Convolutional Attention Network 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

convolutional-attention/
├── analysis/
│   └── ...
├── convolutional_attention/
│   └── ...
├── theanoutils/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── copy_conv_rec_learner.py

目录结构说明

• analysis/: 包含项目分析相关的文件和脚本。
• convolutional_attention/: 包含卷积注意力网络的核心代码。
• theanoutils/: 包含与 Theano 相关的工具和辅助函数。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被版本控制。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件，采用 BSD-3-Clause 许可证。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的基本信息和使用说明。
• copy_conv_rec_learner.py: 项目的启动文件，用于训练和评估模型。

2. 项目的启动文件介绍

copy_conv_rec_learner.py

该文件是项目的启动文件，主要用于训练和评估卷积注意力网络模型。

使用方法

python copy_conv_rec_learner.py <training_file> <max_num_epochs> <D> <test_file>

• <training_file>: 训练数据文件路径。
• <max_num_epochs>: 最大训练轮数。
• <D>: 嵌入空间的维度（在论文中为 128）。
• <test_file>: 测试数据文件路径。

示例

python copy_conv_rec_learner.py train.txt 100 128 test.txt

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。主要的配置参数包括：

• <training_file>: 训练数据文件路径。
• <max_num_epochs>: 最大训练轮数。
• <D>: 嵌入空间的维度。
• <test_file>: 测试数据文件路径。

通过这些参数，用户可以灵活地配置模型的训练和评估过程。

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以上是 Convolutional Attention Network 项目的使用教程，希望对你有所帮助。