tensorflow - 如何使用textsum？

Question

我一直在关注 this使用 textsum 的链接。我已经使用提供的命令训练了模型。但是我在“textsum/log_root/”目录中没有看到任何文件夹“train”。由于训练是在样本文件上进行的，该模型是否能够处理实时测试数据？如果没有，我如何制作训练数据并训练模型？最重要的是，我如何测试/使用模型来查看结果摘要？

Answer 1

老实说，如果您正确传递了所有参数，我无法回答为什么您不会在 log_root 目录中看到 train 文件夹。要注意的另一件事是确保您等待的时间足够长。因此，当您使用 Textsum 执行训练运行时，您是否看到任何详细的日志表明存在一些错误，例如没有文件列表或其他内容。如果是这样，那么您传递给参数之一的路径可能已关闭。它也与您从中调用它的路径相关，因此您需要确保您位于工作区文件所在的根路径。

还有一件事，你用的是CPU还是GPU？如果您正在使用 CPU……模型需要一段时间才能达到甚至能够写出数据的程度。现在，如果您使用 GPU，那么这会快得多，但您需要等到看到“average_loss”日志开始打印到屏幕上。一旦你注意到这些，那么你很有可能会看到带有数据的“train”文件夹。

至于“实时”测试数据，我自己仍在研究这一点，现在我已经在模型中训练了我当前的数据，我也将开始研究。到目前为止，我理解的方向是，一旦您训练了您的模型并拥有您的泡菜文件或任何 ti 文件，您就可以使用此处的信息“提供”它:https://tensorflow.github.io/serving/

到那时，您的模型已经过训练，您可以对其进行查询并输入新的响应，这样随着时间的推移，您的模型会变得更加智能。我还没有用一个例子来证明这一点，但这是我很快就会开始的方法。

关于“测试模型”，您几乎可以按照 textsum git 上提供的说明进行操作，重新生成 vocab 文件，然后进行训练。然后在将平均损失降低到足够小的分数之后，您就可以对数据运行解码。然后在您的 log_root 解码文件夹中，您将看到生成的标题及其相关的引用文件(实际标题是什么)。希望这会有所帮助，祝你好运!