开源项目 classifying-text
使用教程
1. 项目的目录结构及介绍
classifying-text/
├── data/
│ ├── processed/
│ └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── scripts/
├── src/
│ ├── features/
│ ├── models/
│ └── utils/
├── tests/
├── .gitignore
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py
data/
: 存放数据文件,包括原始数据(raw/
)和处理后的数据(processed/
)。models/
: 存放训练好的模型文件。notebooks/
: 存放Jupyter笔记本文件,用于数据分析和模型实验。scripts/
: 存放可执行脚本文件。src/
: 项目的主要源代码目录,包括特征工程(features/
)、模型(models/
)和工具函数(utils/
)。tests/
: 存放测试代码。.gitignore
: 指定Git版本控制系统忽略的文件和目录。README.md
: 项目说明文档。requirements.txt
: 项目依赖的Python包列表。setup.py
: 项目安装脚本。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于scripts/
目录下,例如train.py
和predict.py
。
train.py
: 用于训练模型的脚本。predict.py
: 用于使用训练好的模型进行预测的脚本。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件通常是config.yaml
或settings.py
,用于存储项目的各种配置参数。
config.yaml
: 使用YAML格式存储配置参数,如数据路径、模型参数等。settings.py
: 使用Python脚本格式存储配置参数,适用于需要动态计算的配置。
以上是开源项目classifying-text
的基本使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考