跳过目标识别，yolo结构太复杂了，现在研究方向也用不到
自然语言处理，NLP，这个领域跟我的研究方向也没啥关系，但是为了学循环神经网络，还是得了解一下。这一章paddle教程地址是飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区 (baidu.com)
首先是词向量，教程说了一堆，意思其实就是一个词用一组向量表示，然后词典的哈希表结构查询不够快，所以用独热编码＋矩阵计算在GPU上获得高效处理。这个过程叫做Embedding Lookup
CBOW，先在句子中选定一个中心词，并把其它词作为这个中心词的上下文
skip-gram，同样先选定一个中心词，并把其他词作为这个中心词的上下文。
Skip-gram的理想实现
理想实现就是按照上面的示意图实现，需要学习的矩阵的是负责Embedding的这个矩阵W0，以及再转换成onehot向量的矩阵也需要学习
Skip-gram的实际实现
然而在实际情况中，vocab_size通常很大（几十万甚至几百万），导致W0和W1也会非常大。对于W而言，所参与的矩阵运算并不是通过一个矩阵乘法实现，而是通过指定ID，对参数W0进行访存的方式获取。然而对W1而言，仍要处理一个非常大的矩阵运算（计算过程非常缓慢，需要消耗大量的内存/显存）。为了缓解这个问题，通常采取负采样（negative_sampling）的方式来近似模拟多分类任务。此时新定义的W0和W1均为形状为[vocab_size, embedding_size]的张量。
使用飞桨实现Skip-gram
1导入相关库
# encoding=utf8
import io
import os
import sys
import requests
from collections import OrderedDict
import math
import random
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Embedding
import paddle.nn.functional as F2数据集
首先，找到一个合适的语料用于训练word2vec模型。使用text8数据集，这个数据集里包含了大量从维基百科收集到的英文语料，我们可以通过如下代码下载数据集，下载后的文件被保存在当前目录的“text8.txt”文件内。
# 下载语料用来训练word2vec
def download():
# 可以从百度云服务器下载一些开源数据集（dataset.bj.bcebos.com）
corpus_url = "https://dataset.bj.bcebos.com/word2vec/text8.txt"
# 使用python的requests包下载数据集到本地
web_request = requests.get(corpus_url)
corpus = web_request.content
# 把下载后的文件存储在当前目录的text8.txt文件内
with open("./text8.txt", "wb") as f:
f.write(corpus)
f.close()
download()
# 读取text8数据
def load_text8():
with open("./text8.txt", "r") as f:
corpus = f.read().strip("\n")
f.close()
return corpus
corpus = load_text8()
# 打印前500个字符，简要看一下这个语料的样子
print(corpus[:500])3数据预处理
# 对语料进行预处理（分词）
def data_preprocess(corpus):
# 由于英文单词出现在句首的时候经常要大写，所以我们把所有英文字符都转换为小写，
# 以便对语料进行归一化处理（Apple vs apple等）
corpus = corpus.strip().lower()
corpus = corpus.split(" ")
return corpus
corpus = data_preprocess(corpus)
print(corpus[:50])
# 构造词典，统计每个词的频率，并根据频率将每个词转换为一个整数id
def build_dict(corpus):
# 首先统计每个不同词的频率（出现的次数），使用一个词典记录
word_freq_dict = dict()
for word in corpus:
if word not in word_freq_dict:
word_freq_dict[word] = 0
word_freq_dict[word] += 1
# 将这个词典中的词，按照出现次数排序，出现次数越高，排序越靠前
# 一般来说，出现频率高的高频词往往是：I，the，you这种代词，而出现频率低的词，往往是一些名词，如：nlp
word_freq_dict = sorted(word_freq_dict.items(), key = lambda x:x[1], reverse = True)
# 构造3个不同的词典，分别存储，
# 每个词到id的映射关系：word2id_dict
# 每个id出现的频率：word2id_freq
# 每个id到词的映射关系：id2word_dict
word2id_dict = dict()
word2id_freq = dict()
id2word_dict = dict()
# 按照频率，从高到低，开始遍历每个单词，并为这个单词构造一个独一无二的id
for word, freq in word_freq_dict:
curr_id = len(word2id_dict)
word2id_dict[word] = curr_id
word2id_freq[word2id_dict[word]] = freq
id2word_dict[curr_id] = word
return word2id_freq, word2id_dict, id2word_dict
word2id_freq, word2id_dict, id2word_dict = build_dict(corpus)
vocab_size = len(word2id_freq)
print("there are totoally %d different words in the corpus" % vocab_size)
for _, (word, word_id) in zip(range(50), word2id_dict.items()):
print("word %s, its id %d, its word freq %d" % (word, word_id, word2id_freq[word_id]))
# 把语料转换为id序列
def convert_corpus_to_id(corpus, word2id_dict):
# 使用一个循环，将语料中的每个词替换成对应的id，以便于神经网络进行处理
corpus = [word2id_dict[word] for word in corpus]
return corpus
'''得到word2id词典后，还需要进一步处理原始语料，把每个词替换成对应的ID，便于神经网络进行处理，代码如下：'''
corpus = convert_corpus_to_id(corpus, word2id_dict)
print("%d tokens in the corpus" % len(corpus))
print(corpus[:50])
'''接下来，需要使用二次采样法处理原始文本。二次采样法的主要思想是降低高频词在语料中出现的频次。方法是随机将高频的词抛弃，频率越高，被抛弃的概率就越大；频率越低，被抛弃的概率就越小。标点符号或冠词这样的高频词就会被抛弃，从而优化整个词表的词向量训练效果，代码如下：'''
# 使用二次采样算法（subsampling）处理语料，强化训练效果
def subsampling(corpus, word2id_freq):
# 这个discard函数决定了一个词会不会被替换，这个函数是具有随机性的，每次调用结果不同
# 如果一个词的频率很大，那么它被遗弃的概率就很大
def discard(word_id):
return random.uniform(0, 1) < 1 - math.sqrt(
1e-4 / word2id_freq[word_id] * len(corpus))
corpus = [word for word in corpus if not discard(word)]
return corpus
corpus = subsampling(corpus, word2id_freq)
print("%d tokens in the corpus" % len(corpus))
print(corpus[:50])话说我不是很理解
word2id_freq[word2id_dict[word]] = freq这句为什么不直接写成word2id_freq[curr_id] = freq
4构造训练数据
# 构造数据，准备模型训练
# max_window_size代表了最大的window_size的大小，程序会根据max_window_size从左到右扫描整个语料
# negative_sample_num代表了对于每个正样本，我们需要随机采样多少负样本用于训练，
# 一般来说，negative_sample_num的值越大，训练效果越稳定，但是训练速度越慢。
def build_data(corpus, word2id_dict, word2id_freq, max_window_size = 3, negative_sample_num = 4):
# 使用一个list存储处理好的数据
dataset = []
# 从左到右，开始枚举每个中心点的位置
for center_word_idx in range(len(corpus)):
# 以max_window_size为上限，随机采样一个window_size，这样会使得训练更加稳定
window_size = random.randint(1, max_window_size)
# 当前的中心词就是center_word_idx所指向的词
center_word = corpus[center_word_idx]
# 以当前中心词为中心，左右两侧在window_size内的词都可以看成是正样本
positive_word_range = (max(0, center_word_idx - window_size), min(len(corpus) - 1, center_word_idx + window_size))
positive_word_candidates = [corpus[idx] for idx in range(positive_word_range[0], positive_word_range[1]+1) if idx != center_word_idx]
# 对于每个正样本来说，随机采样negative_sample_num个负样本，用于训练
for positive_word in positive_word_candidates:
# 首先把（中心词，正样本，label=1）的三元组数据放入dataset中，
# 这里label=1表示这个样本是个正样本
dataset.append((center_word, positive_word, 1))
# 开始负采样
i = 0
while i < negative_sample_num:
negative_word_candidate = random.randint(0, vocab_size-1)
if negative_word_candidate not in positive_word_candidates:
# 把（中心词，正样本，label=0）的三元组数据放入dataset中，
# 这里label=0表示这个样本是个负样本
dataset.append((center_word, negative_word_candidate, 0))
i += 1
return dataset
corpus_light = corpus[:int(len(corpus)*0.2)]
dataset = build_data(corpus_light, word2id_dict, word2id_freq)
for _, (center_word, target_word, label) in zip(range(50), dataset):
print("center_word %s, target %s, label %d" % (id2word_dict[center_word],
id2word_dict[target_word], label))
#训练数据准备好后，把训练数据都组装成mini-batch，并准备输入到网络中进行训练，代码如下：
# 构造mini-batch，准备对模型进行训练
# 我们将不同类型的数据放到不同的tensor里，便于神经网络进行处理
# 并通过numpy的array函数，构造出不同的tensor来，并把这些tensor送入神经网络中进行训练
def build_batch(dataset, batch_size, epoch_num):
# center_word_batch缓存batch_size个中心词
center_word_batch = []
# target_word_batch缓存batch_size个目标词（可以是正样本或者负样本）
target_word_batch = []
# label_batch缓存了batch_size个0或1的标签，用于模型训练
label_batch = []
for epoch in range(epoch_num):
# 每次开启一个新epoch之前，都对数据进行一次随机打乱，提高训练效果
random.shuffle(dataset)
for center_word, target_word, label in dataset:
# 遍历dataset中的每个样本，并将这些数据送到不同的tensor里
center_word_batch.append([center_word])
target_word_batch.append([target_word])
label_batch.append(label)
# 当样本积攒到一个batch_size后，我们把数据都返回回来
# 在这里我们使用numpy的array函数把list封装成tensor
# 并使用python的迭代器机制，将数据yield出来
# 使用迭代器的好处是可以节省内存
if len(center_word_batch) == batch_size:
yield np.array(center_word_batch).astype("int64"), \
np.array(target_word_batch).astype("int64"), \
np.array(label_batch).astype("float32")
center_word_batch = []
target_word_batch = []
label_batch = []
if len(center_word_batch) > 0:
yield np.array(center_word_batch).astype("int64"), \
np.array(target_word_batch).astype("int64"), \
np.array(label_batch).astype("float32")
for _, batch in zip(range(10), build_batch(dataset, 128, 3)):
print(batch)5网络定义
#定义skip-gram训练网络结构
#使用paddlepaddle的2.0.0版本
#一般来说，在使用paddle训练的时候，我们需要通过一个类来定义网络结构，这个类继承了paddle.nn.layer
class SkipGram(paddle.nn.Layer):
def __init__(self, vocab_size, embedding_size, init_scale=0.1):
# vocab_size定义了这个skipgram这个模型的词表大小
# embedding_size定义了词向量的维度是多少
# init_scale定义了词向量初始化的范围，一般来说，比较小的初始化范围有助于模型训练
super(SkipGram, self).__init__()
self.vocab_size = vocab_size
self.embedding_size = embedding_size
# 使用Embedding函数构造一个词向量参数
# 这个参数的大小为：[self.vocab_size, self.embedding_size]
# 数据类型为：float32
# 这个参数的名称为：embedding_para
# 这个参数的初始化方式为在[-init_scale, init_scale]区间进行均匀采样
self.embedding = Embedding(
num_embeddings = self.vocab_size,
embedding_dim = self.embedding_size,
weight_attr=paddle.ParamAttr(
initializer=paddle.nn.initializer.Uniform(
low=-0.5/embedding_size, high=0.5/embedding_size)))
# 使用Embedding函数构造另外一个词向量参数
# 这个参数的大小为：[self.vocab_size, self.embedding_size]
# 这个参数的初始化方式为在[-init_scale, init_scale]区间进行均匀采样
self.embedding_out = Embedding(
num_embeddings = self.vocab_size,
embedding_dim = self.embedding_size,
weight_attr=paddle.ParamAttr(
initializer=paddle.nn.initializer.Uniform(
low=-0.5/embedding_size, high=0.5/embedding_size)))
# 定义网络的前向计算逻辑
# center_words是一个tensor（mini-batch），表示中心词
# target_words是一个tensor（mini-batch），表示目标词
# label是一个tensor（mini-batch），表示这个词是正样本还是负样本（用0或1表示）
# 用于在训练中计算这个tensor中对应词的同义词，用于观察模型的训练效果
def forward(self, center_words, target_words, label):
# 首先，通过embedding_para（self.embedding）参数，将mini-batch中的词转换为词向量
# 这里center_words和eval_words_emb查询的是一个相同的参数
# 而target_words_emb查询的是另一个参数
center_words_emb = self.embedding(center_words)
target_words_emb = self.embedding_out(target_words)
# 我们通过点乘的方式计算中心词到目标词的输出概率，并通过sigmoid函数估计这个词是正样本还是负样本的概率。
word_sim = paddle.multiply(center_words_emb, target_words_emb)
word_sim = paddle.sum(word_sim, axis=-1)
word_sim = paddle.reshape(word_sim, shape=[-1])
pred = F.sigmoid(word_sim)
# 通过估计的输出概率定义损失函数，注意我们使用的是binary_cross_entropy_with_logits函数
# 将sigmoid计算和cross entropy合并成一步计算可以更好的优化，所以输入的是word_sim，而不是pred
loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(word_sim, label)
loss = paddle.mean(loss)
# 返回前向计算的结果，飞桨会通过backward函数自动计算出反向结果。
return pred, loss6网络训练
# 开始训练，定义一些训练过程中需要使用的超参数
batch_size = 512
epoch_num = 3
embedding_size = 200
step = 0
learning_rate = 0.001
#定义一个使用word-embedding查询同义词的函数
#这个函数query_token是要查询的词，k表示要返回多少个最相似的词，embed是我们学习到的word-embedding参数
#我们通过计算不同词之间的cosine距离，来衡量词和词的相似度
#具体实现如下，x代表要查询词的Embedding，Embedding参数矩阵W代表所有词的Embedding
#两者计算Cos得出所有词对查询词的相似度得分向量，排序取top_k放入indices列表
def get_similar_tokens(query_token, k, embed):
W = embed.numpy()
x = W[word2id_dict[query_token]]
cos = np.dot(W, x) / np.sqrt(np.sum(W * W, axis=1) * np.sum(x * x) + 1e-9)
flat = cos.flatten()
indices = np.argpartition(flat, -k)[-k:]
indices = indices[np.argsort(-flat[indices])]
for i in indices:
print('for word %s, the similar word is %s' % (query_token, str(id2word_dict[i])))
# 将模型放到GPU上训练
paddle.set_device('gpu:0')
# 通过我们定义的SkipGram类，来构造一个Skip-gram模型网络
skip_gram_model = SkipGram(vocab_size, embedding_size)
# 构造训练这个网络的优化器
adam = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=learning_rate, parameters = skip_gram_model.parameters())
# 使用build_batch函数，以mini-batch为单位，遍历训练数据，并训练网络
for center_words, target_words, label in build_batch(
dataset, batch_size, epoch_num):
# 使用paddle.to_tensor，将一个numpy的tensor，转换为飞桨可计算的tensor
center_words_var = paddle.to_tensor(center_words)
target_words_var = paddle.to_tensor(target_words)
label_var = paddle.to_tensor(label)
# 将转换后的tensor送入飞桨中，进行一次前向计算，并得到计算结果
pred, loss = skip_gram_model(
center_words_var, target_words_var, label_var)
# 程序自动完成反向计算
loss.backward()
# 程序根据loss，完成一步对参数的优化更新
adam.step()
# 清空模型中的梯度，以便于下一个mini-batch进行更新
adam.clear_grad()
# 每经过100个mini-batch，打印一次当前的loss，看看loss是否在稳定下降
step += 1
if step % 1000 == 0:
print("step %d, loss %.3f" % (step, loss.numpy()[0]))
# 每隔10000步，打印一次模型对以下查询词的相似词，这里我们使用词和词之间的向量点积作为衡量相似度的方法，只打印了5个最相似的词
if step % 10000 ==0:
get_similar_tokens('movie', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
get_similar_tokens('one', 5, skip_gram_model.embedding.weight)
get_similar_tokens('chip', 5, skip_gram_model.embedding.weight)暂时不会做NLP方向，torch版本之后更
Comments NOTHING