9.7. 序列到序列学习（seq2seq） 实现机器翻译 英语翻译法语
9.7. 序列到序列学习（seq2seq） — 动手学深度学习 2.0.0 documentation
自用笔记
稍后补充注意力机制版本
1.读取数据集,或者词典vocab,有英语和法语vocab作为
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps)
src_vocab英语词典,用作编码器词源并作为enc_X
tgt_vocab法语词典,用作解码器词源并作为Y(强制教学后得到dec_X)
2.简略流程是:
a.先训练,enc_X通过seq2seq处理过程后(代码中用带有编码器和解码器处理的net),得到训练时候的Y_hat,并将Y_hat与真实Y做损失函数,之后做损失函数训练出参数.通过训练train_iter的所有数据集,让enc_X更接近Y的翻译
b.之后训练好的所有参数(训练的state也会保留)用于预测.比如翻译hello word这句话.继续放进去编码器的网络中处理,word结束后得到states.将states[-1]取出放给解码器
这时候是预测模式,我们不知道Y是什么,所以从
Q&A: (个人猜测)
1.q:为什么解码器能用dec_X(X)和states[-1]的最终状态结合起来?
a:某个state(ht)也是由 前一时刻的ht-1和xt线性组合起来或者组合起来再激活函数非线性化一次,state也含有X的信息,可能交集不太大但是最终参数训练出来可以拟合出好效果
2.英语法语中上下文不一样为什么state能互用?
a:您的观点是正确的，英语和法语的上下文信息是不同的。在机器翻译任务中，对于不同的源语言和目标语言，上下文信息是不同的，因为它们所涉及的语言和语境不同。
在序列到序列模型中，编码器的任务是将源语言句子编码为一个上下文向量，该向量包含了整个源语言句子的语义信息和上下文信息。然而，这个上下文向量不是直接将源语言句子的上下文信息直接转移到目标语言句子的。相反，编码器会将源语言句子的每个标记逐个输入到模型中，并在每个时间步产生一个隐藏状态，这些状态包含了当前标记的上下文信息和语义信息。然后，解码器使用这些状态以及前一个时间步的输出来预测目标语言句子中的下一个标记。
虽然源语言和目标语言的上下文信息是不同的，但在序列到序列模型中，编码器通过在每个时间步逐个处理源语言句子中的标记来获取这些信息。这些状态中包含了句子的语义和上下文信息，它们被用来生成上下文向量，该向量可以被解码器用于指导目标语言的生成过程。因此，尽管源语言和目标语言的上下文信息是不同的，但在序列到序列模型中，它们可以被合理地处理，以确保生成的翻译符合源语言和目标语言的语义和上下文信息。可以被合理地处理这句话的意思是最后训练出来的参数可以让我们达到我们想要的结果,更加拟合结果
import collections
import math
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
#@save
class Seq2SeqEncoder(d2l.Encoder):
"""用于序列到序列学习的循环神经网络编码器"""
def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
dropout=0, **kwargs):
super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs)
# 嵌入层
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
self.rnn = nn.GRU(embed_size, num_hiddens, num_layers,
dropout=dropout)
def forward(self, X, *args):
# 输出'X'的形状：(batch_size,num_steps,embed_size)
X = self.embedding(X)
# 在循环神经网络模型中，第一个轴对应于时间步
X = X.permute(1, 0, 2)
# 如果未提及状态，则默认为0
output, state = self.rnn(X)
# output的形状:(num_steps,batch_size,num_hiddens)
# state的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens)
return output, state
encoder = Seq2SeqEncoder(vocab_size=10, embed_size=8, num_hiddens=16,
num_layers=2)
encoder.eval()
X = torch.zeros((4, 7), dtype=torch.long)
output, state = encoder(X)
output.shape
state.shape
class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
"""用于序列到序列学习的循环神经网络解码器"""
def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
dropout=0, **kwargs):
super(Seq2SeqDecoder, self).__init__(**kwargs)
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
self.rnn = nn.GRU(embed_size + num_hiddens, num_hiddens, num_layers,
dropout=dropout)
self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)
def init_state(self, enc_outputs, *args):
return enc_outputs[1]
def forward(self, X, state):
# 输出'X'的形状：(batch_size,num_steps,embed_size)
X = self.embedding(X).permute(1, 0, 2)
# 广播context，使其具有与X相同的num_steps
context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)
X_and_context = torch.cat((X, context), 2)
output, state = self.rnn(X_and_context, state)
output = self.dense(output).permute(1, 0, 2)
# output的形状:(batch_size,num_steps,vocab_size)
# state的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens)
return output, state
decoder = Seq2SeqDecoder(vocab_size=10, embed_size=8, num_hiddens=16,
num_layers=2)
decoder.eval()
state = decoder.init_state(encoder(X))
output, state = decoder(X, state)
output.shape, state.shape
#@save
def sequence_mask(X, valid_len, value=0):
"""在序列中屏蔽不相关的项"""
maxlen = X.size(1)
mask = torch.arange((maxlen), dtype=torch.float32,
device=X.device)[None, :] < valid_len[:, None]
X[~mask] = value
return X
X = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sequence_mask(X, torch.tensor([1, 2]))
X = torch.ones(2, 3, 4)
sequence_mask(X, torch.tensor([1, 2]), value=-1)
#@save
class MaskedSoftmaxCELoss(nn.CrossEntropyLoss):
"""带遮蔽的softmax交叉熵损失函数"""
# pred的形状：(batch_size,num_steps,vocab_size)
# label的形状：(batch_size,num_steps)
# valid_len的形状：(batch_size,)
def forward(self, pred, label, valid_len):
weights = torch.ones_like(label)
weights = sequence_mask(weights, valid_len)
self.reduction='none'
unweighted_loss = super(MaskedSoftmaxCELoss, self).forward(
pred.permute(0, 2, 1), label)
weighted_loss = (unweighted_loss * weights).mean(dim=1)
return weighted_loss
loss = MaskedSoftmaxCELoss()
loss(torch.ones(3, 4, 10), torch.ones((3, 4), dtype=torch.long),
torch.tensor([4, 2, 0]))
#@save
def train_seq2seq(net, data_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device):
"""训练序列到序列模型"""
def xavier_init_weights(m):
if type(m) == nn.Linear:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
if type(m) == nn.GRU:
for param in m._flat_weights_names:
if "weight" in param:
nn.init.xavier_uniform_(m._parameters[param])
net.apply(xavier_init_weights)
net.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
loss = MaskedSoftmaxCELoss()
net.train()
animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
xlim=[10, num_epochs])
for epoch in range(num_epochs):
timer = d2l.Timer()
metric = d2l.Accumulator(2) # 训练损失总和，词元数量
for batch in data_iter:
optimizer.zero_grad()
X, X_valid_len, Y, Y_valid_len = [x.to(device) for x in batch]
bos = torch.tensor([tgt_vocab['']] * Y.shape[0],
device=device).reshape(-1, 1)
dec_input = torch.cat([bos, Y[:, :-1]], 1) # 强制教学
Y_hat, _ = net(X, dec_input, X_valid_len)
l = loss(Y_hat, Y, Y_valid_len)
l.sum().backward() # 损失函数的标量进行“反向传播”
d2l.grad_clipping(net, 1)
num_tokens = Y_valid_len.sum()
optimizer.step()
with torch.no_grad():
metric.add(l.sum(), num_tokens)
if (epoch + 1) % 10 == 0:
animator.add(epoch + 1, (metric[0] / metric[1],))
print(f'loss {metric[0] / metric[1]:.3f}, {metric[1] / timer.stop():.1f} '
f'tokens/sec on {str(device)}')
embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout = 32, 32, 2, 0.1
batch_size, num_steps = 64, 10
lr, num_epochs, device = 0.005, 300, d2l.try_gpu()
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps)
encoder = Seq2SeqEncoder(len(src_vocab), embed_size, num_hiddens, num_layers,
dropout)
decoder = Seq2SeqDecoder(len(tgt_vocab), embed_size, num_hiddens, num_layers,
dropout)
net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder)
train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device)
#@save
def predict_seq2seq(net, src_sentence, src_vocab, tgt_vocab, num_steps,
device, save_attention_weights=False):
"""序列到序列模型的预测"""
# 在预测时将net设置为评估模式
net.eval()
src_tokens = src_vocab[src_sentence.lower().split(' ')] + [
src_vocab['']]#[go,.,] [9, 4, 3]
enc_valid_len = torch.tensor([len(src_tokens)], device=device)
src_tokens = d2l.truncate_pad(src_tokens, num_steps, src_vocab[''])
# 添加批量轴
enc_X = torch.unsqueeze(
torch.tensor(src_tokens, dtype=torch.long, device=device), dim=0)
enc_outputs = net.encoder(enc_X, enc_valid_len)
dec_state = net.decoder.init_state(enc_outputs, enc_valid_len)
# 添加批量轴
dec_X = torch.unsqueeze(torch.tensor(
[tgt_vocab['']], dtype=torch.long, device=device), dim=0)
output_seq, attention_weight_seq = [], []
for _ in range(num_steps):
Y, dec_state = net.decoder(dec_X, dec_state)#只能从bos开始因为不知道 翻译在预测中
# 我们使用具有预测最高可能性的词元，作为解码器在下一时间步的输入
dec_X = Y.argmax(dim=2)
pred = dec_X.squeeze(dim=0).type(torch.int32).item()
# 保存注意力权重（稍后讨论）
if save_attention_weights:
attention_weight_seq.append(net.decoder.attention_weights)
# 一旦序列结束词元被预测，输出序列的生成就完成了
if pred == tgt_vocab['']:
break
output_seq.append(pred)
return ' '.join(tgt_vocab.to_tokens(output_seq)), attention_weight_seq
def bleu(pred_seq, label_seq, k): #@save
"""计算BLEU"""
pred_tokens, label_tokens = pred_seq.split(' '), label_seq.split(' ')
len_pred, len_label = len(pred_tokens), len(label_tokens)
score = math.exp(min(0, 1 - len_label / len_pred))
for n in range(1, k + 1):
num_matches, label_subs = 0, collections.defaultdict(int)
for i in range(len_label - n + 1):
label_subs[' '.join(label_tokens[i: i + n])] += 1
for i in range(len_pred - n + 1):
if label_subs[' '.join(pred_tokens[i: i + n])] > 0:
num_matches += 1
label_subs[' '.join(pred_tokens[i: i + n])] -= 1
score *= math.pow(num_matches / (len_pred - n + 1), math.pow(0.5, n))
return score
engs = ['go .', "i lost .", 'he\'s calm .', 'i\'m home .']
fras = ['va !', 'j\'ai perdu .', 'il est calme .', 'je suis chez moi .']
for eng, fra in zip(engs, fras):
translation, attention_weight_seq = predict_seq2seq(
net, eng, src_vocab, tgt_vocab, num_steps, device)
print(f'{eng} => {translation}, bleu {bleu(translation, fra, k=2):.3f}')