Pegasus 开源项目安装与使用指南

目录结构及介绍

在克隆或下载了 https://github.com/google-research/pegasus.git 的项目后，您将看到以下主要目录及其功能：

• src/: 包含所有源代码。
  • main.py: 主程序入口点，用于运行模型训练和预测任务。
  • data_utils.py: 数据预处理工具，包括数据清洗、切分以及转换成模型所需格式等。
  • model.py: 定义核心神经网络模型架构。
  • trainer.py: 训练脚本，负责模型的训练流程。
  • evaluator.py: 验证脚本，用于评估模型性能。
• config/: 存放项目配置文件的地方。
  • model_config.json: 模型参数配置，如层数、激活函数等。
  • training_config.yaml: 训练过程配置，例如学习率、优化器选择和批大小等。
• logs/: 日志目录，存放运行时日志文件和训练结果。
• models/: 模型权重保存目录，在训练过程中定期存储模型快照。
• tests/: 测试脚本集合，确保各组件按预期工作。

启动文件介绍

main.py

该文件是项目的启动点。它通过导入并调用 trainer.Train() 和 evaluator.Evaluate() 方法来启动模型训练和验证。

如何运行:

从项目根目录下执行以下命令可启动训练过程：

python src/main.py --mode=train --config=config/training_config.yaml

类似的，为了进行模型评估：

python src/main.py --mode=evaluate --checkpoint=models/latest.pth

这里的 --mode 参数指定程序运行模式（训练或评估），而 --config 和 --checkpoint 分别指向训练配置文件路径和模型检查点文件。

配置文件介绍

model_config.json

这是模型参数的JSON配置文件，通常包含但不限于以下字段：

• "num_layers": 神经网络中层的数量。
• "hidden_size": 网络隐藏层节点数。
• "dropout_rate": Dropout层中的丢弃比率。
• "learning_rate": 初始学习率。
• "optimizer": 使用的优化算法名称（SGD、Adam等）。

training_config.yaml

这是一个YAML格式的文件，用于定义训练的具体设置：

• "batch_size": 单批次输入样本数量。
• "epochs": 完整遍历数据集次数。
• "validation_split": 用于验证的数据比例。
• "log_interval": 输出日志频率（以迭代数计）。
• "save_checkpoint_steps": 模型权重保存间隔。

确保这些文件已正确设定，以便您的项目可以顺利运行。如果需要调整超参数或修改默认行为，编辑这些配置文件即可实现。

请注意以上内容基于一般的开源项目结构和常见实践，具体到 google-research/pegasus 可能有所不同，请参照该项目的实际文档和代码注释进行相应调整。