Chatbot-Tutorial
Chatbot-Tutorial – PyTorch-Tutorials 2.0.1+cu117-Dokumentation
Autor: Matthew Inkavic
In diesem Tutorial untersuchen wir einen interessanten und interessanten Anwendungsfall wiederkehrender Sequenz-zu-Sequenz-Modelle. Wir werden einen einfachen Chatbot mit Filmdrehbüchern aus dem Cornell University Movie Dialogue Corpus trainieren.
Dialogmodelle sind ein heißes Thema in der Forschung zur künstlichen Intelligenz. Chatbots sind in einer Vielzahl von Umgebungen zu finden, darunter in Kundendienstanwendungen und Online-Helpdesks. Diese Bots basieren in der Regel auf einem abrufbasierten Modell, das vordefinierte Antworten auf bestimmte Fragen ausgibt. In stark eingeschränkten Bereichen wie IT-Helpdesks von Unternehmen können diese Modelle ausreichend sein, für allgemeinere Anwendungsfälle sind sie jedoch nicht leistungsstark genug. Maschinen beizubringen, sinnvolle Gespräche mit Menschen in mehreren Bereichen zu führen, ist kein ungelöstes Forschungsproblem. In jüngster Zeit hat der Boom des Deep Learning zu leistungsstarken generativen Modellen geführt, beispielsweise dem neuronalen Dialogmodell von Google , das einen großen Schritt in Richtung generativer Dialogmodelle mit mehreren Domänen darstellt. In diesem Tutorial werden wir ein solches Modell in PyTorch implementieren.
> hello?
Bot: hello .
> where am I?
Bot: you re in a hospital .
> who are you?
Bot: i m a lawyer .
> how are you doing?
Bot: i m fine .
> are you my friend?
Bot: no .
> you're under arrest
Bot: i m trying to help you !
> i'm just kidding
Bot: i m sorry .
> where are you from?
Bot: san francisco .
> it's time for me to leave
Bot: i know .
> goodbye
Bot: goodbye .
教程亮点
-
处理康奈尔电影对话语料库 数据集的加载和预处理
-
使用Luong 注意力机制实现序列到序列模型
-
使用小批量联合训练编码器和解码器模型
-
实现贪婪搜索解码模块
-
与训练有素的聊天机器人交互
致谢
本教程借用了以下来源的代码：
-
pytorch-chatbot-Implementierung von Yuan-Kuei Wu: GitHub – ywk991112/pytorch-chatbot: Pytorch seq2seq Chatbot
-
Praktisches Pytorch-seq2seq-Übersetzungsbeispiel von Sean Robertson: https://github.com/spro/practical-pytorch/tree/master/seq2seq-translation
-
FloydHub Cornell Movie Corpus-Vorverarbeitungscode: GitHub – floydhub/textutil-preprocess-cornell-movie-corpus: textutil-preprocess-cornell-movie-corpus
Vorbereitung
Laden Sie zunächst die Daten-ZIP-Datei hier herunter
# and put in a ``data/`` directory under the current directory.
#
# After that, let’s import some necessities.
#
import torch
from torch.jit import script, trace
import torch.nn as nn
from torch import optim
import torch.nn.functional as F
import csv
import random
import re
import os
import unicodedata
import codecs
from io import open
import itertools
Mathe
importieren json importieren USE_CUDA = Torch.cuda.is_available () Gerät = Torch.device ( „cuda“ wenn USE_CUDA sonst „cpu“ )
Daten laden und vorverarbeiten
Der nächste Schritt besteht darin, unsere Datendatei neu zu formatieren und die Daten in eine Struktur zu laden, die wir verwenden können.
Das Cornell Movie Dialogue Corpus ist ein umfangreicher Datensatz zum Dialog von Filmcharakteren:
-
220.579 Dialogwechsel zwischen 10.292 Filmcharakterpaaren
-
9.035 Charaktere in 617 Filmen
-
Gesamtzahl der Äußerungen: 304.713
Der Datensatz ist groß und vielfältig und es gibt große Unterschiede in Sprachformen, Zeiträumen, Emotionen usw. Wir hoffen, dass diese Vielfalt unsere Modelle robust gegenüber vielen Formen von Eingaben und Abfragen macht.
Zuerst schauen wir uns einige Zeilen der Datendatei an, um das Originalformat zu sehen.
corpus_name = "movie-corpus"
corpus = os . Pfad . join ( "data" , corpus_name )
def printLines ( file , n = 10 ):
mit open ( file , 'rb' ) als Datendatei :
Zeilen = Datendatei . readlines ()
für Zeile in Zeilen [: n ]:
print ( Zeile )
printLines ( os . path . join ( corpus , "utterances.jsonl" ))
b'{"id": "L1045", "conversation_id": "L1044", "text": "They do not!", "speaker": "u0", "meta": {"movie_id": "m0", "parsed": [{"rt": 1, "toks": [{"tok": "They", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 1, "dn": []}, {"tok": "do", "tag": "VBP", "dep": "ROOT", "dn": [0, 2, 3]}, {"tok": "not", "tag": "RB", "dep": "neg", "up": 1, "dn": []}, {"tok": "!", "tag": ".", "dep": "punct", "up": 1, "dn": []}]}]}, "reply-to": "L1044", "timestamp": null, "vectors": []}\n' b'{"id": "L1044", "conversation_id": "L1044", "text": "They do to!", "speaker": "u2", "meta": {"movie_id": "m0" , "parsed": [{"rt": 1, "toks": [{"tok": "They", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 1, " dn": []}, {"tok": "do", "tag": "VBP", "dep": "ROOT", "dn": [0, 2, 3]}, {"tok": „to“, „tag“: „TO“, „dep“: „dobj“, „up“: 1, „dn“: []}, {“tok“: „!“, „tag“: „.“ , „dep“: „punct“, „up“: 1, „dn“: []}]}]},„reply-to“: null, „timestamp“: null, „vectors“: []}\n' b'{"id": "L985", "conversation_id": "L984", "text": "Ich hoffe es.", "speaker": "u0", "meta": {"movie_id": "m0" , "parsed": [{"rt": 1, "toks": [{"tok": "I", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 1, " dn": []}, {"tok": "hope", "tag": "VBP", "dep": "ROOT", "dn": [0, 2, 3]}, {"tok": „so“, „tag“: „RB“, „dep“: „advmod“, „up“: 1, „dn“: []}, {“tok“: „.“, „tag“: „.“ , „dep“: „punct“, „up“: 1, „dn“: []}]}]},„reply-to“: „L984“, „timestamp“: null, „vectors“: []}\n' b'{"id": "L984", "conversation_id": "L984", "text": "Geht es ihr gut?", "speaker": "u2", "meta": {"movie_id": "m0", „parsed“: [{“rt“: 1, „toks“: [{“tok“: „She“, „tag“: „PRP“, „dep“: „nsubj“, „up“: 1, „dn ": []}, {"tok": "okay", "tag": "RB", "dep": "ROOT", "dn": [0, 2]}, {"tok": "?" , „tag“: „.“, „dep“: „punct“, „up“: 1, „dn“: []}]}]}, „reply-to“: null, „timestamp“: null, „ Vektoren": []}\n'
b'{"id": "L925", "conversation_id": "L924", "text": "Let\'s go.", "speaker": "u0", "meta": {"movie_id": "m0", "parsed": [{"rt": 0, "toks": [{"tok": "Let", "tag": "VB", "dep": "ROOT", "dn": [2, 3]}, {"tok": "\'s", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 2, "dn": []}, {"tok": "go", "tag": "VB", "dep": "ccomp", "up": 0, "dn": [1]}, {"tok": ".", "tag": ".", "dep": "punct", "up": 0, "dn": []}]}]}, "reply-to": "L924", "timestamp": null, "vectors": []}\n' b'{"id": "L924", "conversation_id": "L924", "text": "Wow", "speaker": "u2", "meta": {"movie_id": "m0", "parsed ": [{"rt": 0, "toks": [{"tok": "Wow", "tag": "UH", "dep": "ROOT", "dn": []}]}] }, „reply-to“: null, „timestamp“: null, „vectors“: []}\n' b'{"id": "L872", "conversation_id": "L870", "text": "Okay – du musst lernen zu lügen.", "speaker": "u0", " meta": {"movie_id": "m0", "parsed": [{"rt": 4, "toks": [{"tok": "Okay", "tag": "UH", "dep": „intj“, „up“: 4, „dn“: []}, {“tok“: „--“, „tag“: „:“, „dep“: „punct“, „up“: 4, „dn“: []}, {“tok“: „you“, „tag“: „PRP“, „dep“: „nsubj“, „up“: 4, „dn“: []}, {“tok ": "\'re", "tag": "VBP", "dep":„aux“, „up“: 4, „dn“: []}, {“tok“: „gon“, „tag“: „VBG“, „dep“: „ROOT“, „dn“: [0, 1, 2, 3, 6, 12]}, {"tok": "na", "tag": "TO", "dep": "aux", "up": 6, "dn": []} , {"tok": "need", "tag": "VB", "dep": "xcomp", "up": 4, "dn": [5, 8]}, {"tok": "to ", "tag": "TO", "dep": "aux", "up": 8, "dn": []}, {"tok": "learn", "tag": "VB", " dep“: „xcomp“, „up“: 6, „dn“: [7, 11]}, {“tok“: „how“, „tag“: „WRB“,„dep“: „advmod“, „up“: 11, „dn“: []}, {“tok“: „to“, „tag“: „TO“, „dep“: „aux“, „up“ : 11, „dn“: []}, {“tok“: „lie“, „tag“: „VB“, „dep“: „xcomp“, „up“: 8, „dn“: [9, 10 ]}, {"tok": ".", "tag": ".", "dep": "punct", "up": 4, "dn": []}]}]}, "reply-to ": "L871", "timestamp": null, "vectors": []}\n'"tag": "VB", "dep": "xcomp", "up": 8, "dn": [9, 10]}, {"tok": ".", "tag": ".", „dep“: „punct“, „up“: 4, „dn“: []}]}]}, „reply-to“: „L871“, „timestamp“: null, „vectors“: []}\ N'"tag": "VB", "dep": "xcomp", "up": 8, "dn": [9, 10]}, {"tok": ".", "tag": ".", „dep“: „punct“, „up“: 4, „dn“: []}]}]}, „reply-to“: „L871“, „timestamp“: null, „vectors“: []}\ N' b'{"id": "L871", "conversation_id": "L870", "text": "Nein", "speaker": "u2", "meta": {"movie_id": "m0", "parsed ": [{"rt": 0, "toks": [{"tok": "No", "tag": "UH", "dep": "ROOT", "dn": []}]}] }, „reply-to“: „L870“, „timestamp“: null, „vectors“: []}\n' b'{"id": "L870", "conversation_id": "L870", "text": "Ich mache nur Witze. Weißt du, wie man manchmal einfach zu dieser \\"Person\\" wird? Und du nicht Du weißt nicht, wie ich aufhören soll? ": "I", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 2, "dn": []}, {"tok": "\'m", "tag" : „VBP“, „dep“: „aux“, „up“: 2, „dn“: []}, {“tok“: „kidding“, „tag“: „VBG“, „dep“: „ROOT ", "dn": [0, 1, 3]}, {"tok": ".","tag": ".", "dep": "punct", "up": 2, "dn": [4]}, {"tok": " ", "tag": "_SP", "dep" : "", "up": 3, "dn": []}]}, {"rt": 1, "toks": [{"tok": "You", "tag": "PRP", " dep": "nsubj", "up": 1, "dn": []}, {"tok": "know", "tag": "VBP", "dep": "ROOT", "dn": [0, 6, 11]}, {"tok": "how", "tag": "WRB", "dep": "advmod", "up": 3, "dn": []}, {" tok“: „manchmal“, „tag“: „RB“, „dep“: „advmod“, „up“: 6, „dn“:[2]}, {"tok": "you", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 6, "dn": []}, {"tok": " just“, „tag“: „RB“, „dep“: „advmod“, „up“: 6, „dn“: []}, {“tok“: „become“, „tag“: „VBP“, „dep“: „ccomp“, „up“: 1, „dn“: [3, 4, 5, 9]}, {“tok“: „this“, „tag“: „DT“, „dep“: "det", "up": 9, "dn": []}, {"tok": "\\"", "tag": "``", "dep": "punct", "up": 9, „dn“: []}, {“tok“: „persona“, „tag“: „NN“, „dep“: „attr“,"up": 6, "dn": [7, 8, 10]}, {"tok": "\\"", "tag": "\'\'", "dep": "punct", " up“: 9, „dn“: []}, {“tok“: „?“, „tag“: „.“, „dep“: „punct“, „up“: 1, „dn“: [12 ]}, {"tok": " ", "tag": "_SP", "dep": "", "up": 11, "dn": []}]}, {"rt": 4, " toks": [{"tok": "And", "tag": "CC", "dep": "cc", "up": 4, "dn": []}, {"tok": "you ", "tag": "PRP", "dep": "nsubj", "up": 4, "dn": []}, {"tok": "do","tag": "VBP", "dep": "aux", "up": 4, "dn": []}, {"tok": "n\'t", "tag": "RB", „dep“: „neg“, „up“: 4, „dn“: []}, {“tok“: „know“, „tag“: „VB“, „dep“: „ROOT“, „dn“ : [0, 1, 2, 3, 7, 8]}, {"tok": "how", "tag": "WRB", "dep": "advmod", "up": 7, "dn" : []}, {"tok": "to", "tag": "TO", "dep": "aux", "up": 7, "dn": []}, {"tok": " quit", "tag": "VB", "dep": "xcomp", "up": 4, "dn": [5, 6]}, {"tok":„?“, „tag“: „.“, „dep“: „punct“, „up“: 4, „dn“: []}]}]}, „reply-to“: null, „timestamp“: null, "Vektoren": []}\n'
b'{"id": "L869", "conversation_id": "L866", "text": "Like my fear of wearing pastels?", "speaker": "u0", "meta": {"movie_id": "m0", "parsed": [{"rt": 0, "toks": [{"tok": "Like", "tag": "IN", "dep": "ROOT", "dn": [2, 6]}, {"tok": "my", "tag": "PRP$", "dep": "poss", "up": 2, "dn": []}, {"tok": "fear", "tag": "NN", "dep": "pobj", "up": 0, "dn": [1, 3]}, {"tok": "of", "tag": "IN", "dep": "prep", "up": 2, "dn": [4]}, {"tok": "wearing", "tag": "VBG", "dep": "pcomp", "up": 3, "dn": [5]}, {"tok": "pastels", "tag": "NNS", "dep": "dobj", "up": 4, "dn": []}, {"tok": "?", "tag": ".", "dep": "punct", "up": 0, "dn": []}]}]}, "reply-to": "L868", "timestamp": null, "vectors": []}\n'
Erstellen Sie formatierte Datendateien
Der Einfachheit halber erstellen wir eine wohlgeformte Datendatei, in der jede Zeile einen durch Tabulatoren getrennten Abfragesatz und ein Antwortsatzpaar enthält .
Die folgenden Funktionen helfen beim Parsen von Rohdatendateien utterances.jsonl.
-
loadLinesAndConversationslineIDTeilen Sie jede Zeile der Datei in ein Zeilenwörterbuch mit den Feldern: und text aufcharacterIDund gruppieren Sie sie in einer Konversation mit den Feldern:conversationIDundmovieIDZeilen. -
extractSentencePairsExtrahieren Sie Satzpaare aus Dialogen
# Splits each line of the file to create lines and conversations
def loadLinesAndConversations(fileName):
lines = {}
conversations = {}
with open(fileName, 'r', encoding='iso-8859-1') as f:
for line in f:
lineJson = json.loads(line)
# Extract fields for line object
lineObj = {}
lineObj["lineID"] = lineJson["id"]
lineObj["characterID"] = lineJson["speaker"]
lineObj["text"] = lineJson["text"]
lines[lineObj['lineID']] = lineObj
# Extract fields for conversation object
if lineJson["conversation_id"] not in conversations:
convObj = {}
convObj["conversationID"] = lineJson["conversation_id"]
convObj["movieID"] = lineJson["meta"]["movie_id"]
convObj["lines"] = [lineObj]
else:
convObj = conversations[lineJson["conversation_id"]]
convObj["lines"].insert(0, lineObj)
conversations[convObj [ "conversationID" ] ] = convObj
returnlines , Konversationen # Extrahiert Satzpaare aus Konversationen def extractSentencePairs ( conversations ): qa_pairs = [] für Konversation in Konversationen . Werte (): # Iteriere über alle Zeilen der Konversation für i im Bereich ( len ( Konversation [ "Zeilen" ]) - 1 ):
# We ignore the last line (no answer for it)
inputLine = conversation["lines"][i]["text"].strip()
targetLine = conversation["lines"][i+1]["text"].strip()
# Filter wrong samples (if one of the lists is empty)
if inputLine and targetLine:
qa_pairs.append([inputLine, targetLine])
return qa_pairs
现在我们将调用这些函数并创建文件。我们就这样称呼它 formatted_movie_lines.txt。
# Define path to new file
datafile = os.path.join(corpus, "formatted_movie_lines.txt")
delimiter = '\t'
# Unescape the delimiter
delimiter = str(codecs.decode(delimiter, "unicode_escape"))
# Initialize lines dict and conversations dict
lines = {}
conversations = {}
# Load lines and conversations
print("\nKorpus in Zeilen und Konversationen verarbeiten..." )
Zeilen , Konversationen = LoadLinesAndConversations ( os . Pfad . Join ( Korpus , "utterances.jsonl" ))
# Neue CSV-Datei schreiben
print ( " \n Schreibe neu formatierte Datei..." )
mit open ( Datendatei , 'w' , Kodierung = 'utf-8' ) als Ausgabedatei :
Writer = csv . Writer (Outputfile , Delimiter = Delimiter , Lineterminator = ' \n ' )
für das Paar in extractSentencePairs ( conversations ):
writer . writerow ( Paar )
# Ein Beispiel von Zeilen
drucken print ( " \n Beispielzeilen aus Datei:" )
printLines ( Datendatei )
Processing corpus into lines and conversations...
Writing newly formatted file...
Sample lines from file:
b'They do to!\tThey do not!\n'
b'She okay?\tI hope so.\n'
b"Wow\tLet's go.\n"
b'"I\'m kidding. You know how sometimes you just become this ""persona""? And you don\'t know how to quit?"\tNo\n'
b"No\tOkay -- you're gonna need to learn how to lie.\n"
b"I figured you'd get to the good stuff eventually.\tWhat good stuff?\n"
b'What good stuff?\t"The ""real you""."\n'
b'"The ""real you""."\tLike my fear of wearing pastels?\n'
b'do you listen to this crap?\tWhat crap?\n'
b"What crap?\tMe. This endless ...blonde babble. I'm like, boring myself.\n"
Daten laden und trimmen
Unsere nächste Aufgabe besteht darin, das Vokabular zu erstellen und Frage-/Antwortsatzpaare in den Speicher zu laden.
Beachten Sie, dass es sich um Wortfolgen handelt , die keine implizite Zuordnung zu einem diskreten Zahlenraum haben. Daher müssen wir einen Indexwert erstellen, indem wir jedes im Datensatz vorkommende eindeutige Wort einem Indexwert zuordnen.
Dazu definieren wir eine VocKlasse, die die Zuordnung von Wort zu Index, die umgekehrte Zuordnung von Index zu Wort, die Anzahl jedes Wortes und die Gesamtzahl der Wörter enthält. Diese Klasse bietet Methoden zum Hinzufügen von Wörtern zum Vokabular ( addWord), zum Hinzufügen aller Wörter in einem Satz ( addSentence) und zum Trimmen ungewöhnlicher Wörter ( ). trimAuf das Beschneiden wird später noch näher eingegangen.
# Default word tokens
PAD_token = 0 # Used for padding short sentences
SOS_token = 1 # Start-of-sentence token
EOS_token = 2 # End-of-sentence token
class Voc:
def __init__(self, name):
self.name = name
self.trimmed = False
self.word2index = {}
self.word2count = {}
self.index2word = {
PAD_token : "PAD" , SOS_token : "SOS" , EOS_token : "EOS" }
self . num_words = 3 # Count SOS, EOS, PAD
def addSentence ( self , sent ):
für Wort im Satz . split ( ' ' ):
self . addWord ( word )
def addWord ( self , word ):
if Wort nicht in sich selbst . word2index :
self . word2index [ word ] = self . num_words
self . word2count [ word ] = 1
self . index2word [ self . num_words ] = Wort
self . num_words += 1
else :
self . word2count [ Wort ] += 1
# Wörter unter einem bestimmten Zählschwellenwert entfernen
def trim ( self , min_count ):
if self . getrimmt :
return
self . trimmed = True
keep_words = []
für k , v in self . word2count . items ():
if v >= min_count :
keep_words . append ( k )
print ( 'keep_words {} /{} = {:.4f} ' . format (
len ( keep_words ), len ( self . word2index ), len ( keep_words ) / len ( self . word2index )
))
# Wörterbücher
self neu initialisieren . word2index = {}
self . word2count = {}
self . index2word = {
PAD_token : "PAD" , SOS_token: "SOS", EOS_token: "EOS"}
self.num_words = 3 # Count default tokens
for word in keep_words:
self.addWord(word)
现在我们可以组装词汇和查询/响应句子对。在准备使用这些数据之前，我们必须执行一些预处理。
首先，我们必须使用 将 Unicode 字符串转换为 ASCII unicodeToAscii。接下来，我们应该将所有字母转换为小写，并修剪除基本标点符号 ( ) 之外的所有非字母字符normalizeString。最后，为了帮助训练收敛，我们将过滤掉长度大于MAX_LENGTH 阈值（filterPairs）的句子。
MAX_LENGTH = 10 # Maximum sentence length to consider
# Turn a Unicode string to plain ASCII, thanks to
# https://stackoverflow.com/a/518232/2809427
def unicodeToAscii(s):
return ''.join(
c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
if unicodedata.category(c) != 'Mn'
)
# Lowercase, trim, and remove non-letter characters
def normalizeString(s):
s = unicodeToAscii(s.lower().strip())
s = re.sub(r"([.!?])", r" \1", s)
s = re.sub(r"[^a-zA-Z.!?]+", r" ", s)
s = re.sub(r"\s+", r" ", s).strip()
return s
# Read query/response pairs and return a voc object
def readVocs(datafile, corpus_name):
print("Reading lines...")
# Read the file and split into lines
lines = open(datafile, encoding='utf-8').\
read().strip().split('\n')
# Split every line into pairs and normalize
pairs = [[normalizeString(s) for s in l.split('\t')] for l in lines]
voc = Voc(corpus_name)
return voc, pairs
# Returns True if both sentences in a pair 'p' are under the MAX_LENGTH threshold
def filterPair(p):
# Input sequences need to preserve the last word for EOS token
return len(p[0].split(' ')) < MAX_LENGTH and len(p[1].split(' ')) < MAX_LENGTH
# Filter pairs using the ``filterPair`` condition
def filterPairs(pairs):
return [pair for pair in pairs if filterPair(pair)]
# Using the functions defined above, return a populated voc object and pairs list
def loadPrepareData(corpus, corpus_name, datafile, save_dir):
print("Start preparing training data ...")
voc, pairs = readVocs(datafile, corpus_name)
print("Read {!s} sentence pairs".format(len(pairs)))
pairs = filterPairs(pairs)
print("Trimmed to {!s} sentence pairs".format(len ( Paare )))
print ( „Wörter zählen…“ )
für Paar in Paaren :
voc . addSentence ( pair [ 0 ])
voc . addSentence ( Paar [ 1 ])
print ( „Gezählte Wörter:“ , voc . num_words )
return voc , pairs
# Laden/Zusammensetzen von voc und Paaren
save_dir = os . Pfad . beitreten ("data", "save")
voc, pairs = loadPrepareData(corpus, corpus_name, datafile, save_dir)
# Print some pairs to validate
print("\npairs:")
for pair in pairs[:10]:
print(pair)
Start preparing training data ...
Reading lines...
Read 221282 sentence pairs
Trimmed to 64313 sentence pairs
Counting words...
Counted words: 18082
pairs:
['they do to !', 'they do not !']
['she okay ?', 'i hope so .']
['wow', 'let s go .']
['what good stuff ?', 'the real you .']
['the real you .', 'like my fear of wearing pastels ?']
['do you listen to this crap ?', 'what crap ?']
['well no . . .', 'then that s all you had to say .']
['then that s all you had to say .', 'but']
['but', 'you always been this selfish ?']
['have fun tonight ?', 'tons']
Eine weitere Strategie, die eine schnellere Konvergenz während des Trainings begünstigt, besteht darin, selten verwendete Wörter aus unserem Wortschatz zu entfernen. Durch die Reduzierung des Merkmalsraums wird auch die Schwierigkeit der Funktion verringert, deren Annäherung das Modell lernen muss. Wir werden dies in einem zweistufigen Prozess tun:
-
MIN_COUNTVerwenden Sie diese Funktion, um Wörter zu bereinigen, die unterhalb eines Schwellenwerts verwendet werdenvoc.trim. -
Filtern Sie Paare mit beschnittenen Wörtern heraus.
MIN_COUNT = 3 # Minimaler Schwellenwert für die Wortanzahl zum Trimmen
von def trimRareWords ( voc , pairs , MIN_COUNT ):
# Wörter, die unter MIN_COUNT verwendet werden, aus dem voc
voc entfernen . trim ( MIN_COUNT )
# Paare mit gekürzten Wörtern herausfiltern
keep_pairs = []
für Paare in Paaren :
input_sentence = Paar [ 0 ]
Ausgabe_Satz = Paar [ 1 ]
keep_input = True
keep_output = True
# Check input sentence
for word in input_sentence.split(' '):
if word not in voc.word2index:
keep_input = False
break
# Check output sentence
for word in output_sentence.split(' '):
if word not in voc.word2index:
keep_output = False
break
# Only keep pairs that do not contain trimmed word(s) in their input or output sentence
if keep_input and keep_output:
keep_pairs.append(pair)
print("Trimmed from {} pairs to {}, {:.4f} of total".format(len(pairs), len(keep_pairs), len(keep_pairs) / len(pairs)))
return keep_pairs
# Trim voc and pairs
pairs = trimRareWords(voc, pairs, MIN_COUNT)
keep_words 7833 / 18079 = 0.4333
Trimmed from 64313 pairs to 53131, 0.8261 of total
为模型准备数据
尽管我们投入了大量的精力来准备数据并将其整理为良好的词汇对象和句子对列表，但我们的模型最终将期望数值火炬张量作为输入。为模型准备处理数据的一种方法可以在seq2seq 翻译教程中找到。在该教程中，我们使用的批量大小为 1，这意味着我们所要做的就是将句子对中的单词转换为词汇表中相应的索引，并将其提供给模型。
但是，如果您有兴趣加快训练速度和/或希望利用 GPU 并行化功能，则需要使用小批量进行训练。
使用小批量还意味着我们必须注意批次中句子长度的变化。为了在同一批次中容纳不同大小的句子，我们将制作形状为(max_length, batch_size)的批量输入张量 ，其中短于 max_length的句子在EOS_token之后用零填充。
Wenn wir einfach Wörter in Indizes ( indexesFromSentence) und Nullzeichen und englische Sätze in Tensoren umwandeln, haben unsere Tensoren eine Form (batch_size, max_length) und die Indizierung der ersten Dimension gibt die vollständige Sequenz zurück. Wir müssen jedoch in der Lage sein, unsere Stapel über alle Sequenzen im Stapel hinweg zeitlich zu indizieren. Daher transponieren wir die Form des Eingabestapels auf (max_length, batch_size), sodass Indizes in der ersten Dimension die Zeitschritte aller Sätze im Stapel zurückgeben. Wir behandeln diese Transposition implizit in der Funktion zeroPadding.
Diese inputVarFunktion übernimmt den Prozess der Konvertierung von Sätzen in Tensoren und erstellt letztendlich mit Nullen aufgefüllte Tensoren der richtigen Form. Außerdem wird lengthsfür jede Sequenz im Stapel ein Tensor zurückgegeben, der später an unseren Decoder übergeben wird.
Diese outputVarFunktion führt eine ähnliche Funktion wie aus inputVar, gibt jedoch anstelle lengthseines Tensors einen binären Maskentensor und die maximale Zielsatzlänge zurück. Der binäre Maskentensor hat die gleiche Form wie der Ausgabezieltensor, aber als PAD_token ist jedes Element 0 und alle anderen Elemente sind 1.
batch2TrainDataVerwenden Sie einfach eine Reihe von Paaren und verwenden Sie die obige Funktion, um die Eingabe- und Zieltensoren zurückzugeben.
def indexesFromSentence(voc, sentence):
return [voc.word2index[word] for word in sentence.split(' ')] + [EOS_token]
def zeroPadding(l, fillvalue=PAD_token):
return list(itertools.zip_longest(*l, fillvalue=fillvalue))
def BinaryMatrix ( l , value = PAD_token ):
m = [ ]
for i , seq in enumerate ( l ):
m . ([]) für Token in seq anhängen : if token == PAD_token : m [ i ] . append ( 0 ) else : m [ i _ _ anhängen ( 1
)
return m
# Returns padded input sequence tensor and lengths
def inputVar(l, voc):
indexes_batch = [indexesFromSentence(voc, sentence) for sentence in l]
lengths = torch.tensor([len(indexes) for indexes in indexes_batch])
padList = zeroPadding(indexes_batch)
padVar = torch.LongTensor(padList)
return padVar, lengths
# Returns padded target sequence tensor, padding mask, and max target length
def outputVar(l, voc):
indexes_batch = [indexesFromSentence(voc, sentence) for sentence in l]
max_target_len = max([len(indexes) for indexes in indexes_batch])
padList = zeroPadding(indexes_batch)
mask = binaryMatrix(padList)
mask = torch.BoolTensor(mask)
padVar = torch.LongTensor(padList)
return padVar, mask, max_target_len
# Returns all items for a given batch of pairs
def batch2TrainData(voc, pair_batch):
pair_batch.sort(key=lambda x : len ( x [ 0 ] . split ( " " )), reverse = True )
input_batch , output_batch = [], []
für Paar in pair_batch :
input_batch . append ( pair [ 0 ])
output_batch . append ( pair [ 1 ])
inp , lengths = inputVar ( input_batch, voc)
output, mask, max_target_len = outputVar(output_batch, voc)
return inp, lengths, output, mask, max_target_len
# Example for validation
small_batch_size = 5
batches = batch2TrainData(voc, [random.choice(pairs) for _ in range(small_batch_size)])
input_variable , lengths , target_variable , mask , max_target_len = Batches
print ( "input_variable:" , input_variable )
print ( "lengths:" , lengths )
print ( "target_variable:" , target_variable )
print ( "mask:" , mask )
print ( "max_target_len:" , max_target_len )
input_variable: tensor([[ 86, 24, 140, 829, 62], [ 6, 355, 1362, 206, 566], [ 36, 735, 14, 72, 1919], [ 17, 140, 140, 2160, 85], [ 62, 28, 158, 14, 14], [1012, 461, 140, 2, 2], [3223, 10, 14, 0, 0], [1012, 2, 2, 0, 0] , [ 6, 0, 0, 0, 0], [ 2, 0, 0, 0, 0]]) Längen: tensor([10, 8, 8, 6, 6]) target_variable: tensor([[ 18, 11, 101, 93, 277], [ 483, 113, 19, 311, 72],
[ 5, 241, 10, 72, 10],
[ 22, 706, 2, 19, 2], [2010, 14, 0, 24, 0], [1556, 2, 0, 136, 0],
[ 14, 0, 0, 5, 0],
[ 2, 0, 0, 48, 0],
[ 0, 0, 0, 14, 0],
[ 0, 0, 0, 2, 0]])
mask: tensor([[ True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True],
[ True, True, False, True, False],
[ True, True, False, True, False],
[ True, False, False, True, False],
[ True, False, False, True, False],
[False, False, False, True, False],
[False, False, False, True, False]])
max_target_len: 10
定义模型
序列到序列模型
我们的聊天机器人的大脑是一个序列到序列（seq2seq）模型。seq2seq 模型的目标是将可变长度序列作为输入，并使用固定大小的模型返回可变长度序列作为输出。
苏茨克韦尔等人。发现通过一起使用两个独立的循环神经网络，我们可以完成这项任务。一个 RNN 充当编码器，将可变长度输入序列编码为固定长度上下文向量。理论上，这个上下文向量（RNN 的最终隐藏层）将包含有关输入到机器人的查询句子的语义信息。第二个 RNN 是解码器，它接受输入单词和上下文向量，并返回序列中下一个单词的猜测以及在下一次迭代中使用的隐藏状态。
图片来源： Joseph Eddy – Data science team leader and mentor, machine learning specialist
编码器
编码器 RNN 一次迭代一个标记（例如单词）的输入句子，在每个时间步输出一个“输出”向量和一个“隐藏状态”向量。然后隐藏状态向量被传递到下一个时间步，同时记录输出向量。编码器将其在序列中每个点看到的上下文转换为高维空间中的一组点，解码器将使用这些点为给定任务生成有意义的输出。
我们编码器的核心是由Cho 等人发明的多层门控循环单元。2014 年。我们将使用 GRU 的双向变体，这意味着本质上有两个独立的 RNN：一个以正常顺序输入输入序列，另一个以相反顺序输入输入序列。每个网络的输出在每个时间步上求和。使用双向 GRU 将为我们带来编码过去和未来上下文的优势。
双向 RNN：
图片来源：https ://colah.github.io/posts/2015-09-NN-Types-FP/
Beachten Sie, dass embeddingEbenen verwendet werden, um unsere Wortindizes in Merkmalsräumen beliebiger Größe zu kodieren. Für unser Modell ordnet diese Ebene jedes Wort einem Merkmalsraum der Größe „hidden_size“ zu. Nach dem Training sollten diese Werte die semantische Ähnlichkeit zwischen Wörtern ähnlicher Bedeutung kodieren.
nn.utils.rnn.pack_padded_sequenceWenn wir schließlich einen Stapel aufgefüllter Sequenzen an das RNN-Modul übergeben, müssen wir die Auffüllung um die RNN-Übergabe herum mit bzw. packen und entpacken nn.utils.rnn.pad_packed_sequence.
Berechnungsdiagramm:
Konvertieren Sie Wortindizes in Einbettungen.
Packen Sie einen Stapel aufgefüllter Sequenzen für das RNN-Modul.
Vorwärtspass durch die GRU.
Packen Sie die Füllung aus.
Summieren Sie die bidirektionalen GRU-Ausgaben.
Gibt die Ausgabe und den endgültigen verborgenen Zustand zurück.
eingeben:
-
input_seq: Batch-Eingabesätze; Form = (maximale Länge, Batch-Größe) -
input_lengths: Liste der Satzlängen, die jedem Satz im Stapel entsprechen; Form = (Stapelgröße) -
hidden: versteckter Zustand; Form = (n_layers x num_directions,batch_size,hidden_size)
Ausgang:
-
outputs: Ausgabemerkmale der letzten verborgenen Ebene der GRU (Summe der bidirektionalen Ausgaben); Form = (maximale Länge, Stapelgröße, verborgene Größe) -
hidden: Verborgenen Status von GRU aktualisieren; Form = (n_layers x num_directions, batch_size, versteckte_größe)
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, embedding, n_layers=1, dropout=0):
super(EncoderRNN, self).__init__()
self.n_layers = n_layers
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = embedding
# Initialize GRU; the input_size and hidden_size parameters are both set to 'hidden_size'
# because our input size is a word embedding with number of features == hidden_size
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, n_layers,
dropout=(0 if n_layers == 1 else dropout), bidirectional=True)
def forward(self, input_seq, input_lengths, hidden=None):
# Convert word indexes to embeddings
embedded = self.embedding(input_seq)
# Pack padded batch of sequences for RNN module
packed = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, input_lengths)
# Forward pass through GRU
outputs, hidden = self.gru(packed, hidden)
# Unpack padding
outputs, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(outputs)
# Summe bidirektionaler GRU-Ausgänge
Ausgänge = Ausgänge [:, :, : self . versteckte_größe ] + gibt [:, : , self aus . versteckte_größe :]
# Rückgabeausgabe und endgültige
Rückgabeausgaben für den verborgenen Zustand , versteckt
Decoder
Der Decoder RNN generiert Antwortsätze Token für Token. Es verwendet den Kontextvektor und den internen verborgenen Zustand des Encoders, um das nächste Wort in der Sequenz zu generieren. Es generiert weiterhin Wörter, bis es ein EOS_token ausgibt , das das Ende des Satzes darstellt. Ein häufiges Problem bei Vanilla-seq2seq-Decodern besteht darin, dass wahrscheinlich Informationen verloren gehen, wenn wir uns nur auf Kontextvektoren verlassen, um die Bedeutung der gesamten Eingabesequenz zu kodieren. Dies gilt insbesondere bei langen Eingabesequenzen, wodurch die Fähigkeiten unseres Decoders stark eingeschränkt werden.
Um dieses Problem anzugehen, haben Bahdanau et al. Es wird ein „Aufmerksamkeitsmechanismus“ geschaffen, der es dem Decoder ermöglicht, sich auf bestimmte Teile der Eingabesequenz zu konzentrieren, anstatt bei jedem Schritt den gesamten festen Kontext zu verwenden.
Auf hoher Ebene wird die Aufmerksamkeit anhand des aktuellen verborgenen Zustands des Decoders und der Ausgabe des Encoders berechnet. Die Ausgabe-Aufmerksamkeitsgewichte haben die gleiche Form wie die Eingabesequenz, sodass wir sie mit der Encoder-Ausgabe multiplizieren können, was zu einer gewichteten Summe führt, die angibt, auf welche Teile der Encoder-Ausgabe geachtet werden muss. Die Statistiken von Sean Robertson beschreiben dies gut:
Liang et al. Verbessert die grundlegende Arbeit von Bahdanau et al., indem es „globale Aufmerksamkeit“ erregt. Der Hauptunterschied besteht darin, dass wir für die „globale Aufmerksamkeit“ alle verborgenen Zustände des Encoders berücksichtigen, im Gegensatz zur „lokalen Aufmerksamkeit“ von Bahdanau et al., die nur den verborgenen Zustand des Encoders im aktuellen Zeitschritt berücksichtigt. Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass wir für die „globale Aufmerksamkeit“ nur den verborgenen Zustand des Decoders im aktuellen Zeitschritt verwenden, um Aufmerksamkeitsgewichte oder -energien zu berechnen. Die Aufmerksamkeitsberechnung von Bahdanau et al. erfordert die Kenntnis des Decoderzustands im vorherigen Zeitschritt. Darüber hinaus haben Luong et al. Zur Berechnung der Aufmerksamkeitsenergie zwischen der Ausgabe des Encoders und der Ausgabe des Decoders stehen verschiedene Methoden zur Verfügung, die als „Score-Funktionen“ bezeichnet werden:
wobei H t = aktueller Ziel- Decoder- Zustand und H ˉs = alle Encoder-Zustände.
Insgesamt lässt sich der Global Attention-Mechanismus in der folgenden Abbildung zusammenfassen. Beachten Sie, dass wir die „Aufmerksamkeitsschicht“ als einzelnes Modul nn.Modulemit dem Namen implementieren werden Attn. Die Ausgabe dieses Moduls ist ein Softmax-normalisierter Gewichtungstensor der Form (batch_size, 1, max_length) .
# Luong attention layer
class Attn(nn.Module):
def __init__(self, method, hidden_size):
super(Attn, self).__init__()
self.method = method
if self.method not in ['dot', 'general', 'concat']:
raise ValueError(self.method, „ist keine geeignete Aufmerksamkeitsmethode.“ )
selbst . versteckte_größe = versteckte_größe
wenn self . method == 'general' :
self . attn = nn.Linear ( self.hidden_size , hidden_size ) elif self . _ _ method == 'concat' : self . attn = nn.Linear ( self . versteckte_größe * 2 , versteckte_größe ) selbst
. v = nn.Parameter ( Torch . FloatTensor ( Hidden_Size ))
Def Dot_score ( Self , Hidden , Encoder_Output ):
return Torch.sum ( Hidden * Encoder_Output , Dim = 2 )
Def General_score ( Self , Hidden , Encoder_Output ):
Energy = Self . attn ( encoder_output )
Rückkehr Torch.sum ( hidden * energy , dim = 2 )
def concat_score ( self , Hidden , Encoder_Output ):
Energy = Self . attn ( Torch.cat (( Hidden . Expand ( Encoder_Output . Size ( 0 ), - 1 , - 1 ), Encoder_Output ), 2 )) . tanh ()
Rückkehr torch.sum(self.v * energy, dim=2)
def forward(self, hidden, encoder_outputs):
# Calculate the attention weights (energies) based on the given method
if self.method == 'general':
attn_energies = self.general_score(hidden, encoder_outputs)
elif self.method == 'concat':
attn_energies = self.concat_score(hidden, encoder_outputs)
elif self.method == 'dot':
attn_energies = self.dot_score(hidden, encoder_outputs)
# Transpose max_length and batch_size dimensions
attn_energies = attn_energies.t()
# Return the softmax normalized probability scores (with added dimension)
return F.softmax(attn_energies, dim=1).unsqueeze(1)
现在我们已经定义了注意力子模块，我们可以实现实际的解码器模型。对于解码器，我们将一次手动输入一批数据。这意味着我们的嵌入字张量和 GRU 输出都将具有形状(1,batch_size,hidden_size)。
计算图：
获取当前输入单词的嵌入。
通过单向 GRU 转发。
根据 (2) 中的当前 GRU 输出计算注意力权重。
将注意力权重乘以编码器输出以获得新的“加权和”上下文向量。
使用 Luong eq 连接加权上下文向量和 GRU 输出。5.
使用 Luong eq 预测下一个单词。6（没有softmax）。
返回输出和最终隐藏状态。
输入：
-
input_step：输入序列批次的一个时间步（一个字）；形状= （1，批量大小） -
last_hidden：GRU 的最后隐藏层；形状= （n_layers x num_directions，batch_size，hidden_size） -
encoder_outputs：编码器模型的输出；形状= （最大长度，批量大小，隐藏大小）
输出：
-
output：softmax 归一化张量，给出每个单词是解码序列中正确的下一个单词的概率；shape= (batch_size, voc.num_words) -
hidden：GRU的最终隐藏状态；形状= （n_layers x num_directions，batch_size，hidden_size）
class LuongAttnDecoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, attn_model, embedding, hidden_size, output_size, n_layers=1, dropout=0.1):
super(LuongAttnDecoderRNN, self).__init__()
# Keep for reference
self.attn_model = attn_model
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.n_layers = n_layers
self.dropout = dropout
# Define layers
self.embedding = embedding
self.embedding_dropout = nn.Dropout(dropout)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, n_layers, dropout=(0 if n_layers == 1 else dropout))
self.concat = nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size)
self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
self.attn = Attn(attn_model, hidden_size)
def forward(self, input_step, last_hidden, encoder_outputs):
# Note: we run this one step (word) at a time
# Get embedding of current input word
embedded = self.embedding(input_step)
embedded = self.embedding_dropout(embedded)
# Forward through unidirectional GRU
rnn_output, hidden = self.gru(embedded, last_hidden)
# Calculate attention weights from the current GRU output
attn_weights = self.attn(rnn_output, encoder_outputs)
# Multiply attention weights to encoder outputs to get new "weighted sum" context vector
context = attn_weights.bmm(encoder_outputs.transpose(0, 1))
# Concatenate weighted context vector and GRU output using Luong eq. 5
rnn_output = rnn_output.squeeze(0)
context = context.squeeze(1)
concat_input = torch.cat((rnn_output, context), 1)
concat_output = Torch.tanh ( self . concat ( concat_input ))
# Nächstes Wort mit Luong-Gl. vorhersagen. 6
Ausgabe = self . out ( concat_output )
output = F.softmax ( output , dim = 1 )
# Rückgabeausgabe und endgültiger verborgener Zustand
, Rückgabeausgabe , versteckt
Definieren Sie Schulungsverfahren
Maskierungsverlust
Da es sich um Stapel aufgefüllter Sequenzen handelt, können wir bei der Berechnung des Verlusts nicht einfach alle Elemente des Tensors berücksichtigen. Wir definieren maskNLLLossden zu berechnenden Verlust aus dem Ausgabetensor des Decoders, dem Zieltensor und einem binären Maskentensor, der die Auffüllung des Zieltensors beschreibt. Diese Verlustfunktion berechnet die durchschnittliche negative Log-Likelihood von Elementen, die 1 im Maskentensor entsprechen .
单次训练迭代
该train函数包含单次训练迭代（单批输入）的算法。
我们将使用一些巧妙的技巧来帮助收敛：
-
第一个技巧是使用教师强制。这意味着在由 设定的某种概率下
teacher_forcing_ratio，我们使用当前目标词作为解码器的下一个输入，而不是使用解码器的当前猜测。该技术充当解码器的训练轮，有助于更有效的训练。然而，教师强制可能会导致推理期间模型不稳定，因为解码器在训练期间可能没有足够的机会真正制作自己的输出序列。因此，我们必须注意如何设置teacher_forcing_ratio，而不是被快速收敛所愚弄。 -
我们实现的第二个技巧是梯度裁剪。这是应对“梯度爆炸”问题的常用技术。本质上，通过将梯度裁剪或阈值化为最大值，我们可以防止梯度呈指数增长并溢出（NaN）或超出成本函数中的陡峭悬崖。
图片来源：Goodfellow 等人。深度学习。2016。https ://www.deeplearningbook.org/
操作顺序：
通过编码器正向传递整个输入批次。
将解码器输入初始化为 SOS_token，将隐藏状态初始化为编码器的最终隐藏状态。
一次一步地通过解码器转发输入批次序列。
如果教师强制：将下一个解码器输入设置为当前目标；else: 将下一个解码器输入设置为当前解码器输出。
计算并累积损失。
执行反向传播。
剪辑渐变。
更新编码器和解码器模型参数。
笔记
PyTorch 的 RNN 模块 ( RNN、LSTM、GRU) 可以像任何其他非循环层一样使用，只需向它们传递整个输入序列（或一批序列）即可。我们GRU在encoder. 现实情况是，在幕后，有一个迭代过程在每个时间步上循环计算隐藏状态。或者，您可以一次运行这些模块一个步骤。在这种情况下，我们在训练过程中手动循环序列，就像我们必须对decoder模型所做的那样。只要维护这些模块的正确概念模型，实现顺序模型就可以非常简单。
def train(input_variable, lengths, target_variable, mask, max_target_len, encoder, decoder, embedding,
encoder_optimizer, decoder_optimizer, batch_size, clip, max_length=MAX_LENGTH):
# Zero gradients
encoder_optimizer.zero_grad()
decoder_optimizer.zero_grad()
# Set device options
input_variable = input_variable.to(Gerät )
target_variable = target_variable . zu ( Gerät )
Maske = Maske . to ( device )
# Längen für RNN-Packung sollten immer auf der CPU-
Längen = Längen liegen . to ( "cpu" )
# Variablen initialisieren
loss = 0
print_losses = []
n_totals = 0
# Vorwärtsdurchlauf durch Encoder
Encoder_outputs , Encoder_hidden = Encoder (input_variable, lengths)
# Create initial decoder input (start with SOS tokens for each sentence)
decoder_input = torch.LongTensor([[SOS_token for _ in range(batch_size)]])
decoder_input = decoder_input.to(device)
# Set initial decoder hidden state to the encoder's final hidden state
decoder_hidden = encoder_hidden[:decoder.n_layers]
# Determine if we are using teacher forcing this iteration
use_teacher_forcing = True , wenn zufällig . random () < teacher_forcing_ratio else False
# Stapel von Sequenzen Schritt für Schritt durch den Decoder weiterleiten,
wenn use_teacher_forcing :
für t im Bereich ( max_target_len ):
decoder_output , decoder_hidden = Decoder (
decoder_input , decoder_hidden , Encoder_outputs
)
# Lehrer erzwingen: nächste Eingabe ist aktuelles Ziel
decoder_input = target_variable[t].view(1, -1)
# Calculate and accumulate loss
mask_loss, nTotal = maskNLLLoss(decoder_output, target_variable[t], mask[t])
loss += mask_loss
print_losses.append(mask_loss.item() * nTotal)
n_totals += nTotal
else:
for t in range(max_target_len):
decoder_output, decoder_hidden = decoder(
decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs
)
# No teacher forcing: next input is decoder's own current output
_, topi = decoder_output.topk(1)
decoder_input = torch.LongTensor([[topi[i][0] for i in range(batch_size)]])
decoder_input = decoder_input.to(device)
# Calculate and accumulate loss
mask_loss, nTotal = maskNLLLoss(decoder_output, target_variable[t], mask[t])
loss += mask_loss
print_losses.append(mask_loss.item() * nTotal)
n_totals += nTotal
# Perform backpropagation
loss.backback ()
# Clip-Verläufe: Verläufe werden an Ort und Stelle geändert
_ = nn.utils.clip_grad_norm_ ( Encoder.parameters (), Clip )
_ = nn.utils.clip_grad_norm_ ( Decoder.parameters (), Clip )
# Modellgewichte anpassen
Encoder_optimizer. step ()
decoder_optimizer.step ( )
Rückgabesumme ( print_losses ) / n_totals
Trainingsiterationen
Es ist endlich an der Zeit, den gesamten Trainingsprozess mit den Daten zusammenzuführen. Diese trainItersFunktion ist für n_iterationsdie Ausführung des Trainings unter Berücksichtigung des übergebenen Modells, Optimierers, der Daten usw. verantwortlich. Die Funktion ist ziemlich selbsterklärend, da wir die schwere Arbeit damit bereits erledigt haben train.
需要注意的一件事是，当我们保存模型时，我们保存一个包含编码器和解码器state_dicts（参数）、优化器state_dicts、损失、迭代等的 tarball。以这种方式保存模型将为我们提供最终的灵活性检查站。加载检查点后，我们将能够使用模型参数来运行推理，或者我们可以从上次停止的地方继续训练。
def trainIters ( model_name , voc , Paare , Encoder , Decoder , Encoder_Optimizer , Decoder_Optimizer , Embedding , Encoder_n_Layers , Decoder_n_Layers , Save_Dir , n_Iteration , Batch_size , Print_every , Save_every , Clip , Corpus_Name , LoadFilename ):
# Batches für jede Iteration laden
training_batches = [ batch2Tra inData(voc, [random.choice(pairs) for _ in range(batch_size)])
for _ in range(n_iteration)]
# Initializations
print('Initializing ...')
start_iteration = 1
print_loss = 0
if loadFilename:
start_iteration = checkpoint['iteration'] + 1
# Training loop
print( „Training...“ )
für Iteration im Bereich ( start_iteration , n_iteration + 1 ):
training_batch = training_batches [ iteration - 1 ]
# Felder aus Batch extrahieren
input_variable , lengths , target_variable , mask , max_target_len = training_batch
# Führen Sie eine Trainingsiteration mit aus Batch-
Verlust = Zug ( Eingabevariable , Längen , target_variable, mask, max_target_len, encoder,
decoder, embedding, encoder_optimizer, decoder_optimizer, batch_size, clip)
print_loss += loss
# Print progress
if iteration % print_every == 0:
print_loss_avg = print_loss / print_every
print("Iteration: {}; Percent complete: {:.1f}%; Average loss: {:.4f}" . format ( iteration , iteration / n_iteration * 100 , print_loss_avg ))
print_loss = 0
# Prüfpunkt speichern
if ( iteration % save_every == 0 ):
Verzeichnis = OS . Pfad . Join ( save_dir , model_name , corpus_name , ' {} - { } _ {} ' . Format (Encoder_n_layers , decoder_n_layers , versteckte_größe ))
, wenn nicht os . Pfad . existiert ( Verzeichnis ):
os . makedirs ( Verzeichnis )
Torch.save ({
'iteration' : iteration ,
'en' : Encoder.state_dict (),
'de' : decoder.state_dict (),
'en_opt' : Encoder_optimizer.state_dict (),
'de_opt' : decoder_optimizer .state_dict (),
'loss': loss,
'voc_dict': voc.__dict__,
'embedding': embedding.state_dict()
}, os.path.join(directory, '{}_{}.tar'.format(iteration, 'checkpoint')))
定义评估
训练模型后，我们希望能够自己与机器人对话。首先，我们必须定义模型如何解码编码输入。
贪心解码
贪婪解码是我们在训练期间不使用教师强制时使用的解码方法。换句话说，对于每个时间步长，我们只需选择decoder_output具有最高 softmax 值的单词。该解码方法在单个时间步长级别上是最佳的。
Um die gierige Dekodierungsoperation zu erleichtern, definieren wir eine GreedySearchDecoderKlasse. Zur Laufzeit nimmt ein Objekt dieser Klasse eine Eingabesequenz ( ) der Form input_seq( input_seq length, 1) , einen skalaren Eingabelängen ( input_length)-Tensor und max_lengtheinen zur Begrenzung der Antwortsatzlänge an. Bewerten Sie den Eingabesatz mithilfe des folgenden Rechendiagramms:
Berechnungsdiagramm:
Leiten Sie die Eingabe über das Encodermodell weiter.
Bereiten Sie die letzte verborgene Ebene des Encoders als ersten versteckten Eingang für den Decoder vor.
Initialisieren Sie den ersten Eingang des Decoders mit SOS_token.
Initialisieren Sie den Tensor, an den decodierte Wörter angehängt werden sollen.
Iterativ jeweils ein Wort-Token dekodieren:
durch den Decoder weiterleiten.
Erhalten Sie das wahrscheinlichste Wort-Token und seinen Softmax-Score.
Notieren Sie Token und Punkte.
Bereiten Sie den aktuellen Token als Eingabe für den nächsten Decoder vor.
Gibt eine Sammlung von Wort-Tokens und -Bewertungen zurück.
Klasse GreedySearchDecoder ( nn.Module ):
def __init__ ( self , Encoder , Decoder ):
super ( GreedySearchDecoder , self ) . __init__ ()
self . Encoder = Encoder
selbst . decoder = decoder
def forward ( self , input_seq , input_length , max_length ):
# Eingabe über Encodermodell
Encoder_Outputs weiterleiten, encoder_hidden = self.encoder(input_seq, input_length)
# Prepare encoder's final hidden layer to be first hidden input to the decoder
decoder_hidden = encoder_hidden[:decoder.n_layers]
# Initialize decoder input with SOS_token
decoder_input = torch.ones(1, 1, device=device, dtype=torch.long) * SOS_token
# Initialize tensors to append decoded words to
all_tokens = Torch.zeros ([ 0 ], Gerät = Gerät , dtype = Torch.long )
all_scores = Torch.zeros ([ 0 ], Gerät = Gerät )
# Iterativ jeweils ein Wort-Token
für _ im Bereich ( max_length ) dekodieren :
# Vorwärtsdurchlauf durch Decoder
decoder_output , decoder_hidden = self . Decoder ( decoder_input , decoder_hidden , (encoder_outputs )
# Das wahrscheinlichste Wort-Token und seinen Softmax-Score abrufen.
decoder_scores , decoder_input = Torch.max ( decoder_output , dim = 1 )
# Token aufzeichnen und bewerten.
all_tokens = Torch.cat (( all_tokens , decoder_input ), dim = 0 )
all_scores = Torch .cat (( all_scores , decoder_scores ), dim = 0 )
# Bereiten Sie das aktuelle Token als nächste Decoder-Eingabe vor (fügen Sie eine Dimension hinzu)
decoder_input = Torch.unsqueeze ( decoder_input , 0 )
# Gibt Sammlungen von Wort-Tokens und Bewertungen zurück
und gibt all_tokens , all_scores zurück
Bewerten Sie meinen Text
Nachdem wir nun die Dekodierungsmethode definiert haben, können wir Funktionen zum Auswerten von String-Eingabesätzen schreiben. Diese evaluateFunktion verwaltet den Low-Level-Prozess der Verarbeitung von Eingabesätzen. Wir formatieren zunächst Sätze in einen Stapel von Eingabewortindizes, wobei „batch_size==1“ ist . Dazu konvertieren wir die Wörter eines Satzes in ihre entsprechenden Indizes und transponieren die Dimensionen, um Tensoren für unser Modell vorzubereiten. Wir erstellen außerdem einen lengthsTensor, der die Länge des Eingabesatzes enthält. In diesem Fall lengthsein Skalar, da wir jeweils nur einen Satz auswerten (batch_size==1). GreedySearchDecoder Als nächstes verwenden wir unser Objekt ( searcher), um den dekodierten Antwortsatztensor zu erhalten. Schließlich konvertieren wir den Index der Antwort in Wörter und geben die dekodierte Wortliste zurück.
evaluateInputDient als Benutzeroberfläche für unseren Chatbot. Beim Aufruf wird ein Eingabetextfeld generiert, in das wir unseren Abfragesatz eingeben können. Nach Eingabe des Eingabesatzes und Drücken der Eingabetaste wird unser Text auf die gleiche Weise wie die Trainingsdaten normalisiert und schließlich der Funktion zugeführt, evaluateum den dekodierten Ausgabesatz zu erhalten. Wir wiederholen diesen Vorgang, sodass wir so lange mit unserem Bot chatten können, bis wir „q“ oder „quit“ eingeben.
Wenn der eingegebene Satz schließlich Wörter enthält, die nicht im Vokabular enthalten sind, gehen wir elegant damit um, indem wir eine Fehlermeldung ausgeben und den Benutzer auffordern, einen anderen Satz einzugeben.
def evaluate(encoder, decoder, searcher, voc, sentence, max_length=MAX_LENGTH):
### Format input sentence as a batch
# words -> indexes
indexes_batch = [indexesFromSentence(voc, sentence)]
# Create lengths tensor
lengths = torch.tensor([len(indexes) for indexes in indexes_batch])
# Transponieren Sie die Dimensionen des Stapels, um sie an die Erwartungen der Modelle anzupassen
input_batch = Torch . LongTensor ( indexes_batch ) . transpose ( 0 , 1 )
# Geeignetes Gerät verwenden
input_batch = input_batch . zu ( Gerät )
Längen = Längen . to ( „cpu“ )
# Satz mit Suchtokens
dekodieren , Punkte = Sucher ( input_batch , Längen , max_length)
# indexes -> words
decoded_words = [voc.index2word[token.item()] for token in tokens]
return decoded_words
def evaluateInput(encoder, decoder, searcher, voc):
input_sentence = ''
while(1):
try:
# Get input sentence
input_sentence = input('> ')
# Überprüfen Sie, ob es sich um einen Quit-Fall handelt,
wenn input_sentence == 'q' oder input_sentence == 'quit' : break
# Satz normalisieren
input_sentence = normalizeString ( input_sentence )
# Satz auswerten
Output_words = value ( encoder , decoder , searcher , voc , input_sentence ) # Formatieren und drucken Sie den Antwortsatz „output_words [:] = [ x für x in „output_words“ .
if not (x == 'EOS' or x == 'PAD')]
print('Bot:', ' '.join(output_words))
except KeyError:
print("Error: Encountered unknown word.")
运行模型
最后，是时候运行我们的模型了！
无论我们是要训练还是测试聊天机器人模型，我们都必须初始化单独的编码器和解码器模型。在下面的块中，我们设置所需的配置，选择从头开始或设置要加载的检查点，然后构建和初始化模型。请随意使用不同的模型配置来优化性能。
# Modelle konfigurieren
model_name = 'cb_model'
attn_model = 'dot'
#``attn_model = 'general'``
#``attn_model = 'concat'``
Hidden_size = 500
Encoder_n_layers = 2
Decoder_n_Layers = 2
Dropout = 0,1
Batch_size = 64
# Set Prüfpunkt zum Laden; auf „None“ setzen, wenn von vorne begonnen wird.
LoadFilename = None ,
checkpoint_iter = 4000
Vom Prüfpunkt geladener Beispielcode:
LoadFilename = os . Pfad . join ( save_dir , model_name , corpus_name ,
' {} - {} _ {} ' . Format ( Encoder_n_Layers , Decoder_n_Layers , Hidden_Size ),
' {} _checkpoint.tar' . Format ( Checkpoint_iter ))
# Load model if a ``loadFilename`` is provided
if loadFilename:
# If loading on same machine the model was trained on
checkpoint = torch.load(loadFilename)
# If loading a model trained on GPU to CPU
#checkpoint = torch.load(loadFilename, map_location=torch.device('cpu'))
encoder_sd = checkpoint['en']
decoder_sd = checkpoint['de']
encoder_optimizer_sd = checkpoint['en_opt']
decoder_optimizer_sd = checkpoint['de_opt' ]
embedding_sd = checkpoint [ 'embedding' ]
voc . __dict__ = checkpoint [ 'voc_dict' ]
print ( 'Encoder und Decoder erstellen ...' )
# Worteinbettungen initialisieren
embedding = nn.Embedding ( voc . num_words , versteckte_größe )
if loadFilename :
embedding.load_state_dict ( embedding_sd )
# Encoder und Decoder initialisieren Modelle
Encoder = EncoderRNN( hidden_size , Embedding , Encoder_n_Layers , Dropout )
Decoder = LuongAttnDecoderRNN ( Attn_Model , Embedding , Hidden_Size , Voc . Anzahl Wörter , Decoder_n_Layers , Dropout )
if LoadFilename :
Encoder.load_state_dict ( Encoder_sd )
Decoder.load_State_dict ( Decoder_sd )
# Verwenden Sie das entsprechende Gerät
Encoder = Encoder . zu ( Gerät)
decoder = decoder.to(device)
print('Models built and ready to go!')
Building encoder and decoder ...
Models built and ready to go!
跑步训练
如果您想训练模型，请运行以下块。
首先，我们设置训练参数，然后初始化优化器，最后调用函数trainIters来运行训练迭代。
# Training/Optimierung konfigurieren
Clip = 50,0
teacher_forcing_ratio = 1,0
learning_rate = 0,0001
decoder_learning_ratio = 5,0
n_iteration = 4000
print_every = 1
save_every = 500
# Sicherstellen, dass Dropout-Layer im Trainingsmodus sind
Encoder.train ()
decoder.train ()
# Optimierer initialisieren
print ( ' Optimierer erstellen ...' )
Encoder_optimizer = optim.Adam ( Encoder.parameters (), lr =learning_rate)
decoder_optimizer = optim.Adam(decoder.parameters(), lr=learning_rate * decoder_learning_ratio)
if loadFilename:
encoder_optimizer.load_state_dict(encoder_optimizer_sd)
decoder_optimizer.load_state_dict(decoder_optimizer_sd)
# If you have CUDA, configure CUDA to call
for state in encoder_optimizer.state.values():
for k, v in state.items():
if isinstance(v, torch.Tensor):
state[k] = v.cuda()
for state in decoder_optimizer.state.values():
for k, v in state.items():
if isinstance(v, torch.Tensor):
state[k] = v.cuda()
# Trainingsiterationen ausführen
print ( „Starting Training!“ )
trainIters ( model_name , voc , pairs , Encoder , decoder , encoder_optimizer , decoder_optimizer ,
embedding , encoder_n_layers , decoder_n_layers , save_dir , n_iteration , batch_size ,
print_every , save_every , clip , corpus_name , LoadFilename )
Bauoptimierer ... Beginn der Schulung! Initialisierung ... Training ... Iteration: 1; Prozentsatz abgeschlossen: 0,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 8,9557
Iteration: 1497; Fertigstellungsgrad: 37,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3915 Iteration: 1498; Fertigstellungsgrad: 37,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3294 Iteration: 1499; Fertigstellungsgrad: 37,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0871 Iteration: 1500; Fertigstellungsgrad: 37,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3111 Iteration: 1501; Fertigstellungsgrad: 37,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0605 Iteration: 1502; Fertigstellungsgrad: 37,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1857 Iteration: 1503; Fertigstellungsgrad: 37,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4914 Iteration: 1504; Fertigstellungsgrad: 37,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0607 Iteration: 1505; Fertigstellungsgrad: 37,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1653 Iteration: 1506; Fertigstellungsgrad: 37,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3464 Iteration: 1507; Fertigstellungsgrad: 37,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3343 Iteration: 1508; Fertigstellungsgrad: 37,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2427 Iteration: 1509; Fertigstellungsgrad: 37,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2750 Iteration: 1510; Fertigstellungsgrad: 37,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3731 Iteration: 1511; Fertigstellungsgrad: 37,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2830 Iteration: 1512; Fertigstellungsgrad: 37,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2919 Iteration: 1513; Fertigstellungsgrad: 37,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1917 Iteration: 1514; Fertigstellungsgrad: 37,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2123 Iteration: 1515; Fertigstellungsgrad: 37,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3189 Iteration: 1516; Fertigstellungsgrad: 37,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1814 Iteration: 1517; Fertigstellungsgrad: 37,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3051 Iteration: 1518; Fertigstellungsgrad: 38,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4495 Iteration: 1519; Fertigstellungsgrad: 38,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2963 Iteration: 1520; Fertigstellungsgrad: 38,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2766 Iteration: 1521; Fertigstellungsgrad: 38,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3116 Iteration: 1522; Fertigstellungsgrad: 38,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2794 Iteration: 1523; Fertigstellungsgrad: 38,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2985 Iteration: 1524; Fertigstellungsgrad: 38,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,5464 Iteration: 1525; Fertigstellungsgrad: 38,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3130 Iteration: 1526; Fertigstellungsgrad: 38,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3966
Iteration: 1527; Percent complete: 38.2%; Average loss: 3.3655
Iteration: 1528; Percent complete: 38.2%; Average loss: 3.5355
Iteration: 1529; Percent complete: 38.2%; Average loss: 3.2908
Iteration: 1530; Percent complete: 38.2%; Average loss: 3.3223
Iteration: 1531; Percent complete: 38.3%; Average loss: 3.3646
Iteration: 1532; Percent complete: 38.3%; Average loss: 3.3574
Iteration: 1533; Percent complete: 38.3%; Average loss: 3.3535
Iteration: 1534; Percent complete: 38.4%; Average loss: 3.2012
Iteration: 1535; Percent complete: 38.4%; Average loss: 3.0008
Iteration: 1536; Percent complete: 38.4%; Average loss: 3.4063
Iteration: 1537; Percent complete: 38.4%; Average loss: 3.4194 Iteration: 1538; Fertigstellungsgrad: 38,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1609 Iteration: 1539; Fertigstellungsgrad: 38,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4211 Iteration: 1540; Fertigstellungsgrad: 38,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3502 Iteration: 1541; Fertigstellungsgrad: 38,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3537 Iteration: 1542; Fertigstellungsgrad: 38,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2534 Iteration: 1543; Fertigstellungsgrad: 38,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1207 Iteration: 1544; Fertigstellungsgrad: 38,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3765 Iteration: 1545; Fertigstellungsgrad: 38,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2870 Iteration: 1546; Fertigstellungsgrad: 38,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1426 Iteration: 1547; Fertigstellungsgrad: 38,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2928 Iteration: 1548; Fertigstellungsgrad: 38,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4218 Iteration: 1549; Fertigstellungsgrad: 38,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,9980 Iteration: 1550; Fertigstellungsgrad: 38,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2031 Iteration: 1551; Fertigstellungsgrad: 38,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0545 Iteration: 1552; Fertigstellungsgrad: 38,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3794 Iteration: 1553; Fertigstellungsgrad: 38,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0721 Iteration: 1554; Fertigstellungsgrad: 38,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4237 Iteration: 1555; Fertigstellungsgrad: 38,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2394 Iteration: 1556; Fertigstellungsgrad: 38,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0929 Iteration: 1557; Fertigstellungsgrad: 38,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2294 Iteration: 1558; Fertigstellungsgrad: 39,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3667 Iteration: 1559; Fertigstellungsgrad: 39,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4667
Iteration: 1560; Percent complete: 39.0%; Average loss: 2.9508
Iteration: 1561; Percent complete: 39.0%; Average loss: 3.6283
Iteration: 1562; Percent complete: 39.1%; Average loss: 3.3443
Iteration: 1563; Percent complete: 39.1%; Average loss: 3.2425
Iteration: 1564; Percent complete: 39.1%; Average loss: 3.5134
Iteration: 1565; Percent complete: 39.1%; Average loss: 3.3335
Iteration: 1566; Percent complete: 39.1%; Average loss: 3.2957
Iteration: 1567; Percent complete: 39.2%; Average loss: 3.0645
Iteration: 1568; Percent complete: 39.2%; Average loss: 3.1673
Iteration: 1569; Percent complete: 39.2%; Average loss: 3.2367
Iteration: 1570; Percent complete: 39.2%; Average loss: 3.1368
Iteration: 1571; Percent complete: 39.3%; Average loss: 3.0196
Iteration: 1572; Percent complete: 39.3%; Average loss: 3.2433
Iteration: 1573; Percent complete: 39.3%; Average loss: 3.4304
Iteration: 1574; Percent complete: 39.4%; Average loss: 3.1778
Iteration: 1575; Percent complete: 39.4%; Average loss: 3.5510
Iteration: 1576; Percent complete: 39.4%; Average loss: 3.2482
Iteration: 1577; Percent complete: 39.4%; Average loss: 3.2707
Iteration: 1578; Percent complete: 39.5%; Average loss: 3.0998
Iteration: 1579; Percent complete: 39.5%; Average loss: 3.3175
Iteration: 1580; Percent complete: 39.5%; Average loss: 3.0692
Iteration: 1581; Percent complete: 39.5%; Average loss: 3.1820
Iteration: 1582; Percent complete: 39.6%; Average loss: 3.2758
Iteration: 1583; Percent complete: 39.6%; Average loss: 3.4247
Iteration: 1584; Percent complete: 39.6%; Average loss: 2.9866
Iteration: 1585; Percent complete: 39.6%; Average loss: 3.4215
Iteration: 1586; Percent complete: 39.6%; Average loss: 3.1239
Iteration: 1587; Percent complete: 39.7%; Average loss: 3.2891
Iteration: 1588; Percent complete: 39.7%; Average loss: 3.3441
Iteration: 1589; Percent complete: 39.7%; Average loss: 3.4015
Iteration: 1590; Percent complete: 39.8%; Average loss: 3.1678
Iteration: 1591; Percent complete: 39.8%; Average loss: 3.2509
Iteration: 1592; Percent complete: 39.8%; Average loss: 3.3413
Iteration: 1593; Percent complete: 39.8%; Average loss: 3.3334
Iteration: 1594; Percent complete: 39.9%; Average loss: 3.2066
Iteration: 1595; Percent complete: 39.9%; Average loss: 3.5717
Iteration: 1596; Percent complete: 39.9%; Average loss: 3.2644
Iteration: 1597; Percent complete: 39.9%; Average loss: 3.4574
Iteration: 1598; Percent complete: 40.0%; Average loss: 3.3502
Iteration: 1599; Percent complete: 40.0%; Average loss: 2.9495
Iteration: 1600; Percent complete: 40.0%; Average loss: 3.0889
Iteration: 1601; Percent complete: 40.0%; Average loss: 3.1596
Iteration: 1602; Percent complete: 40.1%; Average loss: 3.3647
Iteration: 1603; Percent complete: 40.1%; Average loss: 3.1755 Iteration: 1604; Prozentsatz abgeschlossen: 40,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2520 Iteration: 1605; Prozentsatz abgeschlossen: 40,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3493 Iteration: 1606; Fertigstellungsgrad: 40,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2803 Iteration: 1607; Fertigstellungsgrad: 40,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2484 Iteration: 1608; Fertigstellungsgrad: 40,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1678 Iteration: 1609; Fertigstellungsgrad: 40,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,5719 Iteration: 1610; Fertigstellungsgrad: 40,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1084 Iteration: 1611; Fertigstellungsgrad: 40,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2722 Iteration: 1612; Fertigstellungsgrad: 40,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0692 Iteration: 1613; Fertigstellungsgrad: 40,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0927 Iteration: 1614; Fertigstellungsgrad: 40,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,9829 Iteration: 1615; Fertigstellungsgrad: 40,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0295 Iteration: 1616; Fertigstellungsgrad: 40,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4155 Iteration: 1617; Fertigstellungsgrad: 40,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1449 Iteration: 1618; Fertigstellungsgrad: 40,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3106 Iteration: 1619; Fertigstellungsgrad: 40,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4951 Iteration: 1620; Fertigstellungsgrad: 40,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1167 Iteration: 1621; Fertigstellungsgrad: 40,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4996 Iteration: 1622; Fertigstellungsgrad: 40,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3370 Iteration: 1623; Fertigstellungsgrad: 40,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3733 Iteration: 1624; Fertigstellungsgrad: 40,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3613 Iteration: 1625; Fertigstellungsgrad: 40,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3983
Iteration: 1626; Percent complete: 40.6%; Average loss: 2.9577
Iteration: 1627; Percent complete: 40.7%; Average loss: 3.2354
Iteration: 1628; Percent complete: 40.7%; Average loss: 3.1991
Iteration: 1629; Percent complete: 40.7%; Average loss: 3.3887
Iteration: 1630; Percent complete: 40.8%; Average loss: 3.3746
Iteration: 1631; Percent complete: 40.8%; Average loss: 3.2031
Iteration: 1632; Percent complete: 40.8%; Average loss: 3.2365
Iteration: 1633; Percent complete: 40.8%; Average loss: 3.5041
Iteration: 1634; Percent complete: 40.8%; Average loss: 3.0698
Iteration: 1635; Percent complete: 40.9%; Average loss: 3.2979
Iteration: 1636; Percent complete: 40.9%; Average loss: 3.5271
Iteration: 1637; Percent complete: 40.9%; Average loss: 3.3264
Iteration: 1638; Percent complete: 40.9%; Average loss: 3.3071
Iteration: 1639; Percent complete: 41.0%; Average loss: 3.2124
Iteration: 1640; Percent complete: 41.0%; Average loss: 3.1883
Iteration: 1641; Percent complete: 41.0%; Average loss: 3.3615
Iteration: 1642; Percent complete: 41.0%; Average loss: 3.1147
Iteration: 1643; Percent complete: 41.1%; Average loss: 3.3908
Iteration: 1644; Percent complete: 41.1%; Average loss: 3.3441
Iteration: 1645; Percent complete: 41.1%; Average loss: 3.3493
Iteration: 1646; Percent complete: 41.1%; Average loss: 3.2848
Iteration: 1647; Percent complete: 41.2%; Average loss: 3.5160 Iteration: 1648; Fertigstellungsgrad: 41,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2961 Iteration: 1649; Fertigstellungsgrad: 41,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1985 Iteration: 1650; Fertigstellungsgrad: 41,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3129 Iteration: 1651; Fertigstellungsgrad: 41,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1426 Iteration: 1652; Fertigstellungsgrad: 41,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2381 Iteration: 1653; Fertigstellungsgrad: 41,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4049 Iteration: 1654; Fertigstellungsgrad: 41,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,5279 Iteration: 1655; Fertigstellungsgrad: 41,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,9631 Iteration: 1656; Fertigstellungsgrad: 41,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2192 Iteration: 1657; Fertigstellungsgrad: 41,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3235 Iteration: 1658; Fertigstellungsgrad: 41,4 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,5229
Iteration: 1659; Percent complete: 41.5%; Average loss: 3.5854
Iteration: 1660; Percent complete: 41.5%; Average loss: 3.1985
Iteration: 1661; Percent complete: 41.5%; Average loss: 3.2383
Iteration: 1662; Percent complete: 41.5%; Average loss: 3.2486
Iteration: 1663; Percent complete: 41.6%; Average loss: 3.5147
Iteration: 1664; Percent complete: 41.6%; Average loss: 3.2325
Iteration: 1665; Percent complete: 41.6%; Average loss: 3.1497
Iteration: 1666; Percent complete: 41.6%; Average loss: 3.1601
Iteration: 1667; Percent complete: 41.7%; Average loss: 3.2537
Iteration: 1668; Percent complete: 41.7%; Average loss: 3.5158
Iteration: 1669; Percent complete: 41.7%; Average loss: 3.2235
Iteration: 1670; Percent complete: 41.8%; Average loss: 3.1957
Iteration: 1671; Percent complete: 41.8%; Average loss: 3.0200
Iteration: 1672; Percent complete: 41.8%; Average loss: 2.9216
Iteration: 1673; Percent complete: 41.8%; Average loss: 3.5049
Iteration: 1674; Percent complete: 41.9%; Average loss: 3.1215
Iteration: 1675; Percent complete: 41.9%; Average loss: 2.9431
Iteration: 1676; Percent complete: 41.9%; Average loss: 3.4195
Iteration: 1677; Percent complete: 41.9%; Average loss: 3.1554
Iteration: 1678; Percent complete: 41.9%; Average loss: 3.5350
Iteration: 1679; Percent complete: 42.0%; Average loss: 3.2140
Iteration: 1680; Percent complete: 42.0%; Average loss: 3.1785 Iteration: 1681; Fertigstellungsgrad: 42,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3371 Iteration: 1682; Fertigstellungsgrad: 42,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1805 Iteration: 1683; Fertigstellungsgrad: 42,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0346 Iteration: 1684; Fertigstellungsgrad: 42,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,4054 Iteration: 1685; Fertigstellungsgrad: 42,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1953 Iteration: 1686; Fertigstellungsgrad: 42,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2231 Iteration: 1687; Fertigstellungsgrad: 42,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2622 Iteration: 1688; Fertigstellungsgrad: 42,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,0981 Iteration: 1689; Fertigstellungsgrad: 42,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,2440 Iteration: 1690; Fertigstellungsgrad: 42,2 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,3377 Iteration: 1691; Fertigstellungsgrad: 42,3 %; Durchschnittlicher Verlust: 3,1379
Iteration: 1692; Percent complete: 42.3%; Average loss: 3.2388
Iteration: 1693; Percent complete: 42.3%; Average loss: 3.4429
Iteration: 1694; Percent complete: 42.4%; Average loss: 3.2939
Iteration: 1695; Percent complete: 42.4%; Average loss: 3.2122
Iteration: 1696; Percent complete: 42.4%; Average loss: 3.2532
Iteration: 1697; Percent complete: 42.4%; Average loss: 3.4160
Iteration: 1698; Percent complete: 42.4%; Average loss: 3.2291
Iteration: 1699; Percent complete: 42.5%; Average loss: 3.2498
Iteration: 1700; Percent complete: 42.5%; Average loss: 3.1899
Iteration: 1701; Percent complete: 42.5%; Average loss: 3.0738
Iteration: 1702; Percent complete: 42.5%; Average loss: 3.2254
Iteration: 1703; Percent complete: 42.6%; Average loss: 3.1076
Iteration: 1704; Percent complete: 42.6%; Average loss: 3.4010
Iteration: 1705; Percent complete: 42.6%; Average loss: 3.0403
Iteration: 1706; Percent complete: 42.6%; Average loss: 3.3060
Iteration: 1707; Percent complete: 42.7%; Average loss: 3.0707
Iteration: 1708; Percent complete: 42.7%; Average loss: 3.1592
Iteration: 1709; Percent complete: 42.7%; Average loss: 3.2038
Iteration: 1710; Percent complete: 42.8%; Average loss: 3.3157
Iteration: 1711; Percent complete: 42.8%; Average loss: 3.4986
Iteration: 1712; Percent complete: 42.8%; Average loss: 3.4502
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Iteration: 3858; Percent complete: 96.5%; Average loss: 2.6811 Iteration: 3859; Fertigstellungsgrad: 96,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5248 Iteration: 3860; Fertigstellungsgrad: 96,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6718 Iteration: 3861; Fertigstellungsgrad: 96,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5831 Iteration: 3862; Fertigstellungsgrad: 96,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5664 Iteration: 3863; Prozentsatz abgeschlossen: 96,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5255 Iteration: 3864; Prozentsatz abgeschlossen: 96,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4772 Iteration: 3865; Prozentsatz abgeschlossen: 96,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6524 Iteration: 3866; Fertigstellungsgrad: 96,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6471 Iteration: 3867; Fertigstellungsgrad: 96,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6476 Iteration: 3868; Fertigstellungsgrad: 96,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,9476 Iteration: 3869; Fertigstellungsgrad: 96,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6810
Iteration: 3870; Percent complete: 96.8%; Average loss: 2.6436
Iteration: 3871; Percent complete: 96.8%; Average loss: 2.6814
Iteration: 3872; Percent complete: 96.8%; Average loss: 2.9034
Iteration: 3873; Percent complete: 96.8%; Average loss: 2.5310
Iteration: 3874; Percent complete: 96.9%; Average loss: 2.5421
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Iteration: 3876; Percent complete: 96.9%; Average loss: 2.8562
Iteration: 3877; Percent complete: 96.9%; Average loss: 2.5371
Iteration: 3878; Percent complete: 97.0%; Average loss: 2.6829
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Iteration: 3894; Percent complete: 97.4%; Average loss: 2.5550
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Iteration: 3902; Percent complete: 97.5%; Average loss: 2.6156 Iteration: 3903; Prozentsatz abgeschlossen: 97,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5832 Iteration: 3904; Prozentsatz abgeschlossen: 97,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4399 Iteration: 3905; Prozentsatz abgeschlossen: 97,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5649 Iteration: 3906; Prozentsatz abgeschlossen: 97,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5641 Iteration: 3907; Prozentsatz abgeschlossen: 97,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6843 Iteration: 3908; Prozentsatz abgeschlossen: 97,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7426 Iteration: 3909; Prozentsatz abgeschlossen: 97,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6517 Iteration: 3910; Fertigstellungsgrad: 97,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4766 Iteration: 3911; Fertigstellungsgrad: 97,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7366 Iteration: 3912; Fertigstellungsgrad: 97,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6297 Iteration: 3913; Fertigstellungsgrad: 97,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7345 Iteration: 3914; Fertigstellungsgrad: 97,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4512 Iteration: 3915; Fertigstellungsgrad: 97,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5863 Iteration: 3916; Fertigstellungsgrad: 97,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4112 Iteration: 3917; Fertigstellungsgrad: 97,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6183 Iteration: 3918; Prozentsatz abgeschlossen: 98,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5369 Iteration: 3919; Prozentsatz abgeschlossen: 98,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6257 Iteration: 3920; Prozentsatz abgeschlossen: 98,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,8218 Iteration: 3921; Prozentsatz abgeschlossen: 98,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7838 Iteration: 3922; Prozentsatz abgeschlossen: 98,0 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5347 Iteration: 3923; Prozentsatz abgeschlossen: 98,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,8182 Iteration: 3924; Prozentsatz abgeschlossen: 98,1 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,8228
Iteration: 3925; Percent complete: 98.1%; Average loss: 2.4613
Iteration: 3926; Percent complete: 98.2%; Average loss: 2.6345
Iteration: 3927; Percent complete: 98.2%; Average loss: 2.5573
Iteration: 3928; Percent complete: 98.2%; Average loss: 2.5987
Iteration: 3929; Percent complete: 98.2%; Average loss: 2.6230
Iteration: 3930; Percent complete: 98.2%; Average loss: 2.7079
Iteration: 3931; Percent complete: 98.3%; Average loss: 2.8116
Iteration: 3932; Percent complete: 98.3%; Average loss: 2.5638
Iteration: 3933; Percent complete: 98.3%; Average loss: 2.6776
Iteration: 3934; Percent complete: 98.4%; Average loss: 3.1590
Iteration: 3935; Percent complete: 98.4%; Average loss: 2.5967
Iteration: 3936; Percent complete: 98.4%; Average loss: 2.5994
Iteration: 3937; Percent complete: 98.4%; Average loss: 2.5659
Iteration: 3938; Percent complete: 98.5%; Average loss: 2.5290
Iteration: 3939; Percent complete: 98.5%; Average loss: 2.5583
Iteration: 3940; Percent complete: 98.5%; Average loss: 2.7167
Iteration: 3941; Percent complete: 98.5%; Average loss: 2.7366
Iteration: 3942; Percent complete: 98.6%; Average loss: 2.7614
Iteration: 3943; Percent complete: 98.6%; Average loss: 2.5108
Iteration: 3944; Percent complete: 98.6%; Average loss: 2.5622
Iteration: 3945; Percent complete: 98.6%; Average loss: 2.5238
Iteration: 3946; Percent complete: 98.7%; Average loss: 2.6395 Iteration: 3947; Fertigstellungsgrad: 98,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5558 Iteration: 3948; Fertigstellungsgrad: 98,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6299 Iteration: 3949; Fertigstellungsgrad: 98,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6570 Iteration: 3950; Fertigstellungsgrad: 98,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7326 Iteration: 3951; Fertigstellungsgrad: 98,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4626 Iteration: 3952; Fertigstellungsgrad: 98,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,8095 Iteration: 3953; Fertigstellungsgrad: 98,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6987 Iteration: 3954; Prozentsatz abgeschlossen: 98,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,8271 Iteration: 3955; Prozentsatz abgeschlossen: 98,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5704 Iteration: 3956; Prozentsatz abgeschlossen: 98,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4923 Iteration: 3957; Prozentsatz abgeschlossen: 98,9 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7392
Iteration: 3958; Percent complete: 99.0%; Average loss: 2.3489
Iteration: 3959; Percent complete: 99.0%; Average loss: 2.5856
Iteration: 3960; Percent complete: 99.0%; Average loss: 2.6154
Iteration: 3961; Percent complete: 99.0%; Average loss: 2.6293
Iteration: 3962; Percent complete: 99.1%; Average loss: 2.7962
Iteration: 3963; Percent complete: 99.1%; Average loss: 2.6515
Iteration: 3964; Percent complete: 99.1%; Average loss: 2.6082
Iteration: 3965; Percent complete: 99.1%; Average loss: 2.7281
Iteration: 3966; Percent complete: 99.2%; Average loss: 2.6643
Iteration: 3967; Percent complete: 99.2%; Average loss: 2.7574
Iteration: 3968; Percent complete: 99.2%; Average loss: 2.4648
Iteration: 3969; Percent complete: 99.2%; Average loss: 2.4254
Iteration: 3970; Percent complete: 99.2%; Average loss: 2.5172
Iteration: 3971; Percent complete: 99.3%; Average loss: 2.7743
Iteration: 3972; Percent complete: 99.3%; Average loss: 2.7413
Iteration: 3973; Percent complete: 99.3%; Average loss: 2.6376
Iteration: 3974; Percent complete: 99.4%; Average loss: 2.5133
Iteration: 3975; Percent complete: 99.4%; Average loss: 2.8758
Iteration: 3976; Percent complete: 99.4%; Average loss: 2.6715
Iteration: 3977; Percent complete: 99.4%; Average loss: 2.7414
Iteration: 3978; Percent complete: 99.5%; Average loss: 2.5120
Iteration: 3979; Percent complete: 99.5%; Average loss: 2.4649 Iteration: 3980; Fertigstellungsgrad: 99,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,3961 Iteration: 3981; Fertigstellungsgrad: 99,5 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6099 Iteration: 3982; Prozentsatz abgeschlossen: 99,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,3744 Iteration: 3983; Prozentsatz abgeschlossen: 99,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7075 Iteration: 3984; Prozentsatz abgeschlossen: 99,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5045 Iteration: 3985; Prozentsatz abgeschlossen: 99,6 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,5938 Iteration: 3986; Fertigstellungsgrad: 99,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,8155 Iteration: 3987; Fertigstellungsgrad: 99,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,3436 Iteration: 3988; Fertigstellungsgrad: 99,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,7481 Iteration: 3989; Fertigstellungsgrad: 99,7 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,6009 Iteration: 3990; Fertigstellungsgrad: 99,8 %; Durchschnittlicher Verlust: 2,4274
Iteration: 3991; Percent complete: 99.8%; Average loss: 2.6879
Iteration: 3992; Percent complete: 99.8%; Average loss: 2.6810
Iteration: 3993; Percent complete: 99.8%; Average loss: 2.6043
Iteration: 3994; Percent complete: 99.9%; Average loss: 2.7498
Iteration: 3995; Percent complete: 99.9%; Average loss: 2.4941
Iteration: 3996; Percent complete: 99.9%; Average loss: 2.6143
Iteration: 3997; Percent complete: 99.9%; Average loss: 2.4641
Iteration: 3998; Percent complete: 100.0%; Average loss: 2.7322
Iteration: 3999; Percent complete: 100.0%; Average loss: 2.6586
Iteration: 4000; Percent complete: 100.0%; Average loss: 2.9412
运行评估
要与您的模型聊天，请运行以下块。
# Dropout-Ebenen auf „eval“-Modus setzen
Encoder.eval ()
Decoder.eval ()
# Suchmodul initialisieren
searcher = GreedySearchDecoder ( Encoder , Decoder )
# Chatten beginnen (kommentieren Sie die folgende Zeile aus und führen Sie sie aus, um zu beginnen)
#valueInput(encoder , Decoder, Sucher, Gesang)
abschließend
Darum geht es dieses Mal, Leute. Herzlichen Glückwunsch, Sie verstehen jetzt die Grundlagen zum Aufbau eines generativen Chatbot-Modells! Wenn Sie interessiert sind, können Sie versuchen, das Verhalten des Chatbots anzupassen, indem Sie die Modell- und Trainingsparameter optimieren und die Daten anpassen, anhand derer das Modell trainiert wurde.
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