elm pytorch实现

ELMo是一种基于PyTorch实现的模型，用于生成词向量表示。下面是一个使用PyTorch搭建ELMo模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ELMo(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
        super(ELMo, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, bidirectional=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_dim * 2, vocab_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        x, _ = self.lstm(x)
        x = self.linear(x)
        return x

vocab_size = len(vocab)
embedding_dim = 100
hidden_dim = 128
num_layers = 2

model = ELMo(vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers)

在这个示例中，ELMo模型包括一个词嵌入层、一个双向LSTM层和一个线性输出层。模型的输入是一个整数张量，表示输入文本的词索引。模型的输出是一个张量，表示每个词的预测概率分布。

接下来，我们可以使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型：

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
num_epochs = 20

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        _, inputs = batch
        inputs = torch.tensor(inputs).long()
        targets = torch.tensor(inputs).long()
        
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs.view(-1, vocab_size), targets.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    print(f"Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}")

在训练过程中，我们使用了一个数据加载器（dataloader）来批量加载训练数据。每个批次的数据包括输入文本和对应的词索引。我们使用交叉熵损失函数计算模型的损失，并使用Adam优化器更新模型的参数。

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测。首先，我们需要对数据进行预处理，包括分词、构建词汇表和生成训练数据：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from collections import Counter
import numpy as np

# 分词
def tokenize(text):
    return text.lower().split()

# 构建词汇表
def build_vocab(tokenized_text):
    word_counts = Counter(tokenized_text)
    vocab = {word: idx for idx, (word, _) in enumerate(word_counts.most_common())}
    return vocab

# 生成训练数据
class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, text, vocab):
        self.text = text
        self.vocab = vocab
    
    def __len__(self):
        return len(self.text)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.text\[idx\], self.vocab\[self.text\[idx\]\]

text = "I have a cat. She likes to play with her toys. My cat is very cute."
tokenized_text = tokenize(text)
vocab = build_vocab(tokenized_text)
dataset = TextDataset(tokenized_text, vocab)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)

在这个示例中，我们定义了一个TextDataset类来生成训练数据。每个样本包括输入文本和对应的词索引。我们使用DataLoader来批量加载训练数据，并设置了每个批次的大小为2。

通过以上步骤，我们可以搭建ELMo模型、训练模型并进行预测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [人工智能(pytorch)搭建模型9-pytorch搭建一个ELMo模型，实现训练过程](https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article/details/131024910)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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