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# fairseq源码阅读（一）  [bsllmmw](https://blog.csdn.net/bsllmmw "bsllmmw")  已于 2023-02-02 23:11:23 修改  阅读量396 [  收藏]()   点赞数 1 [CC 4.0 BY-SA版权]() 分类专栏： [fariseq源码阅读](https://blog.csdn.net/bsllmmw/category_12188708.html) 文章标签： [python](https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=python&t=all&o=vip&s=&l=&f=&viparticle=&from_tracking_code=tag_word&from_code=app_blog_art) [pytorch](https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=pytorch&t=all&o=vip&s=&l=&f=&viparticle=&from_tracking_code=tag_word&from_code=app_blog_art) [深度学习](https://so.csdn.net/so/search/s.do?q=%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0&t=all&o=vip&s=&l=&f=&viparticle=&from_tracking_code=tag_word&from_code=app_blog_art) 于 2023-02-02 23:06:21 首次发布 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 [CC 4.0 BY-SA](http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：<https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/128858196> [ fariseq源码阅读 专栏收录该内容](https://blog.csdn.net/bsllmmw/category_12188708.html "fariseq源码阅读") 1 篇文章 [订阅专栏]()  fairseq是Facebook研发的开源工具，专注于序列到序列模型的训练。项目包括docs（文档），examples（示例），fairseq（核心代码），fairseq\_cli（命令行脚本），hydra\_plugins（实验配置管理），以及scripts（数据处理脚本）。fairseq的核心代码通过tests和examples进行验证，方便开发者理解和测试不同参数配置的效果。 摘要生成于 [C知道](https://ai.csdn.net/?utm_source=cknow_pc_ai_abstract) ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， [前往体验 \>](https://ai.csdn.net/?utm_source=cknow_pc_ai_abstract) fairseq是facebook开源的主要用于序列到序列的模型的训练。 github地址：<https://github.com/facebookresearch/fairseq> fairseq主要有docs、examples、fairseq、fairseq\_cli、hydra\_plugins、scripts几个目录。 docs:fairseq训练的说明文档 examples: 一些组件的使用示例 fairseq: 核心代码 fairseq\_cli: 主要为终端的运行脚本 hydra\_plugins: 主要是管理实验配置文件，可以用来测试不同的参数的效果 scripts: 一些数据相关的脚本 源码主要关注fairseq目录，会通过tests、examples检验理解的准确性。  确定要放弃本次机会？ 福利倒计时 *:* *:*  立减 ¥ 普通VIP年卡可用 [立即使用](https://mall.csdn.net/vip) [ bsllmmw](https://blog.csdn.net/bsllmmw) [关注]() [关注]() - [   1]() 点赞 - [ ]() 踩 - [   0]() 收藏 觉得还不错? 一键收藏  -  知道了 [ 0](https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/128858196#commentBox) 评论 - [ 分享]() [复制链接]() [分享到 QQ]() [分享到新浪微博]() 扫一扫 - []() [ 举报]() [ 举报]() [专栏目录]() [NLP - *Fairseq*](https://ezcode.blog.csdn.net/article/details/123998950) [AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记](https://blog.csdn.net/lovechris00) 11-01  494 [*一*、关于 *Fairseq* List of implemented papers What's New: Previous updates 功能: 二、依赖和安装 1、依赖说明 2、安装 *fairseq* 3、安装 NVIDIA's apex 库 三、Getting Started 预训练模型和示例 四、其他 加入 *fairseq* 社区 License Citation 贰、神经机器翻译 Neural Machine Translation *一*、预训练模型 Pre-trained models 二、使用示例](https://ezcode.blog.csdn.net/article/details/123998950) [*fairseq* \| *fairseq* beam search *源码**阅读*笔记](https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/108903172) [月夜长影](https://blog.csdn.net/feifei3211) 10-02  2440 [说明 使用的*fairseq*版本为 0.6.2 *fairseq* 进行beam search的逻辑位于 *fairseq*.sequence\_generator.SequenceGanerator:generate SequenceGenerator负责处理整个搜索的过程, 大致逻辑为 对每个时刻, 调用self.search.step获取可能的候选, 将搜索到EOS的结果加入到结果候选中, 更新参数并进行下*一*步的搜索. self.search.step负责具体的搜索token的策略, 包括beam search](https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/108903172) 参与评论 您还未登录，请先 登录 后发表或查看评论 [*fairseq**源码*分析（二）——*fairseq*注册机制](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/115359517) [QingerBig的博客](https://blog.csdn.net/QingerBig) 03-31  3863 [高内聚，低耦合 作为facebook这样大厂出品的框架，其架构设计*一*定非常遵循设计模式的各项原则，其基本的*一*条就是高内聚、低耦合，那么如何实现各部分的解耦，并能灵活的调用各个组件呢？ 答案是使用了注册的机制，这种机制实际上是利用的*python*中的装饰器。 装饰器? 简单的回顾*一*下装饰器的概念，我理解的装饰器的概念为：在不修改原有方法的前提下，为已存在的方法增加功能。 例如： \# 定义装饰器 def dec*(*func*)*: def wapper*(*\*args,\*\*kargs*)*: print*(*"my name](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/115359517) [*Fairseq*多语言机器翻译技术详解 最新发布](https://blog.csdn.net/gitblog_01186/article/details/148360295) [gitblog\_01186的博客](https://blog.csdn.net/gitblog_01186) 06-01  298 [*Fairseq*多语言机器翻译技术详解 前言 *Fairseq*是Facebook AI Research开发的开源序列建模工具包，其中多语言翻译模块支持使用单*一*模型处理多种语言对的翻译任务。本文将深入解析其多语言翻译的实现原理和使用方法。 核心特性 *Fairseq*的多语言翻译框架具有以下显著特点： 智能数据采样：通过温度采样*(*temperature-based sampling*)*解决不同语言对数据...](https://blog.csdn.net/gitblog_01186/article/details/148360295) [*fairseq**源码*分析（四）—— 训练*一*个模型*fairseq*都干了啥之train.py](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/115345501) [QingerBig的博客](https://blog.csdn.net/QingerBig) 03-31  2906 [框架的执行流程主要如下： 首先被调用的为最外层的train.py，在调用train.py时，*fairseq*会读取你的命令行参数，并根据命令行参数内的信息，生成相应的分布式策略，其调用流程如下： 分布式 *fairseq*共支持以下三种训练方式，分别为单GPU，分布式训练，单节点多GPU。 下面就单节点多GPU的分布式训练策略做*一*下简单的介绍： if args.distributed\_init\_method is not None: \# distributed training](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/115345501) [*fairseq**源码*分析（三）——*fairseq*的task](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/115367543) [QingerBig的博客](https://blog.csdn.net/QingerBig) 04-01  1820 [本想第三篇博客中详细的讨论*一*下模型的训练流程，但其中涉及许多的task、model、criterions、generate等细节，所以打算先将*fairseq*的*一*些基础组件介绍清楚，再进行整体流程的介绍。 什么是Task？ *fairseq*对task的解释如下： Tasks store dictionaries and provide helpers for loading/iterating over Datasets, initializing the Model/Criterion and calcul](https://blog.csdn.net/QingerBig/article/details/115367543) [【亲测免费】 *Fairseq* 开源项目使用教程](https://blog.csdn.net/gitblog_00889/article/details/140976196) [gitblog\_00889的博客](https://blog.csdn.net/gitblog_00889) 08-07  732 [*Fairseq* 开源项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 *Fairseq* 项目的目录结构如下： *fairseq*/ ├── checkpoints/ ├── data/ ├── *fairseq*/ │ ├── criterions/ │ ├── dataclass/ │ ├── distributed/ │ ├── models/ │ ├── optim/ │ ├── ta...](https://blog.csdn.net/gitblog_00889/article/details/140976196) [*Fairseq*开源项目安装与使用指南](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/141010687) [gitblog\_00827的博客](https://blog.csdn.net/gitblog_00827) 08-08  754 [*Fairseq*开源项目安装与使用指南 项目概述 *Fairseq*是*一*个基于*PyTorch*编写的序列建模工具包，旨在帮助研究人员和开发者训练自定义模型以应对翻译、摘要、语言建模等文本生成任务。它提供了丰富的预训练模型评估、新模型训练、高级训练选项以及*一*系列命令行工具。 1. 项目目录结构及介绍 *Fairseq*的仓库克隆到本地后，其典型的目录结构包含了核心源代码、配置文件模板以及各种示例和文档。尽管具体...](https://devpress.csdn.net/v1/article/detail/141010687) [*Python*库 \| *fairseq*\-0.10.2.tar.gz](https://download.csdn.net/download/qq_38161040/83335175) 03-04 [\`*fairseq*\`是*一*个由Facebook AI Research（FAIR）开发的开源序列建模工具包，主要用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、语音识别和语言模型等。这个库是用*Python*编写的，提供了*一*个高效、灵活且易于使用的框架，...](https://download.csdn.net/download/qq_38161040/83335175) [*fairseq* \| 创建batch iterator部分逻辑*源码**阅读*](https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/114385518) [月夜长影](https://blog.csdn.net/feifei3211) 03-05  1121 [使用的*fairseq* version：1.0 根据dataset创建batch iterator的代码位于：tasks/*fairseq*\_task.py:*Fairseq*Task.get\_batch\_iterator, 代码逻辑和添加的代码注释如下 def get\_batch\_iterator*(* self, dataset, max\_tokens=None, max\_sentences=None, max\_positions](https://blog.csdn.net/feifei3211/article/details/114385518) [*fairseq*](https://wenku.csdn.net/answer/56owfeydv4) 03-26 [*Fairseq* 是由 Facebook AI 研究团队开发的*一*个高性能序列到序列 *(*Seq2Seq*)* 学习框架，广泛应用于机器翻译、文本生成以及其他自然语言处理任务的研究与开发\[^2\]。 \#### 1. 安装方式 *Fairseq* 提供两种主要的安装方法...](https://wenku.csdn.net/answer/56owfeydv4) [*Fairseq*:用*Python*编写的Facebook AI Research Sequence-to-Sequence工具包-开源](https://download.csdn.net/download/weixin_42116650/18740783) 05-15 [*Fairseq*（-py）是*一*个序列建模工具包，研究人员和开发人员可以使用它们来训练定制模型，以进行翻译，摘要，语言建模和其他文本生成任务。 我们提供各种序列建模论文的参考实现。 Microsoft和Google的最新工作表明，通过在数据并行工作人员之间共享模型参数和优化程序状态，可以大大提高数据并行培训的效率。 这些想法被封装在Fairscale提供的新的FullyShardedDataParallel（FSDP）包装器中。 可以通过用户提供的插件来扩展*Fairseq*。 模型定义了神经网络架构，并封装了所有可学习的参数。 准则根据给定的模型输出和目标来计算损失函数。 任务存储字典，并为数据集的加载/迭代，初始化模型/条件和计算损失提供帮助。](https://download.csdn.net/download/weixin_42116650/18740783) [*fairseq*：Facebook AI研究序列到序列工具包](https://download.csdn.net/download/weixin_42181693/15387980) 02-21 [介绍 注意：该工具包现在有*PyTorch*版本（ ），新的开发工作将重点放在它上。 Lua版本保留在此处，但不提供任何支持而提供。 这是*fairseq*，这是来自Facebook AI Research的序列到序列学习工具包，专门为神经机器翻译（NMT）设计。 它实现了在提出的卷积NMT模型和以及基于LSTM的标准模型。 它在*一*台机器上具有多GPU训练功能，并且在CPU和GPU上都可以快速生成波束搜索。 我们提供针对英语到法语，英语到德语和英语到罗马尼亚语翻译的预训练模型。 引文 如果您使用论文中的代码，请引用为： @article{gehring2017convs2s, author = {Gehring, Jonas and Auli, Michael and Grangier, David and Yarats, Denis and Dauphin, Yann](https://download.csdn.net/download/weixin_42181693/15387980) [基于 *fairseq* 框架的心电数据处理*深度学习*模型集合.zip计算机、自动化、电子信息等相关专业毕业设计&大作业 （*源码*、说明、论文、数据集*一*站式服务，拿来就能用的绝对好资源）](https://download.csdn.net/download/m0_65481401/90259518) 01-12 [*源码*、说明、论文、数据集*一*站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业*(*如计科、人工智能、...](https://download.csdn.net/download/m0_65481401/90259518) [*fairseq* *(*Facebook AI Research*)* 包](https://blog.csdn.net/qq_32527569/article/details/139774044) [撒旦先生的博客](https://blog.csdn.net/qq_32527569) 06-24  1165 [最近在看*一*个用 RNNs 网络做Translation 任务的程序, 关于数据处理部分, 主要用到工具包和*fairseq*, 前者主要是对文本进行分词处理, 后者则是对已分词的文本进行二进制化和快速加载. 包越方便使用, 就说明包装得越狠, 也就越令人*一*头雾水, 本文简要记录学习过程.](https://blog.csdn.net/qq_32527569/article/details/139774044) [*Fairseq*简介](https://blog.csdn.net/qq_42849329/article/details/144310453) [qq\_42849329的博客](https://blog.csdn.net/qq_42849329) 12-07  697 [简单介绍*Fairseq*](https://blog.csdn.net/qq_42849329/article/details/144310453) [*fairseq*简介 热门推荐](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/107172722) [weixin\_44305115的博客](https://blog.csdn.net/weixin_44305115) 07-23  1万+ [*fairseq*是*一*个工具包，里面集成了常见的处理文本的*一*些网络模型，比如使用self-attention的transformer，使用了CNN的lightconv和dynamicconv。我们这里主要介绍*一*下*fairseq*包中使用CNN处理文本的网络模型的整体流程和发展。 *fairseq*包中使用CNN模型的流程图如下所示： 主要有以下几个模块组成： 1，具有位置信息的词嵌入*(*Position Embeddings*)*对于输入端，将含有m个单词的句子x=*(*x1,…xi…xm*)*映射到词向量空间形成句子向量w=*(*](https://blog.csdn.net/weixin_44305115/article/details/107172722) [*fairseq*入门教程](https://blog.csdn.net/c03424/article/details/122711856) [计算机图形学的成长之路](https://blog.csdn.net/c03424) 01-27  5485 [*fairseq*教程](https://blog.csdn.net/c03424/article/details/122711856) [*fairseq*用法](https://blog.csdn.net/weixin_39103096/article/details/116599179) [weixin\_39103096的博客](https://blog.csdn.net/weixin_39103096) 05-10  856 [FaceBook-NLP工具*Fairseq*漫游指南（1）—命令行工具 *fairseq* documentation](https://blog.csdn.net/weixin_39103096/article/details/116599179) [](https://blog.csdn.net/bsllmmw) [bsllmmw](https://blog.csdn.net/bsllmmw "bsllmmw") 博客等级  码龄15年 [6 原创](https://blog.csdn.net/bsllmmw) 25 点赞 25 收藏 8 粉丝 [关注]() [私信](https://im.csdn.net/chat/bsllmmw) [](https://blog.csdn.net/blogdevteam/article/details/149360986?utm_source=blogrun_pc_bkzs) [](https://mp.csdn.net/edit?utm_source=blog) ### 热门文章 - [如何在macOS安装使用OpenGL  5206](https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/121655119) - [在macOS上使用pyrender报‘Unable to load OpenGL library‘的解决方案  3996](https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/121654576) - [索尼ps 创建账号，“与服务器连接超时”报错的 解决方案  2985](https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/146039052) - [不同版本的pandas往excel追加数据的解决方案(亲测）  2187](https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/125345921) - [安装sudachi-core的坑  1740](https://blog.csdn.net/bsllmmw/article/details/121210452) ### 分类专栏 - [ fariseq源码阅读](https://blog.csdn.net/bsllmmw/category_12188708.html) 1篇 - [ 填坑之路](https://blog.csdn.net/bsllmmw/category_11511994.html) 3篇 - [ 图像相关](https://blog.csdn.net/bsllmmw/category_11512744.html) 1篇 - [ 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