DME:用于改进语句表示的动态元嵌入 源码
用于改进语句表示的动态元嵌入 的论文代码和模型。 要求 Python 2.7或3.6+ PyTorch> = 0.4.1 火炬文本> = 0.2.3 火炬视觉> = 0.2.1 空间> = 2.0.11 NumPy> = 1.14.0 jsonlines tqdm 六 入门 下载数据 首先,您应该准备好经过预训练的嵌入和经过预处理的数据集。 对于嵌入,运行 python get_embeddings.py --embeds fasttext,glove (fasttext和g手套的示例。可用的嵌入是fasttext,fasttext_wiki,fasttext_opensubtitles,fasttext_torontobooks,glove,levy_bow2和imagenet。) 对于Flickr30k数据集,运行 python get_flickr30k.py -
文件列表
DME-master.zip
(预估有个27文件)
DME-master
train.py
9KB
get_embeddings.py
1KB
dme
encoders.py
2KB
embeddings.py
2KB
embedders.py
8KB
__init__.py
198B
tasks
img_cap_retrieval.py
12KB
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