RNN/LSTM (二) 实践案例

文章目录

  • 介绍
  • 主要步骤
  • 踩坑
    • module ‘torchtext.data‘ has no attribute ‘Field
    • 缺少spacy语言模型en_core_web_sm
    • 相关教程
  • 其它RNN案例

介绍

本文参考swarnabha/pytorch-text-classification-torchtext-lstm,讲解一个用LSTM训练kaggle数据集的案例。该项目使用torchtext的API构建数据集,而torchtext又使用了spacy库为句子分词。本文会先讲解项目架构,并附上运行代码时可能遇到的踩坑讲解。

主要步骤

粗略通读项目架构如下:

第一步,使用scikit-learn的工具方法切分pandas dataframe形式的数据集

# split data into train and validation
train_df, valid_df = train_test_split(train)
print(train_df.head())
print(valid_df.head())

第二步,设置tokenize策略

TEXT = data.Field(tokenize = 'spacy', include_lengths = True)
LABEL = data.LabelField(dtype = torch.float)

利用Field,将Pandas dataframe包装成torchtext dataset

fields = [('text',TEXT), ('label',LABEL)]
train_ds, val_ds = DataFrameDataset.splits(fields, train_df=train_df, val_df=valid_df)

第三步,构建词库,对单词作one-hot编码。

TEXT.build_vocab(train_ds,
                 max_size = MAX_VOCAB_SIZE,
                 vectors = 'glove.6B.200d',
                 unk_init = torch.Tensor.zero_)

LABEL.build_vocab(train_ds)

第四步,切分数据集

train_iterator, valid_iterator = data.BucketIterator.splits(
    (train_ds, val_ds),
    batch_size = BATCH_SIZE,
    sort_within_batch = True,
    device = device)

最后,循环读取批次,将embedding送入lstm网络。

for epoch in range(num_epochs):
    train_loss, train_acc = train(model, train_iterator)

踩坑

module ‘torchtext.data‘ has no attribute ‘Field

由于版本兼容性问题,运行代码可能遇到错误AttributeError: module ‘torchtext.data‘ has no attribute ‘Field‘,也可以参考attributeerror-module-torchtext-data-has-no-attribute-field。使用torchtext 0.10(可能会安装旧版的pytorch,所以用conda开个新环境,凑合着用吧),然后from torchtext import data改成from torchtext.legacy import data

阅读torchtext的版本更新与api变迁可以得知APi变迁。

  • 在0.8版本以前,是from torchtext import data
  • 在0.9到0.12版本之间,是from torchtext.legacy import data
  • 在0.12版本之后,该data库已经删除,如果坚持要用,需要参考新版API教程。

总之,要复用教程的API,最好用torchtext 0.9或0.10。pytorch-sentiment-analysis列出了一些基于该版本API的教程,可以参考它的第一个教程运行下。

缺少spacy语言模型en_core_web_sm

如果运行遇到以下问题,说明需要下载spacy语言模型en_core_web_sm并安装。

Can’t find model ‘en_core_web_sm’. It doesn’t seem to be a Python package or a valid path to a data directory.

这是因为自然语言处理类库spacy需要加载语言模型en_core_web_sm。尽管官方教程 Quickstart会建议你运行以下命令:

python -m spacy download en_core_web_sm

但是因为无法连接外网的缘故,这条命令大概率会连接失败(你可以开启代理再尝试,但笔者并没成功)。

所以我参考NLP Spacy中en_core_web_sm安装问题,及最新版下载地址,做法如下:

  1. 到github的release界面搜索"en_core_web_sm",找最新版的压缩包下载
  2. pip install 安装这个压缩包。

笔者下载的是3.4.1版本。如果下载2.5.2,可能会出现cannot read config之类的错误。笔者不知道怎么解决。

相关教程

  • 为了更好理解torchtext0.9~0.12版本下的torchtext.legacy.data包,可以学习bentrevett/pytorch-sentiment-analysis的教程1,其中有提到了Field是如何帮助构建vocab的,并在这期间对句子的单词作清洗工作(为了减少要训练的embedding的数,保留最高频率的单词)。
  • 文章使用的是自定义的torchtext Dataset,如果想了解自定义pytorch Dataset的用法,可学习pytorch dataset

其它RNN案例

在网络上可以看到不少用RNN搭建的模型:

  • pytorch官方的教程,SEQUENCE MODELS AND LONG SHORT-TERM MEMORY NETWORKS 的模型代码很清晰,架构完整,但是缺乏训练数据集training_data变量的数据很匮乏),所以只能个人理解。
  • towardsdatascience的教程,lstm-text-classification-using-pytorch,其训练集存在kaggle链接

你可能感兴趣的:(AI与ML,rnn,lstm,深度学习)