diff options
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| -rw-r--r-- | python-fern2.spec | 247 | ||||
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@@ -0,0 +1 @@ +/Fern2-1.4.0.tar.gz diff --git a/python-fern2.spec b/python-fern2.spec new file mode 100644 index 0000000..26cd7f4 --- /dev/null +++ b/python-fern2.spec @@ -0,0 +1,247 @@ +%global _empty_manifest_terminate_build 0 +Name: python-Fern2 +Version: 1.4.0 +Release: 1 +Summary: NLP text processing toolkit for Deep Learning +License: Apache 2.0 +URL: https://github.com/Jasonsey/Fern +Source0: https://mirrors.nju.edu.cn/pypi/web/packages/ab/cd/d3788f4ab082bbef720c43e94c4fd596286e959304fefebd1737116d9484/Fern2-1.4.0.tar.gz +BuildArch: noarch + +Requires: python3-tensorflow +Requires: python3-tensorflow-text +Requires: python3-tqdm +Requires: python3-nltk +Requires: python3-pymssql +Requires: python3-numpy +Requires: python3-pandas +Requires: python3-jieba +Requires: python3-sqlalchemy +Requires: python3-PyYAML +Requires: python3-scikit-learn +Requires: python3-tensorflow-addons +Requires: python3-opencc-python-reimplemented + +%description +# FERN + +[](https://github.com/Jasonsey/Fern/actions/workflows/pypi.yml) + +Fern用于NLP的模型开发结构控制。通过它可以控制文本预处理、模型搭建、训练器： + +1. 文本预处理：数据下载、数据清洗、数据转换和数据分割 +2. 模型搭建：模型保存与加载、模型架构打印 +3. 模型训练：单步/epoch训练与评估、评估函数设置、损失函数设置、label权重设置 + +Fern的设计目的主要为了解决不同NLP工程中重复代码过多问题，减少流程性代码，从而避免数据交互过程中的随机bug出现 + +## 安装 + +1. 从 `pypi` 安装 + + ```shell + $ pip install Fern2 + ``` + +2. 从源码安装 + + ```shell + $ pip install -e git+https://github.com/Jasonsey/Fern.git + ``` + +## 使用教程 + +建议查看源码中函数的使用说明 + +## 变量命名规则 + +为了方便定义，对容易分歧变量命名做如下约定： + +1. 对于数据变量，同类型变量书写规则： + - `data_train`, `data_val` + - `label_train`, `label_val` + +2. 对于指标变量，同类型变量书写规则： + - `val_loss`, `val_acc`, `val_binary_acc` + - `train_loss`, `train_acc` + +3. 对于其他变量，按照`首先它属于a, 其次它属于b`规则命名变量名：`a_b` + + - `path_dataset` + +## TODO + +- [ ] BERT预训练模型直接调用 +- [ ] BERT重现训练代码直接调用 + +## 版本变更日志 + +[CHANGE LOG](./CHANGELOG.md) + + +%package -n python3-Fern2 +Summary: NLP text processing toolkit for Deep Learning +Provides: python-Fern2 +BuildRequires: python3-devel +BuildRequires: python3-setuptools +BuildRequires: python3-pip +%description -n python3-Fern2 +# FERN + +[](https://github.com/Jasonsey/Fern/actions/workflows/pypi.yml) + +Fern用于NLP的模型开发结构控制。通过它可以控制文本预处理、模型搭建、训练器： + +1. 文本预处理：数据下载、数据清洗、数据转换和数据分割 +2. 模型搭建：模型保存与加载、模型架构打印 +3. 模型训练：单步/epoch训练与评估、评估函数设置、损失函数设置、label权重设置 + +Fern的设计目的主要为了解决不同NLP工程中重复代码过多问题，减少流程性代码，从而避免数据交互过程中的随机bug出现 + +## 安装 + +1. 从 `pypi` 安装 + + ```shell + $ pip install Fern2 + ``` + +2. 从源码安装 + + ```shell + $ pip install -e git+https://github.com/Jasonsey/Fern.git + ``` + +## 使用教程 + +建议查看源码中函数的使用说明 + +## 变量命名规则 + +为了方便定义，对容易分歧变量命名做如下约定： + +1. 对于数据变量，同类型变量书写规则： + - `data_train`, `data_val` + - `label_train`, `label_val` + +2. 对于指标变量，同类型变量书写规则： + - `val_loss`, `val_acc`, `val_binary_acc` + - `train_loss`, `train_acc` + +3. 对于其他变量，按照`首先它属于a, 其次它属于b`规则命名变量名：`a_b` + + - `path_dataset` + +## TODO + +- [ ] BERT预训练模型直接调用 +- [ ] BERT重现训练代码直接调用 + +## 版本变更日志 + +[CHANGE LOG](./CHANGELOG.md) + + +%package help +Summary: Development documents and examples for Fern2 +Provides: python3-Fern2-doc +%description help +# FERN + +[](https://github.com/Jasonsey/Fern/actions/workflows/pypi.yml) + +Fern用于NLP的模型开发结构控制。通过它可以控制文本预处理、模型搭建、训练器： + +1. 文本预处理：数据下载、数据清洗、数据转换和数据分割 +2. 模型搭建：模型保存与加载、模型架构打印 +3. 模型训练：单步/epoch训练与评估、评估函数设置、损失函数设置、label权重设置 + +Fern的设计目的主要为了解决不同NLP工程中重复代码过多问题，减少流程性代码，从而避免数据交互过程中的随机bug出现 + +## 安装 + +1. 从 `pypi` 安装 + + ```shell + $ pip install Fern2 + ``` + +2. 从源码安装 + + ```shell + $ pip install -e git+https://github.com/Jasonsey/Fern.git + ``` + +## 使用教程 + +建议查看源码中函数的使用说明 + +## 变量命名规则 + +为了方便定义，对容易分歧变量命名做如下约定： + +1. 对于数据变量，同类型变量书写规则： + - `data_train`, `data_val` + - `label_train`, `label_val` + +2. 对于指标变量，同类型变量书写规则： + - `val_loss`, `val_acc`, `val_binary_acc` + - `train_loss`, `train_acc` + +3. 对于其他变量，按照`首先它属于a, 其次它属于b`规则命名变量名：`a_b` + + - `path_dataset` + +## TODO + +- [ ] BERT预训练模型直接调用 +- [ ] BERT重现训练代码直接调用 + +## 版本变更日志 + +[CHANGE LOG](./CHANGELOG.md) + + +%prep +%autosetup -n Fern2-1.4.0 + +%build +%py3_build + +%install +%py3_install +install -d -m755 %{buildroot}/%{_pkgdocdir} +if [ -d doc ]; 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