effective_transformer 编译
"Effective Transformer" 是一种用于机器翻译的深度学习模型，它基于 Transformer 架构。要编译 Effective Transformer，您需要遵循以下步骤：
1.准备环境：确保您的系统中已安装 Python、PyTorch、CUDA 和 CMake。您还需要下载 Effective Transformer 的源代码。
2.下载数据集：Effective Transformer 需要使用大规模语料库进行训练。您可以选择下载常用的机器翻译数据集，例如WMT14或WMT16。
3.准备配置文件：在源代码的根目录下创建一个配置文件，例如config.json，并指定有关模型的超参数，例如批次大小、学习率等。
4.构建模型：使用 CMake 构建模型。在终端中导航到源代码的根目录，并运行以下命令：
shell复制代码
mkdir build
cd build
cmake ..
html导航源码
make -j
这将编译 Effective Transformer 模型并生成可执行文件。
5. 训练模型：使用准备好的数据集和配置文件训练模型。在终端中导航到源代码的根目录，并运行以下命令：
bash复制代码
./bin/train -c config.json -d data/WMT14/train -model models/effective_transformer -valid data/WMT14/valid -beam 5 -alpha 0.6 -epochs 100 -max_len 250 -min_len 10 -save_dir models/effective_transformer_WMT14_best
这将开始训练过程，并保存最佳模型。
6. 使用模型：使用训练好的模型进行翻译。在终端中导航到源代码的根目录，并运行以下命令：
bash复制代码
./bin/translate -model models/effective_transformer_WMT14_best -beam 5 -alpha 0.6 -max_len 250 -min_len 10 -input "Hello, how are you?"
这将使用训练好的模型进行翻译，并输出翻译结果。
请注意，上述步骤仅提供了一个大致的指南，具体细节可能因您使用的硬件和操作系统而有所不同。建议仔细阅读 Effective Transformer 的文档和源代码以了解更多信息。

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