pytorch chatbot

pytorch-chatbot

นี่คือบทช่วยสอน pytorch seq2seq สำหรับ Formosa Speech Grand Challenge ซึ่งได้รับการดัดแปลงจาก pratical-pytorch seq2seq-translation-batched
บทช่วยสอนแนะนำ repo นี้จากเว็บไซต์อย่างเป็นทางการของ pytorch บทช่วยสอนเป็นภาษาจีน

อัปเดต

มีการใช้งานเวอร์ชันใหม่แล้วในสาขา "dev"

ความต้องการ

• หลาม 3.5+
• ไพทอร์ช 0.4.0
• ทีคิวดีเอ็ม

เริ่มต้นเลย

โคลนพื้นที่เก็บข้อมูล

 git clone https://github.com/ywk991112/pytorch-chatbot

คอร์ปัส

ในไฟล์คลังข้อมูล คู่ลำดับอินพุต-เอาต์พุตควรอยู่ในบรรทัดที่อยู่ติดกัน ตัวอย่างเช่น,

 I'll see you next time.
Sure. Bye.
How are you?
Better than ever.

ไฟล์คลังข้อมูลควรอยู่ภายใต้เส้นทางเช่น

 pytorch-chatbot/data/

มิฉะนั้น ไฟล์คลังข้อมูลจะถูกติดตามโดยคอมไพล์

โมเดลฝึกหัด

สามารถดาวน์โหลดโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้าในคลังข้อมูล movie_subtitles ที่มีเลเยอร์ rnn แบบสองทิศทางและขนาดที่ซ่อนอยู่ 512 ได้ในลิงก์นี้ ควรวางไฟล์โมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าไว้ในไดเร็กทอรีดังต่อไปนี้

 mkdir -p save/model/movie_subtitles/1-1_512
mv 50000_backup_bidir_model.tar save/model/movie_subtitles/1-1_512

การฝึกอบรม

รันคำสั่งนี้เพื่อเริ่มการฝึก เปลี่ยนค่าอาร์กิวเมนต์ตามที่คุณต้องการ

 python main.py -tr  -la 1 -hi 512 -lr 0.0001 -it 50000 -b 64 -p 500 -s 1000

ฝึกต่อด้วยโมเดลที่บันทึกไว้

 python main.py -tr  -l  -lr 0.0001 -it 50000 -b 64 -p 500 -s 1000

หากต้องการตัวเลือกเพิ่มเติม

 python main.py -h

การทดสอบ

โมเดลจะถูกบันทึกไว้ใน pytorch-chatbot/save/model ขณะฝึกฝน และสามารถเปลี่ยนแปลงได้ใน config.py
ประเมินโมเดลที่บันทึกไว้ด้วยลำดับอินพุตในคลังข้อมูล

 python main.py -te  -c 

ทดสอบโมเดลด้วยลำดับอินพุตด้วยตนเอง

 python main.py -te  -c  -i

ค้นหาบีมด้วยขนาด k

 python main.py -te  -c  -be k [-i]