深度学习-----------------机器翻译与数据集
目录
- 机器翻译与数据集
- 下载和预处理数据集
- 预处理步骤
- 词元化
- 词汇表
- 该部分总代码
- 固定长度阶段或填充
- 该部分总代码
- 转换成小批量数据集用于训练
- 训练模型
- 总代码
机器翻译与数据集
import os
import torch
from d2l import torch as d2l
下载和预处理数据集
#@save
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')#@save
def read_data_nmt():"""载入“英语－法语”数据集"""data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',encoding='utf-8') as f:return f.read()raw_text = read_data_nmt()
print(raw_text[:75])
预处理步骤
import os
import torch
from d2l import torch as d2l# 下载和预处理数据集
# 将数据集的下载链接和校验码与'fra-eng'标识关联起来
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')def read_data_nmt():"""载入 “英语-法语” 数据集 """# 下载并解压数据集data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')# 读取数据并返回with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()# 几个预处理步骤
def preprocess_nmt(text):"""预处理 “英语-法语” 数据集"""# 判断字符是否是特定标点符号并且前一个字符不是空格def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 替换特殊字符为空格，转换为小写text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()out = [# 对于每个字符，如果它的索引大于0（即不是第一个字符），并且满足 no_space 函数的条件,则在该字符前添加一个空格，否则，直接使用该字符。' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char# （enumerate 函数将字符串 text 中的每个字符及其索引打包成元组i为下标、char为字符）for i, char in enumerate(text)]return ''.join(out) # 将处理后的字符列表转换为字符串# 调用函数读取数据集
raw_text = read_data_nmt()
# 调用预处理函数处理原始文本
text = preprocess_nmt(raw_text)
# 打印处理后的文本的前80个字符
print(text[:75])
词元化
import os
from d2l import torch as d2l# 下载和预处理数据集
# 将数据集的下载链接和校验码与'fra-eng'标识关联起来
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')def read_data_nmt():"""载入 “英语-法语” 数据集 """# 下载并解压数据集data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')# 读取数据并返回with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()# 几个预处理步骤
def preprocess_nmt(text):"""预处理 “英语-法语” 数据集"""# 判断字符是否是特定标点符号并且前一个字符不是空格def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 替换特殊字符为空格，转换为小写text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()out = [# 对于每个字符，如果它的索引大于0（即不是第一个字符），并且满足 no_space 函数的条件,则在该字符前添加一个空格，否则，直接使用该字符。' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char# （enumerate 函数将字符串 text 中的每个字符及其索引打包成元组i为下标、char为字符）for i, char in enumerate(text)]return ''.join(out) # 将处理后的字符列表转换为字符串# 指定处理的示例数量。如果为 None，则处理所有行。
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):"""词元化 “英语-法语” 数据数据集 """# 存储英语和法语的词元序列source, target = [], []# 将每一行及其索引打包成元组 (i, line)for i, line in enumerate(text.split('\n')):# 如果指定了num_examples且当前行索引i大于num_examples，则结束循环if num_examples and i > num_examples:break# 按制表符分割行parts = line.split('\t')# 如果行中包含了两个部分if len(parts) == 2:# 将英语部分按空格分割为词元，并添加到source列表source.append(parts[0].split(' ')) # 英语# 将法语部分按空格分割为词元，并添加到target列表target.append(parts[1].split(' ')) # 法语return source, target# 调用函数读取数据集
raw_text = read_data_nmt()
# 调用预处理函数处理原始文本
text = preprocess_nmt(raw_text)# 调用函数词元化文本
source, target = tokenize_nmt(text)
# 打印source和target的前6个词元序列
print(source[:6])
print(target[:6])
绘制每个文本序列所包含的标记数量的直方图。
import os
import torch
from d2l import torch as d2l# 下载和预处理数据集
# 将数据集的下载链接和校验码与'fra-eng'标识关联起来
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')def read_data_nmt():"""载入 “英语-法语” 数据集 """# 下载并解压数据集data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')# 读取数据并返回with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()# 几个预处理步骤
def preprocess_nmt(text):"""预处理 “英语-法语” 数据集"""# 判断字符是否是特定标点符号并且前一个字符不是空格def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 替换特殊字符为空格，转换为小写text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()out = [# 对于每个字符，如果它的索引大于0（即不是第一个字符），并且满足 no_space 函数的条件,则在该字符前添加一个空格，否则，直接使用该字符。' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char# （enumerate 函数将字符串 text 中的每个字符及其索引打包成元组i为下标、char为字符）for i, char in enumerate(text)]return ''.join(out) # 将处理后的字符列表转换为字符串# 指定处理的示例数量。如果为 None，则处理所有行。
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):"""词元化 “英语-法语” 数据数据集 """# 存储英语和法语的词元序列source, target = [], []# 将每一行及其索引打包成元组 (i, line)for i, line in enumerate(text.split('\n')):# 如果指定了num_examples且当前行索引i大于num_examples，则结束循环if num_examples and i > num_examples:break# 按制表符分割行parts = line.split('\t')# 如果行中包含了两个部分if len(parts) == 2:# 将英语部分按空格分割为词元，并添加到source列表source.append(parts[0].split(' ')) # 英语# 将法语部分按空格分割为词元，并添加到target列表target.append(parts[1].split(' ')) # 法语return source, target# 调用函数读取数据集
raw_text = read_data_nmt()
# 调用预处理函数处理原始文本
text = preprocess_nmt(raw_text)# 调用函数词元化文本
source, target = tokenize_nmt(text)
# 设置图形大小
d2l.set_figsize()
# 绘制每个文本序列所包含的标记数量的直方图，根据句子长度做的直方图
_, _, patches = d2l.plt.hist([[len(l)for l in source], [len(l) for l in target]],label = ['source','target']) # 添加标签
# 遍历第二个直方图的每个矩形
for patch in patches[1].patches:# 设置矩形的填充样式为斜线patch.set_hatch('/')
# 添加图例，位于右上角
d2l.plt.legend(loc='upper right')
d2l.plt.show()
词汇表
# 创建源语言的词汇表对象
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) # pad表示句子的填充，bos 表示句子开始，eos表示句子结束，min_freq=2表示句子长度小于2个就不要了
# 计算词汇表的大小
print(len(src_vocab))
该部分总代码
import os
import torch
from d2l import torch as d2l# 下载和预处理数据集
# 将数据集的下载链接和校验码与'fra-eng'标识关联起来
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')def read_data_nmt():"""载入 “英语-法语” 数据集 """# 下载并解压数据集data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')# 读取数据并返回with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()# 几个预处理步骤
def preprocess_nmt(text):"""预处理 “英语-法语” 数据集"""# 判断字符是否是特定标点符号并且前一个字符不是空格def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 替换特殊字符为空格，转换为小写text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()out = [# 对于每个字符，如果它的索引大于0（即不是第一个字符），并且满足 no_space 函数的条件,则在该字符前添加一个空格，否则，直接使用该字符。' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char# （enumerate 函数将字符串 text 中的每个字符及其索引打包成元组i为下标、char为字符）for i, char in enumerate(text)]return ''.join(out) # 将处理后的字符列表转换为字符串# 指定处理的示例数量。如果为 None，则处理所有行。
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):"""词元化 “英语-法语” 数据数据集 """# 存储英语和法语的词元序列source, target = [], []# 将每一行及其索引打包成元组 (i, line)for i, line in enumerate(text.split('\n')):# 如果指定了num_examples且当前行索引i大于num_examples，则结束循环if num_examples and i > num_examples:break# 按制表符分割行parts = line.split('\t')# 如果行中包含了两个部分if len(parts) == 2:# 将英语部分按空格分割为词元，并添加到source列表source.append(parts[0].split(' ')) # 英语# 将法语部分按空格分割为词元，并添加到target列表target.append(parts[1].split(' ')) # 法语return source, target# 调用函数读取数据集
raw_text = read_data_nmt()
# 调用预处理函数处理原始文本
text = preprocess_nmt(raw_text)# 调用函数词元化文本
source, target = tokenize_nmt(text)
# 创建源语言的词汇表对象
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) # pad表示句子的填充，bos 表示句子开始，eos表示句子结束，min_freq=2表示句子长度小于2个就不要了
# 计算词汇表的大小
print(len(src_vocab))固定长度阶段或填充
序列样本都有一个固定的长度截断或填充文本序列
# 序列样本都有一个固定长度截断或填充文本序列
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):"""截断或填充文本序列"""# 如果文本序列长度超过了指定的长度if len(line) > num_steps:# 截断文本序列，取前num_steps个词元return line[:num_steps]# 填充文本序列，添加padding_token直到长度达到num_stepsreturn line + [padding_token] * (num_steps - len(line))
# 对源语言的第一个文本序列进行截断或填充
print(truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>']))
该部分总代码
import os
import torch
from d2l import torch as d2l# 下载和预处理数据集
# 将数据集的下载链接和校验码与'fra-eng'标识关联起来
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')def read_data_nmt():"""载入 “英语-法语” 数据集 """# 下载并解压数据集data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')# 读取数据并返回with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()# 几个预处理步骤
def preprocess_nmt(text):"""预处理 “英语-法语” 数据集"""# 判断字符是否是特定标点符号并且前一个字符不是空格def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 替换特殊字符为空格，转换为小写text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()out = [# 对于每个字符，如果它的索引大于0（即不是第一个字符），并且满足 no_space 函数的条件,则在该字符前添加一个空格，否则，直接使用该字符。' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char# （enumerate 函数将字符串 text 中的每个字符及其索引打包成元组i为下标、char为字符）for i, char in enumerate(text)]return ''.join(out) # 将处理后的字符列表转换为字符串# 指定处理的示例数量。如果为 None，则处理所有行。
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):"""词元化 “英语-法语” 数据数据集 """# 存储英语和法语的词元序列source, target = [], []# 将每一行及其索引打包成元组 (i, line)for i, line in enumerate(text.split('\n')):# 如果指定了num_examples且当前行索引i大于num_examples，则结束循环if num_examples and i > num_examples:break# 按制表符分割行parts = line.split('\t')# 如果行中包含了两个部分if len(parts) == 2:# 将英语部分按空格分割为词元，并添加到source列表source.append(parts[0].split(' ')) # 英语# 将法语部分按空格分割为词元，并添加到target列表target.append(parts[1].split(' ')) # 法语return source, target# 序列样本都有一个固定长度截断或填充文本序列
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):"""截断或填充文本序列"""# 如果文本序列长度超过了指定的长度if len(line) > num_steps:# 截断文本序列，取前num_steps个词元return line[:num_steps]# 填充文本序列，添加padding_token直到长度达到num_stepsreturn line + [padding_token] * (num_steps - len(line))# 调用函数读取数据集
raw_text = read_data_nmt()
# 调用预处理函数处理原始文本
text = preprocess_nmt(raw_text)# 调用函数词元化文本
source, target = tokenize_nmt(text)
# 创建源语言的词汇表对象
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>']) # pad表示句子的填充，bos 表示句子开始，eos表示句子结束，min_freq=2表示句子长度小于2个就不要了
# 对源语言的第一个文本序列进行截断或填充
print(truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>']))转换成小批量数据集用于训练
def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):"""将机器翻译的文本序列转换成小批量"""# 遍历lines中的每个句子（每个句子是一个词元列表），并将每个词元通过vocab字典转换成对应的索引值，从而得到一个由索引列表组成的列表。lines = [vocab[l] for l in lines]print(lines)print('<eos>')# 每个句子后面加一个截止符'<eos>'lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]# 构建小批量数据集的张量表示，将索引列表转换成为PyTorch张量arrayarray = torch.tensor([truncate_pad(l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])# sum(1)沿着第一个维度（即每个句子的长度方向）求和，得到每个句子的实际长度valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)# 返回小批量数据集的张量表示和实际长度return array, valid_len # valid_len 为原始句子的实际长度v
示例：
# 使用列表推导式更新 lines
lines = [[vocab[l] for l in sentence] for sentence in lines]print(lines) # 输出: [[1, 2], [3, 4, 5]]
训练模型
def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):"""返回翻译数据集的迭代器和词汇表"""# 预处理原始数据集text = preprocess_nmt(read_data_nmt())# 对预处理后的文本进行词元化source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)# 创建源语言词汇表对象src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])# 创建目标语言词汇表对象tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])# 将源语言文本序列转换为小批量数据集的张量表示和实际长度src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)# 将目标语言文本序列转换为小批量数据集的张量表示和实际长度tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)# 构建数据集的张量表示和实际长度的元组data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)# 加载数据集并创建迭代器data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)# 返回数据迭代器和源语言、目标语言的词汇表对象return data_iter, src_vocab, tgt_vocab
总代码
import os
import torch
from d2l import torch as d2l# 下载和预处理数据集
# 将数据集的下载链接和校验码与'fra-eng'标识关联起来
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')def read_data_nmt():"""载入 “英语-法语” 数据集 """# 下载并解压数据集data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')# 读取数据并返回with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r', encoding='utf-8') as f:return f.read()# 几个预处理步骤
def preprocess_nmt(text):"""预处理 “英语-法语” 数据集"""# 判断字符是否是特定标点符号并且前一个字符不是空格def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 替换特殊字符为空格，转换为小写text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()out = [# 对于每个字符，如果它的索引大于0（即不是第一个字符），并且满足 no_space 函数的条件,则在该字符前添加一个空格，否则，直接使用该字符。' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char# （enumerate 函数将字符串 text 中的每个字符及其索引打包成元组i为下标、char为字符）for i, char in enumerate(text)]return ''.join(out) # 将处理后的字符列表转换为字符串# 指定处理的示例数量。如果为 None，则处理所有行。
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):"""词元化 “英语-法语” 数据数据集 """# 存储英语和法语的词元序列source, target = [], []# 将每一行及其索引打包成元组 (i, line)for i, line in enumerate(text.split('\n')):# 如果指定了num_examples且当前行索引i大于num_examples，则结束循环if num_examples and i > num_examples:break# 按制表符分割行parts = line.split('\t')# 如果行中包含了两个部分if len(parts) == 2:# 将英语部分按空格分割为词元，并添加到source列表source.append(parts[0].split(' ')) # 英语# 将法语部分按空格分割为词元，并添加到target列表target.append(parts[1].split(' ')) # 法语return source, target# 序列样本都有一个固定长度截断或填充文本序列
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):"""截断或填充文本序列"""# 如果文本序列长度超过了指定的长度if len(line) > num_steps:# 截断文本序列，取前num_steps个词元return line[:num_steps]# 填充文本序列，添加padding_token直到长度达到num_stepsreturn line + [padding_token] * (num_steps - len(line))# 转换成小批量数据集用于训练
def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):"""将机器翻译的文本序列转换成小批量"""# 遍历lines中的每个句子（每个句子是一个词元列表），并将每个词元通过vocab字典转换成对应的索引值，从而得到一个由索引列表组成的列表。lines = [vocab[l] for l in lines]# 每个句子后面加一个截止符'<eos>'lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]# 构建小批量数据集的张量表示，将索引列表转换成为PyTorch张量arrayarray = torch.tensor([truncate_pad(l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])# sum(1)沿着第一个维度（即每个句子的长度方向）求和，得到每个句子的实际长度valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)# 返回小批量数据集的张量表示和实际长度return array, valid_len # valid_len 为原始句子的实际长度# 训练模型
def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):"""返回翻译数据集的迭代器和词汇表"""# 预处理原始数据集text = preprocess_nmt(read_data_nmt())# 对预处理后的文本进行词元化source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)# 创建源语言词汇表对象src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])# 创建目标语言词汇表对象tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])# 将源语言文本序列转换为小批量数据集的张量表示和实际长度src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)# 将目标语言文本序列转换为小批量数据集的张量表示和实际长度tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)# 构建数据集的张量表示和实际长度的元组data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)# 加载数据集并创建迭代器data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)# 返回数据迭代器和源语言、目标语言的词汇表对象return data_iter, src_vocab, tgt_vocab# 读出 “英语-法语” 数据集中第一个小批量数据
# 加载翻译数据集的迭代器和词汇表，设置每个小批量的大小和序列长度
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
# 遍历数据迭代器，获取每个小批量的数据和有效长度
# X是英语、Y是法语
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:# 打印源语言序列的张量表示（整数类型）print('X:', X.type(torch.int32))# 打印源语言序列的有效长度print('valid lengths for X:', X_valid_len)# 打印目标语言序列的张量表示（整数类型）print('Y:', Y.type(torch.int32))# 打印目标语言序列的有效长度print('valid lengths for Y:', Y_valid_len)# 跳出循环，只打印第一个小批量数据break