XLM使用示例--Supervised NMT_xlm预训练怎么调用使用

应用facebook 的XLM做机器翻译的示例，此为过程记录：

1.clone XLM源码

•  git clone https://github.com/facebookresearch/XLM.git
  1

2. 处理数据数据

• cd 到XLM目录，查看处理数据源码文件，梳理语料处理步骤，由于自有语料都是双边语料，所以直接看get-data-para.sh文件，源码提供双边语料下载和处理，由于下载较慢，可跳过下载步骤，直接将自有的双边语料处理成相应格式、对应文件名放入data/para文件夹进行后续处理步骤
• 因采用预训练模型，所以先加载vocab及BPE的code文件， 新版本把BPE和binarize步骤从get-data-para.sh文件中去掉了，这里可以参照get-data-nmt.sh文件处理

•  wget https://dl.fbaipublicfiles.com/XLM/codes_enfr
   wget https://dl.fbaipublicfiles.com/XLM/vocab_enfr
  1
  2

• 这里自己重行写了平行语料处理脚本，只需要tokenize、BPE、Binarize这几个步骤就可以

问题1：先克隆到windows下再上传linux服务器，执行shell脚本会报权限错误，chmod +x shell脚本后会提示脚本内‘\r’问题，是windows上的换行符和linux上不一致，可以安装转换插件将换行符转化，但没再继续解决，直接在linux上克隆下来XLM源码，就不会发生上述问题。
问题2：重写处理脚本是遇到cat > 执行完处理步骤输出到原文件（名称同处理前相同）把文件内容清空，但没有写入到文件中的问题，重新命名输出文件才解决
问题3：TypeError: Class advice impossible in Python3. Use the @implementer class decorator instead. 找到/***/site-packages/apex/interfaces.py文件将implements改为implementer，包括import中的

（未完待续…）
数据准备好了（过程很艰辛，处理过程中断了一次，重新启动数据没有续接上，导致出来的平行语料数量不一致，检查不仔细，结果一层层回溯检查，重新生成文件，浪费不少时间，直接从源头向下检查就好了。）
模型启动命令（多GPU、平行语料）：

import NGPU=2
CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘6,7’ python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPU train.py --exp_name supMT_enfr --dump_path ./dumped_enfr/ --reload_model ‘mlm_tlm_xnli15_1024.pth,mlm_tlm_xnli15_1024.pth’ --data_path ./data/processed/en-fr/ --lgs ‘ar-bg-de-el-en-es-fr-hi-ru-sw-th-tr-ur-vi-zh’ --mt_steps ‘en-fr’ --bt_steps ‘en-fr-en,fr-en-fr’ --encoder_only false --emb_dim 1024 --n_layers 12 --n_heads 8 --dropout 0.1 --attention_dropout 0.1 --gelu_activation true --tokens_per_batch 400 --batch_size 16 --bptt 256 --max_vocab=95000 --optimizer adam_inverse_sqrt,beta1=0.9,beta2=0.98,lr=0.0001 --epoch_size 114620466 --eval_bleu true --stopping_criterion ‘valid_en-fr_mt_bleu,10’ --validation_metrics ‘valid_en-fr_mt_bleu’

问题1：结果总是超出显存，不断调小tokens_per_batch 参数，从2000调整到400依然不行
问题2：RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:50，
CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘6,7’，加上这个语句就会报上面错误CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7，去掉引号就可以了，
这次训练不知道怎么了，参数上加引号的，都把引号算作参数中的字符从而出现报错，所以吧命令中的引号都去掉了，才顺利执行
超出显存这个问题是绕不过了
《未完待续…》