keras-attention

> 编程语言

开源

使用注意力机制可视化 RNN

749 stars0 点赞0 次浏览

访问官网 GitHub

工具介绍

使用注意力机制可视化 RNN

状态：仅提供参考代码。不预期有更新。

bash

python generate.py

这将创建 4 个文件:

training.csv - 用于训练模型的数据
validation.csv - 用于评估模型并比较性能的数据
human_vocab.json - 人类日期的词汇表
machine_vocab.json - 机器日期的词汇表

运行模型

我们强烈建议使用配备 GPU 的机器来运行此软件,否则训练可能会非常缓慢。要查看接受的参数,可以在主目录中运行 Python run.py -h:

usage: run.py [-h] [-e |] [-g |] [-p |] [-t |] [-v |] [-b |]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit

named arguments:
  -e |, --epochs |      Number of Epochs to Run
  -g |, --gpu |         GPU to use
  -p |, --padding |     Amount of padding to use
  -t |, --training-data |
                        Location of training data
  -v |, --validation-data |
                        Location of validation data
  -b |, --batch-size |  Location of validation data

所有参数都有默认值,因此如果您只想运行模型,可以键入 Python run.py。您随时都可以使用 Ctrl+C 来提前停止模型的运行。