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2 years ago | |
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source | 2 years ago | |
Makefile | 3 years ago | |
README.md | 5 years ago | |
check_tools.py | 4 years ago | |
requirements.txt | 2 years ago |
本教程为 fastNLP 文档编写者创建,文档编写者包括合作开发人员和文档维护人员。您在一般情况下属于前者,
只需要了解整个框架的部分内容即可。
FastNLP的文档使用基于reStructuredText标记语言的
Sphinx工具生成,由Read the Docs网站自动维护生成。
一般开发者只要编写符合reStructuredText语法规范的文档并通过PR,
就可以为fastNLP的文档贡献一份力量。
如果你想在本地编译文档并进行大段文档的编写,您需要安装Sphinx工具以及sphinx-rtd-theme主题:
fastNLP/docs> pip install sphinx
fastNLP/docs> pip install sphinx-rtd-theme
然后在本目录下执行 make dev
命令。该命令只支持Linux和MacOS系统,期望看到如下输出:
fastNLP/docs> make dev
rm -rf build/html && make html && make server
Running Sphinx v1.5.6
making output directory...
......
Build finished. The HTML pages are in build/html.
cd build/html && python -m http.server
Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8000 (http://0.0.0.0:8000/) ...
现在您浏览器访问 http://localhost:8000/ 查看文档。如果你在远程服务器尚进行工作,则访问地址为 http://{服务器的ip地址}:8000/ 。
但您必须保证服务器的8000端口是开放的。如果您的电脑或远程服务器的8000端口被占用,程序会顺延使用8001、8002……等端口。
当你结束访问时,您可以使用Control(Ctrl) + C 来结束进程。
我们在这里列举了fastNLP文档经常用到的reStructuredText语法(网页查看请结合Raw模式),
您可以通过阅读它进行快速上手。FastNLP大部分的文档都是写在代码中通过Sphinx工具进行抽取生成的,
文档维护人员需要了解 Makefile 中全部命令的含义,并了解到目前的文档结构
是在 sphinx-apidoc 自动抽取的基础上进行手动修改得到的。
文档维护人员应进一步提升整个框架的自动化程度,并监督合作开发人员不要破坏文档项目的整体结构。
一款轻量级的自然语言处理(NLP)工具包,目标是减少用户项目中的工程型代码,例如数据处理循环、训练循环、多卡运行等
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