!pip install d2l
import os
import torch
from d2l import torch as d2l
下载和预处理数据集
在这个将英语翻译成法语的机器翻译问题中， 英语是源语言（source language）， 法语是目标语言（target language）。
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"""
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])
Downloading ../data/fra-eng.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/fra-eng.zip...
Go. Va !
Hi. Salut !
Run! Cours !
Run! Courez !
Who? Qui ?
Wow! Ça alors !
下载数据集后，原始文本数据需要经过几个预处理步骤。 例如，我们用空格代替不间断空格（non-breaking space）， 使用小写字母替换大写字母，并在单词和标点符号之间插入空格。
def preprocess_nmt(text):
"""预处理“英语－法语”数据集"""
def no_space(char, prev_char):
return char in set(',.!?') and prev_char != ' '
# 使用空格替换不间断空格
# 使用小写字母替换大写字母
text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()
# 在单词和标点符号之间插入空格
out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
for i, char in enumerate(text)]
return ''.join(out)
text = preprocess_nmt(raw_text)
print(text[:80])
go . va !
hi . salut !
run ! cours !
run ! courez !
who ? qui ?
wow ! ça alors !
词元化
在机器翻译中，我们更喜欢单词级词元化 （最先进的模型可能使用更高级的词元化技术）。 下面的tokenize_nmt函数对前num_examples个文本序列对进行词元， 其中每个词元要么是一个词，要么是一个标点符号。 此函数返回两个词元列表：source和target： source[i]是源语言（这里是英语）第i
个文本序列的词元列表， target[i]是目标语言（这里是法语）第i
个文本序列的词元列表。
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):
"""词元化“英语－法语”数据数据集"""
source, target = [], []
for i, line in enumerate(text.split('\n')):
if num_examples and i > num_examples:
break
parts = line.split('\t')
if len(parts) == 2:
source.append(parts[0].split(' '))
target.append(parts[1].split(' '))
return source, target
source, target = tokenize_nmt(text)
source[:6], target[:6]
([['go', '.'],
['hi', '.'],
['run', '!'],
['run', '!'],
['who', '?'],
['wow', '!']],
[['va', '!'],
['salut', '!'],
['cours', '!'],
['courez', '!'],
['qui', '?'],
['ça', 'alors', '!']])
让我们绘制每个文本序列所包含的词元数量的直方图。 在这个简单的“英－法”数据集中，大多数文本序列的词元数量少于20
个
def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):
"""绘制列表长度对的直方图"""
d2l.set_figsize()
_, _, patches = d2l.plt.hist(
[[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])
d2l.plt.xlabel(xlabel)
d2l.plt.ylabel(ylabel)
for patch in patches[1].patches:
patch.set_hatch('/')
d2l.plt.legend(legend)
show_list_len_pair_hist(['source', 'target'], '# tokens per sequence',
'count', source, target);
词表
由于机器翻译数据集由语言对组成， 因此我们可以分别为源语言和目标语言构建两个词表。
我们将出现次数少于2次的低频率词元 视为相同的未知（“”）词元。
除此之外，我们还指定了额外的特定词元， 例如在小批量时用于将序列填充到相同长度的填充词元（“”）， 以及序列的开始词元（“”）和结束词元（“”）。 这些特殊词元在自然语言处理任务中比较常用。
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
len(src_vocab)
10012
加载数据集
我们仍然可以通过截断（truncation）和 填充（padding）方式实现一次只处理一个小批量的文本序列。 假设同一个小批量中的每个序列都应该具有相同的长度num_steps， 那么如果文本序列的词元数目少于num_steps时， 我们将继续在其末尾添加特定的“”词元， 直到其长度达到num_steps； 反之，我们将截断文本序列时，只取其前num_steps 个词元， 并且丢弃剩余的词元。这样，每个文本序列将具有相同的长度， 以便以相同形状的小批量进行加载。
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):
"""截断或填充文本序列"""
if len(line) > num_steps:
return line[:num_steps] # 截断
return line + [padding_token] * (num_steps - len(line)) # 填充
truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>'])
[3919, 80, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208]
现在我们定义一个函数，可以将文本序列 转换成小批量数据集用于训练。 我们将特定的“”词元添加到所有序列的末尾， 用于表示序列的结束。 当模型通过一个词元接一个词元地生成序列进行预测时， 生成的“”词元说明完成了序列输出工作。 此外，我们还记录了每个文本序列的长度， 统计长度时排除了填充词元， 在稍后将要介绍的一些模型会需要这个长度信息。
def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):
"""将机器翻译的文本序列转换成小批量"""
lines = [vocab[l] for l in lines]
lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]
array = torch.tensor([truncate_pad(
l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])
valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)
return array, valid_len
训练模型
定义load_data_nmt函数来返回数据迭代器， 以及源语言和目标语言的两种词表。
def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):
"""返回翻译数据集的迭代器和词表"""
text = preprocess_nmt(read_data_nmt())
source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,
reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)
tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)
data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)
data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)
return data_iter, src_vocab, tgt_vocab
下面我们读出“英语－法语”数据集中的第一个小批量数据。
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:
print('X:', X.type(torch.int32))
print('X的有效长度:', X_valid_len)
print('Y:', Y.type(torch.int32))
print('Y的有效长度:', Y_valid_len)
break
X: tensor([[ 58, 38, 2, 4, 5, 5, 5, 5],
[ 29, 117, 2, 4, 5, 5, 5, 5]], dtype=torch.int32)
X的有效长度: tensor([4, 4])
Y: tensor([[ 6, 0, 4, 5, 5, 5, 5, 5],
[191, 44, 124, 0, 4, 5, 5, 5]], dtype=torch.int32)
Y的有效长度: tensor([3, 5])