图形到序列学习的图Transformer开源项目教程

本教程将引导您如何理解和操作jcyk/gtos这一开源项目，该项目实现了2020年AAAI会议论文“Graph Transformer for Graph-to-Sequence Learning”中的方法。以下内容分为三个主要部分：项目目录结构、启动文件介绍以及配置文件说明。

1. 项目目录结构及介绍

项目gtos的结构设计清晰地反映了其功能与目的：

• 根目录 包含了基本的项目信息、许可证文件（LICENSE）、读我文件（README.md）和环境需求（requirements.txt）。
• generator 和 translator 目录 分别对应于两种主要任务：AMR到文本生成和基于语法的机器翻译。每个目录下有：
  • data 子目录用于存放预处理后的数据。
  • prepare.sh 脚本用于准备词汇表和数据集。
  • train.sh 是训练模型的脚本。
  • work.sh 用于执行测试或预测。
  • test.sh 提供后处理和评估模型输出的命令。
• gitattributes 和 gitignore 文件确保正确的版本控制设置。
• requirements.txt 列出了项目所需的Python依赖项。

2. 项目的启动文件介绍

训练模型

• 主训练脚本 位于 generator 或 translator 下的 train.sh。通过运行此脚本，可以开始模型的训练过程。它假定您已经完成了必要的数据预处理步骤。

数据准备与测试

• 数据准备 使用 generator 或 translator 内的 prepare.sh 来创建词汇表并处理原始数据。
• 运行测试 通过在对应的目录执行 work.sh 来进行，测试之前可能需先运行 test.sh 进行后处理，并设置正确的输出路径(--output)。

3. 项目的配置文件介绍

尽管具体的配置文件没有被明确提及作为单独的文件，但配置主要是通过修改各个.sh脚本中设置的参数来实现。例如，在数据准备、训练和测试的脚本中，您可能会遇到类似于环境变量设置或命令行参数的地方，这些可以视作项目的配置方式。想要自定义行为，比如改变学习率、批次大小等，通常需要直接编辑这些脚本中的相关参数。

此外，虽然不是传统意义上的配置文件，requirements.txt也扮演着配置项目运行环境的重要角色，确保所有必需的Python库都已安装。

总结

在开始使用gtos项目之前，请确保仔细阅读项目内的README.md文件以获取最新且详细的指导。此教程提供了快速入门的框架，但具体细节和深入理解还需参照原项目文档和代码注释。