conda env create -f tb_env.yaml
conda activate techbert
mkdir model
https://drive.google.com/file/d/1et7RLlDmR6MirMWZBnUQ7V6ULOuRT70N/view?usp=drive_link
https://drive.google.com/file/d/13i70jhqyMpzXO3zlnSJ_NaD1tWPQEkWz/view?usp=drive_link
- then, the directory structure will look like this:
.
├── checkpoint_download.sh
├── data
│ └── etri4rec.csv
├── doc_rec.py
├── figures
│ └── overall_figure.png
├── model
│ ├── checkpoint-12300
│ │ ├── config.json
│ │ ├── optimizer.pt
│ │ ├── pytorch_model.bin
│ │ ├── rng_state.pth
│ │ ├── scheduler.pt
│ │ ├── trainer_state.json
│ │ └── training_args.bin
│ └── checkpoint-984
│ ├── config.json
│ ├── optimizer.pt
│ ├── pytorch_model.bin
│ ├── rng_state.pth
│ ├── scheduler.pt
│ ├── trainer_state.json
│ └── training_args.bin
├── README.md
├── run_rec.sh
├── tb_env.yaml
└── vocab
├── tokenizer.json
└── vocab_40000.txt
sh run_rec.sh
