transformer中英翻译

时间: 2023-12-29 10:26:34 浏览: 171
Transformer是一种用于机器翻译的神经网络模型,它在处理序列到序列的任务中表现出色。下面是一个使用Transformer进行中英翻译的示例: ```python import torch from torchtext.data.metrics import bleu_score from torchtext.datasets import Multi30k from torchtext.data import Field, BucketIterator # 定义源语言和目标语言的Field SRC = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en', init_token='<sos>', eos_token='<eos>', lower=True) TRG = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='de', init_token='<sos>', eos_token='<eos>', lower=True) # 加载数据集 train_data, valid_data, test_data = Multi30k.splits(exts=('.en', '.de'), fields=(SRC, TRG)) # 构建词汇表 SRC.build_vocab(train_data, min_freq=2) TRG.build_vocab(train_data, min_freq=2) # 定义模型 class Transformer(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, hid_dim, n_layers, n_heads, pf_dim, dropout, max_length=100): super().__init__() self.encoder = Encoder(input_dim, hid_dim, n_layers, n_heads, pf_dim, dropout, max_length) self.decoder = Decoder(output_dim, hid_dim, n_layers, n_heads, pf_dim, dropout, max_length) self.fc_out = nn.Linear(hid_dim, output_dim) self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, src, trg, src_mask, trg_mask, src_padding_mask, trg_padding_mask): enc_src = self.encoder(src, src_mask, src_padding_mask) output, attention = self.decoder(trg, enc_src, trg_mask, src_mask, trg_padding_mask, src_padding_mask) output = self.fc_out(output) return output, attention # 定义训练和评估函数 def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip): model.train() epoch_loss = 0 for i, batch in enumerate(iterator): src = batch.src trg = batch.trg optimizer.zero_grad() output, _ = model(src, trg[:,:-1], src_mask, trg_mask, src_padding_mask, trg_padding_mask) output_dim = output.shape[-1] output = output.contiguous().view(-1, output_dim) trg = trg[:,1:].contiguous().view(-1) loss = criterion(output, trg) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip) optimizer.step() epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator) def evaluate(model, iterator, criterion): model.eval() epoch_loss = 0 with torch.no_grad(): for i, batch in enumerate(iterator): src = batch.src trg = batch.trg output, _ = model(src, trg[:,:-1], src_mask, trg_mask, src_padding_mask, trg_padding_mask) output_dim = output.shape[-1] output = output.contiguous().view(-1, output_dim) trg = trg[:,1:].contiguous().view(-1) loss = criterion(output, trg) epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator) # 定义超参数 INPUT_DIM = len(SRC.vocab) OUTPUT_DIM = len(TRG.vocab) HID_DIM = 256 N_LAYERS = 6 N_HEADS = 8 PF_DIM = 512 DROPOUT = 0.1 CLIP = 1 # 初始化模型和优化器 model = Transformer(INPUT_DIM, OUTPUT_DIM, HID_DIM, N_LAYERS, N_HEADS, PF_DIM, DROPOUT) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0005) criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=TRG.vocab.stoi[TRG.pad_token]) # 将数据加载到迭代器中 train_iterator, valid_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits((train_data, valid_data, test_data), batch_size=128, device=device) # 训练模型 N_EPOCHS = 10 best_valid_loss = float('inf') for epoch in range(N_EPOCHS): train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, CLIP) valid_loss = evaluate(model, valid_iterator, criterion) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss torch.save(model.state_dict(), 'tut6-model.pt') print(f'Epoch: {epoch+1:02} | Train Loss: {train_loss:.3f} | Val. Loss: {valid_loss:.3f}') # 加载最佳模型并在测试集上进行评估 model.load_state_dict(torch.load('tut6-model.pt')) test_loss = evaluate(model, test_iterator, criterion) print(f'Test Loss: {test_loss:.3f}') # 使用训练好的模型进行翻译 def translate_sentence(sentence, src_field, trg_field, model, device, max_len=50): model.eval() if isinstance(sentence, str): nlp = spacy.load('en') tokens = [token.text.lower() for token in nlp(sentence)] else: tokens = [token.lower() for token in sentence] tokens = [src_field.init_token] + tokens + [src_field.eos_token] src_indexes = [src_field.vocab.stoi[token] for token in tokens] src_tensor = torch.LongTensor(src_indexes).unsqueeze(0).to(device) src_mask = model.make_src_mask(src_tensor) with torch.no_grad(): enc_src = model.encoder(src_tensor, src_mask) trg_indexes = [trg_field.vocab.stoi[trg_field.init_token]] for i in range(max_len): trg_tensor = torch.LongTensor(trg_indexes).unsqueeze(0).to(device) trg_mask = model.make_trg_mask(trg_tensor) with torch.no_grad(): output, attention = model.decoder(trg_tensor, enc_src, trg_mask, src_mask) pred_token = output.argmax(2)[:,-1].item() trg_indexes.append(pred_token) if pred_token == trg_field.vocab.stoi[trg_field.eos_token]: break trg_tokens = [trg_field.vocab.itos[i] for i in trg_indexes] return trg_tokens[1:], attention # 示例翻译 example_sentence = "I love transformers" translated_sentence, attention = translate_sentence(example_sentence, SRC, TRG, model, device) print(f'原句: {example_sentence}') print(f'翻译: {" ".join(translated_sentence[:-1])}') # 计算BLEU得分 def calculate_bleu(data, src_field, trg_field, model, device, max_len=50): trgs = [] pred_trgs = [] for datum in data: src = vars(datum)['src'] trg = vars(datum)['trg'] pred_trg, _ = translate_sentence(src, src_field, trg_field, model, device, max_len) pred_trg = pred_trg[:-1] pred_trgs.append(pred_trg) trgs.append([trg]) return bleu_score(pred_trgs, trgs) bleu_score = calculate_bleu(test_data, SRC, TRG, model, device) print(f'BLEU score = {bleu_score*100:.2f}') ```
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