Wie läuft man nach dem Training mit dem Modell?

Question

von diesem Code ausführen zu haben:

cd tensorflow/models/rnn/translate 
python translate.py --data_dir [your_data_directory] 

https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/tutorials/seq2seq/index.html#sequence-to-sequence-models

Der Link oben Staaten dauert etwa 20 GB Speicherplatz ", so dass es wie es scheint erfolgreich ausgeführt wird. Mein Datenverzeichnis ist ca. 20 GB groß:

ls -l --block-size=M 
total 20361M 
-rw-r--r-- 1 root root 21M Sep 9 08:31 dev-v2.tgz 
-rw-r--r-- 1 root root 3615M Sep 9 08:21 giga-fren.release2.en 
-rw-r--r-- 1 root root 1158M Sep 9 08:06 giga-fren.release2.en.gz 
-rw-rw-r-- 1 1001 27385 1158M Aug 30 15:55 giga-fren.release2.fixed.en.gz 
-rw-rw-r-- 1 1001 27385 1317M Aug 29 17:43 giga-fren.release2.fixed.fr.gz 
-rw-r--r-- 1 root root 4354M Sep 9 08:19 giga-fren.release2.fr 
-rw-r--r-- 1 root root 1317M Sep 9 08:07 giga-fren.release2.fr.gz 
-rw-r--r-- 1 root root 2270M Sep 9 10:59 giga-fren.release2.ids40000.en 
-rw-r--r-- 1 root root 2676M Sep 9 10:24 giga-fren.release2.ids40000.fr 
-rw-r--r-- 1 331729 10000 1M Dec 13 2013 newstest2013.en 
-rw-r--r-- 1 331729 10000 1M Dec 13 2013 newstest2013.fr 
-rw-r--r-- 1 root root  1M Sep 9 10:59 newstest2013.ids40000.en 
-rw-r--r-- 1 root root  1M Sep 9 10:59 newstest2013.ids40000.fr 
-rw-r--r-- 1 root root 2475M Sep 9 08:08 training-giga-fren.tar 
-rw-r--r-- 1 root root  1M Sep 9 09:43 vocab40000.en 
-rw-r--r-- 1 root root  1M Sep 9 09:11 vocab40000.fr 

Ist dies nur ein vorläufiger Schritt zum Ausführen des Modells?

Wie wird dieses Modell zum Testen der Übersetzung verwendet?

Answer 1

Erstens, stellen Sie sicher, dass Sie das Modell trainiert haben lange genug, um einen gespeicherten Kontrollpunkt zu erhalten (alle 200 Trainingsschritte in der Standardeinstellung)

Dann laufen translate.py mit der --decode Option:

python translate.py --data_dir [your_data_directory] --decode 

Dann es wird Ihnen eine Aufforderung geben, eine Quelle Satz eingeben und es wird den Zielsatz emittieren:

> hello 
Bonjour 
> how are you ? 
Comment allez-vous ? 

Siehe decode() Funktion in translate.py als Referenz ...