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import argparse
def _add_common_args(arg_parser):
arg_parser.add_argument('--config', type=str)
arg_parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=-1, help="")
arg_parser.add_argument("--world_size", type=int, default=-1, help="")
# Input
arg_parser.add_argument('--types_path', type=str, help="Path to type specifications")
# Preprocessing
arg_parser.add_argument('--tokenizer_path', type=str, help="Path to tokenizer")
arg_parser.add_argument('--lowercase', action='store_true', default=False,
help="If true, input is lowercased during preprocessing")
arg_parser.add_argument('--sampling_processes', type=int, default=4,
help="Number of sampling processes. 0 = no multiprocessing for sampling")
# Logging
arg_parser.add_argument('--label', type=str, help="Label of run. Used as the directory name of logs/models")
arg_parser.add_argument('--log_path', type=str, help="Path do directory where training/evaluation logs are stored")
arg_parser.add_argument('--store_predictions', action='store_true', default=False,
help="If true, store predictions on disc (in log directory)")
arg_parser.add_argument('--store_examples', action='store_true', default=False,
help="If true, store evaluation examples on disc (in log directory)")
arg_parser.add_argument('--example_count', type=int, default=None,
help="Count of evaluation example to store (if store_examples == True)")
arg_parser.add_argument('--debug', action='store_true', default=False, help="Debugging mode on/off")
arg_parser.add_argument('--save_code', action='store_true', default=False)
# Model / Training / Evaluation
arg_parser.add_argument('--lstm_layers', type=int, default=0, help="")
arg_parser.add_argument('--synta_layers', type=int, default=2, help="")
arg_parser.add_argument('--wo_self_attn', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--wo_cross_attn', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--wo_synta', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--split_epoch', type=int, default=0, help="")
arg_parser.add_argument('--stage_one_lr_scale', type=float, default=1.0, help="")
arg_parser.add_argument('--prop_drop', type=float, default=0.1, help="Probability of dropout used in diffusionabsa")
arg_parser.add_argument('--soi_pooling', type=str, default="lrconcat")
arg_parser.add_argument('--pos_type', type=str, default="sine")
arg_parser.add_argument('--num_proposals', type=int, default=100, help="")
arg_parser.add_argument('--sampling_timesteps', type=int, default=10, help="")
arg_parser.add_argument('--beta_schedule', type=str, default="cosine", help="")
arg_parser.add_argument('--timesteps', type=int, default=100, help="")
arg_parser.add_argument('--step_embed_type', type=str, default="add", help="")
arg_parser.add_argument('--sample_dist_type', type=str, default="normal", help="")
arg_parser.add_argument('--scale', type=float, default=3.0, help="")
arg_parser.add_argument('--extand_noise_spans', type=str, default="repeat", help="")
arg_parser.add_argument('--span_renewal', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--step_ensemble', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--device_id', type=int, default=-1, help="gpu device id")
arg_parser.add_argument('--model_path', type=str, help="Path to directory that contains model checkpoints")
arg_parser.add_argument('--model_type', type=str, default="diffusionabsa", help="Type of model")
arg_parser.add_argument('--cpu', action='store_true', default=False,
help="If true, train/evaluate on CPU even if a CUDA device is available")
arg_parser.add_argument('--eval_batch_size', type=int, default=1, help="Evaluation batch size")
arg_parser.add_argument('--pool_type', type=str, default="max")
arg_parser.add_argument('--no_overlapping', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--no_partial_overlapping', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--no_duplicate', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--boundary_threshold', type=float, default=0.0, help="")
arg_parser.add_argument('--cls_threshold', type=float, default=0.0, help="")
arg_parser.add_argument('--aspect_threshold', type=float, default=0.0, help="")
# Misc
arg_parser.add_argument('--seed', type=int, default=-1, help="Seed")
arg_parser.add_argument('--cache_path', type=str, default=None,
help="Path to cache transformer models (for HuggingFace transformers library)")
def train_argparser():
arg_parser = argparse.ArgumentParser()
# Input
arg_parser.add_argument('--train_path', type=str, help="Path to train dataset")
arg_parser.add_argument('--valid_path', type=str, help="Path to validation dataset")
# Logging
arg_parser.add_argument('--save_path', type=str, help="Path to directory where model checkpoints are stored")
arg_parser.add_argument('--save_path_include_iteration', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--init_eval', action='store_true', default=False,
help="If true, evaluate validation set before training")
arg_parser.add_argument('--save_optimizer', action='store_true', default=False,
help="Save optimizer alongside model")
arg_parser.add_argument('--train_log_iter', type=int, default=1, help="Log training process every x iterations")
arg_parser.add_argument('--final_eval', action='store_true', default=False,
help="Evaluate the model only after training, not at every epoch")
# Model / Training
arg_parser.add_argument('--train_batch_size', type=int, default=2, help="Training batch size")
arg_parser.add_argument('--epochs', type=int, default=20, help="Number of epochs")
arg_parser.add_argument('--lr', type=float, default=5e-5, help="Learning rate")
arg_parser.add_argument('--lr_warmup', type=float, default=0.1,
help="Proportion of total train iterations to warmup in linear increase/decrease schedule")
arg_parser.add_argument('--weight_decay', type=float, default=0.01, help="Weight decay to apply")
arg_parser.add_argument('--max_grad_norm', type=float, default=1.0, help="Maximum gradient norm")
arg_parser.add_argument('--match_solver', type=str, help="", default="hungarian")
arg_parser.add_argument('--type_loss', type=str, help="", default="celoss")
arg_parser.add_argument('--nil_weight', type=float, default=-1)
arg_parser.add_argument('--match_boundary_weight', type=float, default=10.0)
arg_parser.add_argument('--match_class_weight', type=float, default=2.0)
arg_parser.add_argument('--loss_boundary_weight', type=float, default=2.0)
arg_parser.add_argument('--loss_class_weight', type=float, default=2.0)
arg_parser.add_argument('--match_boundary_type', type=str, default="f1")
arg_parser.add_argument('--repeat_gt_aspects', type=int, default=-1, help="")
arg_parser.add_argument('--eval_every_epochs', type=int, default=1, help="")
arg_parser.add_argument('--eval_test', action='store_true', default=False)
arg_parser.add_argument('--bert_dim', type=int, default=768, help="")
arg_parser.add_argument('--input_bert_dim', type=int, default=768, help="")
arg_parser.add_argument('--output_bert_dim', type=int, default=768, help="")
arg_parser.add_argument('--dep_dim', type=int, default=100, help="")
arg_parser.add_argument('--dep_num', type=int, default=48, help="")
arg_parser.add_argument('--pos_num', type=int, default=42, help="")
arg_parser.add_argument('--pos_dim', type=int, default=100, help="")
arg_parser.add_argument('--bert_dropout', type=float, default=0.1, help="")
arg_parser.add_argument('--num_layer', type=int, default=2, help="")
arg_parser.add_argument('--w_size', type=int, default=5, help="")
arg_parser.add_argument('--output_dropout', type=float, default=0.1, help="")
_add_common_args(arg_parser)
return arg_parser
def eval_argparser():
arg_parser = argparse.ArgumentParser()
# Input
arg_parser.add_argument('--dataset_path', type=str, help="Path to dataset")
_add_common_args(arg_parser)
return arg_parser