Pytorch动手实现Transformer机器翻译_transformer机器翻译源码

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前言

书接上回，光从实现Transformer模型from scratch似乎有点僵硬，毕竟模型不跑起来或者不能应用起来就是一堆“死代码”，为了让读者从上一篇文章中Pytorch从零开始实现Transformer (from scratch)学习后能体验一下Transformer的强大之处，于是有了这篇博客。因为Transformer早先就是谷歌团队为了解决机器翻译等NLP问题而提出的，Transformer天然适用于NLP领域，因此使用Transformer进行机器翻译的应用是最直接的（其实就是本人也一直想玩一下NLP的项目）。
由于时间关系首先公布一下环境配置及运行结果。

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一、环境配置

源项目为 github.com/SamLynnEvans/Transformer，但其中代码可能因为年代久远，运行会有各种问题，不久后我会公布我的项目源码。
接下来是两个比较特别的库，光是pip install后并没有完事，还需要额外安装里面对应的工具包。

1. torchtext

torchtext的安装是最为值得注意的一环!

Method1：

直接使用pip install torchtext安装

pip install torchtext
1

如果你的pytorch版本较低，此命令会自动更新pytorch并安装cpu版本，这时会卸载旧的pytorch，安装的新版本pytorch可能会不兼容。慎用！

Method2：

使用conda install -c pytorch torchtext安装

conda install -c pytorch torchtext
1

推荐尝试一下Method2，而本人的方法是直接在Anaconda虚拟环境中直接用Method1，因为是实验室电脑所以不想污染base基础环境就自建一个虚拟环境方便操作。

2. Spacy

spacy号称工业级Python自然语言处理（NLP）软件包，可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化等。

Spacy的安装没有什么要注意的，就直接pip install安装就好。

pip install spacy
1

而本文需要用到英语（en）和法语（fr）两个工具包，所以需要在Spacy额外下载。一种比较快的方法是直接从官网安装英语和法语的工具包，然后再手动pip install 到spacy里面，这种方法的优点就是速度更快，更容易控制。
给出下载en和fr语言包的网站：
https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/en_core_web_sm-3.5.0
https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/fr_core_news_sm-3.5.0
Tip：github网站可能需要科学上网才能更加流畅地加载出来。（本项目源码发布的时候会带有这些文件，读者如果需要复现请不用担心资源不足）

以en包下载为例：

进入网址https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/en_core_web_sm-3.5.0

然后点击上图红框的download即可下载。

手动安装语言包到spacy

方法也很简单，到下载的语言包目录下进入Terminal终端小黑窗（windows下是cmd），输入pip install *******.tar.gz 安装即可。语言包会自动下载到spacy库中。

3. NLTK

如果读者的环境中没有nltk，请先：

pip install nltk
1

源代码这部分使用了nltk中的wordnet包，如果没有这个包也是需要下载的。

Method1：

可视化安装，随便进入一个python的控制台界面，输入

import nltk
nltk.download()
1
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不出意外会出现如下弹出如下窗口：

然后如下图点击Corpora然后下拉滚动条找到wordnet并点击“download”。如果网络好的话会看到右下角蓝框处的红色进度条不断增长。

不过这个方法一般比较慢，由于网速不太能安装好。

Method2：

直接去官网找到zip包直接下载，从根源解决问题。
进入网址http://www.nltk.org/nltk_data/
“Ctrl+F”搜索“id: wordnet”（请注意冒号后有个空格），会出现好几个搜索结果，选择如下图所示这个wordnet进行下载：

如果下载时候文件显示10.3MB那就证明下载正确了！
然后将下载好的wordnet.zip放到读者电脑所在nltk_data/corpora目录下即可。如果不知道nltk_data在哪里，可以在python里输入如下命令就会出现所有nltk_data路径了。

import nltk
nltk.download("wordnet")
1
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二、项目源码

1. 纠错

在Pytorch从零开始实现Transformer (from scratch)一文中的问题答案就是：Multi-Head Attention部分的代码是有些欠妥的。而本项目的源码如下，大家可以和原本的代码进行对比。

class MultiHeadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, heads, d_model, dropout = 0.1):
        super().__init__()
        
        self.d_model = d_model
        self.d_k = d_model // heads
        self.h = heads
        
        """
		============================================
		问题所在之处
		"""
        self.q_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.v_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.k_linear = nn.Linear(d_model, d_model)
        """
		============================================
		"""
		
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.out = nn.Linear(d_model, d_model)
    
    def forward(self, q, k, v, mask=None):
        
        bs = q.size(0)
        
        # perform linear operation and split into N heads
        k = self.k_linear(k).view(bs, -1, self.h, self.d_k)
        q = self.q_linear(q).view(bs, -1, self.h, self.d_k)
        v = self.v_linear(v).view(bs, -1, self.h, self.d_k)
        
        # transpose to get dimensions bs * N * sl * d_model
        k = k.transpose(1,2)
        q = q.transpose(1,2)
        v = v.transpose(1,2)
        

        # calculate attention using function we will define next
        scores = attention(q, k, v, self.d_k, mask, self.dropout)
        # concatenate heads and put through final linear layer
        concat = scores.transpose(1,2).contiguous()\
        .view(bs, -1, self.d_model)
        output = self.out(concat)
    
        return output
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2. github源码项目

可运行的项目已于 2023.4.8.1:00 发布到github，源码链接为https://github.com/Regan-Zhang/Transformer-Translation
已训练好的模型权重由于有300M之大，就不上传到github了，如果读者有需要请QQ私聊(QQ号见我个人主页介绍）。本人在3060显卡上训练了110epochs。训练过程的log部分记录如下：

(graphCC) public@public-System-Product-Name:~/zhx_Regan/Transformer-master$ python train.py -src_data data/english.txt -trg_data data/french.txt -src_lang en_core_web_sm  -trg_lang fr_core_news_sm  -epochs 10
loading spacy tokenizers...
creating dataset and iterator...
The `device` argument should be set by using `torch.device` or passing a string as an argument. This behavior will be deprecated soon and currently defaults to cpu.
model weights will be saved every 1 minutes and at end of epoch to directory weights/
training model...
2m: epoch 1 [####################]  100%  loss = 3.40303
epoch 1 complete, loss = 3.403
4m: epoch 2 [####################]  100%  loss = 2.38484
epoch 2 complete, loss = 2.384
6m: epoch 3 [####################]  100%  loss = 1.86363
epoch 3 complete, loss = 1.863
9m: epoch 4 [####################]  100%  loss = 1.56969
epoch 4 complete, loss = 1.569
11m: epoch 5 [####################]  100%  loss = 1.44242
epoch 5 complete, loss = 1.442
13m: epoch 6 [####################]  100%  loss = 1.21919
epoch 6 complete, loss = 1.219
15m: epoch 7 [####################]  100%  loss = 1.19595
epoch 7 complete, loss = 1.195
18m: epoch 8 [####################]  100%  loss = 1.04545
epoch 8 complete, loss = 1.045
20m: epoch 9 [####################]  100%  loss = 1.01818
epoch 9 complete, loss = 1.018
22m: epoch 10 [####################]  100%  loss = 0.94545

"""......"""

204m: epoch 97 [####################]  100%  loss = 0.28888
epoch 97 complete, loss = 0.288
206m: epoch 98 [####################]  100%  loss = 0.27474
epoch 98 complete, loss = 0.274
208m: epoch 99 [####################]  100%  loss = 0.27373
epoch 99 complete, loss = 0.273
210m: epoch 100 [####################]  100%  loss = 0.28787
epoch 100 complete, loss = 0.287
training complete, save results? [y/n] : y
command not recognised, enter y or n : y
saving weights to weights/...
weights and field pickles saved to weights
train for more epochs? [y/n] : n
exiting program...
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详细记录请参考github项目中的log.txt文件。

三、运行结果

1. 模型训练（train）

打开终端，输入命令即可训练Transformer用于英语翻译为法语的机器翻译任务。

python train.py -src_data data/english.txt -trg_data data/french.txt -src_lang en_core_web_sm -trg_lang fr_core_news_sm -epochs 10
1

即指定english.txt和french.txt语料（随项目代码提供），先训练个10epochs。原项目中用一张8GB显存的K100来跑，本文使用的是英伟达3060（显存12G），因此训练绰绰有余。10epochs一个小时内就能训练完吧。

2. 翻译推理（inference）

训练完模型之后加载所保存的目录，此处为weights，其实也是训练时指定好的路径了。

python translate.py -load_weights weights -src_lang en_core_web_sm -trg_lang fr_core_news_sm
1

红框为输入的英文，篮框为模型翻译出的法语。
尽管我们可能看不懂法语，但是可以将法语交给现成翻译器让其翻译成中文。

我是一名研究生。
你为什么喜欢读书科学？
这是我学了四年的学校。——“有道翻译”

大概看得出翻译的还算有模有样，可以翻译得出where后置定语从句，那证明Transformer对机器翻译方面是一个可行的模型。

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总结

目前本博客所体现的是比较表层的一部分，旨在引发大家对Transformer等深度学习模型学习的兴趣（同时也是激发我自己对学习的动力）。学习完模型后，将自己实现的模型用来做出一个可运行的demo或者应用，不仅能加深记忆还能像连锁反应一样触发更多知识点的学习，提高知识面的广度和认知深度。

参考网站

https://github.com/SamLynnEvans/Transformer
【Pytorch】torchtext终极安装方法及常见问题
PYTHON -M SPACY DOWMLOAD EN失败
离线安装NLTK工具包