Multi-Task Transformer 开源项目教程

Multi-Task Transformer 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

Multi-Task-Transformer/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── config/
│   ├── default.yaml
│   ├── experiment.yaml
├── data/
│   ├── processed/
│   ├── raw/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── multitask_transformer.py
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_model.py

目录结构介绍

• README.md: 项目说明文档，包含项目的基本信息和使用指南。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了运行项目所需的Python包。
• setup.py: 项目的安装脚本，用于安装项目及其依赖。
• config/: 配置文件目录，包含项目的默认配置和实验配置。
  • default.yaml: 默认配置文件，定义了项目的基本配置参数。
  • experiment.yaml: 实验配置文件，用于定义特定的实验参数。
• data/: 数据目录，包含处理后的数据和原始数据。
  • processed/: 处理后的数据文件夹。
  • raw/: 原始数据文件夹。
• models/: 模型目录，包含项目的模型定义。
  • init.py: 模型包的初始化文件。
  • multitask_transformer.py: 多任务Transformer模型的定义。
• scripts/: 脚本目录，包含训练和评估脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • evaluate.py: 评估模型的脚本。
• tests/: 测试目录，包含项目的单元测试。
  • init.py: 测试包的初始化文件。
  • test_model.py: 模型测试脚本。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件之一，用于训练多任务Transformer模型。以下是该文件的主要功能和使用方法：

import argparse
from models import MultiTaskTransformer
from data import DataLoader
from config import load_config

def main(args):
    config = load_config(args.config)
    model = MultiTaskTransformer(config)
    data_loader = DataLoader(config)
    model.train(data_loader)

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="Path to the config file")
    args = parser.parse_args()
    main(args)

使用方法

python scripts/train.py --config config/experiment.yaml

功能介绍

• 加载配置文件: 通过 --config 参数指定配置文件路径，加载配置参数。
• 初始化模型: 根据配置参数初始化多任务Transformer模型。
• 加载数据: 根据配置参数加载训练数据。
• 训练模型: 使用加载的数据训练模型。

3. 项目的配置文件介绍

default.yaml

default.yaml 是项目的默认配置文件，定义了项目的基本配置参数。以下是该文件的部分内容示例：

model:
  name: MultiTaskTransformer
  hidden_size: 256
  num_heads: 8
  num_layers: 6
  dropout: 0.1

data:
  path: data/processed
  batch_size: 32
  shuffle: true

training:
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001
  optimizer: Adam

experiment.yaml

experiment.yaml 是实验配置文件，用于定义特定的实验参数。以下是该文件的部分内容示例：

model:
  hidden_size: 512
  num_heads: 16
  num_layers: 12
  dropout: 0.2

data:
  path: data/processed/experiment_data
  batch_size: 64
  shuffle: true

training:
  epochs: