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yang_bo cfdaaa8e4c | 1 year ago | |
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img | 1 year ago | |
utils | 1 year ago | |
README.md | 1 year ago | |
__init__.py | 1 year ago | |
config.yaml | 1 year ago | |
dataset.py | 1 year ago | |
eval.py | 1 year ago | |
model.py | 1 year ago | |
train.py | 1 year ago |
首先在云脑->调试任务界面中,点击右上角的 新建调试任务
。进入新建任务界面后,计算资源选择 CPU/GPU
,镜像选择 ms_181_cuda_111
,数据集选择 sentiment_analysis_data.zip
,任务名称及资源规格按需求填写。点击新建任务,等到任务状态由 waiting 变为 running 后,点击 调试
进入 jupyter lab 调试环境。在调试环境中启动一个终端,代码所在目录为 /code
,数据集所在目录为 /dataset
,训练生成的 checkpoint 所在目录为 /checkpoint
。
python run.py --algo AEGCN_ABSA --data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/AEGCN_ABSA --dataset rest16 --save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/AEGCN_ABSA/rest16/ms_aegcn_rest16_acc_0.8425_f1_0.5872.ckpt --mode eval
若要使用不同的 checkpoint 进行推理,修改 --save_ckpt_path
参数为目标 checkpoint 路径即可。
python run.py --algo AEGCN_ABSA --data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/AEGCN_ABSA --dataset rest16 --save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/AEGCN_ABSA/rest16/best_eval.ckpt
在云脑->训练任务界面中,点击右上角的 新建训练任务
。计算资源选择 CPU/GPU
,镜像选择 ms_181_cuda_111
,数据集选择 sentiment_analysis_data.zip
,启动文件填写 run.py
,任务名称、任务描述及资源规格按需求填写,运行参数按照统一接口处的说明自行添加。
参数名 参数值
algo AEGCN_ABSA
data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/AEGCN_ABSA
dataset rest16
save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/AEGCN_ABSA/rest16/ms_aegcn_rest16_acc_0.8425_f1_0.5872.ckpt
mode eval
若要使用不同的 checkpoint 进行推理,修改 --save_ckpt_path
参数为目标 checkpoint 路径即可。
参数名 参数值
algo AEGCN_ABSA
data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/AEGCN_ABSA
dataset rest16
save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/AEGCN_ABSA/rest16/best_eval.ckpt
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