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MemN2N tensorflow

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TensorFlow中的端到端内存网络

用于语言建模的端到端内存网络的TensorFlow实现（请参阅第5节）。可以在此处找到来自Facebook的原始火炬代码。

先决条件

此代码需要张量。 data目录中有一组样本Penn Tree Bank（PTB）语料库，这是测量这些模型质量的流行基准。但是您可以使用自己的文本数据集，应该像这样形成。

当您使用Docker Image Tensorflw/TensorFlow：最新的GPU时，您需要将来python包装。

 $ pip install future

如果您想使用--show True选项，则需要安装Python软件包progress 。

 $ pip install progress

用法

要训练具有6个啤酒花和内存大小为100的模型，请运行以下命令：

 $ python main.py --nhop 6 --mem_size 100

要查看所有培训选项，请运行：

 $ python main.py --help

将要打印：

 usage: main.py [-h] [--edim EDIM] [--lindim LINDIM] [--nhop NHOP]
              [--mem_size MEM_SIZE] [--batch_size BATCH_SIZE]
              [--nepoch NEPOCH] [--init_lr INIT_LR] [--init_hid INIT_HID]
              [--init_std INIT_STD] [--max_grad_norm MAX_GRAD_NORM]
              [--data_dir DATA_DIR] [--data_name DATA_NAME] [--show SHOW]
              [--noshow]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --edim EDIM           internal state dimension [150]
  --lindim LINDIM       linear part of the state [75]
  --nhop NHOP           number of hops [6]
  --mem_size MEM_SIZE   memory size [100]
  --batch_size BATCH_SIZE
                        batch size to use during training [128]
  --nepoch NEPOCH       number of epoch to use during training [100]
  --init_lr INIT_LR     initial learning rate [0.01]
  --init_hid INIT_HID   initial internal state value [0.1]
  --init_std INIT_STD   weight initialization std [0.05]
  --max_grad_norm MAX_GRAD_NORM
                        clip gradients to this norm [50]
  --checkpoint_dir CHECKPOINT_DIR
                        checkpoint directory [checkpoints]
  --data_dir DATA_DIR   data directory [data]
  --data_name DATA_NAME
                        data set name [ptb]
  --is_test IS_TEST     True for testing, False for Training [False]
  --nois_test
  --show SHOW           print progress [False]
  --noshow

（可选）如果您想查看进度栏，请使用pip安装progress ：

 $ pip install progress
$ python main.py --nhop 6 --mem_size 100 --show True

培训完成后，您可以测试和验证：

 $ python main.py --is_test True --show True

训练输出看起来像：

 $ python main.py --nhop 6 --mem_size 100 --show True
Read 929589 words from data/ptb.train.txt
Read 73760 words from data/ptb.valid.txt
Read 82430 words from data/ptb.test.txt
{'batch_size': 128,
'data_dir': 'data',
'data_name': 'ptb',
'edim': 150,
'init_hid': 0.1,
'init_lr': 0.01,
'init_std': 0.05,
'lindim': 75,
'max_grad_norm': 50,
'mem_size': 100,
'nepoch': 100,
'nhop': 6,
'nwords': 10000,
'show': True}
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op parallelism threads: 12
I tensorflow/core/common_runtime/direct_session.cc:45] Direct session inter op parallelism threads: 12
Training |################################| 100.0% | ETA: 0s
Testing |################################| 100.0% | ETA: 0s
{'perplexity': 507.3536108810464, 'epoch': 0, 'valid_perplexity': 285.19489755719286, 'learning_rate': 0.01}
Training |################################| 100.0% | ETA: 0s
Testing |################################| 100.0% | ETA: 0s
{'perplexity': 218.49577035468886, 'epoch': 1, 'valid_perplexity': 231.73457031084268, 'learning_rate': 0.01}
Training |################################| 100.0% | ETA: 0s
Testing |################################| 100.0% | ETA: 0s
{'perplexity': 163.5527845871247, 'epoch': 2, 'valid_perplexity': 175.38771414841014, 'learning_rate': 0.01}
Training |################################| 100.0% | ETA: 0s
Testing |################################| 100.0% | ETA: 0s
{'perplexity': 136.1443535538306, 'epoch': 3, 'valid_perplexity': 161.62522958776597, 'learning_rate': 0.01}
Training |################################| 100.0% | ETA: 0s
Testing |################################| 100.0% | ETA: 0s
{'perplexity': 119.15373237680929, 'epoch': 4, 'valid_perplexity': 149.00768378137946, 'learning_rate': 0.01}
Training |##############                  | 44.0% | ETA: 378s