OpenNMT预训练与模型训练脚本详解
需积分: 10 111 浏览量
更新于2024-09-06
收藏 4KB TXT 举报
在进行OpenNMT模型的训练过程中,首先要确保数据已经经过了子词化处理,这一步对于自然语言处理任务至关重要,因为它将原始文本分解成更小、更有意义的单元,便于模型学习和理解。在给定的描述中,具体步骤如下:
1. **准备训练**:
使用Python 3脚本`preprocess.py`,其路径为`/home/zdliu/pen_trans/opennmt-simple-1.0/opennmt-simple-1.0/`。该脚本用于对训练源文件`train.en`(英文)和目标文件`train.de`(德文)进行预处理,同时处理验证集`valid.en`和`valid.de`。参数设置包括共享词汇表(`-share_vocab`)、源语言词汇表大小(`-src_vocab_size`为40000),目标语言词汇表大小(`-tgt_vocab_size`同样为40000),以及最大序列长度(`-src_seq_length`和`-tgt_seq_length`均为10000)。所有处理结果将保存在`/home/zdliu/pa_token_nmt/pre_train/wmt14`目录下,并且预处理日志会记录在`/home/zdliu/pa_token_nmt/pre_train/prepare.log`中。
2. **启动训练**:
在完成预处理后,使用`train.py`脚本进行模型训练。训练过程在GPU(通过环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES=2`指定)上执行,命令行选项包括指定训练数据目录(`data/home/zdliu/pa_token_nmt/pre_train/wmt14`),模型保存路径(`save_model/home/zdliu/pa_token_nmt/model_en_de/model_`),以及一些训练参数如:
- `save_checkpoint_steps`: 每隔多少步保存一次检查点,以便于模型的持久化和恢复。
- `accum_count`: 指定梯度累积次数,有助于稳定训练过程。
- `valid_steps`: 每隔多少步验证一次模型性能。
- `report_every`: 用于报告训练进度的频率。
- `keep_checkpoint`: 保留多少个检查点以避免过多占用磁盘空间。
- `seed`: 设置随机种子以保证实验的可重复性。
- `train_steps`: 总共训练的步数,这里是250000。
- `warmup_steps`: 开始时的温和学习率调整阶段。
- `train_from`: 如果有先前的模型想要继续训练,可以指定`model__step_20000.pt`。
- `share_embeddings`: 共享编码器和解码器的嵌入层。
- `position_encoding`: 应用位置编码,增强模型对序列顺序的理解。
- `optimadam`: 使用Adam优化器,设置参数`adam_beta1`和`adam_beta2`。
- `decay_method`: 学习率衰减策略选择为Noam。
- `learning_rate`: 初始学习率设定为0.5。
- `max_grad_norm`: 梯度裁剪的阈值,防止梯度爆炸。
这些命令行选项是OpenNMT框架中常用的训练配置,它们共同决定了模型的训练过程和收敛性能。在实际操作中,这些参数可以根据具体任务的需求进行调整,以达到最佳效果。
2023-06-10 上传
2023-04-15 上传
2023-05-25 上传
2023-05-25 上传
2023-07-11 上传
2024-10-16 上传
2023-05-25 上传
2021-05-29 上传
Answerlzd
- 粉丝: 66
- 资源: 11
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手