SVAMP 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

SVAMP 项目的目录结构如下：

SVAMP/
├── code/
│   ├── rnn_seq2seq/
│   ├── transformer_seq2seq/
│   ├── gts/
│   ├── graph2tree/
│   ├── constrained/
│   ├── requirements.txt
│   └── setup.sh
├── data/
│   ├── cv_asdiv-a/
│   ├── cv_asdiv-a_without_questions/
│   ├── cv_mawps/
│   ├── cv_mawps_without_questions/
│   ├── mawps-asdiv-a_svamp/
│   ├── mawps-asdiv-a_svamp_without_questions/
│   └── cv_svamp_augmented/
├── images/
├── LICENSE
└── README.md

目录介绍

• code/: 包含项目的代码实现，包括多种模型的实现（如 RNN Seq2Seq、Transformer Seq2Seq 等）。
• data/: 包含项目使用的数据集，包括 ASDiv-A、MAWPS 和 SVAMP 数据集的多个版本。
• images/: 可能包含项目相关的图片资源。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍文档。

2. 项目的启动文件介绍

SVAMP 项目的主要启动文件位于 code/ 目录下，每个模型的启动文件可能有所不同。以下是一些常见的启动文件：

• code/rnn_seq2seq/src/main.py: RNN Seq2Seq 模型的启动文件。
• code/transformer_seq2seq/src/main.py: Transformer Seq2Seq 模型的启动文件。
• code/gts/src/main.py: GTS 模型的启动文件。
• code/graph2tree/src/main.py: Graph2Tree 模型的启动文件。
• code/constrained/src/main.py: Constrained 模型的启动文件。

启动示例

以 RNN Seq2Seq 模型为例，启动命令如下：

cd code/rnn_seq2seq
python -m src.main -mode train -gpu 0 -embedding roberta -emb_name roberta-base -emb1_size 768 -hidden_size 256 -depth 2 -lr 0.0002 -emb_lr 8e-6 -batch_size 4 -epochs 50 -dataset cv_asdiv-a -full_cv -run_name run_cv_asdiv-a

3. 项目的配置文件介绍

SVAMP 项目的配置文件主要集中在 code/ 目录下的 args.py 文件中。每个模型的配置文件可能有所不同，但通常包含以下内容：

• args.py: 包含模型的各种参数配置，如数据集路径、模型超参数、训练参数等。

配置示例

以 RNN Seq2Seq 模型为例，args.py 文件中可能包含以下配置：

# 数据集路径
dataset_path = "data/cv_asdiv-a"

# 模型超参数
embedding_size = 768
hidden_size = 256
depth = 2

# 训练参数
learning_rate = 0.0002
embedding_learning_rate = 8e-6
batch_size = 4
epochs = 50

通过修改这些配置文件，可以调整模型的行为和训练过程。