如何使用textum？

Question

我一直在关注此链接以使用textsum.我使用提供的命令训练了模型.但我没有在'textsum/log_root /'目录中看到任何文件夹'train'.由于对样本文件进行了培训,模型是否能够处理实时测试数据？如果没有,我如何制作培训数据并培训模型？最重要的是,我如何测试/使用模型来查看结果汇总？

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在 log_root 目录中看不到 train 文件夹。另一件需要注意的事情是确保您等待足够长的时间。因此，当您使用 Textsum 执行训练运行时，您是否会看到任何详细日志，表明存在一些错误，例如没有文件列表或其他错误。如果是这样，那么传递给其中一个参数的路径可能已关闭。它也与您调用它的路径相关，因此您需要确保位于工作区文件所在的根路径。

另外，你用的是CPU还是GPU？如果您使用的是 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，那么速度要快得多，但您需要等到看到“average_loss”日志开始打印到屏幕上。一旦您注意到这些，您很有可能会看到包含数据的“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当前的数据，我也将开始这样做。到目前为止，我理解的方向是，一旦你训练了你的模型并拥有了你的pickle文件或任何ti，你就可以使用这里的信息“服务”它： https: //tensorflow.github.io/serving/

此时，您的模型已完成训练，您可以对其进行查询并输入新的响应，因此随着时间的推移，您的模型会变得更加智能。我还没有用例子证明这一点，但这是我很快将在这里开始的方法。

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，重新生成词汇文件，然后进行训练。然后，在将平均损失降至足够小的分数后，您可以对数据运行解码。然后在 log_root 解码文件夹中，您将看到生成的标题及其关联的参考文件（实际标题是什么）。希望这有帮助，祝你好运！