PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验

目录

  • 一、代码
  • 二、运行
    • sh install.sh
    • sh download_glove.sh
    • python train.py --pre_epoch 5 --n_epoch 15 --n_batch 128


一、代码

Github:Posterior-Knowledge-Selection


二、运行

如果你在linux系统上跑代码,按照 Github 上的 README 按部就班执行即可,文章至此结束。

下面讲解windows系统在pycharm中如何运行(按理说在Git Bash上执行这些命令就行,但不知道为什么我在Git Bash上执行报错了):
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第1张图片


sh install.sh

先看第一个指令,install.sh内容如下:

pip3 install -r requirements.txt
python3 -m nltk.downloader punkt

python3 -m nltk.downloader punkt
requirements.txt 内容为:

torch
nltk

第一行就是安装 torch 和 nltk,直接在 cmd 用 pip install torch 和 pip install nltk即可。

第二行是安装 nltk 的 punkt:

安装方法如下:
nltk.download(‘punkt‘)报错问题解决方案

检验是否安装成功:

import nltk
text=nltk.word_tokenize("brad pitt, 54 years old , will join as a nonexecutive actor on Nov. 29 .")
print(text)

输出结果如下:
在这里插入图片描述


sh download_glove.sh

第二个指令,download_glove.sh内容如下:

wget https://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip -P gloves
unzip gloves/glove.840B.300d.zip -d gloves
python3 utils.py

直接进入网址 https://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip,下载glove.840B.300d.zip(约2.0G),然后在项目目录下创建一个新的文件夹 gloves,把 glove.840B.300d.zip 解压到 gloves 文件夹中,这样就完成了前两行的指令。

PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第2张图片
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第3张图片
然后运行 utils.py,注意有个代码需要更改,不然可能运行不了:
utils.py 第74行,把原来的 r 改为 rb
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第4张图片

运行时间很长,运行结果如下图所示:
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第5张图片
会生成一个 pkl 文件:
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第6张图片
至此,sh download_glove.sh指令已完成。


python train.py --pre_epoch 5 --n_epoch 15 --n_batch 128

PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第7张图片
直接运行 train.py 即可,参数设置其实使用的就是默认的default值。
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第8张图片
如果想要更改这些参数设置,可以按照如下步骤设置:

进入 修改运行配置
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第9张图片
按照指令添加形参:
PostKS(Posterior-Knowledge-Selection)模型代码运行经验_第10张图片

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