2016-05-08 3 views
0

Я тестирую коды, предлагаемые Стэнфордского NLP, и следовали инструкциям в https://github.com/stanfordnlp/treelstmStanford NLP Tree LSTM работает без ошибок

Однако, когда я проверить это th sentiment/main.lua -m constituency -b

Я получил эту ошибку:

-------------------------------------------------------------------------------- 
    Constituency Tree LSTM for Sentiment Classification 
    -------------------------------------------------------------------------------- 
    /Users/Solomon/torch/install/bin/luajit: 
    /Users/Solomon/Downloads/treelstm-master/util/Vocab.lua:19: 
    attempt to index local 'file' (a nil value) 
    >stack traceback: 
    /Users/Solomon/Downloads/treelstm-master/util/Vocab.lua:19: in function '__init' 
    /Users/Solomon/torch/install/share/lua/5.1/torch/init.lua:91: in function </Users/Solomon/torch/install/share/lua/5.1/torch/init.lua:87> 
    [C]: in function 'Vocab' 
    sentiment/main.lua:48: in main chunk 
    [C]: in function 'dofile' 
    ...omon/torch/install/lib/luarocks/rocks/trepl/scm-1/bin/th:145: in main chunk 
    [C]: at 0x0104141d50 

был запущен под OSX Yosemite, проводил часы и часы, но не мог понять это. Я новичок в этих вещах, кто-то знает, что случилось?

+0

Прочитайте об ошибке 'попытку индекса локального файла (нилъ значение) 'и происхождение' Vocab.lua'. Я бы поспорил, что вы забыли установить некоторую конфигурацию, которая указывает путь к файлу словарного запаса. – Pushpendre

ответ

0
1. cp glove.840B.300d.zip data/glove folder 
2. unzip glove.840B.300d.zip inside data/glove folder 
3. run the following  command 
4. th scripts/convert-wordvecs.lua data/glove/glove.840B.300d.txt data/glove/glove.840B.vocab data/glove/glove.840B.300d.th 

Вы увидите что-то вроде

Converting data/glove/glove.840B.300d.txt to Torch serialized format 
count = 2196017 
dim = 300 

** Затем запустите следующую команду **

th sentiment/main.lua --model constituency --layers 4 --dim 300 --epochs 2 

-------------------------------------------------------------------------------- 
Constituency Tree LSTM for Sentiment Classification 
-------------------------------------------------------------------------------- 
loading word embeddings 
unk count = 976 
loading datasets 
num train = 8544 

num dev = 1101 
num test = 2210 
-------------------------------------------------------------------------------- 
model configuration 
-------------------------------------------------------------------------------- 
max epochs = 2 
fine grained sentiment = true 
num params    = 1085105 
num compositional params = 1083600 
word vector dim   = 300 
Tree-LSTM memory dim  = 300 
regularization strength = 1.00e-04 
minibatch size   = 25 
learning rate    = 5.00e-02 
word vector learning rate = 1.00e-01 
dropout     = true 
-------------------------------------------------------------------------------- 
Training model 
-------------------------------------------------------------------------------- 
-- epoch 1 

 Смежные вопросы

  • Нет связанных вопросов^_^