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训练数据已经子词化,所以直接跳转到准备训练: 1 准备训练 python3 /home/zdliu/pen_trans/opennmt-simple-1.0/opennmt-simple-1.0/preprocess.py -train_src /home/zdliu/pen_trans/train

对整个文件操作时,需要花费很长时间。因此尝试使用多进程的方法,同时对46个文件进行操作。具体实现思路:先对文件进行切分,然后同时提交。里面涉及linux命令。

1) 编写单机版邮件客户端程序,可以实现对邮件(在开发时,选择校内邮箱进行实验即可)的收发功能,具体包括如下: (1) 可以查看与设置SMTP服务器和POP3服务器地址; (2) 通过输入用户名及密码,实现邮箱账号登录; (3) 可以查看邮箱内已收到的邮件,类似收件箱; (4) 可编辑新邮件,并发送

东钦师兄的bash脚本,里面包括bash的基本语法。顺序选择循环等等。主要用来操作transformer模型
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脚本实现的功能包括:数据下载,解压,使用摩西对语料进行切分以及符号标准化。并使用bpe对单词切分,处理完成的训练集包含360M条。

txt格式的文本摘要语料:CNN/daily mail。抽取其中的摘要和短文,当一个短文对应多个摘要时,选择第一个摘要。只是脚本:并没有语料

在我们输入nvidia-smi命令时只能显示进程号,然后根据进程号查看用户名。这个脚本可以直接显示用户名。

transformer跑文本摘要的参数,如果没指定则采用默认设置。也就是attention is all you need中默认的参数。

一个实例，为了验证两个东西：一、为了验证加载模型参数的基本步骤，二、同时验证这两部分的参数不会同时改变。