文件名称：seq2seq:释义句子的序列到序列模型训练
文件大小：516KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 14:49:55
Python
句子到句子模型 这项工作基于easy_seq2seq。 原始代码可以在找到。 该代码是根据Tensorflow v0.12中的重写的。 资料准备 原始数据中的某些字符不在正确的编解码器中。 我们正在使用自己的数据集。 所有句子对均从MSCOCO + Flickr30k + MSR-VTT + MSVD中提取。 训练 编辑seq2seq.ini文件以将mode设置为train 。 要使用预训练的嵌入，请设置use_pretrained_embedding = true python execute.py 注意：在embedding / rnn_cell.py中设置trainable = True in embeding = vs.get_variable（...） （第96行）以启用有关预训练嵌入的训练。 注意：要配置GPU设备，请使用 export CUDA_VISIBLE_DEVI
【文件预览】：
seq2seq-master
----.gitignore(31B)
----seq2seq_model.py(15KB)
----working_dir()
--------vocab50000.dec(75KB)
--------vocab50000.enc(75KB)
----execute.py(11KB)
----data()
--------MSRP_train_dec_cleaned.txt.ids50000(204KB)
--------MSRP_train_enc_cleaned.txt.ids50000(205KB)
--------MSRP_train_enc_cleaned.txt(319KB)
--------MSRP_train_dec_cleaned.txt(319KB)
----data_utils.py(5KB)
----seq2seq.ini(1KB)
----README.md(1KB)
----embedding()
--------rnn_cell.py(4KB)
--------__init__.py(0B)
--------seq2seq_glove.py(16KB)