language Processing" book 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transfer-learning-for-nlp