开源项目 SUMN-universal-user-representation 使用教程
2024-08-07 18:51:10作者:丁柯新Fawn
1. 项目的目录结构及介绍
SUMN-universal-user-representation/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── sumn
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py
│ ├── model.py
│ ├── trainer.py
│ └── utils.py
└── tests
├── __init__.py
├── test_config.py
└── test_model.py
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
- setup.py: 用于安装项目的脚本。
- sumn: 项目的主要代码目录。
- init.py: 初始化文件。
- config.py: 配置文件,包含项目的各种配置参数。
- model.py: 定义了项目的核心模型。
- trainer.py: 训练模型的脚本。
- utils.py: 工具函数和辅助功能。
- tests: 测试代码目录。
- init.py: 初始化文件。
- test_config.py: 配置文件的测试。
- test_model.py: 模型的测试。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 sumn/trainer.py
。这个文件包含了训练模型的主要逻辑和步骤。通过运行这个文件,可以启动模型的训练过程。
# sumn/trainer.py
import config
from model import UserRepresentationModel
from utils import load_data, save_model
def train():
# 加载配置
cfg = config.load_config()
# 加载数据
data = load_data(cfg.data_path)
# 初始化模型
model = UserRepresentationModel(cfg)
# 训练模型
model.train(data)
# 保存模型
save_model(model, cfg.model_path)
if __name__ == "__main__":
train()
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 sumn/config.py
。这个文件定义了项目的各种配置参数,包括数据路径、模型路径、训练参数等。
# sumn/config.py
import json
class Config:
def __init__(self, data_path, model_path, batch_size, learning_rate):
self.data_path = data_path
self.model_path = model_path
self.batch_size = batch_size
self.learning_rate = learning_rate
def load_config(config_path='config.json'):
with open(config_path, 'r') as f:
config_data = json.load(f)
return Config(**config_data)
配置文件 config.json
的示例内容如下:
{
"data_path": "data/user_data.csv",
"model_path": "models/user_representation_model.pkl",
"batch_size": 32,
"learning_rate": 0.001
}
通过修改 config.json
文件中的参数,可以调整项目的运行配置。
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