- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
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目录
总结：
之前有学习过文本预处理的环节，对文本处理的主要方式有以下三种：
1：词袋模型（one-hot编码）
2：TF-IDF
3：Word2Vec(词向量(Word Embedding) 以及Word2vec(Word Embedding 的方法之一))
详细介绍及中英文分词详见pytorch文本分类（一）：文本预处理
N1期介绍了one-hot编码
N2期主要介绍Embedding,及EmbeddingBag 使用示例（对词索引向量转化为词嵌入向量）
N3期主要介绍：应用三种模型的英文分类
N4期将主要介绍中文基本分类（熟悉流程）、拓展：textCNN分类（通用模型）、拓展：Bert分类（模型进阶）
N5期主要介绍Word2Vec，和nn.Embedding(), nn.EmbeddingBag()相比都是嵌入技术，用于将离散的词语或符号映射到连续的向量空间。
nn.Embedding 和 nn.EmbeddingBag 是深度学习框架（如 PyTorch）中的层，直接用于神经网络模型中，而 Word2Vec 是一种独立的词嵌入算法。
使用来说，如果需要在神经网络中处理变长序列的嵌入，可以选择 nn.EmbeddingBag；如果需要预训练词嵌入用于不同任务，可以选择 Word2Vec。
N6期主要介绍使用Word2Vec实现文本分类：
与N4文本分类的异同点总结
- 共同点
数据加载：都使用了PyTorch的DataLoader来批量加载数据。
模型训练：训练过程大同小异，都是前向传播、计算损失、反向传播和梯度更新。 - 不同点
分词处理 ：
BERT模型：使用专门的BERT分词器。
传统嵌入方法：通常使用jieba等工具进行分词。
Word2Vec模型：假设数据已经分词。
词向量表示 ：
BERT模型：使用BERT生成的上下文相关的词向量。
传统嵌入方法：使用静态预训练词向量。
Word2Vec模型：训练一个Word2Vec模型生成词向量。
模型结构 ：
BERT模型：使用预训练的BERT模型作为编码器。
传统嵌入方法：一般使用嵌入层+卷积/循环神经网络。
Word2Vec模型：使用Word2Vec词向量和一个简单的线性分类器。 - 值得学习的点
词向量的使用：了解如何使用Word2Vec生成词向量并将其用于下游任务。
数据预处理：不同方法的数据预处理方式，尤其是分词和词向量化的处理。
模型训练：标准的模型训练和评估流程，尤其是损失计算、反向传播和梯度更新等步骤。
超参数选择：注意学习率、批量大小和训练轮数等超参数的选择。
通过这些比较和分析，可以更好地理解不同文本分类方法的优缺点以及适用场景。
本期（N7期），需要理解RNN 及 seq2seq代码，并在此基础上成功运行代码，理解代码流程
使用seq2seq实现文本翻译
python
from __future__ import unicode_literals, print_function, division
from io import open
import unicodedata
import string
import re
import random
import torch
import torch.nn as nn
from torch import optim
import torch.nn.functional as F
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)cuda
一、前期准备工作
1. 搭建语言类
python
SOS_token = 0
EOS_token = 1
# 语言类，方便对语料库进行操作
class Lang:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.word2index = {}
self.word2count = {}
self.index2word = {0: "SOS", 1: "EOS"}
self.n_words = 2 # Count SOS and EOS
def addSentence(self, sentence):
for word in sentence.split(' '):
self.addWord(word)
def addWord(self, word):
if word not in self.word2index:
self.word2index[word] = self.n_words
self.word2count[word] = 1
self.index2word[self.n_words] = word
self.n_words += 1
else:
self.word2count[word] += 12. 文本处理函数
python
def unicodeToAscii(s):
return ''.join(
c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
if unicodedata.category(c) != 'Mn'
)
# 小写化，剔除标点与非字母符号
def normalizeString(s):
s = unicodeToAscii(s.lower().strip())
s = re.sub(r"([.!?])", r" \1", s)
s = re.sub(r"[^a-zA-Z.!?]+", r" ", s)
return s3. 文件读取函数
python
def readLangs(lang1, lang2, reverse=False):
print("Reading lines...")
# 以行为单位读取文件
lines = open('./data/N9-%s-%s.txt'%(lang1,lang2), encoding='utf-8').\
read().strip().split('\n')
# 将每一行放入一个列表中
# 一个列表中有两个元素，A语言文本与B语言文本
pairs = [[normalizeString(s) for s in l.split('\t')] for l in lines]
# 创建Lang实例，并确认是否反转语言顺序
if reverse:
pairs = [list(reversed(p)) for p in pairs]
input_lang = Lang(lang2)
output_lang = Lang(lang1)
else:
input_lang = Lang(lang1)
output_lang = Lang(lang2)
return input_lang, output_lang, pairs.startswith(eng_prefixes) 是字符串方法 startswith() 的调用。它用于检查一个字符串是否以指定的前缀开始。
python
MAX_LENGTH = 10 # 定义语料最长长度
eng_prefixes = (
"i am ", "i m ",
"he is", "he s ",
"she is", "she s ",
"you are", "you re ",
"we are", "we re ",
"they are", "they re "
)
def filterPair(p):
return len(p[0].split(' ')) < MAX_LENGTH and \
len(p[1].split(' ')) < MAX_LENGTH and p[1].startswith(eng_prefixes)
def filterPairs(pairs):
# 选取仅仅包含 eng_prefixes 开头的语料
return [pair for pair in pairs if filterPair(pair)]
python
def prepareData(lang1, lang2, reverse=False):
# 读取文件中的数据
input_lang, output_lang, pairs = readLangs(lang1, lang2, reverse)
print("Read %s sentence pairs" % len(pairs))
# 按条件选取语料
pairs = filterPairs(pairs[:])
print("Trimmed to %s sentence pairs" % len(pairs))
print("Counting words...")
# 将语料保存至相应的语言类
for pair in pairs:
input_lang.addSentence(pair[0])
output_lang.addSentence(pair[1])
# 打印语言类的信息
print("Counted words:")
print(input_lang.name, input_lang.n_words)
print(output_lang.name, output_lang.n_words)
return input_lang, output_lang, pairs
input_lang, output_lang, pairs = prepareData('eng', 'fra', True)
print(random.choice(pairs))Reading lines...
Read 135842 sentence pairs
Trimmed to 10599 sentence pairs
Counting words...
Counted words:
fra 4345
eng 2803
['je ne suis pas joueur .', 'i m not a gambler .']
二、Seq2Seq 模型
1. 编码器（Encoder）
python
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(EncoderRNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, input, hidden):
embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
output = embedded
output, hidden = self.gru(output, hidden)
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size, device=device)2. 解码器（Decoder）
python
class DecoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, output_size):
super(DecoderRNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
output = F.relu(output)
output, hidden = self.gru(output, hidden)
output = self.softmax(self.out(output[0]))
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size, device=device)三、训练
1. 数据预处理
python
# 将文本数字化，获取词汇index
def indexesFromSentence(lang, sentence):
return [lang.word2index[word] for word in sentence.split(' ')]
# 将数字化的文本，转化为tensor数据
def tensorFromSentence(lang, sentence):
indexes = indexesFromSentence(lang, sentence)
indexes.append(EOS_token)
return torch.tensor(indexes, dtype=torch.long, device=device).view(-1, 1)
# 输入pair文本，输出预处理好的数据
def tensorsFromPair(pair):
input_tensor = tensorFromSentence(input_lang, pair[0])
target_tensor = tensorFromSentence(output_lang, pair[1])
return (input_tensor, target_tensor)2. 训练函数
python
teacher_forcing_ratio = 0.5
def train(input_tensor, target_tensor,
encoder, decoder,
encoder_optimizer, decoder_optimizer,
criterion, max_length=MAX_LENGTH):
# 编码器初始化
encoder_hidden = encoder.initHidden()
# grad属性归零
encoder_optimizer.zero_grad()
decoder_optimizer.zero_grad()
input_length = input_tensor.size(0)
target_length = target_tensor.size(0)
# 用于创建一个指定大小的全零张量（tensor），用作默认编码器输出
encoder_outputs = torch.zeros(max_length, encoder.hidden_size, device=device)
loss = 0
# 将处理好的语料送入编码器
for ei in range(input_length):
encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei], encoder_hidden)
encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]
# 解码器默认输出
decoder_input = torch.tensor([[SOS_token]], device=device)
decoder_hidden = encoder_hidden
use_teacher_forcing = True if random.random() < teacher_forcing_ratio else False
# 将编码器处理好的输出送入解码器
if use_teacher_forcing:
# Teacher forcing: Feed the target as the next input
for di in range(target_length):
decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden)
loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di])
decoder_input = target_tensor[di] # Teacher forcing
else:
# Without teacher forcing: use its own predictions as the next input
for di in range(target_length):
decoder_output, decoder_hidden = decoder(decoder_input, decoder_hidden)
topv, topi = decoder_output.topk(1)
decoder_input = topi.squeeze().detach() # detach from history as input
loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di])
if decoder_input.item() == EOS_token:
break
loss.backward()
encoder_optimizer.step()
decoder_optimizer.step()
return loss.item() / target_length在序列生成的任务中，如机器翻译或文本生成，解码器（decoder）的输入通常是由解码器自己生成的预测结果，即前一个时间步的输出。然而，这种自回归方式可能存在一个问题，即在训练过程中，解码器可能会产生累积误差，并导致输出与目标序列逐渐偏离。
为了解决这个问题，引入了一种称为"Teacher Forcing"的技术。在训练过程中，Teacher Forcing将目标序列的真实值作为解码器的输入，而不是使用解码器自己的预测结果。这样可以提供更准确的指导信号，帮助解码器更快地学习到正确的输出。
在这段代码中，use_teacher_forcing变量用于确定解码器在训练阶段使用何种策略作为下一个输入。
当use_teacher_forcing为True时，采用"Teacher Forcing"的策略，即将目标序列中的真实标签作为解码器的下一个输入。而当use_teacher_forcing为False时，采用"Without Teacher Forcing"的策略，即将解码器自身的预测作为下一个输入。
使用use_teacher_forcing的目的是在训练过程中平衡解码器的预测能力和稳定性。以下是对两种策略的解释：
-
Teacher Forcing: 在每个时间步（
di循环中），解码器的输入都是目标序列中的真实标签。这样做的好处是，解码器可以直接获得正确的输入信息，加快训练速度，并且在训练早期提供更准确的梯度信号，帮助解码器更好地学习。然而，过度依赖目标序列可能会导致模型过于敏感，一旦目标序列中出现错误，可能会在解码器中产生累积的误差。 -
Without Teacher Forcing: 在每个时间步，解码器的输入是前一个时间步的预测输出。这样做的好处是，解码器需要依靠自身的预测能力来生成下一个输入，从而更好地适应真实应用场景中可能出现的输入变化。这种策略可以提高模型的稳定性，但可能会导致训练过程更加困难，特别是在初始阶段。
一般来说，Teacher Forcing策略在训练过程中可以帮助模型快速收敛，而Without Teacher Forcing策略则更接近真实应用中的生成场景。通常会使用一定比例的Teacher Forcing，在训练过程中逐渐减小这个比例，以便模型逐渐过渡到更自主的生成模式。
综上所述，通过使用use_teacher_forcing来选择不同的策略，可以在训练解码器时平衡模型的预测能力和稳定性，同时也提供了更灵活的生成模式选择。
-
topv, topi = decoder_output.topk(1)这一行代码使用
.topk(1)函数从decoder_output中获取最大的元素及其对应的索引。decoder_output是一个张量（tensor），它包含了解码器的输出结果，可能是一个概率分布或是其他的数值。.topk(1)函数将返回两个张量：topv和topi。topv是最大的元素值，而topi是对应的索引值。 -
decoder_input = topi.squeeze().detach()这一行代码对
topi进行处理，以便作为下一个解码器的输入。首先，.squeeze()函数被调用，它的作用是去除张量中维度为1的维度，从而将topi的形状进行压缩。然后，.detach()函数被调用，它的作用是将张量从计算图中分离出来，使得在后续的计算中不会对该张量进行梯度计算。最后，将处理后的张量赋值给decoder_input，作为下一个解码器的输入。
python
import time
import math
def asMinutes(s):
m = math.floor(s / 60)
s -= m * 60
return '%dm %ds' % (m, s)
def timeSince(since, percent):
now = time.time()
s = now - since
es = s / (percent)
rs = es - s
return '%s (- %s)' % (asMinutes(s), asMinutes(rs))
python
def trainIters(encoder,decoder,n_iters,print_every=1000,
plot_every=100,learning_rate=0.01):
start = time.time()
plot_losses = []
print_loss_total = 0 # Reset every print_every
plot_loss_total = 0 # Reset every plot_every
encoder_optimizer = optim.SGD(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
decoder_optimizer = optim.SGD(decoder.parameters(), lr=learning_rate)
# 在 pairs 中随机选取 n_iters 条数据用作训练集
training_pairs = [tensorsFromPair(random.choice(pairs)) for i in range(n_iters)]
criterion = nn.NLLLoss()
for iter in range(1, n_iters + 1):
training_pair = training_pairs[iter - 1]
input_tensor = training_pair[0]
target_tensor = training_pair[1]
loss = train(input_tensor, target_tensor, encoder,
decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, criterion)
print_loss_total += loss
plot_loss_total += loss
if iter % print_every == 0:
print_loss_avg = print_loss_total / print_every
print_loss_total = 0
print('%s (%d %d%%) %.4f' % (timeSince(start, iter / n_iters),
iter, iter / n_iters * 100, print_loss_avg))
if iter % plot_every == 0:
plot_loss_avg = plot_loss_total / plot_every
plot_losses.append(plot_loss_avg)
plot_loss_total = 0
return plot_losses四、训练与评估
python
hidden_size = 256
encoder1 = EncoderRNN(input_lang.n_words, hidden_size).to(device)
attn_decoder1 = DecoderRNN(hidden_size, output_lang.n_words).to(device)
plot_losses = trainIters(encoder1, attn_decoder1, 20000, print_every=5000)2m 25s (- 7m 17s) (5000 25%) 2.9208
4m 50s (- 4m 50s) (10000 50%) 2.3893
7m 15s (- 2m 25s) (15000 75%) 2.0605
9m 38s (- 0m 0s) (20000 100%) 1.8302
python
import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告信息
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100 # 分辨率
epochs_range = range(len(plot_losses))
plt.figure(figsize=(8, 3))
plt.subplot(1, 1, 1)
plt.plot(epochs_range, plot_losses, label='Training Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training Loss')
plt.show()
python