├── 实验五数据 # 存放数据
| └── data #包含所有训练文本和图片，每个文件按照唯一的guid命名
| └── train.txt #数据的guid和对应的情感标签
| └── test_without_label.txt #数据的guid和对应的情感标签，测试集
| └── dev.tsv #经过处理后的验证集数据
| └── train.tsv #经过处理后的训练集数据
| └── test.tsv #经过处理后的测试集数据
├── metrics # metrics计算
| └── compute.py
├── outputs # 模型输出保存
| └── pytorch_encoder.bin #保存的最好模型
| └── pytorch_model.bin #保存的最好模型
| └── test_without_label.txt #最终预测结果
├── pre_trained_model # 预训练模型
| └── renet152.pth
├── processors # 辅助函数
| └── util.py
├── models # 模型
| └── model.py
| └── resnet.py
├── get_data.py # 数据处理
├── run.py # 主程序
├── run.sh # 任务运行脚本
├── run_image_only.sh # 任务运行脚本
├── run_text_only.sh # 任务运行脚本
├── run_test.sh # 任务运行脚本
pip install -r requirements.txt
-
下载预训练模型ResNet-152，并将该模型放入pre_trained_model文件下
链接(https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth)
-
进行数据处理:
./get_data.py
注意: 该步骤可以省略，实验五数据下已经包含处理完成的数据了
- 直接运行对应任务sh脚本，如：
sh run.sh #文本+图像
sh run_text_only.sh #仅文本
sh run_image_only.sh #仅图像