pytorch chatbot

pytorch 聊天机器人

这是Formosa Speech Grand Challenge的pytorch seq2seq教程，由pratical-pytorch seq2seq-translation-batched修改而来。
介绍这个repo的教程来自pytorch官网，中文教程。

更新

新版本已经在分支“dev”中实现。

要求

• 蟒蛇3.5+
• 火炬0.4.0
• 全面质量管理

开始使用

克隆存储库

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

语料库

在语料库文件中，输入输出序列对应位于相邻行中。例如，

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

语料库文件应放置在如下路径下：

 pytorch-chatbot/data/

否则，语料库文件将被 git 跟踪。

预训练模型

可以在此链接中下载 movie_subtitles 语料库上具有双向 rnn 层和隐藏大小 512 的预训练模型。预训练的模型文件应放置在如下目录中。

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

训练

运行此命令开始训练，根据自己的需要更改参数值。

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

使用保存的模型继续训练。

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

如需更多选择，

 python main.py -h

测试

训练时模型将保存在pytorch-chatbot/save/model中，这可以在config.py中更改。
使用语料库中的输入序列评估保存的模型。

 python main.py -te  -c 

手动使用输入序列测试模型。

 python main.py -te  -c  -i

大小为 k 的集束搜索。

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