（学習のみに関わるファイルは省いている）
以下のpythonライブラリをインストールする必要がある． (その他実行時に足りないと表示されたライブラリについても要インストール)
| pytorch | | torchtext | | configargparse |
基本的には全てpip install ***でよい．
pytorchについては https://pytorch.org/ の下部から各自の環境に応じたコマンドをコピーし，インストール．
-src，-tgt オプションでテキストファイル（txtディレクトリ以下のテストデータ）を指定することによってテキストファイルからの翻訳が可能．
（-srcと-tgtの両方を指定する必要有）
この時，data_.txtというファイルが自動生成される．
これは，プロット用のデータをリストで保存しているファイルであり，単語正解精度，語数の分布などが含まれる．
テキストファイルを指定しない場合，自動的に対話形式でプログラムが動作する．
対話形式の場合，便宜的にアルファベット入力が可能．
（入力されたアルファベットを数値列に変換してから翻訳している．）
"quit" と入力するとプログラムを終了する．
どちらにしても，-modelオプションでモデルを指定しなければエラーとなるので注意．
translate_v2.py はソケット通信に対応した翻訳プログラム．
対話形式でのみ実行可能，ファイル入出力非対応．
（この場合，translate_v2がサーバプログラムとなる．client.pyでテスト可能．）
実行時，必ず-modelオプションでモデルを指定．
modelディレクトリ以下
| モデルファイル名 | 備考 |
|---|---|
model/200326_wmt17_280 |
wmt17データセットから280万文学習 |
model/200326_wmt17_2000 |
wmt17データセットから2000万文学習 |
model/JESC_en_blstm |
JESCの英語（280万文） |
model/kanji_blstm |
JESCの日本語（280万文） |
txtディレクトリ以下
拡張子に注意すること．
en 英語テキストファイル
jp 日本語テキストファイル
nm 数値列テキストファイル
・対訳データ（JESC日本語）
txt/JESC/test.jp
txt/JESC/jp_test.nm
・対訳データ（JESC英語）
txt/JESC/test.en
txt/JESC/en_test.nm
・対訳データ（wmt17）
txt/wmt17/test.en
txt/wmt17/test.nm
ほぼ全てonmtディレクトリ以下にある
デバッグには ./onmt/bin/translate* を見る必要がある場合がある．
＝＝＝＝＝以下，実行例＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
【ソケット通信版】
python .\translate_v2.py -model .\model\200326_wmt17_2000_step_500000.pt
【テストデータ：JESC】
python .\translate.py -model .\model\200326_wmt17_2000_step_500000.pt -src .\txt\JESC\en_test.nm -tgt .\txt\JESC\test.en
python .\translate.py -model .\model\200326_wmt17_280_step_70000.pt -src .\txt\JESC\en_test.nm -tgt .\txt\JESC\test.en
【テストデータ：wmt17】
python .\translate.py -model .\model\200326_wmt17_2000_step_500000.pt -src .\txt\wmt17\test.nm -tgt .\txt\wmt17\test.en
python .\translate.py -model .\model\200326_wmt17_280_step_70000.pt -src .\txt\wmt17\test.nm -tgt .\txt\wmt17\test.en