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字节墨海星 2023-11-28 22:19:17

文章标签 NLPIR 下载 html ide 损失函数 文章分类 NLP 人工智能

Pytorch官方实验的食用方法

pytorch官网上关于NLP的实验有两类，https://pytorch.org/tutorials/index.html#text和https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_nlp_tutorial.html，两份教程的风格比较类似，倾向于快速原型，不需要下载，预处理数据集，而是通过几个简单的样例介绍网络的搭建和训练。
但是我认为，如果因为它们简单易上手，就直接复制黏贴看结果，会一无所获，正确的食用方法是，看过一遍实验原理之后自己着手构建网络，训练模型，查看结果。
如果这样的话，就会发现有很多实作中的疑点隐藏在code背后，接下来几篇文章的目的就是在讲述实验的过程中解答这些疑点。
这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/deep_learning_tutorial.html#sphx-glr-beginner-nlp-deep-learning-tutorial-py中一些问题的解惑。

词袋分类器

词袋分类

该实验是上文链接Ⅱ中第一个网络实验，其目的是学习一个bag of word->language的映射。
例如：

data = [("me gusta comer en la cafeteria".split(), "SPANISH"),
        ("Give it to me".split(), "ENGLISH"),
        ("No creo que sea una buena idea".split(), "SPANISH"),
        ("No it is not a good idea to get lost at sea".split(), "ENGLISH")]

词袋就是一个固定长度（单词表大小）的数组B， $NLPIR 下载 nlp官网_损失函数$ 代表第i个单词在句中的出现频度，例如，有单词表{hello:0,world:1,iSika:2}，则句子<hello world>的词袋表示就是[1,1,0]，显然，这种表示方法忽视词与词之间的顺序关系，仅仅保留词频。

该实验似乎是没有意义的，想要判断语言为什么不直接抽出来一个单词查表呢？的确，这个实验是没有意义的，但是真正有意义的是词袋分类器这个模型，该模型不仅可以用于分类语言，也可以用于做各种各样的文本分类，例如垃圾邮件检测，情感检测等。

网络模型

NLPIR 下载 nlp官网_NLPIR 下载_02

该模型是单层linear+softmax结构，是一个标准的分类模型。

class bowcls(nn.Module):
    def __init__(self,V,N):
        super(bowcls,self).__init__()
        #在init函数中取得类时，自动取得参数
        self.linear=nn.Linear(V,N)
    def forward(self,bow):
        #
        return nn.functional.log_softmax(self.linear(bow),dim=1)

在搭建网络中，有这么几个问题：

init里写什么，forward里写什么？

init里写带参层，forward里写不带参层，一旦在init里定义带参层，model会自动记录参数，当然，声明softmax，dropout等不带参层也是可以的，但是没必要，一般在forward里直接调用。

init中网络size如何确定？

单个样例原则，以单个样例被投入该层时的输入size和输出size设置。
例如，在上文单层网络中，最小单位是一个词袋，即一个长度=vocal的向量，得到一个分类score，即长度=N的向量，所以linear层的参数设置为（V，N）。

forward中input size如何确定？

单次训练原则，以单次训练所使用的输入size和输出size设置，因为在train的过程中，模型的一次调用实际上是forward函数的一次执行。
这个原则在本网络中体现的不明显，因为不需要手动设置size。

训练

在训练之前需要确定损失函数和优化器。
本实验使用log(softmax(x))和NLLLOSS（负对数似然函数），功能等价于softmax+cross_entropy损失函数。
本实验使用SGD优化器。

model=bowcls(VOCAB_SIZE,NUM_LABELS)


loss_function=nn.NLLLoss()
optimizer=opt.SGD(model.parameters(),lr=0.1)

for epoch in range(100):
    for instance,label in data:

        bow_vec=make_bow_vector(instance,word_to_ix)
        target=make_target(label,label_to_ix)
        
        model.zero_grad()
        
        log_p=model(bow_vec)
        
        loss=loss_function(log_p,target)
        loss.backward()
        
        optimizer.step()

一个epoch内的训练可以分为5步