Transformer Grammars项目启动与配置教程

Transformer Grammars项目启动与配置教程

transformer_grammars Transformer Grammars: Augmenting Transformer Language Models with Syntactic Inductive Biases at Scale, TACL (2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transformer_grammars

1. 项目目录结构及介绍

Transformer Grammars项目目录结构如下：

transformer_grammars/
├── transformer_grammars/    # TG模块，项目的主要代码库
│   ├── data/                 # 数据集、分词器、输入转换等
│   ├── models/               # 核心模型代码
│   │   ├── masking/           # 用于注意力掩码、相对位置等的C++掩码代码
│   ├── training/             # 训练循环
├── configs/                 # 论文使用的配置文件
├── example/                 # 示例数据和用于训练及使用模型的脚本
├── tools/                   # 用于准备数据的杂项工具
├── train.py                 # 训练入口点
├── score.py                 # 评分入口点
├── sample.py                # 采样入口点
├── install.sh               # 安装脚本
├── requirements.txt         # 项目依赖
└── README.md                # 项目说明文件

每个目录和文件都有其特定的作用，例如transformer_grammars/目录包含了项目的核心代码，configs/包含了配置文件，example/提供了示例数据和脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过train.py、score.py和sample.py这三个入口点文件来进行的。

• train.py：此文件是训练模型的入口点。运行此脚本将启动模型训练过程。
• score.py：此文件用于对模型在测试集上的表现进行评分。
• sample.py：此文件用于生成新的文本样本，基于训练好的模型。

这些脚本通常需要配置文件来指定参数，例如数据路径、模型设置等。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于configs/目录下，这些文件包含了模型的参数设置、训练参数以及数据处理相关的配置。

配置文件通常采用.json或.yaml格式，具体格式取决于项目的设计。配置文件中可能包含以下内容：

• 数据路径：指定训练、验证和测试数据的位置。
• 模型参数：包括学习率、批次大小、隐藏层大小等。
• 训练参数：迭代次数、保存频率、日志记录等。
• 其他设置：如硬件加速选项、随机种子等。

启动项目前，需要根据实际情况修改这些配置文件，以确保项目能够正确地运行在特定的环境中。

以上就是Transformer Grammars项目的启动与配置基础教程。在实际使用前，请确保已经详细阅读了项目的README.md文件，并按照其中的说明进行了环境搭建和依赖安装。

transformer_grammars Transformer Grammars: Augmenting Transformer Language Models with Syntactic Inductive Biases at Scale, TACL (2022) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/transformer_grammars