transformer文本处理代码
时间: 2023-10-02 10:08:14 浏览: 58
对于Transformer文本处理的代码,可以参考以下步骤:
1. 导入所需的库和模块,如torch和torchtext等。
2. 定义并预处理输入数据。这包括将文本转换为数值化的表示形式,构建词典等。
3. 定义Transformer模型的各个组件,如Encoder、Decoder和Attention等。
4. 定义损失函数和优化器。
5. 进行模型的训练和推理。在训练过程中,通过前向传播计算输出,计算损失并进行反向传播更新模型参数。在推理过程中,使用训练好的模型对新的输入进行预测。
以下是一个示例代码的框架,供参考:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.autograd import Variable
# Step 1: 导入库和模块
# Step 2: 定义并预处理输入数据
# Step 3: 定义Transformer模型的各个组件
# Step 4: 定义损失函数和优化器
# Step 5: 进行模型的训练和推理
def train_model(model, optimizer, criterion, train_data, num_epochs):
for epoch in range(num_epochs):
# 模型训练的代码
def evaluate_model(model, criterion, eval_data):
# 模型推理的代码
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transformer文本生成 python
Transformer 是一种强大的神经网络模型,用于处理序列数据,特别适用于自然语言处理任务,如文本生成。下面是一个使用 Python 实现的简单例子:
首先,我们需要安装 `transformers` 库,它是 Hugging Face 提供的一个用于基于 Transformer 架构进行自然语言处理的库。你可以使用以下命令来安装它:
```
pip install transformers
```
接下来,我们将使用预训练的 GPT-2 模型来生成文本。以下是一个基本的 Python 代码示例:
```python
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载预训练的 GPT-2 模型和分词器
model_name = "gpt2"
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
# 输入文本
input_text = "你要生成的文本"
# 将输入文本编码为输入张量
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
# 生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, early_stopping=True)
# 将生成的文本解码为字符串
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 打印生成的文本
print(generated_text)
```
在上面的代码中,我们首先导入了 `GPT2LMHeadModel` 和 `GPT2Tokenizer` 类。然后,我们加载了预训练的 GPT-2 模型和分词器。接下来,我们定义了要生成的输入文本,并使用分词器将其编码为输入张量。然后,我们使用模型的 `generate` 方法来生成文本,指定最大生成长度、返回的序列数量和是否启用提前停止。最后,我们使用分词器将生成的张量解码为字符串,并打印出生成的文本。
请注意,上述代码只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。此外,为了得到更好的生成结果,你可能需要进行一些超参数调整和模型微调。
transformer 文本二分类
Transformer是一种用于自然语言处理任务的深度学习模型,它在文本分类任务中表现出色。下面是使用Transformer进行文本二分类的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.data import Field, TabularDataset, BucketIterator
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer
# 定义模型
class TransformerClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, n_heads, dropout):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_dim, hidden_dim)
self.encoder_layer = TransformerEncoderLayer(hidden_dim, n_heads, hidden_dim, dropout)
self.encoder = TransformerEncoder(self.encoder_layer, n_layers)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, text):
embedded = self.embedding(text)
embedded = embedded.permute(1, 0, 2)
output = self.encoder(embedded)
output = output.permute(1, 0, 2)
pooled = torch.mean(output, dim=1)
pooled = self.dropout(pooled)
return self.fc(pooled)
# 数据预处理
TEXT = Field(tokenize='spacy', lower=True)
LABEL = Field(sequential=False, is_target=True)
fields = [('text', TEXT), ('label', LABEL)]
train_data, test_data = TabularDataset.splits(
path='data',
train='train.csv',
test='test.csv',
format='csv',
fields=fields,
skip_header=True
)
TEXT.build_vocab(train_data, min_freq=2)
LABEL.build_vocab(train_data)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
train_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
(train_data, test_data),
batch_size=64,
device=device
)
# 模型训练
input_dim = len(TEXT.vocab)
output_dim = 2
hidden_dim = 256
n_layers = 2
n_heads = 8
dropout = 0.2
model = TransformerClassifier(input_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, n_heads, dropout).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
def train(model, iterator, optimizer, criterion):
model.train()
epoch_loss = 0
epoch_acc = 0
for batch in iterator:
optimizer.zero_grad()
text = batch.text
label = batch.label
predictions = model(text).squeeze(1)
loss = criterion(predictions, label)
acc = binary_accuracy(predictions, label)
loss.backward()
optimizer.step()
epoch_loss += loss.item()
epoch_acc += acc.item()
return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)
def evaluate(model, iterator, criterion):
model.eval()
epoch_loss = 0
epoch_acc = 0
with torch.no_grad():
for batch in iterator:
text = batch.text
label = batch.label
predictions = model(text).squeeze(1)
loss = criterion(predictions, label)
acc = binary_accuracy(predictions, label)
epoch_loss += loss.item()
epoch_acc += acc.item()
return epoch_loss / len(iterator), epoch_acc / len(iterator)
def binary_accuracy(preds, y):
rounded_preds = torch.round(torch.sigmoid(preds))
correct = (rounded_preds == y).float()
acc = correct.sum() / len(correct)
return acc
N_EPOCHS = 10
best_valid_loss = float('inf')
for epoch in range(N_EPOCHS):
train_loss, train_acc = train(model, train_iterator, optimizer, criterion)
valid_loss, valid_acc = evaluate(model, test_iterator, criterion)
if valid_loss < best_valid_loss:
best_valid_loss = valid_loss
torch.save(model.state_dict(), 'transformer_model.pt')
print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Train Acc: {train_acc*100:.2f}% | Val. Loss: {valid_loss:.3f} | Val. Acc: {valid_acc*100:.2f}%')
# 加载模型并进行预测
model.load_state_dict(torch.load('transformer_model.pt'))
def predict_sentiment(model, sentence):
model.eval()
tokenized = [tok.text for tok in spacy_en.tokenizer(sentence)]
indexed = [TEXT.vocab.stoi[t] for t in tokenized]
tensor = torch.LongTensor(indexed).unsqueeze(1).to(device)
prediction = torch.sigmoid(model(tensor))
return prediction.item()
# 示例预测
sentence = "This movie is great!"
prediction = predict_sentiment(model, sentence)
print(f'Sentence: {sentence} | Prediction: {prediction:.4f}')
```
请注意,上述代码中的数据集是使用torchtext库加载的csv文件,其中包含两列:text和label。你需要将你的文本数据准备成类似的格式,并将其保存为train.csv和test.csv文件。
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