GPT-2之文本生成_加载gpt2生成文本

BPE 算法原文中对 BPE 算法的实现：

import re
import collections


def get_stats(vocab):
    pairs = collections.defaultdict(int)
    for word, freq in vocab.items():
        symbols = word.split()
        for i in range(len(symbols)-1):
            pairs[symbols[i], symbols[i+1]] += freq  # 计算字节对出现频率
    return pairs


def merge_vocab(pair, v_in):
    v_out = {}
    bigram = re.escape(' '.join(pair))  # 将字节对中可解释为正则运算符的字符转义
    p = re.compile(r'(?<!\S)' + bigram + r'(?!\S)')  # 将要合并的字节对前后只能为空白字符
    for word in v_in:
        w_out = p.sub(''.join(pair), word)  # 合并符合条件的字节对
        v_out[w_out] = v_in[word]
    return v_out
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以上是BPE

vocab = {'l o w </w>': 5, 'l o w e r </w>': 2,
         'n e w e s t </w>': 6, 'w i d e s t </w>': 3}
num_merges = 10
for i in range(num_merges):
    pairs = get_stats(vocab)
    best = max(pairs, key=pairs.get)  # 选择频率最大的字节对
    vocab = merge_vocab(best, vocab)
    print(best)
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代码测试

https://www.cnblogs.com/wwj99/p/12503545.html 过程来源
按照预训练模型从新训练，按照运行的顺序一步一步查看

import random

def select_top_k(predictions, k=10):
    predicted_index = random.choice(
        predictions[0, -1, :].sort(descending=True)[1][:10]).item()
    return predicted_index
    
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下面引入 GPT-2 模型，我们将使用在 PyTorch-Transformers 模型库中封装好的 GPT2Tokenizer() 和 GPT2LMHeadModel() 类来实际看一下 GPT-2 在预训练后的对下一个词预测的能力。首先，需要安装 PyTorch-Transformers。

使用 PyTorch-Transformers 模型库，先设置好准备输入模型的例子，使用 GPT2Tokenizer() 建立分词器对象对原句编码。

import torch
from pytorch_transformers import GPT2Tokenizer

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# 载入预训练模型的分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

# 使用 GPT2Tokenizer 对输入进行编码
text = "Yesterday, a man named Jack said he saw an alien,"
indexed_tokens = tokenizer.encode(text)
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])
tokens_tensor.shape
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!wget -nc "https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1372/gpt2-shiyanlou.zip"
!unzip -o "gpt2-shiyanlou.zip"
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from pytorch_transformers import GPT2LMHeadModel

# 读取 GPT-2 预训练模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("./")
model.eval()
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我很好奇下载的预训练模型都有什么,查看一下。

用上面的短文本测试一下文本书写：

total_predicted_text = text
n = 100  # 预测过程的循环次数
for _ in range(n):
    with torch.no_grad():
        outputs = model(tokens_tensor)
        predictions = outputs[0]

    predicted_index = select_top_k(predictions, k=10)
    predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])
    total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index)

    if '<|endoftext|>' in total_predicted_text:
        # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成
        break

    indexed_tokens += [predicted_index]
    tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])

print(total_predicted_text)
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运行结束后，我们观察一下模型生成的文本，可以看到，大致感觉上这好像是一段正常的文本，不过，仔细看就会发现语句中的逻辑问题，这也是之后研究人员会继续攻克的问题。

接下来，我们将使用一些戏剧剧本对 GPT-2 进行微调。由于 OpenAI 团队开源的 GPT-2 模型预训练参数为使用英文数据集预训练后得到的，虽然可以在微调时使用中文数据集，但需要大量数据和时间才会有好的效果，所以这里我们使用了英文数据集进行微调，从而更好地展现 GPT-2 模型的能力。

首先，下载训练数据集，这里使用了莎士比亚的戏剧作品《罗密欧与朱丽叶》作为训练样本。数据集我们已经提前下载好并放在蓝桥云课服务器中，可以通过以下命令下载。

!wget -nc "https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1372/romeo_and_juliet.zip"
!unzip -o "romeo_and_juliet.zip"
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读取的数据集合是一个字符串。

预处理训练集，将训练集编码、分段。

indexed_text = tokenizer.encode(dataset)
del(dataset)

dataset_cut = []
for i in range(len(indexed_text)//512):
    # 将字符串分段成长度为 512
    dataset_cut.append(indexed_text[i*512:i*512+512])
del(indexed_text)

dataset_tensor = torch.tensor(dataset_cut)
dataset_tensor.shape
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这里我分开运行测试
首先将字符tokenizer进行编码：

总计 41669 构造为了 81*512=41472 少了一些字符。

查看数据格式， 这里面应该没有完全将数据分割，最后没有整除的怎么搞？

将dataset_cut 转化为 pytorch 中的tensor 格式

这里使用 PyTorch 提供的 DataLoader() 构建训练集数据集表示，使用 TensorDataset() 构建训练集数据迭代器。

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 构建数据集和数据迭代器，设定 batch_size 大小为 2
train_set = TensorDataset(dataset_tensor,
                          dataset_tensor)  # 标签与样本数据相同
train_loader = DataLoader(dataset=train_set,
                          batch_size=2,
                          shuffle=False)
train_loader
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训练集数据 中的输入=输出，

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device
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开始训练。

from torch import nn
from torch.autograd import Variable
import time

pre = time.time()

epoch = 30  # 循环学习 30 次

model.to(device)
model.train()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)  # 定义优化器

for i in range(epoch):
    total_loss = 0
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = Variable(data).to(device), Variable(
            target).to(device)

        optimizer.zero_grad()

        loss, logits, _ = model(data, labels=target)

        total_loss += loss

        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch_idx == len(train_loader)-1:
            # 在每个 Epoch 的最后输出一下结果
            print('average loss:', total_loss/len(train_loader))

print('训练时间：', time.time()-pre)
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text = "From fairest creatures we desire"  # 这里也可以输入不同的英文文本
indexed_tokens = tokenizer.encode(text)
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])
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model.eval()
total_predicted_text = text

# 使训练后的模型进行 500 次预测
for _ in range(500):
    tokens_tensor = tokens_tensor.to('cuda')

    with torch.no_grad():
        outputs = model(tokens_tensor)
        predictions = outputs[0]

    predicted_index = select_top_k(predictions, k=10)

    predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])
    total_predicted_text += tokenizer.decode(predicted_index)
    if '<|endoftext|>' in total_predicted_text:
        # 如果出现文本结束标志，就结束文本生成
        break

    indexed_tokens += [predicted_index]

    if len(indexed_tokens) > 1023:
        # 模型最长输入长度为1024，如果长度过长则截断
        indexed_tokens = indexed_tokens[-1023:]

    tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])

print(total_predicted_text)
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从生成结果可以看到，模型已经学习到了戏剧剧本的文本结构。但是仔细读起来会发现缺少逻辑和关联，这是因为由于时间和设备的限制，对模型的训练比较有限。如果有条件可以用更多的数据，训练更长的时间，这样模型也会有更好的表现。

https://openai.com/blog/better-language-models/