d2l语言模型--生成小批量序列

对语言模型的数据集处理做以下汇总与总结

目录

1.k元语法

1.1一元

1.2 二元

1.3 三元

2.随机抽样

 2.1各bs之间随机

2.2各bs之间连续

3.封装

---

1.k元语法

1.1一元

tokens = d2l.tokenize(d2l.read_time_machine())
# 因为每个⽂本⾏不⼀定是⼀个句⼦或⼀个段落，因此我们把所有⽂本⾏拼接到⼀起
corpus = [token for line in tokens for token in line]
vocab = d2l.Vocab(corpus)

  看看得到了什么:corpus为原txt所有词汇拉成一维list；token_freqs为按1元语法统计的token-freqs列表。

vocab.token_freqs[:10], corpus[:20]

'''
([('the', 2261),
  ('i', 1267),
  ('and', 1245),
  ('of', 1155),
  ('a', 816),
  ('to', 695),
  ('was', 552),
  ('in', 541),
  ('that', 443),
  ('my', 440)],
 ['the',
  'time',
  'machine',
  'by',
  'h',
  'g',
  'wells',
  'i',
  'the',
  'time',
  'traveller',
  'for',
  'so',
  'it',
  'will',
  'be',
  'convenient',
  'to',
  'speak',
  'of'])
'''

1.2 二元

  二元即为将前后两词连在一起当作一个词元，其token为一个包含tuple的list，其中每个tuple为元txt各2个相邻词组成。

bigram_tokens = [pair for pair in zip(corpus[:-1], corpus[1:])]
bigram_vocab = d2l.Vocab(bigram_tokens)
# 返回
bigram_vocab.token_freqs[:10],bigram_tokens[:5]

'''
([(('of', 'the'), 309),
  (('in', 'the'), 169),
  (('i', 'had'), 130),
  (('i', 'was'), 112),
  (('and', 'the'), 109),
  (('the', 'time'), 102),
  (('it', 'was'), 99),
  (('to', 'the'), 85),
  (('as', 'i'), 78),
  (('of', 'a'), 73)],
 [('the', 'time'),
  ('time', 'machine'),
  ('machine', 'by'),
  ('by', 'h'),
  ('h', 'g')])
'''

  其中，讲一下相邻2词的实现：

bigram_tokens = [pair for pair in zip(corpus[:-1], corpus[1:])]
bigram_tokens[:5]

'''
[('the', 'time'),
 ('time', 'machine'),
 ('machine', 'by'),
 ('by', 'h'),
 ('h', 'g')]
'''

  传入Vocab的tokens为一个list，如果是2维list则会展平成1维；如果本身就为1维则直接对里面的每个元素进行操作

 注意，二元语法中传入Vocab的bigram_tokens是如图组成的二元语法，里面每个元素为前后相邻两个字符串为元组的list，在计数的时候不会被拉成1维的list，因为其本身每个需要计数的元素就是bigram_tokens里面的每个元素(二元元组)

1.3 三元

类似的操作：

trigram_tokens = [triple for triple in zip(
    corpus[:-2], corpus[1:-1], corpus[2:])]
trigram_vocab = d2l.Vocab(trigram_tokens)
trigram_vocab.token_freqs[:10]

'''
[(('the', 'time', 'traveller'), 59),
 (('the', 'time', 'machine'), 30),
 (('the', 'medical', 'man'), 24),
 (('it', 'seemed', 'to'), 16),
 (('it', 'was', 'a'), 15),
...]
'''

实现细节：

corpus[-7:], corpus[:-2][-5:], corpus[1:-1][-5:], corpus[2:][-5:]

'''
(['lived', 'on', 'in', 'the', 'heart', 'of', 'man'],
 ['lived', 'on', 'in', 'the', 'heart'],
 ['on', 'in', 'the', 'heart', 'of'],
 ['in', 'the', 'heart', 'of', 'man'])
'''

2.随机抽样

  任务，给定一个corpus为所有单词拼起来的一维list，输出X，Y，尺寸为(bs,T)，实现如下的分割，注意前k个和最后若不足以配T个的就都扔了。

 2.1各bs之间随机

def seq_data_iter_random(corpus, batch_size, num_steps): #@save
    """使⽤随机抽样⽣成⼀个⼩批量⼦序列"""
    # 从随机偏移量开始对序列进⾏分区，随机范围包括num_steps-1
    corpus = corpus[random.randint(0, num_steps - 1):]
    # 减去1，是因为我们需要考虑标签
    num_subseqs = (len(corpus) - 1) // num_steps
    # ⻓度为num_steps的⼦序列的起始索引
    initial_indices = list(range(0, num_subseqs * num_steps, num_steps))
    # 在随机抽样的迭代过程中，
    # 来⾃两个相邻的、随机的、⼩批量中的⼦序列不⼀定在原始序列上相邻
    random.shuffle(initial_indices)
    
    def data(pos):
        # 返回从pos位置开始的⻓度为num_steps的序列
        return corpus[pos: pos + num_steps]

    num_batches = num_subseqs // batch_size
    for i in range(0, batch_size * num_batches, batch_size):
        # 在这⾥，initial_indices包含⼦序列的随机起始索引
        initial_indices_per_batch = initial_indices[i: i + batch_size]
        X = [data(j) for j in initial_indices_per_batch]
        Y = [data(j + 1) for j in initial_indices_per_batch]
        yield torch.tensor(X), torch.tensor(Y)

  num_steps相当于T，表示切分的每个子块中含有多少个词
  corpus考虑对前K个，随机切除，前K个就不要了
  num_subseqs是看切后的corpus能组成多少个T的块，采用向下取整。在这里为31//5=6
  initial_indices计算每个子序列块起始位置的索引
  num_batches表示用块的个数除bs，向下取整
  for loop 里面i的分割是bs，保证后面取bs个起始位置时不会取重：(见下图例子)

 initial_indices_per_batch表示从块起始索引位置list中，抽取bs个起始位置。

my_seq = list(range(35))
for X, Y in seq_data_iter_random(my_seq, batch_size=2, num_steps=5):
    print('X: ', X, '\nY:', Y)

'''
X:  tensor([[22, 23, 24, 25, 26],
        [ 2,  3,  4,  5,  6]]) 
Y: tensor([[23, 24, 25, 26, 27],
        [ 3,  4,  5,  6,  7]])
X:  tensor([[17, 18, 19, 20, 21],
        [ 7,  8,  9, 10, 11]]) 
Y: tensor([[18, 19, 20, 21, 22],
        [ 8,  9, 10, 11, 12]])
X:  tensor([[12, 13, 14, 15, 16],
        [27, 28, 29, 30, 31]]) 
Y: tensor([[13, 14, 15, 16, 17],
        [28, 29, 30, 31, 32]])
'''

  X，Y均为(bs,T).

  22预测23；22，23预测24；22，23，24预测25...

2.2各bs之间连续

def seq_data_iter_sequential(corpus, batch_size, num_steps): #@save
    """使⽤顺序分区⽣成⼀个⼩批量⼦序列"""
    # 从随机偏移量开始划分序列
    offset = random.randint(0, num_steps)
    num_tokens = ((len(corpus) - offset - 1) // batch_size) * batch_size
    Xs = torch.tensor(corpus[offset: offset + num_tokens])
    Ys = torch.tensor(corpus[offset + 1: offset + 1 + num_tokens])
    Xs, Ys = Xs.reshape(batch_size, -1), Ys.reshape(batch_size, -1)
    num_batches = Xs.shape[1] // num_steps
    for i in range(0, num_steps * num_batches, num_steps):
        X = Xs[:, i: i + num_steps]
        Y = Ys[:, i: i + num_steps]
        yield X, Y

  num_batches表示能输出几个bs，后面不够bs的都扔掉：

  对应这3个：

 与random一样，核心都是块数//bs，其中块数=cor//num_step(T)

3.封装

class SeqDataLoader: #@save
    """加载序列数据的迭代器"""
    def __init__(self, batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens):
        if use_random_iter:
            self.data_iter_fn = d2l.seq_data_iter_random
        else:
            self.data_iter_fn = d2l.seq_data_iter_sequential
        self.corpus, self.vocab = d2l.load_corpus_time_machine(max_tokens)
        self.batch_size, self.num_steps = batch_size, num_steps
    def __iter__(self):
        return self.data_iter_fn(self.corpus, self.batch_size, self.num_steps)

对于其中的iter：

 

def load_data_time_machine(batch_size, num_steps, #@save
    use_random_iter=False, max_tokens=10000):
    """返回时光机器数据集的迭代器和词表"""
    data_iter = SeqDataLoader(
        batch_size, num_steps, use_random_iter, max_tokens)
    return data_iter, data_iter.vocab