+--requirements.txt
+--run_only_text.sh 任务运行脚本，只运行文本
+--pre_trained_model
| +--resnet152.pth 预训练模型，需要从pytorch下载
+--test_overfit.py 查看各个种类 label 数据的数量
+--run.py 主程序
+--generate_data.py 数据处理，从 txt 生成 tsv
+--predict
| +--test_without_label_legacy.txt 利用原始数据生成的预测数据
| +--test_without_label.txt 利用增补过标签并且翻译的数据生成的预测数据
+--fix_overfit.py 对于较少的标签进行增补
+--output
| +--pytorch_model.bin 保存的最好模型
| +--pytorch_encoder.bin 保存的最好模型
+--run_test.sh 任务运行脚本，生成预测文件
+--data_txt
| +--valid_legacy.tsv 处理后的原始验证集数据
| +--valid.tsv 补过标签并且翻译的验证集数据
| +--train.tsv 补过标签并且翻译的训练集数据
| +--test_without_label.txt 需要预测数据的 guid 和对应的空情感标签
| +--test.tsv 处理后的测试集数据
| +--train_legacy.tsv 处理后的原始训练集数据
| +--train.txt 数据的 guid 和对应的情感标签
+--models
| +--model.py 定义了 bert model 的各个部分
| +--resnet.py 定义了 resnet 如何进行图像转换
+--data 里面存放单个的文本和图像数据，数目过多不在此展示
| +...txt
| +...jpg
+--README.md
+--run.sh 任务运行脚本，运行文本 + 图像
+--run_only_image.sh 任务运行脚本，只运行图像
+--file_tree.py 生成文件树
+--processors
| +--util.py 处理如何对数据进行训练和验证
运行模型需要先下载预训练模型 ResNet-152，并放入 pre_trained_model 文件下
链接 (https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth)
以下命令默认对于未增补过标签并且翻译的数据，输入模型并且运行。
sh run.sh #文本+图像
sh run_text_only.sh #仅文本
sh run_image_only.sh #仅图像
sh run_test.sh #输出预测结果
如果需要运行增补过标签并且翻译的数据，需要修改以上四个文件：
去除文件末尾的 --train_file train_legacy.tsv --valid_file valid_legacy.tsv 参数。