pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？如何用各种预训练模型初始化embedding层？

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pytorch如何使用torchtext初始化LSTM的embedding层？

由于我开始使用的是torchtext这个预处理的工具，使得建立词典，初始化embedding变得非常方便，一般下面几行就可以搞定调用预训练glove词向量模型初始化embedding。

vectors = Vectors(name='./vector/glove.6B.50d.txt')  # 存放50d的glove词向量
TEXT.build_vocab(train_data, vectors=vectors)
self.vocab = TEXT.vocab        # 获取字典
self.pretrained_embedding = TEXT.vocab.vectors  # 保存词向量


model.embeddings.weight.data.copy_(dataset.pretrained_embedding)  # 使用训练好的词向量初始化embedding层

这里比较断章取义，但是意思到位，详细操作可以看加载glove或者word2vec训练好的词向量进行训练LSTM等模型的训练
这样的工具虽然用起来十分迅速，但是封装的越好，调整起来就越头大，因为torchtext并不支持bert等预训练模型，因此如果我既想用torchtext来数据预处理，又想用bert预训练模型来初始化embedding，那该怎么办呢？

首先，我们需要清楚pytorch里是如何初始化LSTM的embedding的。
举个例子就知道了（下面只是我代码中的一部分，不可以直接运行，看缩进就知道了），但是我会详细解释这段代码的输出。
我的思路：首先应该清楚embedding层就是相当于字典中每个词的词向量，可以在训练中不断更新，也可以冻结不进行更新。那么如果其实初始化最好的思路就是按照字典的顺序下来，构造[len(字典), len(词向量)]的一个二维tensor矩阵初始化就可以了。事实上确实如此。

        vectors = Vectors(name='./vector/glove.6B.50d.txt')  # 存放50d的glove词向量
        TEXT.build_vocab(train_data, vectors=vectors)
        self.vocab = TEXT.vocab        # 获取字典
        self.pretrained_embedding = TEXT.vocab.vectors  # 保存词向量

        print("字典大小", len(self.vocab))
        print("字典词向量大小", self.pretrained_embedding.shape)
        print("len(self.vocab.itos)", len(self.vocab.itos))
        print("举例")
        print("self.vocab.itos[:5]",self.vocab.itos[:5])
        dic = ['', '', 'the', 'a', 'and']
        for i in range(5):
            # 输出初始化embedding矩阵的第i行
            print("self.pretrained_embedding["+str(i)+", :]",self.pretrained_embedding[i, :])
            # 输出字典的第i个词
            print(self.vocab.itos[i])
            # 输出字典的第i个词的索引
            print(self.vocab.stoi[dic[i]])
            # 获取对应单词的词向量
            print("vectors.get_vecs_by_tokens([dic["+str(i)+"]]",vectors.get_vecs_by_tokens([dic[i]], lower_case_backup=True))
         
         print(self.pretrained_embedding)

        print("字典大小", len(self.vocab))
        print("字典词向量大小", self.pretrained_embedding.shape)
        print("len(self.vocab.itos)", len(self.vocab.itos))

这一段对应的输出如上所示，字典大小就是我放入训练文本的所有词建立的字典，一共有16818个不同的词，由于我是使用50维的glove词向量，那么对应字典大小就是 16818 * 50（ [len(字典), len(词向量)] ）self.vocab.itos就是字典中所有词的一个列表，长度为16818。

        print("举例")
        print("self.vocab.itos[:5]",self.vocab.itos[:5])
        dic = ['', '', 'the', 'a', 'and']

这一段对应的输出如上所示，取出字典前5个单词，发现第3个词开始才是有意义的词。

        for i in range(5):
            # 输出初始化embedding矩阵的第i行
            print("self.pretrained_embedding["+str(i)+", :]",self.pretrained_embedding[i, :])
            # 输出字典的第i个词
            print(self.vocab.itos[i])
            # 输出字典的第i个词的索引
            print(self.vocab.stoi[dic[i]])
            # 获取对应单词的词向量

这一段的思路就是验证之前的想法，初始化embedding矩阵就是按照字典编号下来的。

第1、2个字符（对应子弹编号就是0，1）就是,分别用来表示未知字符和填充，由于是特殊的字符，无实际意义，因此用全0来表示。

当看到第三个字符”the“的时候，可以发现，他在字典中的索引为2，即第三个元素，这个词的词向量就在embedding矩阵的第3行（索引为[2, :]）
那么可以以此类推
"a"在第四个位置

”and“在第五个位置

print(self.pretrained_embedding)

因此在torchtext中初始化embedding的矩阵其实就是按照字典序依次排列成的二维矩阵。（不用torchtext应该也一样吧）

保存好字典对应的预训练词向量，训练直接读即可

from torchtext.vocab import Vectors
# 配好词向量路径
vectors = Vectors(name=r'C:\Users\ASUS\OneDrive\桌面\sentiment_classfication\vector\glove.6B.300d.txt')
# 读取训练集字典，按字典序构建词向量
with open(r"C:\Users\ASUS\OneDrive\桌面\sentiment_classfication\R-GAT\github_data\MAMS\token_dic.json") as f:
    token_dic = json.load(f)
words = []
for key, value in token_dic.items():
    # print(key, value) # 看得出字典序输出
    words.append(key)
embed = vectors.get_vecs_by_tokens(words, lower_case_backup=True)
print(embed.shape)
torch.save(embed, "./github_data/MAMS/processed/glove_300d.pt")

如何用各种预训练模型初始化embedding层？

那么清楚了torchtext初始化embedding的操作，如何使用各种预训练模型来初始化就变得十分简单了。
例如Bert预训练模型默认768维，因为torchtext默认不支持，那么需要自己构造embedding矩阵来初始化，构造思路就是先获取torchtext中的字典，然后遍历获取对应Bert的词向量，构造按字典序编排的词向量矩阵，最后用这个矩阵来初始化embedding层，就达到了使用Bert预训练模型来初始化的目的了。那么对于预训练模型，操作也是类似。

不过我还没这么操作过，因为之前有这个疑问，感觉按我这套思路应该可以解决，因为之前用来Bert预训练模型来训练究极满，等下次有需求了再来补代码吧

可以贴上调用Bert的代码（英文预训练模型）：

from transformers import BertTokenizer
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
print(len(tokenizer))
token=tokenizer.tokenize("Don't Make sUch a fuss,get StUFf!")
print(token)
indexes=tokenizer.convert_tokens_to_ids(token)
print(indexes)