Paddle transformer 机器翻译

本文介绍了如何配置基于Python3.6和PaddlePaddle2.1的环境,详细讲解了PaddleNLP的安装步骤,并提供了transformer机器翻译模型的训练方法。数据集为预处理后的WMT14ende,训练可选择单机单卡或单机多卡模式。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

环境依赖

  • python >= 3.6
  • paddlepaddle >= 2.1
  • paddlenlp 

环境配置

翻译样例

  • transformer机器翻译例子在:PaddleNLP代码库下的examples/machine_translation/transformer/ 下
  • 该例子中提供了预处理后的WMT14ende数据集,首次启动会自动下载数据集到路径“~.paddlenlp/datasets/WMT14ende” 下
  • 注意:该例子中的数据加载“reader.py”代码中直接使用了共享词表模式,没有分别加载src和trg词表

训练

  • 单机单卡训练:                                                                            CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --config  ./configs/transformer.base.yaml
  • 单机多卡训练:

        # Setting visible devices for training
        export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
        python train.py --config ./configs/transformer.base.yaml

  • 指定数据集训练:
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