1.1 KiB
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快速上手
环境依赖
python == 3.8
- torch == 1.5
- hydra-core == 1.0.6
- tensorboard == 2.4.1
- matplotlib == 3.4.1
- scikit-learn == 0.24.1
- transformers == 4.5.0
- jieba == 0.42.1
- deepke
克隆代码
git clone git@github.com:zjunlp/DeepKE.git
使用pip安装
首先创建python虚拟环境，再进入虚拟环境
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
使用数据进行训练预测
-
存放数据：在
data/origin文件夹下存放训练数据。训练文件主要有三个文件。-
train.csv：存放训练数据集 -
valid.csv：存放验证数据集 -
test.csv：存放测试数据集 -
attribute.csv：存放属性种类
-
-
开始训练：
python run.py(训练所用到参数都在conf文件夹中，修改即可使用lm时，可修改'lm_file'使用下载至本地的模型) -
每次训练的日志保存在
logs文件夹内，模型结果保存在checkpoints文件夹内。 -
进行预测
python predict.py
模型内容
1、CNN
2、RNN
3、Capsule
4、GCN
5、Transformer
6、预训练模型