-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 1
/
train_cls.sh
53 lines (49 loc) · 2.06 KB
/
train_cls.sh
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
#!/usr/bin/env bash
source /Users/yxu132/pyflow3.6/bin/activate
DATA_DIR=data
MODEL_DIR=saved_models
# RNN train
python train.py --do_train \
--vocab_file=$DATA_DIR/vocab.in \
--emb_file=$DATA_DIR/emb.json \
--input_file=$DATA_DIR/train.in \
--output_file=$DATA_DIR/train.out \
--dev_file=$DATA_DIR/dev.in \
--dev_output=$DATA_DIR/dev.out \
--classification --classification_model=RNN --output_classes=2 \
--enc_type=bi --enc_num_units=256 --cls_attention --cls_attention_size=50 \
--learning_rate=0.001 --batch_size=32 --max_len=50 \
--num_epochs=10 --print_every_steps=100 --stop_steps=5000 \
--output_dir=$MODEL_DIR/cls_output_rnn \
--save_checkpoints \
--num_gpus=0
## CNN train
#python train.py --do_train \
# --vocab_file=$DATA_DIR/vocab.in \
# --emb_file=$DATA_DIR/emb.json \
# --input_file=$DATA_DIR/train.in \
# --output_file=$DATA_DIR/train.out \
# --dev_file=$DATA_DIR/dev.in \
# --dev_output=$DATA_DIR/dev.out \
# --classification --classification_model=CNN --output_classes=2 \
# --enc_type=bi --enc_num_units=256 --cls_attention_size=50 \
# --learning_rate=0.001 --batch_size=32 --max_len=50 --dropout_keep_prob=0.8 \
# --num_epochs=10 --print_every_steps=100 --stop_steps=5000 \
# --output_dir=$MODEL_DIR/cls_output_cnn \
# --save_checkpoints \
# --num_gpus=0
## BERT train
#python train.py --do_train \
# --vocab_file=/Users/yxu132/data/bert/uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \
# --input_file=$DATA_DIR/train.in \
# --output_file=$DATA_DIR/train.out \
# --dev_file=$DATA_DIR/dev.in \
# --dev_output=$DATA_DIR/dev.out \
# --classification --classification_model=BERT --output_classes=2 \
# --bert_config_file=/Users/yxu132/data/bert/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json \
# --bert_init_chk=/Users/yxu132/data/bert/uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt \
# --learning_rate=1e-5 --batch_size=32 --max_len=50 \
# --num_epochs=10 --print_every_steps=100 --stop_steps=5000 \
# --output_dir=$MODEL_DIR/cls_output_bert \
# --save_checkpoints \
# --num_gpus=0