Seq2seq 算法

编码器解码器架构

编码器-解码器架构就是构造一个编码器，通过编码器来获得解码器的初始state。这个在架构在很多情况下都可以使用，比如在Seq2Seq算法里。比如在机器翻译领域，通过编码器把要翻译的句子编码为一个初始状态，然后用解码器对这个状态进行解码，解码得到需要的翻译句子。

class EncodeDecode(nn.Module):
    def __init__(self, Encode, Decode):
        super(EncodeDecode, self).__init__()
        self.encoder = Encode
        self.decoder = Decode
    def forward(self, EncodeX, DecodeX, *args):
        enco_outputs = self.encoder(EncodeX)
        deco_state = self.decoder.init_state(enco_outputs, *args)
        return self.decoder(DecodeX, deco_state)

编码器-解码器架构说白了就是两段RNN + Linear

我主要跟着做了Seq2seq 算法的实现。

编码器

class Encode(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, hidim, num_layer, dropout=0) -> None:
        super(Encode, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        self.GRU = nn.GRU(embedding_size, hidim, num_layer, dropout=dropout)
        
    def forward(self, X, *args):
        '''X 的shape应该是(batchsize,时间步)'''
        embedding = self.embedding(X) # 会多出一个维度(时间步, batchsize, embedding_size)
        X = embedding.permute(1, 0, 2) #交换维度
        h, state = self.GRU(X) # 不考虑传入初始state
        return h, state

这里需要注意的embedding，现在都2021年了不要再玩word2vec那一套的，用torch自带的embedding不好吗？

解码器

class Decode(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, hidim, num_layer, dropout) -> None:
        super(Decode, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        self.GRU = nn.GRU(embedding_size+hidim, hidim, num_layer, dropout=dropout)
        self.Linear = nn.Linear(hidim, vocab_size) 
        
    def init_state(self, enco_ouputs, *args):
        return enco_ouputs[1] # 这就是encode输出的state，不过是因为enco_outputs 是一个元组
    
    def forward(self, X, state):
        '''X shape (batchsize, step)'''
        X = self.embedding(X).permute(1, 0, 2)
        context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)
        X_context = torch.cat((X, context), 2)
        output, state = self.GRU(X_context, state)
        output = self.Linear(output)
        return output.permute(1, 0, 2), state

解码器使用编码器输出的state作为初始的state，但是这里还做了一个操作，那就是把编码器输出的state的最后一层的那个state（鬼知道我在说什么，因为解码器是两层GRU架构，输出的state的shape是(2, batchsize, hidim) ） 就是只用最后一层的state，然后把它拼接到解码器输入的X的每一个词上，所以这就是self.GRU = nn.GRU(embedding_size+hidim, hidim, num_layer, dropout=dropout) 中embedding_size+hidim 的原因。

掩码交叉熵

掩码函数

def sequence_mask(X, valid_len,value=0):
    '''using to get mask crossentropyLoss'''
    '''x tensor shape (batchsize, step, vocab_size)'''
    max_len = X.size(1)
    mask = torch.arange(max_len, device=X.device).reshape(1, -1) < valid_len.reshape(-1, 1)
    X[~mask] = value
    return X

这里的mask用到了广播机制，因为mask是二维的，所以它作用于X的前两个维度。

掩码交叉熵

   
class Mask_CrossEntropyLoss(nn.CrossEntropyLoss):
    def forward(self, pred, labels, valid_len):
        '''X shape (batchsize, step, vocabsize)'''
        self.reduction = 'none'
        unweighted_loss = super(Mask_CrossEntropyLoss, self).forward(pred.permute(0, 2, 1), labels) #(batchsize, step)
        weights = torch.ones_like(labels)
        weights = sequence_mask(weights, valid_len)
        weighted_loss = (unweighted_loss * weights).mean(dim=1)
        return weighted_loss # (batchsize)

这里的 unweighted_loss 的shape是 (batchsize, steps)，然后把后面pading给用掩码变为0.

训练

def train_seq2seq(net, data_iter, num_epochs, lr, num_layer, tgt_vocab, device):
    net.to(device)
    loss = Mask_CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    net.train()
    for epoch in range(num_epochs):
        timer = d2l.Timer()
        metric = d2l.Accumulator(2) #损失和预测的总共词数
        for batch in data_iter:
            X, X_valid_len, Y, Y_valid_len = [x.to(device) for x in batch]
            bos = torch.tensor([tgt_vocab['<bos>']] * Y.shape[0], device=device).reshape(-1, 1)
            dec_input = torch.concat((bos, Y[:, :-1]), dim=1) # 这里取了Y[:, :-1]是为了保证长度一致。
            y_hat, _ = net(X, dec_input, X_valid_len)
            l = loss(y_hat, Y, Y_valid_len)
            optimizer.zero_grad()
            l.sum().backward()
            nn.utils.clip_grad.clip_grad_norm_(net.parameters(), 1)
            optimizer.step()
            with torch.no_grad():
                metric.add(l.sum(), sum(Y_valid_len))
        if (epoch + 1)% 50 == 0 or epoch == 0:
            print("epoch {}: loss {}".format(epoch + 1, metric[0]/metric[1]))
    print("loss {}, {} tokens/sec".format(metric[0]/metric[1], metric[1]/timer.stop()))

基本逻辑就是用encode输出state，然后用decode进行预测，在计算交叉熵。训练是时候Decoder是有句子的，也就是label。但是真的进行翻译的时候，decoder是没有句子的，只有起始词<bos>。训练结果：

预测

预测部分，把我整晕了，真的莫名奇妙出现bug。。。直接用书本代码：

#@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"""
    src_tokens = src_vocab[src_sentence.lower().split(' ')] + [
        src_vocab['<eos>']]
    enc_valid_len = np.array([len(src_tokens)], ctx=device)
    src_tokens = d2l.truncate_pad(src_tokens, num_steps, src_vocab['<pad>'])
    # 添加批量轴
    enc_X = np.expand_dims(np.array(src_tokens, ctx=device), axis=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 = np.expand_dims(np.array([tgt_vocab['<bos>']], ctx=device), axis=0)
    output_seq, attention_weight_seq = [], []
    for _ in range(num_steps):
        Y, dec_state = net.decoder(dec_X, dec_state)
        # 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(axis=2)
        pred = dec_X.squeeze(axis=0).astype('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['<eos>']:
            break
        output_seq.append(pred)
    return ' '.join(tgt_vocab.to_tokens(output_seq)), attention_weight_seq

翻译准确度用BLEU分数来衡量：

\[\exp \left(\min \left(0,1-\frac{l e n_{\text {label }}}{l e n_{\text {pred }}}\right)\right) \prod_{n=1}^{k} p_{n}^{1 / 2^{n}} \]

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

翻译：

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}')

最后真的搞，我直接人晕了。。。

下次有机会再好好看看seq2seq 吧，不过还是那句话，2021年谁还用seq2seq啊。。。