get_started_with_deep_learning_for_text_with_allennlp
Getting started with AllenNLP and PyTorch by training a tweet classifier
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- coset-dev.csv
- coset-train.csv
- baseline_boe_classifier.json
- cnn_classifier.json
- cnn_classifier_fasttext_embeddings_fixed.json
- cnn_classifier_fasttext_embeddings_tunable.json
- README.md
- __init__.py
- models.py
- predictors.py
- readers.py
- run.py
- .gitignore
- download_prepare_fasttext.sh
- README.md
- requirements.txt
- run_experiments.sh
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/argilla-io/get_started_with_deep_learning_for_text_with_allennlp
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd get_started_with_deep_learning_for_text_with_allennlp
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install tensorboard
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install http://download.pytorch.org/whl/torch-0.2.0.post3-cp36-cp36m-macosx_10_7_x86_64.whl
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
python -m spacy download es
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install tensorboard
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
python -m recognai.run train experiments/definitions/baseline_boe_classifier.json -s experiments/output/baseline
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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