开源项目 NTM 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

ntm/
├── data/
│   └── README.md
├── model/
│   ├── ntm.py
│   └── README.md
├── utils/
│   ├── data_loader.py
│   └── README.md
├── config.py
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据文件的目录。
• model/: 存放模型定义文件的目录。
• utils/: 存放工具函数和数据加载器的目录。
• config.py: 项目的配置文件。
• main.py: 项目的启动文件。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2. 项目的启动文件介绍

main.py 是项目的启动文件，负责初始化模型、加载数据、训练和评估模型。以下是 main.py 的主要功能模块：

import config
from model.ntm import NTM
from utils.data_loader import load_data

def main():
    # 加载配置
    cfg = config.load_config()
    
    # 加载数据
    data = load_data(cfg)
    
    # 初始化模型
    model = NTM(cfg)
    
    # 训练模型
    model.train(data)
    
    # 评估模型
    model.evaluate(data)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 项目的配置文件介绍

config.py 是项目的配置文件，包含了模型的各种参数设置。以下是 config.py 的主要内容：

def load_config():
    return {
        "learning_rate": 0.001,
        "batch_size": 32,
        "num_epochs": 100,
        "memory_size": 128,
        "controller_size": 256,
        "num_read_heads": 4,
        "num_write_heads": 1,
        "input_size": 64,
        "output_size": 64,
        "data_path": "data/dataset.csv"
    }

配置文件中定义了学习率、批大小、训练轮数、内存大小、控制器大小、读写头数量、输入输出大小以及数据路径等参数。