annotated-s4 项目使用教程

annotated-s4 项目使用教程

annotated-s4 Implementation of https://srush.github.io/annotated-s4 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/annotated-s4

1. 项目目录结构及介绍

annotated-s4/
├── docs/
│   └── images/
├── models/
├── s4/
├── tests/
├── .flake8
├── .gitignore
├── .pre-commit-config.yaml
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── pyproject.toml
├── requirements-cpu.txt
├── requirements-gpu.txt
├── s4.ipynb
├── setup.cfg
├── setup.py
└── slides.md

目录结构介绍

• docs/: 包含项目文档的文件夹，其中 images/ 子文件夹存放文档中的图片资源。
• models/: 存放模型相关文件的文件夹。
• s4/: 项目核心代码文件夹，包含 S4 模型的实现。
• tests/: 存放测试代码的文件夹。
• .flake8: 配置文件，用于 Flake8 代码风格检查。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• .pre-commit-config.yaml: 预提交钩子配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• Makefile: 项目构建文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• pyproject.toml: Python 项目配置文件。
• requirements-cpu.txt: CPU 环境依赖文件。
• requirements-gpu.txt: GPU 环境依赖文件。
• s4.ipynb: Jupyter Notebook 文件，包含 S4 模型的实验和示例代码。
• setup.cfg: 项目配置文件。
• setup.py: Python 项目安装脚本。
• slides.md: 项目演示文稿文件。

2. 项目启动文件介绍

s4.ipynb

s4.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，包含了 S4 模型的实验和示例代码。通过运行这个 Notebook，用户可以了解 S4 模型的实现细节，并进行相关的实验。

启动步骤

1. 安装 Jupyter Notebook：

   pip install notebook
   

2. 启动 Jupyter Notebook：

   jupyter notebook
   

3. 在浏览器中打开 s4.ipynb 文件，按照 Notebook 中的指导进行操作。

3. 项目的配置文件介绍

setup.cfg

setup.cfg 是项目的配置文件，包含了项目的各种配置选项。以下是一些关键配置项的介绍：

[flake8]
max-line-length = 88
exclude = .git,__pycache__,docs/source/conf.py,old,build,dist

[isort]
line_length = 88
multi_line_output = 3
include_trailing_comma = True
force_grid_wrap = 0
use_parentheses = True
ensure_newline_before_comments = True

pyproject.toml

pyproject.toml 是 Python 项目的配置文件，包含了项目的构建和依赖管理配置。以下是一些关键配置项的介绍：

[build-system]
requires = ["setuptools>=42", "wheel"]
build-backend = "setuptools.build_meta"

[tool.black]
line-length = 88
target-version = ['py36', 'py37', 'py38', 'py39']

requirements-cpu.txt 和 requirements-gpu.txt

这两个文件分别定义了项目在 CPU 和 GPU 环境下的依赖包。用户可以根据自己的环境选择合适的依赖文件进行安装。

安装依赖

• CPU 环境:

  pip install -r requirements-cpu.txt
  

• GPU 环境:

  pip install -r requirements-gpu.txt
  

通过以上配置文件，用户可以方便地配置和管理项目的开发环境。

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