在pycharm和tensorflow环境下运行nmt
目的是在pycharm中调试nmt代码,主要做了如下工作:
配置pycharm编译环境
在File->Settings->Project->Project Interpreter 设置TensorFlow所在的python环境
新建程序主代码
在nmt文件夹之外新建了nmt_main.py代码,copy nmt.py的程序入口代码到其中。如下:
from nmt.nmt import * FLAGS = None
root_dir = 'D:/tensorflow/nmt-master' def main(unused_argv):
default_hparams = create_hparams(FLAGS)
train_fn = train.train
inference_fn = inference.inference
run_main(FLAGS, default_hparams, train_fn, inference_fn) if __name__ == "__main__":
sys.argv = ['nmt_main.py', '--src=vi', '--tgt=en', '--vocab_prefix=' + root_dir + '/nmt_data/vocab',
'--train_prefix=' + root_dir + '/nmt_data/train',
'--dev_prefix=' + root_dir + '/nmt_data/tst2012', '--test_prefix=' + root_dir + '/nmt_data/tst2013',
'--out_dir=' + root_dir + '/nmt_data/nmt_model',
'--num_train_steps=12000', '--steps_per_stats=100', '--num_layers=2', '--num_units=128',
'--dropout=0.2', '--metrics=bleu']
nmt_parser = argparse.ArgumentParser()
add_arguments(nmt_parser)
# print(nmt_parser)
FLAGS, unparsed = nmt_parser.parse_known_args()
# print(unparsed)
tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
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