├── code
│ ├── pycache
│ │ └── load_data.cpython-38.pyc
│ ├── best_model
│ ├── dict_label_to_num.pkl
│ ├── dict_num_to_label.pkl
│ ├── inference.py
│ ├── load_data.py
│ ├── logs
│ ├── prediction
│ │ └── sample_submission.csv
│ ├── requirements.txt
│ ├── results
│ └── train.py
└── dataset
├── test
│ └── test_data.csv
└── train
└── train.csv
Code 설명
-
train.py
baseline code를 학습시키기 위한 파일
results 폴더에 model관련 파일이 저장됨 -
inference.py
학습된 model을 통해 prediction하며, 예측한 결과를 csv 파일로 저장해줍니다. prediction 폴더에 csv 파일이 저장됨 -
load_data.py
baseline code의 전처리와 데이터셋 구성을 위한 함수들이 있는 코드 -
logs
텐서보드 로그가 담기는 폴더 -
prediction
inference.py 를 통해 model이 예측한 정답 submission.csv 파일이 저장되는 폴더 -
results
train.py를 통해 설정된 step 마다 model이 저장되는 폴더 -
best_model
학습중 evaluation이 best인 model이 저장 -
dict_label_to_num.pkl
문자로 되어 있는 label을 숫자로 변환 시킬 dictionary 정보가 저장 -
dict_num_to_label.pkl
숫자로 되어 있는 label을 원본 문자로 변환 시킬 dictionary 정보가 저장
Dataset 설명
train
train 폴더의 train.csv 를 사용해 학습
evaluation data가 따로 제공되지 않아서 train data에서 dev set을 할당한다.
test
test_data.csv를 사용해 submission.csv 파일을 생성
만들어진 submission.csv 파일을 리더보드에 제출
