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yang_bo
8df28dba73
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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 | |
README.md
调试任务
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。
推理脚本
python run.py --algo InterGCNBERT_ABSA --data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/InterGCNBERT_ABSA --dataset rest16 --save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/InterGCNBERT_ABSA/rest16/ms_intergcn_bert_rest16_acc_0.9042_f1_0.6892.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。
训练脚本
python run.py --algo InterGCNBERT_ABSA --data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/InterGCNBERT_ABSA --dataset rest16 --save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/InterGCNBERT_ABSA/rest16/best_eval.ckpt
训练任务
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。
推理参数
参数名 参数值
algo InterGCNBERT_ABSA
data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/InterGCNBERT_ABSA
dataset rest16
save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/InterGCNBERT_ABSA/rest16/ms_intergcn_bert_rest16_acc_0.9042_f1_0.6892.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。
训练参数
参数名 参数值
algo InterGCNBERT_ABSA
data_dir /dataset/sentiment_analysis_data/InterGCNBERT_ABSA
dataset rest16
save_ckpt_path /model/sentiment_analysis_ckpt/InterGCNBERT_ABSA/rest16/best_eval.ckpt
OpenSentimentAnalysis 是一个支持异构芯片、异构深度学习框架的情感分析算法库，目前已支持 PyTorch、MindSpore，支持在 GPU 和 NPU 上运行。
Python
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