XLNet Extension in TensorFlow 使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

xlnet_extension_tf/
├── data/
│   └── ...
├── model/
│   └── ...
├── scripts/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── run_squad.py
├── config.yaml
├── README.md
└── requirements.txt

• data/: 存放数据集文件的目录。
• model/: 存放模型定义和相关代码的目录。
• scripts/: 存放辅助脚本的目录。
• utils/: 存放工具函数和辅助代码的目录。
• run_squad.py: 项目的启动文件，用于运行SQuAD任务。
• config.yaml: 项目的配置文件，包含各种参数设置。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

run_squad.py

run_squad.py 是项目的主要启动文件，用于执行SQuAD任务。该文件包含了数据加载、模型训练、评估和预测等功能。

主要功能模块：

• 数据加载：加载SQuAD数据集，进行预处理。
• 模型定义：定义XLNet模型结构。
• 训练：设置训练参数，进行模型训练。
• 评估：在验证集上评估模型性能。
• 预测：对新数据进行预测。

使用示例：

python run_squad.py --config config.yaml

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml

config.yaml 是项目的配置文件，包含了运行项目所需的各种参数设置。

主要配置项：

• 数据路径：指定数据集的存放路径。
• 模型参数：包括批大小、最大序列长度、学习率等。
• 训练参数：训练步数、是否使用GPU等。
• 评估参数：评估时的批大小、是否输出详细结果等。

示例配置：

data_path: "data/squad"
batch_size: 48
max_sequence_length: 512
learning_rate: 3e-5
num_steps: 8000
use_gpu: true

通过修改 config.yaml 文件中的参数，可以灵活调整项目的运行配置。