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seq2seq:PyTorch中的Seq2Seq代码
共358个文件
yaml:252个
py:50个
tex:47个
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2021-05-19
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PyTorch中的Seq2seq代码 根据和 数据预处理: 我使用以下步骤 > config/WMT14/download.sh # download WMT14 data into raw_data/WMT14 > config/WMT14/prepare.sh # preprocess the data, and copy the files to data/WMT14 然后运行以下命令以保存在h5文件中: > python scripts/prepro_text.py 训练: 训练需要一些目录来保存模型的快照,张量板事件 > mkdir -p save events 在config.yaml中定义的参数下训练模型 > python nmt.py -c config.yaml 检查options / opts.py以获取有关选项的更多信息。 评估模型:
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seq2seq:PyTorch中的Seq2Seq代码 (358个子文件)
.gitignore 49B
README.md 994B
working_loss.py 34KB
_loss.py 26KB
opts.py 19KB
decode.py 18KB
lstm.py 16KB
evaluate.py 11KB
attention.py 11KB
word.py 10KB
preprocess.py 10KB
nmt.py 9KB
stacked.py 9KB
importance_sampling.py 9KB
show.py 8KB
seq2seq.py 8KB
cider_scorer.py 8KB
strat_sampling.py 8KB
parse.py 7KB
dialog.py 7KB
logging.py 7KB
eval.py 7KB
preprocess_sim.py 6KB
setup.py 6KB
colorstreamhandler.py 5KB
beam.py 5KB
dataloader.py 5KB
utils.py 5KB
hamming.py 4KB
edit.py 4KB
beam_search.py 4KB
utils.py 3KB
stats.py 3KB
ngram.py 3KB
fast_attention.py 3KB
bleu.py 3KB
tmp.py 3KB
cider.py 2KB
vanilla.py 2KB
bleu.py 2KB
cross_entropy.py 2KB
greedy.py 1KB
__init__.py 935B
bestof.py 894B
gpu.py 539B
__init__.py 494B
__init__.py 175B
__init__.py 163B
__init__.py 76B
sparse.py 51B
__init__.py 39B
__init__.py 1B
RUNNING 6KB
train.sh 1KB
follow.sh 950B
lig.sh 859B
select_train.sh 347B
test_iwslt_gpuhost17.tex 4KB
test_iwslt_gpuhost7.tex 4KB
test_iwslt_gpuhost16.tex 3KB
test_iwslt_zeus.tex 3KB
test_iwslt_InEncEmb_gpuhost17.tex 2KB
test_iwslt_gpuhost17_bw3.tex 2KB
test_iwslt_gpuhost7_bw3.tex 2KB
test_iwslt_InEncEmb_gpuhost17_bw3.tex 1KB
test_full_gpuhost17.tex 1KB
test_iwslt_zeus_bw3.tex 876B
test_gpuhost17_bw5.tex 801B
test_iwslt_decore0.tex 771B
test_full_aquarius.tex 711B
test_base_aquarius.tex 639B
test_iwslt_import_decore0.tex 639B
test_aquarius.tex 639B
test_gpuhost20.tex 579B
test_aquarius_bw5.tex 496B
test_zeus_bw5.tex 471B
test_iwslt_combine_gpuhost17_bw3.tex 465B
test_full_gpuhost7.tex 455B
test_word_aquarius_bw5.tex 431B
test_lig-gpu1.tex 424B
test_edgar.inrialpes.fr.tex 412B
test_iwslt_word_gpuhost7_bw3.tex 354B
test_iwslt_combine_gpuhost7_bw3.tex 327B
test_iwslt_lig-gpu1.tex 306B
test_iwslt_decore1.tex 306B
test_iwslt_zeus_bw5.tex 288B
test_full_gpuhost17_bw5.tex 279B
test_full_gpuhost17_bw3.tex 279B
test_full_gpuhost17_bw4.tex 279B
test_iwslt_decore0_bw5.tex 228B
test_iwslt_import_decore0_bw5.tex 228B
test_iwslt_combine_gpuhost7.tex 208B
test_iws_zeus.tex 183B
test_full_gpuhost7_bw5.tex 142B
test_word_aquarius.tex 135B
test_importance_qhamming_pool1_tsent013_rbleu4_tsent05_a03_zeus_bw5.tex 132B
test_iws_zeus_bw5.tex 121B
test_decore0.tex 109B
test_iwslt_word_idf_decore0.tex 90B
test_wmt14_gpuhost17_bw5.tex 90B
共 358 条
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资源评论
- 彥爷2023-07-25这个文件的实现方式简单直接,让人可以很容易地理解和修改,非常适合根据自己的需求进行定制化。
- 伯特兰·罗卜2023-07-25这个文件的代码思路清晰,逻辑严谨,对于想要深入理解Seq2Seq的人来说,是一份非常有价值的资料。
- 白小俗2023-07-25经过测试,这份文件的代码在处理中等规模的数据时运行速度较快,是一个非常高效的Seq2Seq模型实现。
- 大头蚊香蛙2023-07-25这份文件的作者提供了详细的注释和说明,对于新手来说非常友好,能够帮助他们快速上手Seq2Seq模型的开发。
- 文润观书2023-07-25这份文件提供了简洁易懂的PyTorch中的Seq2Seq代码,非常适合初学者入门。
徐校长
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