文件名称：fairseq：Facebook AI研究序列到序列工具包
文件大小：2.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-12 19:30:02
Lua
介绍 注意：该工具包现在有PyTorch版本（ ），新的开发工作将重点放在它上。 Lua版本保留在此处，但不提供任何支持而提供。 这是fairseq，这是来自Facebook AI Research的序列到序列学习工具包，专门为神经机器翻译（NMT）设计。 它实现了在提出的卷积NMT模型和以及基于LSTM的标准模型。 它在一台机器上具有多GPU训练功能，并且在CPU和GPU上都可以快速生成波束搜索。 我们提供针对英语到法语，英语到德语和英语到罗马尼亚语翻译的预训练模型。 引文 如果您使用论文中的代码，请引用为： @article{gehring2017convs2s, author = {Gehring, Jonas and Auli, Michael and Grangier, David and Yarats, Denis and Dauphin, Yann
【文件预览】：
fairseq-master
----rocks()
--------fairseq-scm-1.rockspec(1KB)
--------fairseq-cpu-scm-1.rockspec(1KB)
----preprocess.lua(6KB)
----generate.lua(8KB)
----fairseq()
--------models()
--------text()
--------optim()
--------clib()
--------utils.lua(2KB)
--------search.lua(16KB)
--------torchnet()
--------init.lua(431B)
--------modules()
----run.lua(494B)
----data()
--------prepare-iwslt14.sh(3KB)
----test()
--------test.lua(851B)
--------test_topk.lua(2KB)
--------test_dictionary.lua(3KB)
--------test_appendbias.lua(1KB)
--------test_logsoftmax.lua(2KB)
--------test_tokenizer.lua(9KB)
--------test_zipalong.lua(3KB)
----tofloat.lua(874B)
----LICENSE(2KB)
----train.lua(17KB)
----CONTRIBUTING.md(1KB)
----PATENTS(2KB)
----.gitignore(25B)
----CMakeLists.txt(1KB)
----score.lua(2KB)
----CODE_OF_CONDUCT.md(244B)
----optimize-fconv.lua(1KB)
----README.md(9KB)
----scripts()
--------binarize.lua(605B)
--------make_fconv_vocsel.lua(6KB)
--------makedict.lua(1KB)
--------unkreplace.lua(3KB)
--------build_sym_alignment.py(4KB)
--------makealigndict.lua(2KB)
----generate-lines.lua(8KB)
----help.lua(1KB)
----fairseq.gif(2.54MB)