معرفی شرکت ها


alanbootstrap-0.2.0


Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر
Card image cap
تبلیغات ما

مشتریان به طور فزاینده ای آنلاین هستند. تبلیغات می تواند به آنها کمک کند تا کسب و کار شما را پیدا کنند.

مشاهده بیشتر

توضیحات

Boostrap Module for Alan
ویژگی مقدار
سیستم عامل -
نام فایل alanbootstrap-0.2.0
نام alanbootstrap
نسخه کتابخانه 0.2.0
نگهدارنده []
ایمیل نگهدارنده []
نویسنده Keyi Tang
ایمیل نویسنده keyi.tang@rbc.com
آدرس صفحه اصلی https://bitbucket.org/rbcmllab/data_bootstrap/alanbootstrap/master
آدرس اینترنتی https://pypi.org/project/alanbootstrap/
مجوز -
# Alan Bootstrap ## Active Learning #### Setup Environment 1. Create a Conda Environment for Python 3.7.3: ```bash conda create --name <EVN_NAME> python=3.7.3 ``` 2. Git Clone: ```bash git clone https://<USR_NAME>@bitbucket.org/rbcmllab/data_bootstrap.git ``` 3. Install Python Dependencies ```bash cd data_bootstrap/alanbootstrap pip install -r requirements.txt pip install alanbootstrap ``` #### Run ```bash > python bin/ast_al_bin.py -h usage: ast_al_bin.py [-h] -i INIT -p POOL -o OUTPUT [-d DEVSET] Parameters for AST classification active learner. The model will be persisted into the output folder at every iteration. If a dev dataset was provided, the classification accuracy score would be calculated on this dataset at each iteration and a performance plot would be saved into the output folder. optional arguments: -h, --help show this help message and exit -i INIT, --init INIT Shared-AST json file path; ASTs in this file will be used to initialize the active learner. Every AST in this file must contain a target value and a list of complexity_features. -p POOL, --pool POOL Shared-AST json file path; Active learner will sample ASTs from this file Every AST in this file must contain a list of complexity_features. -o OUTPUT, --output OUTPUT Absolute path of the model persisting folder. -d DEVSET, --devset DEVSET Shared-AST json file path; ASTs in this file will be used to evaluate the active learner. Every AST in this file must contain a target value and a list of complexity_features. ``` Example: ```bash > python bin/ast_al_bin.py \ -i $DATA_DIR/ast_train.json \ -p $DATA_DIR/ast_pool.json \ -o $DATA_DIR \ -d $DATA_DIR/ast_dev.json ```


نحوه نصب


نصب پکیج whl alanbootstrap-0.2.0:

    pip install alanbootstrap-0.2.0.whl


نصب پکیج tar.gz alanbootstrap-0.2.0:

    pip install alanbootstrap-0.2.0.tar.gz