开源项目 `distilling-step-by-step` 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

distilling-step-by-step/
├── README.md
├── setup.py
├── requirements.txt
├── data/
│   ├── train.csv
│   ├── dev.csv
│   └── test.csv
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── model.py
│   └── trainer.py
├── configs/
│   ├── default_config.yaml
│   └── custom_config.yaml
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── evaluate.py
│   └── predict.py
└── notebooks/
    ├── analysis.ipynb
    └── visualization.ipynb

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍和使用说明。
• setup.py: 项目安装脚本。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• data/: 存放训练、验证和测试数据。
• models/: 包含模型定义和训练脚本。
• configs/: 配置文件，包括默认配置和自定义配置。
• scripts/: 包含训练、评估和预测脚本。
• notebooks/: 包含数据分析和可视化笔记本。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/train.py

该文件是项目的启动文件，用于训练模型。使用方法如下：

python scripts/train.py --config configs/default_config.yaml

参数说明

• --config: 指定配置文件路径，默认为 configs/default_config.yaml。

3. 项目的配置文件介绍

configs/default_config.yaml

该文件是项目的默认配置文件，包含模型训练所需的各种参数。

model:
  name: "distilling_model"
  hidden_size: 256
  num_layers: 4
  dropout: 0.2

train:
  batch_size: 32
  epochs: 10
  learning_rate: 0.001

data:
  train_path: "data/train.csv"
  dev_path: "data/dev.csv"
  test_path: "data/test.csv"

配置项说明

• model: 模型相关配置，包括模型名称、隐藏层大小、层数和 dropout 比例。
• train: 训练相关配置，包括批次大小、训练轮数和学习率。
• data: 数据路径配置，包括训练、验证和测试数据路径。

以上是 distilling-step-by-step 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望对您有所帮助！