class Config(object): """配置参数""" def __init__(self, dataset, embedding): self.model_name = 'Transformer' self.train_path = dataset + '/data/train.txt' # 训练集 self.dev_path = dataset + '/data/dev.txt' # 验证集 self.test_path = dataset + '/data/test.txt' # 测试集 self.class_list = [x.strip() for x in open( dataset + '/data/class.txt', encoding='utf-8').readlines()] # 类别名单 self.vocab_path = dataset + '/data/vocab.pkl' # 词表 self.save_path = dataset + '/saved_dict/' + self.model_name + '.ckpt' # 模型训练结果 self.log_path = dataset + '/log/' + self.model_name self.embedding_pretrained = torch.tensor( np.load(dataset + '/data/' + embedding)["embeddings"].astype('float32'))\ if embedding != 'random' else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备
时间: 2024-02-14 07:14:34 浏览: 41
这是一个Python类,用于存储Transformer模型的参数配置。其中包括模型名称、训练集、验证集、测试集、类别名单、词表、模型保存路径、日志路径、预训练词向量和设备等参数。具体解释如下:
- model_name: 模型名称,这里设为Transformer。
- train_path: 训练集数据文件路径。
- dev_path: 验证集数据文件路径。
- test_path: 测试集数据文件路径。
- class_list: 类别名单,从数据集中读取,用于表示文本分类的类别。
- vocab_path: 词表文件路径,用于存储文本中出现的所有单词。
- save_path: 模型训练结果保存路径,用于存储训练好的模型参数。
- log_path: 日志路径,用于记录模型训练过程中的日志信息。
- embedding_pretrained: 预训练的词向量,可以使用预训练好的词向量来初始化模型的词嵌入层,提高模型性能。
- device: 设备,可以选择在GPU或CPU上运行模型。如果GPU可用,则使用GPU,否则使用CPU。
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在这段代码中,定义了一个名为 `MyDate` 的类,该类继承自 `Dataset` 类,并且实现了 `__init__` 方法。`__init__` 方法接收一个参数 `data_name`,用于初始化数据集的名称。在该方法的第一行,调用了父类 `Dataset` 的构造函数,以便继承父类的属性和方法。需要注意的是,在调用父类的方法时,需要使用 `super()` 函数,而且需要将该函数与类名、方法名连用,即 `super(MyDate, self).__init__()`。
class DATA_LOADER(object): def __init__(self, opt): if opt.matdataset: if opt.dataset == 'imageNet1K': self.read_matimagenet(opt) else: self.read_matdataset(opt) self.index_in_epoch = 0 self.epochs_completed = 0
这段代码定义了一个名为DATA_LOADER的类,用于加载数据集。让我来解释一下这段代码的逻辑:
该类的构造函数__init__接受一个参数opt,表示数据加载的选项。
首先,代码检查opt中的matdataset属性是否为True。如果是,说明数据集是以MATLAB格式存储的数据集。
接下来,代码判断opt中的dataset属性是否为'imageNet1K'。如果是,说明要加载的数据集是ImageNet1K数据集,然后调用self.read_matimagenet(opt)函数来读取MATLAB格式的ImageNet1K数据。
如果不是'imageNet1K',则调用self.read_matdataset(opt)函数来读取其他MATLAB格式的数据集。
最后,代码初始化self.index_in_epoch为0,表示当前批次中样本的索引。self.epochs_completed初始化为0,表示已经完成的轮数。
该类的作用是根据给定的选项加载数据集,并提供一些方法来获取训练样本。在实例化该类后,可以通过调用类对象的方法来获取训练样本数据。