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1.代码实现
python
#导包
import math
import torch
from torch import nn
import dltools
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#加载PTB数据集 ，需要把PTB数据集的文件夹放在代码上一级目录的data文件中，不用解压
#批次大小、窗口大小、噪声词大小
batch_size, max_window_size, num_noise_words = 512, 5, 5
#获取数据集迭代器、词汇表
data_iter, vocab = dltools.load_data_ptb(batch_size, max_window_size, num_noise_words)
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#讲解嵌入层embedding的用法（此行代码无用）
#嵌入层
#通过嵌入层来获取skip---gram的中心词向量和上下文词向量
embed = nn.Embedding(num_embeddings=20, embedding_dim=4)
# num_embeddings就是词表大小
# X的shape=(batch_size, num_steps)
# --one_hot编码--->（batch_size, num_steps, num_embedding(vocab_size)）
# --点乘中心词矩阵-->(batch_size, num_steps, embed_size)
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embed.weight.shape #讲解嵌入层embedding的用法（此行代码无用）
torch.Size([20, 4])
embedding层先one_hot编码，再进行与embedding层的矩阵（num_embeddings，embedding_dim）乘法
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#构造skip_gram的前向传播
def skip_gram(center, contexts_and_negatives, embed_v, embed_u):
"""
embed_v：表示对中心词进行embedding层
embed_u：对上下文词进行embedding层
"""
v = embed_v(center) #中心词的词向量表达
u = embed_u(contexts_and_negatives) #上下文词的词向量表达
#用中心词来预测上下文词
#u_shape = (batch_size, num_steps, embed_size)---->(batch_size, embed_size, num_steps)进行矩阵乘法
pred = torch.bmm(v, u.permute(0, 2, 1)) #矩阵乘法（bmm三维乘法），不用管batch_size维度
return pred
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#假设数据
skip_gram(torch.ones((2, 1), dtype=torch.long), torch.ones((2, 4), dtype=torch.long), embed, embed)
tensor([[[3.1980, 3.1980, 3.1980, 3.1980]], [[3.1980, 3.1980, 3.1980, 3.1980]]], grad_fn=<BmmBackward0>)
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#假设数据
skip_gram(torch.ones((2, 1), dtype=torch.long), torch.ones((2, 4), dtype=torch.long), embed, embed).shapetorch.Size([2, 1, 4])
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#带掩码的二元交叉熵损失
class SigmoidBCELoss(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__() #直接继承父类的初始化属性和方法
def forward(self, inputs, target, mask=None):
#nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits表示返回的不是转化后的概率，是原始计算的数据结果
#weight=mask权重将掩码带上
#reduction='none'表示不将计算结果聚合，算损失时（默认聚合）
out = nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, target, weight=mask, reduction='none')
return out.mean(dim=1) #计算结果是二维的，在索引1维度上聚合求平均
loss = SigmoidBCELoss()
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[[1.1, -2.2, 3.3, -4.4]] * 2
[[1.1, -2.2, 3.3, -4.4], [1.1, -2.2, 3.3, -4.4]]
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torch.tensor([[1.1, -2.2, 3.3, -4.4]] * 2).shapetorch.Size([2, 4])
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#假设数据测试
pred = torch.tensor([[1.1, -2.2, 3.3, -4.4]] * 2)
label = torch.tensor([[1.0, 0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 1.0, 0.0, 0.0]])
mask = torch.tensor([[1, 1, 1, 1], [1, 1, 0, 0]])
#mask每一行都有4个数值，所以* mask.shape[1]=4
#但是mask中的数值0表示权重，是补充步长的，不重要，需要计算有效序列的损失平均值，所以 / mask.sum(axis=1)
loss(pred, label, mask) * mask.shape[1] / mask.sum(axis=1)tensor([0.9352, 1.8462])
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#初始化模型参数，定义两个嵌入层
#一开始，embed_weights会标准正态分布的数据初始化
#两个embedding层的参数不一样，不能重复使用，需要初始化定义两个
embed_size = 100
net = nn.Sequential(nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab), embedding_dim=embed_size),
nn.Embedding(num_embeddings=len(vocab), embedding_dim=embed_size))
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#定义训练过程
def train(net, data_iter, lr, num_epochs, device=dltools.try_gpu()):
#修改embedding层的初始化方法，使用nn.init.xavier_uniform_初始化embed.weight权重,在NLP中不使用标准正态分布的额数据初始化权重
def init_weights(m):
if type(m) == nn.Embedding:
nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
net.apply(init_weights)
net = net.to(device)
#设置梯度下降的优化器
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
#设置绘制可视化的动图(epoch------loss)
animator = dltools.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss', xlim=[1, num_epochs])
#设置累加
metric = dltools.Accumulator(2) #2种数据需要累加
for epoch in range(num_epochs): #遍历训练次数
#设置计时器， 赋值批次数量
timer, num_batches = dltools.Timer(), len(data_iter) #data_iter是分好批次的数据集，长度就是批次数量num_batches
for i, batch in enumerate(data_iter): #i是索引， batch是取出的一批批数据
#梯度清零
optimizer.zero_grad()
#接收中心词， 上下文词_噪声词， 掩码， 标记目标值
center, context_negative, mask, label = [data.to(device) for data in batch]
#调用skip_gram模型预测
pred = skip_gram(center, context_negative, embed_v=net[0], embed_u=net[1])
#计算损失
l = loss(pred.reshape(label.shape).float(), label.float(), mask) / mask.shape[1] * mask.sum(dim=1)
#用loss反向传播 ,loss先sum（）聚合变成标量（合并成一个数值）， 只有标量才能反向传播
l.sum().backward()
#梯度更新
optimizer.step()
#累加
metric.add(l.sum(), l.numel()) #l.sum()数值求和累加， l.numel()数量累加
# % 取余数
# // 商向下取整
#迭代到总数据量的5%的倍数时 或者 处理到最后一批数据时，执行下面操作
# i+1是因为i是从0开始遍历的
if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
#epoch + (i+1) / num_batches当前迭代次数占整个数据集的比例
animator.add(epoch + (i+1) / num_batches, (metric[0] / metric[1]))
print(f'loss {metric[0] / metric[1]:.3f}', f'{metric[1] / timer.stop():.1f} tokens/sec on {str(device)}')
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lr, num_epochs = 0.002, 50
train(net, data_iter, lr, num_epochs)
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#如果能够找到词的近义词， 就说明训练的不错
def get_similar_tokens(query_token, k, embed):
"""
query_token:需要预测的词
k：最高相似度的词数量
embed：embedding层的哪一层
"""
#获取词向量权重 （词向量权重*词的one_hot编码，就是词向量）
W = embed.weight.data
print(f'W的shape：{W.shape}')
x = W[vocab[query_token]] #embedding层是按照索引查表查词对应的权重-->优点
print(f'x的shape：{x.shape}')
#计算余弦相似度
#torch.mv两个向量的点乘
cos = torch.mv(W, x) / torch.sqrt(torch.sum(W * W, dim=1) * torch.sum(x * x) + 1e-9)
print(f'cos的shape：{cos.shape}')
#排序选择前k个对应的索引
topk = torch.topk(cos, k=k+1)[1].cpu().numpy().astype('int32')
for i in topk[1:]: #排除query_token他本身，自己与自己余弦相似度最高
print(f'cosine sim={float(cos[i]):.3f}:{vocab.to_tokens(i)}')
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get_similar_tokens('food', 3, net[0])
W的shape：torch.Size([6719, 100]) x的shape：torch.Size([100]) cos的shape：torch.Size([6719]) cosine sim=0.430:feed cosine sim=0.418:precious cosine sim=0.412:drink
2.知识点
