如何使用textsum？

Question

我一直在关注this链接以使用textsum。我已经使用提供的命令训练了模型。但我在'textsum/log_root/‘目录中没有看到任何'train’文件夹。由于训练是在样本文件上进行的，因此该模型是否能够处理实时测试数据？如果没有，我如何制作训练数据和训练模型？最重要的是，我如何测试/使用模型来查看结果摘要？

Answer 1

老实说，我不能回答如果您正确地传递了所有参数，为什么您在log_root目录中看不到列车文件夹。另一件需要注意的事情是确保你等待的时间足够长。因此，当您使用Textsum执行训练运行时，您是否看到任何详细的日志，指出有一些错误，如没有文件列表等。如果是这样，那么您传递给其中一个参数的路径可能是关闭的。它也是相对于您从中调用它的路径的，所以您需要确保您位于工作区文件所在的根路径。

另外，你使用的是CPU还是GPU？如果您使用的是CPU...it，则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，如果你使用的是图形处理器，这会快得多，但你需要等到你看到"average_loss“日志开始打印到你的屏幕上。一旦你注意到这些，你很有可能会看到你的“火车”文件夹中有数据。

至于“实时”测试数据，我自己仍然在研究这一点，现在我已经在模型中训练了我的当前数据，我也将开始这方面的工作。到目前为止，我所理解的方向是，一旦你训练了你的模型，并有了你的pickle文件或任何ti，你就可以使用这里的信息来“服务”它：https://tensorflow.github.io/serving/

在这一点上，你的模型已经训练好了，你可以对它进行查询并输入新的响应，这样随着时间的推移，你的模型就会变得更智能。同样，我还没有用一个例子来证明这一点，但这是我即将在这里开始的方法。

关于“测试模型”，您可以按照textsum git上提供的说明进行操作，重新生成vocab文件，然后进行训练。然后，在您将平均损失降低到足够小的分数后，您可以对数据运行解码。然后，在您的log_root解码文件夹中，您将看到生成的标题及其相关的参考文件(实际标题是什么)。希望这能帮上忙，祝你好运！