Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例（ 使用神经网络训练Seq2Seq代码）

Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例1

0. PyTorch Seq2Seq项目介绍

1. 使用神经网络训练Seq2Seq

1.1 简介，对论文中公式的解读

1.2 数据预处理

我们将在PyTorch中编写模型并使用TorchText帮助我们完成所需的所有预处理。我们还将使用spaCy来协助数据的标记化。

# 引入相关库
import torch
import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchtext.datasets import TranslationDataset, Multi30k from torchtext.data import Field, BucketIterator import spacy import random import math import time 

SEED=1234
random.seed(SEED)
torch.manual_seed(SEED)
# 训练模型个人的基本要求是deterministic/reproducible，或者说是可重复性。也就是说在随机种子固定的情况下，每次训练出来的模型要一样。之前遇到了两次不可重复的情况。第一次是训练CNN的时候，发现每次跑出来小数点后几位会有不一样。epoch越多，误差就越多
# 确定性卷积：（相当于把所有操作的seed=0，以便重现，会变慢）
torch.backends.cudnn.deterministic=True 

加载spacy的英、德库，我只能说大陆的网太慢了，德文包11mb我下了2个小时……

spacy_de=spacy.load('de')
spacy_en=spacy.load('en')

创建分词方法，这些可以传递给TorchText并将句子作为字符串接收并将句子作为标记列表返回。
在论文中，他们发现扭转输入顺序是有益的，他们认为“在数据中引入了许多短期依赖关系，使优化问题变得更加容易”。在德文（输入端）进行了扭转。

def tokenize_de(text): return [tok.text for tok in spacy_de.tokenizer(text)][::-1] def tokenize_en(text): return [tok.text for tok in spacy_en.tokenizer(text)] # 这里增加了和 SRC=Field( tokenize=tokenize_de, init_token='', eos_token='', lower=True ) TRG=Field( tokenize=tokenize_en, init_token='', eos_token='', lower=True ) 

接下来使用英文和德文的平行语料库Multi30k dataset，使用这个语料库加载成为训练、验证、测试数据。下载地址见评论。
exts指定使用哪种语言作为源和目标（源首先），字段指定用于源和目标的字段。

train_data, valid_data, test_data=Multi30k.splits(exts=('.de','.en'),fields=(SRC,TRG))

可以对下载的数据集进行验证，前面的exts和fields做的是加标签，同时对数据集进行切分。下面对切分结果进行验证，可以看到，train_data的例子中，src是德文输入，trg是英文输出。

接下来，我们将为源语言和目标语言构建词汇表。词汇表用于将每个唯一令牌与索引（整数）相关联，这用于为每个令牌构建一个热门编码（除了索引所代表的位置之外的所有零的向量，即1）。源语言和目标语言的词汇表是截然不同的。
使用min_freq参数，我们只允许至少出现2次的标记出现在我们的词汇表中。仅出现一次令牌转换成（未知）令牌。
要注意的是，词汇表只能从训练集而不是验证/测试集构建。这可以防止“信息泄漏”进入您的模型，为您提供人为夸大的验证/测试分数。

print(f"Number of training examples: {len(train_data.examples)}")
print(f"Number of validation examples: {len(valid_data.examples)}") print(f"Number of testing examples: {len(test_data.examples)}") print(vars(train_data.examples[1])) 

Number of training examples: 29000
Number of validation examples: 1014 Number of testing examples: 1000 {'src': ['.', 'antriebsradsystem', 'ein', 'bedienen', 'schutzhelmen', 'mit', 'männer', 'mehrere'], 'trg': ['several', 'men', 'in', 'hard', 'hats', 'are', 'operating', 'a', 'giant', 'pulley', 'system', '.']} 

SRC.build_vocab(train_data,min_freq=2)
TRG.build_vocab(train_data,min_freq=2)
print(f"Unique tokens in source (de) vocabulary: {len(SRC.vocab)}") print(f"Unique tokens in target (en) vocabulary: {len(TRG.vocab)}") 

Unique tokens in source (de) vocabulary: 7855
Unique tokens in target (en) vocabulary: 5893

最后一步是迭代器，使用BucketIterator处理。
我们还需要定义一个torch.device。这用于告诉TorchText将张量放在GPU上。我们使用torch.cuda.is_available（）函数，如果在我们的计算机上检测到GPU，它将返回True。我们将此设备传递给迭代器。
当我们使用迭代器获得一批示例时，我们需要确保所有源句子都填充到相同的长度，与目标句子相同。幸运的是，TorchText迭代器为我们处理这个问题。我们使用BucketIterator而不是标准迭代器，因为它以这样的方式创建批处理，以便最小化源句和目标句子中的填充量。

device=torch.device('cpu')
print(device)
BATCH_SIZE=128
train_iterator, valid_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
    (train_data, valid_data, test_data), 
    batch_size = BATCH_SIZE, 
    device = -1)

cpu


The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu. The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu. The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu. 

1.3 构建Seq2Seq模型

将Seq2Seq模型分为三部分：Encoder、Decoder、Seq2Seq，每个模块之间使用接口进行操作

1.3.1 Encoder

encoder是一个2层的LSTM（原论文为4层），对于一个多层的RNN，输入句子X在底层，这一层的输出作为上层的输入。因此，使用上标来表示每一层。下面公式表示的第一层和第二层的隐藏状态


使用多层RNN同样也意味着需要赋予一个初始的隐藏状态，并且每层要输出对应的上下文向量。
我们需要知道的是，LSTM是一种RNN，它不是仅仅处于隐藏状态并且每个时间步返回一个新的隐藏状态，而是每次接收并返回一个单元状态。

我们的上下文向量现在将是最终隐藏状态和最终单元状态，即。将我们的多层方程扩展到LSTM，我们得到下面的公式。

请注意，我们只将第一层的隐藏状态作为输入传递给第二层，而不是单元状态。

 

image.png

 

下面重点来了，encoder有哪些参数

• input_dim输入encoder的one-hot向量维度，这个和输入词汇大小一致
• emb_dim嵌入层的维度，这一层将one-hot向量转为密度向量
• hid_dim隐藏层和cell状态维度
• n_layersRNN的层数
• dropout是要使用的丢失量。这是一个防止过度拟合的正则化参数。

教程中不讨论嵌入层。在单词之前还有一个步骤 - 单词的索引 - 被传递到RNN，其中单词被转换为向量。
嵌入层使用nn.Embedding，带有nn.LSTM的LSTM和带有nn.Dropout的dropout层创建。
需要注意的一点是LSTM的dropout参数是在多层RNN的层之间应用多少丢失，即在层输出的隐藏状态和用于输入的相同隐藏状态之间。 layer 。
在forward方法中，我们传入源句子，使用嵌入层将其转换为密集向量，然后应用dropout。然后将这些嵌入传递到RNN。当我们将整个序列传递给RNN时，它会自动为整个序列重复计算隐藏状态！您可能会注意到我们没有将初始隐藏或单元状态传递给RNN。这是因为，如文档中所述，如果没有将隐藏/单元状态传递给RNN，它将自动创建初始隐藏/单元状态作为全零的张量。
RNN返回：输出（每个时间步的顶层隐藏状态），隐藏（每个层的最终隐藏状态，，堆叠在彼此之上）和单元格（每个层的最终单元状态） ，，叠加在彼此之上）。
由于我们只需要最终隐藏和单元格状态（以制作我们的上下文向量），因此只返回隐藏和单元格。
每个张量的大小在代码中留作注释。在此实现中，n_directions将始终为1，但请注意，双向RNN（在教程3中介绍）将具有n_directions为2。

class Encoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim, emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout): super(Encoder,self).__init__() self.input_dim=input_dim self.emb_dim=emb_dim self.hid_dim=hid_dim self.n_layers=n_layers self.dropout=dropout self.embedding=nn.Embedding(input_dim,emb_dim) self.rnn=nn.LSTM(emb_dim,hid_dim,n_layers,dropout=dropout) self.dropout=nn.Dropout(dropout) def forward(self, src): embedded=self.dropout(self.embedding(src)) outputs, (hidden,cell)=self.rnn(embedded) return hidden ,cell 

1.3.2 Decoder

Decoder同样也是一个两层的LSTM。

 

image.png

Decoder只执行一个解码步骤。第一层将从前一个时间步，接收隐藏和单元状态，并通过将当前的token 喂给LSTM，进一步产生一个新的隐藏和单元状态。后续层将使用下面层中的隐藏状态，，以及来自其图层的先前隐藏和单元状态，。这提供了与编码器中的方程非常相似的方程。

另外，Decoder的初始隐藏和单元状态是我们的上下文向量，它们是来自同一层的Encoder的最终隐藏和单元状态

接下来将隐藏状态传递给Linear层，预测目标序列下一个标记应该是什么。
Decoder的参数和Encoder类似，其中output_dim是将要输入到Decoder的one-hot向量。
在forward方法中，获取到了输入token、上一层的隐藏状态和单元状态。解压之后加入句子长度维度。接下来与Encoder类似，传入嵌入层并使用dropout，然后将这批嵌入式令牌传递到具有先前隐藏和单元状态的RNN。这产生了一个输出（来自RNN顶层的隐藏状态），一个新的隐藏状态（每个层一个，堆叠在彼此之上）和一个新的单元状态（每层也有一个，堆叠在彼此的顶部） ）。然后我们通过线性层传递输出（在除去句子长度维度之后）以接收我们的预测。然后我们返回预测，新的隐藏状态和新的单元状态。

 

class Decoder(nn.Module): def __init__(self, output_dim, emb_dim, hid_dim, n_layers, dropout): super(Decoder,self).__init__() self.emb_dim=emb_dim self.hid_dim=hid_dim self.output_dim=output_dim self.n_layers=n_layers self.dropout=dropout self.embedding=nn.Embedding(output_dim,emb_dim) self.rnn=nn.LSTM(emb_dim,hid_dim,n_layers,dropout=dropout) self.out=nn.Linear(hid_dim,output_dim) self.dropout=nn.Dropout(dropout) def forward(self, input,hidden,cell): input=input.unsqueeze(0) embedded=self.dropout(self.embedding(input)) output, (hidden,cell)=self.rnn(embedded,(hidden,cell)) prediction=self.out(output.squeeze(0)) return prediction,hidden ,cell 

1.3.3 Seq2Seq

最后一部分的实现，seq2seq。

• 接收输入/源句子
• 使用Encoder生成上下文向量
• 使用Decoder生成预测输出/目标句子
  再看一下整体的模型
  
   

  image.png
  
  确定Encoder和Decoder每一层的数目、隐藏层和单元维度相同。
  我们在forward方法中做的第一件事是创建一个输出张量，它将存储我们所有的预测，。
  然后，我们将输入/源语句 / src输入编码器，并接收最终的隐藏和单元状态。
  解码器的第一个输入是序列的开始（）令牌。由于我们的trg张量已经附加了标记（当我们在TRG字段中定义init_token时一直回来），我们通过切入它来得到。我们知道我们的目标句子应该是多长时间（max_len），所以我们循环多次。在循环的每次迭代期间，我们：
• 将输入，先前隐藏和前一个单元状态（）传递给Decoder。
• 接收预测，来自Decoder下一个隐藏状态和下一个单元状态（）
• 将我们的预测， /输出放在我们的预测张量中， / outputs
• 决定我们是否要“教师强制”。
  • 如果我们这样做，下一个输入是序列中的groundtruth下一个标记， / trg [t]
  • 如果我们不要，下一个输入是序列中预测的下一个标记， / top1

class Seq2Seq(nn.Module): def __init__(self, encoder, decoder, device): super(Seq2Seq,self).__init__() self.encoder = encoder self.decoder = decoder self.device = device assert encoder.hid_dim == decoder.hid_dim, \ "Hidden dimensions of encoder and decoder must be equal!" assert encoder.n_layers == decoder.n_layers, \ "Encoder and decoder must have equal number of layers!" def forward(self, src,trg,teacher_forcing_ratio=0.5): # src = [src sent len, batch size] # trg = [trg sent len, batch size] # teacher_forcing_ratio是使用教师强制的概率 # 例如。如果teacher_forcing_ratio是0.75，我们75％的时间使用groundtruth输入 batch_size=trg.shape[1] max_len=trg.shape[0] trg_vocab_size=self.decoder.output_dim outputs = torch.zeros(max_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device) hidden, cell=self.encoder(src) input=trg[0,:] for t in range(1, max_len): output, hidden, cell = self.decoder(input, hidden, cell) outputs[t] = output teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio top1 = output.max(1)[1] input = (trg[t] if teacher_force else top1) return outputs 

1.4 训练模型

首先，我们将初始化我们的模型。如前所述，输入和输出维度由词汇表的大小定义。编码器和解码器的嵌入尺寸和丢失可以不同，但是层数和隐藏/单元状态的大小必须相同。
然后我们定义编码器，解码器，然后定义我们放置在设备上的Seq2Seq模型。

INPUT_DIM = len(SRC.vocab)
OUTPUT_DIM = len(TRG.vocab)
ENC_EMB_DIM = 256
DEC_EMB_DIM = 256
HID_DIM = 512
N_LAYERS = 2 ENC_DROPOUT = 0.5 DEC_DROPOUT = 0.5 enc=Encoder(INPUT_DIM,ENC_EMB_DIM,HID_DIM,N_LAYERS,ENC_DROPOUT) dec=Decoder(OUTPUT_DIM,DEC_EMB_DIM,HID_DIM,N_LAYERS,DEC_DROPOUT) model=Seq2Seq(enc,dec,device) 

def init_weights(m): for name, param in m.named_parameters(): nn.init.uniform_(param.data, -0.08, 0.08) model.apply(init_weights) 

Seq2Seq(
  (encoder): Encoder(
    (embedding): Embedding(7855, 256)
    (rnn): LSTM(256, 512, num_layers=2, dropout=0.5) (dropout): Dropout(p=0.5) ) (decoder): Decoder( (embedding): Embedding(5893, 256) (rnn): LSTM(256, 512, num_layers=2, dropout=0.5) (out): Linear(in_features=512, out_features=5893, bias=True) (dropout): Dropout(p=0.5) ) ) 

def count_parameters(model): return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad) print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters') 

The model has 13,899,013 trainable parameters

optimizer = optim.Adam(model.parameters())
PAD_IDX = TRG.vocab.stoi['']
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index = PAD_IDX)

def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip): model.train() epoch_loss = 0 for i, batch in enumerate(iterator): src = batch.src trg = batch.trg optimizer.zero_grad() output = model(src, trg) #trg = [trg sent len, batch size] #output = [trg sent len, batch size, output dim] output = output[1:].view(-1, output.shape[-1]) trg = trg[1:].view(-1) #trg = [(trg sent len - 1) * batch size] #output = [(trg sent len - 1) * batch size, output dim] loss = criterion(output, trg) print(loss.item()) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip) optimizer.step() epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator) 

def evaluate(model, iterator, criterion): model.eval() epoch_loss = 0 with torch.no_grad(): for i, batch in enumerate(iterator): src = batch.src trg = batch.trg output = model(src, trg, 0) #turn off teacher forcing #trg = [trg sent len, batch size] #output = [trg sent len, batch size, output dim] output = output[1:].view(-1, output.shape[-1]) trg = trg[1:].view(-1) #trg = [(trg sent len - 1) * batch size] #output = [(trg sent len - 1) * batch size, output dim] loss = criterion(output, trg) epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator) 

def epoch_time(start_time, end_time): elapsed_time = end_time - start_time elapsed_mins = int(elapsed_time / 60) elapsed_secs = int(elapsed_time - (elapsed_mins * 60)) return elapsed_mins, elapsed_secs 

N_EPOCHS = 2
CLIP = 1

best_valid_loss = float('inf')

for epoch in range(N_EPOCHS): start_time = time.time() train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, CLIP) # valid_loss = evaluate(model, valid_iterator, criterion) end_time = time.time() epoch_mins, epoch_secs = epoch_time(start_time, end_time) # if valid_loss < best_valid_loss: # best_valid_loss = valid_loss # torch.save(model.state_dict(), 'tut1-model.pt') print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Time: {epoch_mins}m {epoch_secs}s') print(f'\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train PPL: {math.exp(train_loss):7.3f}') # print(f'\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} | Val. PPL: {math.exp(valid_loss):7.3f}') 

8.671906471252441
8.567961692810059
8.38569450378418
7.892151832580566 7.042192459106445 6.31839656829834 6.088204383850098 5.77440881729126 5.662734508514404 5.574016571044922 

。。。

在这里我做了处理，因为显存的问题，被迫把数据和模型都放在cpu上跑了，速度奇慢，所以我把评价和模型保存部分注释掉了。看来要尽快搞定基础的，然后选一个云平台了……

作者：我的昵称违规了
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来源：简书
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