一个基于pytorch的开源nlp研究库。
allennlp的Python项目详细描述
apache 2.0上构建的nlp研究库， 在各种各样的语言任务中发展最先进的深度学习模式。
快速链接
软件包概述
<表>安装
只有nlp需要python 3.6.1或更高版本。安装allennlp的首选方法是通过pip。只要在python环境中运行pip install allennlp，就可以了！
如果您需要有关设置适当的python环境的指针，或者希望使用其他方法安装allennlp，请参阅下面的内容。
Windows目前不受官方支持，但我们会在问题容易解决时尝试解决这些问题。
通过PIP安装
设置虚拟环境
conda可以使用 allennlp所需的python版本。如果您已经有了python 3.6或3.7 要使用的环境，可以跳到"通过PIP安装"部分。
使用python 3.6创建conda环境 啊！
激活conda环境。您需要在要使用allennlp的每个终端中激活conda环境。
啊！
安装库和依赖项
安装库和依赖项很简单ngpip
pip install allennlp
就这样！你现在可以建立和训练allennlp模型了。
allennlp在安装python包时安装脚本，这意味着您可以通过在终端中键入allennlp来运行allennlp命令。
现在可以使用allennlp test install来测试安装
pip当前仅为cuda 9安装pytorch（或不安装gpu）。如果你需要旧版本，
请访问https://pytorch.org/" rel="nofollow">https://pytorch.org/并安装相关的pytorch二进制文件。
使用Docker安装
Docker为虚拟机提供了运行AllenNLP的所有设置-- 无论你是利用一个GPU还是仅仅运行在一个CPU上。Docker提供更多 隔离性和一致性，还可以使您的 环境到计算群集。
一旦您安装了docker 只需运行以下命令，即可获得一个在CPU或GPU上运行的环境。
mkdir -p $HOME/.allennlp/ docker run --rm -v $HOME/.allennlp:/root/.allennlp allennlp/allennlp:v0.8.5
您可以使用docker run--rm-v$home/.allennlp:/root/.allennlp allennlp/allennlp:v0.8.5 test install来测试docker环境
从源安装
您还可以通过克隆我们的git存储库来安装allennlp：
git clone https://github.com/allenai/allennlp.git
创建一个python 3.6虚拟环境，并在editable模式下通过运行安装allennlp:
pip install --editable .
这将使allennlp在您的系统上可用，但它将使用来自本地克隆的源
您创建了源代码存储库。
您可以使用allennlp test install来测试您的安装。
完整的开发环境还需要jvm和perl，
必须单独安装。/scripts/verify.py将运行
我们的持续构建环境使用的全套测试。
运行allennlp
一旦安装了allennlp，就可以运行命令行界面
使用allennlp命令（如果通过pip安装）或allennlp（如果通过source安装）。
$ allennlp Run AllenNLP optional arguments: -h, --help show this help message and exit --version show program's version number and exit Commands: configure Run the configuration wizard. train Train a model. evaluate Evaluate the specified model + dataset. predict Use a trained model to make predictions. make-vocab Create a vocabulary. elmo Create word vectors using a pretrained ELMo model. fine-tune Continue training a model on a new dataset. dry-run Create a vocabulary, compute dataset statistics and other training utilities. test-install Run the unit tests. find-lr Find a learning rate range.
Docker图像
allennlp为每个版本将docker映像发布到docker hub。有关如何运行这些版本的信息，请参见使用Docker安装
创建Docker图像
出于各种原因，您可能需要创建自己的allennlp docker映像。 同一个图像可以与CPU或GPU一起使用。
首先，您需要安装docker。 然后运行以下命令 （这需要一些时间，因为它完全建立了 运行allennlp所需的环境。）
docker build -f Dockerfile.pip --tag allennlp/allennlp:latest .
现在您应该可以通过运行Docker Images allenNLP
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
allennlp/allennlp latest b66aee6cb593 5 minutes ago 2.38GB
运行Docker映像
您可以使用docker run--rm-it allennlp/allennlp:latest运行映像。--rm标志在退出时清除图像，而-it标志使会话交互，因此您可以使用Docker图像启动时的bash shell。
您可以通过运行 欢迎大家使用功能请求、错误报告或一般问题来提交问题。作为一个有自己内部目标的小团队，如果一个及时的解决方案不符合我们的路线图，我们可能会要求做出贡献。我们允许用户在两周的时间内跟踪问题，之后我们将关闭问题。如果有进一步的讨论，可以重新打开它们。 ai2的allennlp团队（@allenai）欢迎来自更大的allennlp社区的贡献，而且，如果您想更改库，这可能是最快的方法。如果你愿意为了提供一个更大的特性，我们建议首先创建一个带有建议设计的问题以供讨论。这将防止您花费大量时间在一个有技术限制的实现上，有人可能早就指出了这一点。小额捐款可以直接在拉取请求中进行。 拉取请求（prs）在合并之前必须有一个批准的审阅，并且没有请求的更改。由于allennlp主要由ai2（@allenai）驱动，我们保留拒绝或退回我们认为不适合添加的稿件的权利。 如果您在研究中使用allennlp，请引用allennlp:a deep-semantic-natural-language-processing-platform allennlp是一个开源项目，由艾伦人工智能研究所（allen institute for artificial intelligence，ai2）支持。
AI2是一个非营利性机构，其使命是通过高影响力的人工智能研究和工程为人类做出贡献。
要了解谁对此代码库做出了具体贡献，请参见我们的贡献者页面。 欢迎加入QQ群-->： 979659372
allennlp test install来测试安装
问题
贡献
引用
conda create -n allennlp python=3.6
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