seq2seq介绍 

模型架构：

Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一种在自然语言处理（NLP）中广泛应用的架构，其核心思想是将一个序列作为输入，并输出另一个序列。这种模型特别适用于机器翻译、聊天机器人、自动文摘等场景，其中输入和输出的长度都是可变的。

• embedding层在seq2seq模型中起着将离散单词转换为连续向量表示的关键作用，为后续的自然语言处理任务提供了有效的特征输入。 

数据集 

下载: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip

????️步骤：

基于GRU的seq2seq模型架构实现翻译的过程:

• 导入必备的工具包.
• 对文件中数据进行处理，满足模型训练要求.
• 构建基于GRU的编码器和解码
• 构建模型训练函数，并进行训练
• 构建模型评估函数，并进行测试以及Attention效果分析

# 从io工具包导入open方法
from io import open
# 用于字符规范化
import unicodedata
# 用于正则表达式
import re
# 用于随机生成数据
import random
# 用于构建网络结构和函数的torch工具包
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# torch中预定义的优化方法工具包
from torch import optim
# 设备选择, 我们可以选择在cuda或者cpu上运行你的代码
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

数据预处理

将指定语言中的词汇映射成数值????

# 起始标志
SOS_token = 0
# 结束标志
EOS_token = 1

class Lang:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.word2index = {}
        self.index2word = {0: "SOS", 1: "EOS"}
        self.n_words = 2  

    def addSentence(self, sentence):
        for word in sentence.split(' '):
            self.addWord(word)


    def addWord(self, word):
      
        if word not in self.word2index:
            self.word2index[word] = self.n_words
            self.index2word[self.n_words] = words
            self.n_words += 1

• 测试：实例化参数: 

name = "eng"
sentence = "hello I am Jay"

engl = Lang(name)
engl.addSentence(sentence)
print("word2index:", engl.word2index)
print("index2word:", engl.index2word)
print("n_words:", engl.n_words)

# 输出
word2index: {'hello': 2, 'I': 3, 'am': 4, 'Jay': 5}
index2word: {0: 'SOS', 1: 'EOS', 2: 'hello', 3: 'I', 4: 'am', 5: 'Jay'}
n_words: 6

 字符规范化????

def unicodeToAscii(s):
    return ''.join(
        c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
        if unicodedata.category(c) != 'Mn'
    )


def normalizeString(s):
    s = unicodeToAscii(s.lower().strip())
    s = re.sub(r"([.!?])", r" \1", s)
    s = re.sub(r"[^a-zA-Z.!?]+", r" ", s)
    return s

将文件中的数据加载到内存，实例化类Lang????

data_path = 'eng-fra.txt'

def readLangs(lang1, lang2):
    """读取语言函数, 参数lang1是源语言的名字, 参数lang2是目标语言的名字
       返回对应的class Lang对象, 以及语言对列表"""
    # 从文件中读取语言对并以/n划分存到列表lines中
    lines = open(data_path, encoding='utf-8').read().strip().split('\n')
    # 对lines列表中的句子进行标准化处理，并以\t进行再次划分, 形成子列表, 也就是语言对
    pairs = [[normalizeString(s) for s in l.split('\t')] for l in lines] 
    # 然后分别将语言名字传入Lang类中, 获得对应的语言对象, 返回结果
    input_lang = Lang(lang1)
    output_lang = Lang(lang2)
    return input_lang, output_lang, pairs

• 测试：输入参数:

lang1 = "eng"
lang2 = "fra"

input_lang, output_lang, pairs = readLangs(lang1, lang2)
print("pairs中的前五个:", pairs[:5])

# 输出
pairs中的前五个: [['go .', 'va !'], ['run !', 'cours !'], ['run !', 'courez !'], ['wow !', 'ca alors !'], ['fire !', 'au feu !']]

过滤出符合我们要求的语言对????

# 设置组成句子中单词或标点的最多个数
MAX_LENGTH = 10

eng_prefixes = (
    "i am ", "i m ",
    "he is", "he s ",
    "she is", "she s ",
    "you are", "you re ",
    "we are", "we re ",
    "they are", "they re "
)


def filterPair(p):
    return len(p[0].split(' ')) < MAX_LENGTH and \
        p[0].startswith(eng_prefixes) and \
        len(p[1].split(' ')) < MAX_LENGTH 


def filterPairs(pairs):
    return [pair for pair in pairs if filterPair(pair)]

对以上数据准备函数进行整合????

def prepareData(lang1, lang2):

    input_lang, output_lang, pairs = readLangs(lang1, lang2)

    pairs = filterPairs(pairs)
    for pair in pairs:
        input_lang.addSentence(pair[0])
        output_lang.addSentence(pair[1])
    return input_lang, output_lang, pairs

将语言对转化为模型输入需要的张量????

def tensorFromSentence(lang, sentence):
    indexes = [lang.word2index[word] for word in sentence.split(' ')]

    indexes.append(EOS_token)
    return torch.tensor(indexes, dtype=torch.long, device=device).view(-1, 1)


def tensorsFromPair(pair):

    input_tensor = tensorFromSentence(input_lang, pair[0])
    target_tensor = tensorFromSentence(output_lang, pair[1])
    return (input_tensor, target_tensor)

• 测试输入：

# 取pairs的第一条
pair = pairs[0]
pair_tensor = tensorsFromPair(pair)
print(pair_tensor)

# 输出
(tensor([[2],
        [3],
        [4],
        [1]]), 
 tensor([[2],
        [3],
        [4],
        [5],
        [1]]))

构建编码器和解码器

构建基于GRU的编码器 

• “embedding”指的是一个将离散变量（如单词、符号等）转换为连续向量表示的过程或技术
• “embedded”是embedding过程的输出，即已经通过嵌入矩阵转换后的连续向量。在神经网络中，这些向量将作为后续层的输入。

class EncoderRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(EncoderRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)

    def forward(self, input, hidden):
        output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output, hidden = self.gru(output, hidden)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size, device=device)

•  测试：参数：

hidden_size = 25
input_size = 20

# pair_tensor[0]代表源语言即英文的句子，pair_tensor[0][0]代表句子中
的第一个词
input = pair_tensor[0][0]
# 初始化第一个隐层张量，1x1xhidden_size的0张量
hidden = torch.zeros(1, 1, hidden_size)

encoder = EncoderRNN(input_size, hidden_size)
encoder_output, hidden = encoder(input, hidden)
print(encoder_output)

# 输出
tensor([[[ 1.9149e-01, -2.0070e-01, -8.3882e-02, -3.3037e-02, -1.3491e-01,
          -8.8831e-02, -1.6626e-01, -1.9346e-01, -4.3996e-01,  1.8020e-02,
           2.8854e-02,  2.2310e-01,  3.5153e-01,  2.9635e-01,  1.5030e-01,
          -8.5266e-02, -1.4909e-01,  2.4336e-04, -2.3522e-01,  1.1359e-01,
           1.6439e-01,  1.4872e-01, -6.1619e-02, -1.0807e-02,  1.1216e-02]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

构建基于GRU的解码器

class DecoderRNN(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size):
      
        super(DecoderRNN, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size
        self.embedding = nn.Embedding(output_size, hidden_size)

        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)


    def forward(self, input, hidden):

        output = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
        output = F.relu(output)
        output, hidden = self.gru(output, hidden)

        output = self.softmax(self.out(output[0]))
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size, device=device)

构建基于GRU和Attention的解码器????

????三个输入：

• prev_hidden：指上一个时间步解码器的隐藏状态
• input：input 是当前时间步解码器的输入。在解码的开始阶段，它可能是一个特殊的起始符号。在随后的解码步骤中，input 通常是上一个时间步解码器输出的词（或对应的词向量）。
• encoder_outputs ：是编码器处理输入序列后生成的一系列输出向量，在基于Attention的解码器中，这些输出向量将作为注意力机制的候选记忆单元，用于计算当前解码步与输入序列中不同位置的相关性。

class AttnDecoderRNN(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size, dropout_p=0.1, max_length=MAX_LENGTH):

        super(AttnDecoderRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.dropout_p = dropout_p
        self.max_length = max_length

        self.embedding = nn.Embedding(self.output_size, self.hidden_size)
        
        self.attn = nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.max_length)
        self.attn_combine = nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size)
        self.dropout = nn.Dropout(self.dropout_p)

        self.gru = nn.GRU(self.hidden_size, self.hidden_size)
        self.out = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)


    def forward(self, input, hidden, encoder_outputs):

        embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)

        embedded = self.dropout(embedded)

        attn_weights = F.softmax(
            self.attn(torch.cat((embedded[0], hidden[0]), 1)), dim=1)

        attn_applied = torch.bmm(attn_weights.unsqueeze(0),
                                 encoder_outputs.unsqueeze(0))


        output = torch.cat((embedded[0], attn_applied[0]), 1)

        output = self.attn_combine(output).unsqueeze(0)

        output = F.relu(output)

        output, hidden = self.gru(output, hidden)


        output = F.log_softmax(self.out(output[0]), dim=1)

        return output, hidden, attn_weights

    def initHidden(self):

        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size, device=device)

构建模型训练函数

teacher_forcing介绍

Teacher Forcing是一种在训练序列生成模型，特别是循环神经网络（RNN）和序列到序列（seq2seq）模型时常用的技术。在seq2seq架构中，根据循环神经网络理论，解码器每次应该使用上一步的结果作为输入的一部分, 但是训练过程中，一旦上一步的结果是错误的，就会导致这种错误被累积，无法达到训练效果，我们需要一种机制改变上一步出错的情况，因为训练时我们是已知正确的输出应该是什么，因此可以强制将上一步结果设置成正确的输出, 这种方式就叫做teacher_forcing。

teacher_forcing的作用

• 加速模型收敛与稳定训练：通过使用真实的历史数据作为解码器的输入，Teacher Forcing技术可以加速模型的收敛速度，并使得训练过程更加稳定，因为它避免了因模型早期预测错误而导致的累积误差。
• 矫正预测并避免误差放大：Teacher Forcing在训练时能够矫正模型的预测，防止在序列生成过程中误差的进一步放大，从而提高了模型的预测准确性。

# 设置teacher_forcing比率为0.5
teacher_forcing_ratio = 0.5


def train(input_tensor, target_tensor, encoder, decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, criterion, max_length=MAX_LENGTH):

    encoder_hidden = encoder.initHidden()

    encoder_optimizer.zero_grad()
    decoder_optimizer.zero_grad()

    input_length = input_tensor.size(0)
    target_length = target_tensor.size(0)

    encoder_outputs = torch.zeros(max_length, encoder.hidden_size, device=device)

    loss = 0

    for ei in range(input_length):
        
        encoder_output, encoder_hidden = encoder(
            input_tensor[ei], encoder_hidden)
   
        encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]


    decoder_input = torch.tensor([[SOS_token]], device=device)

    decoder_hidden = encoder_hidden

    use_teacher_forcing = True if random.random() < teacher_forcing_ratio else False


    if use_teacher_forcing:

        for di in range(target_length):

            decoder_output, decoder_hidden, decoder_attention = decoder(
                decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs)

            loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di])

            decoder_input = target_tensor[di]  

    else:

        for di in range(target_length):
            decoder_output, decoder_hidden, decoder_attention = decoder(
                decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs)

            topv, topi = decoder_output.topk(1)

            loss += criterion(decoder_output, target_tensor[di])

            if topi.squeeze().item() == EOS_token:
                break
           
            decoder_input = topi.squeeze().detach()


    # 误差进行反向传播
    loss.backward()
    # 编码器和解码器进行优化即参数更新
    encoder_optimizer.step()
    decoder_optimizer.step()

    # 返回平均损失
    return loss.item() / target_length

构建时间计算函数

import time
import math

def timeSince(since):
    now = time.time()
    # 获得时间差
    s = now - since
    # 将秒转化为分钟
    m = math.floor(s / 60)
    s -= m * 60
    return '%dm %ds' % (m, s)

调用训练函数并打印日志和制图

import matplotlib.pyplot as plt

def trainIters(encoder, decoder, n_iters, print_every=1000, plot_every=100, learning_rate=0.01):

    start = time.time()

    plot_losses = []

    print_loss_total = 0  

    plot_loss_total = 0  

    encoder_optimizer = optim.SGD(encoder.parameters(), lr=learning_rate)
    decoder_optimizer = optim.SGD(decoder.parameters(), lr=learning_rate)


    criterion = nn.NLLLoss()

    for iter in range(1, n_iters + 1):

        training_pair = tensorsFromPair(random.choice(pairs))

        input_tensor = training_pair[0]
        target_tensor = training_pair[1]


        loss = train(input_tensor, target_tensor, encoder,
                     decoder, encoder_optimizer, decoder_optimizer, criterion)

        print_loss_total += loss
        plot_loss_total += loss


        if iter % print_every == 0:

            print_loss_avg = print_loss_total / print_every
            print_loss_total = 0
            print('%s (%d %d%%) %.4f' % (timeSince(start),
                                         iter, iter / n_iters * 100, print_loss_avg))

        if iter % plot_every == 0:
            plot_loss_avg = plot_loss_total / plot_every
            plot_losses.append(plot_loss_avg)
            plot_loss_total = 0


    plt.figure()  
    plt.plot(plot_losses)
    plt.savefig("loss.png")

????训练模型：

# 设置隐层大小为256 ，也是词嵌入维度      
hidden_size = 256
# 通过input_lang.n_words获取输入词汇总数，与hidden_size一同传入EncoderRNN类中
# 得到编码器对象encoder1
encoder1 = EncoderRNN(input_lang.n_words, hidden_size).to(device)

# 通过output_lang.n_words获取目标词汇总数，与hidden_size和dropout_p一同传入AttnDecoderRNN类中
# 得到解码器对象attn_decoder1
attn_decoder1 = AttnDecoderRNN(hidden_size, output_lang.n_words, dropout_p=0.1).to(device)

# 设置迭代步数 
n_iters = 80000
# 设置日志打印间隔
print_every = 5000 

trainIters(encoder1, attn_decoder1, n_iters, print_every=print_every)

模型会不断打印loss损失值并且绘制图像

• 一直下降的损失曲线, 说明模型正在收敛 

构建模型评估函数

def evaluate(encoder, decoder, sentence, max_length=MAX_LENGTH):
    with torch.no_grad():
        # 对输入的句子进行张量表示
        input_tensor = tensorFromSentence(input_lang, sentence)
        # 获得输入的句子长度
        input_length = input_tensor.size()[0]
        encoder_hidden = encoder.initHidden()

        encoder_outputs = torch.zeros(max_length, encoder.hidden_size, device=device)

        for ei in range(input_length):

            encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei],
                                                     encoder_hidden)

            encoder_outputs[ei] += encoder_output[0, 0]

        decoder_input = torch.tensor([[SOS_token]], device=device) 

        decoder_hidden = encoder_hidden

        decoded_words = []
        # 初始化attention张量
        decoder_attentions = torch.zeros(max_length, max_length)
        # 开始循环解码
        for di in range(max_length):

            decoder_output, decoder_hidden, decoder_attention = decoder(
                decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs)


            decoder_attentions[di] = decoder_attention.data
            topv, topi = decoder_output.data.topk(1)
            if topi.item() == EOS_token:
                decoded_words.append('<EOS>') 
                break

            else:
                
                decoded_words.append(output_lang.index2word[topi.item()])


            decoder_input = topi.squeeze().detach()
        return decoded_words, decoder_attentions[:di + 1]

 随机选择指定数量的数据进行评估

def evaluateRandomly(encoder, decoder, n=6):
    for i in range(n):
        pair = random.choice(pairs)
        # > 代表输入
        print('>', pair[0])
        # = 代表正确的输出
        print('=', pair[1])
        # 调用evaluate进行预测
        output_words, attentions = evaluate(encoder, decoder, pair[0])
        # 将结果连成句子
        output_sentence = ' '.join(output_words)
        # < 代表模型的输出
        print('<', output_sentence)
        print('')

evaluateRandomly(encoder1, attn_decoder1)

效果：

> i m impressed with your french .
= je suis impressionne par votre francais .
< je suis impressionnee par votre francais . <EOS>

> i m more than a friend .
= je suis plus qu une amie .
< je suis plus qu une amie . <EOS>

> she is beautiful like her mother .
= elle est belle comme sa mere .
< elle est sa sa mere . <EOS>

> you re winning aren t you ?
= vous gagnez n est ce pas ?
< tu restez n est ce pas ? <EOS>

> he is angry with you .
= il est en colere apres toi .
< il est en colere apres toi . <EOS>

> you re very timid .
= vous etes tres craintifs .
< tu es tres craintive . <EOS>

Attention张量制图

sentence = "we re both teachers ."
# 调用评估函数
output_words, attentions = evaluate(
encoder1, attn_decoder1, sentence)
print(output_words)
# 将attention张量转化成numpy, 使用matshow绘制
plt.matshow(attentions.numpy())
plt.savefig("attn.png")

如果迭代次数过少，训练不充分，那么注意力就不会很好：

????迭代次数变大：