%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

[![Pypi](https://github.com/Jasonsey/Fern/actions/workflows/pypi.yml/badge.svg)](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

[![Pypi](https://github.com/Jasonsey/Fern/actions/workflows/pypi.yml/badge.svg)](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

[![Pypi](https://github.com/Jasonsey/Fern/actions/workflows/pypi.yml/badge.svg)](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 ]; then cp -arf doc %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
if [ -d docs ]; then cp -arf docs %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
if [ -d example ]; then cp -arf example %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
if [ -d examples ]; then cp -arf examples %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
pushd %{buildroot}
if [ -d usr/lib ]; then
	find usr/lib -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
if [ -d usr/lib64 ]; then
	find usr/lib64 -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
if [ -d usr/bin ]; then
	find usr/bin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
if [ -d usr/sbin ]; then
	find usr/sbin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
fi
touch doclist.lst
if [ -d usr/share/man ]; then
	find usr/share/man -type f -printf "/%h/%f.gz\n" >> doclist.lst
fi
popd
mv %{buildroot}/filelist.lst .
mv %{buildroot}/doclist.lst .

%files -n python3-Fern2 -f filelist.lst
%dir %{python3_sitelib}/*

%files help -f doclist.lst
%{_docdir}/*

%changelog
* Fri May 05 2023 Python_Bot <Python_Bot@openeuler.org> - 1.4.0-1
- Package Spec generated