1.1 MiB
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Modelowanie języka – laboratoria
15 maja 2024
9. Model neuronowy rekurencyjny
import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
from collections import Counter
import re
device = 'cpu'
! wget https://wolnelektury.pl/media/book/txt/potop-tom-pierwszy.txt
! wget https://wolnelektury.pl/media/book/txt/potop-tom-drugi.txt
! wget https://wolnelektury.pl/media/book/txt/potop-tom-trzeci.txt
--2024-05-15 11:45:39-- https://wolnelektury.pl/media/book/txt/potop-tom-pierwszy.txt Resolving wolnelektury.pl (wolnelektury.pl)... 51.83.143.148, 2001:41d0:602:3294:: Connecting to wolnelektury.pl (wolnelektury.pl)|51.83.143.148|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 877885 (857K) [text/plain] Saving to: ‘potop-tom-pierwszy.txt.1’ potop-tom-pierwszy. 100%[===================>] 857.31K 436KB/s in 2.0s 2024-05-15 11:45:41 (436 KB/s) - ‘potop-tom-pierwszy.txt.1’ saved [877885/877885] --2024-05-15 11:45:41-- https://wolnelektury.pl/media/book/txt/potop-tom-drugi.txt Resolving wolnelektury.pl (wolnelektury.pl)... 51.83.143.148, 2001:41d0:602:3294:: Connecting to wolnelektury.pl (wolnelektury.pl)|51.83.143.148|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 1087789 (1.0M) [text/plain] Saving to: ‘potop-tom-drugi.txt.1’ potop-tom-drugi.txt 100%[===================>] 1.04M 296KB/s in 3.6s 2024-05-15 11:45:45 (296 KB/s) - ‘potop-tom-drugi.txt.1’ saved [1087789/1087789] --2024-05-15 11:45:45-- https://wolnelektury.pl/media/book/txt/potop-tom-trzeci.txt Resolving wolnelektury.pl (wolnelektury.pl)... 51.83.143.148, 2001:41d0:602:3294:: Connecting to wolnelektury.pl (wolnelektury.pl)|51.83.143.148|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 200 OK Length: 788211 (770K) [text/plain] Saving to: ‘potop-tom-trzeci.txt.1’ potop-tom-trzeci.tx 100%[===================>] 769.74K 131KB/s in 5.9s 2024-05-15 11:45:51 (131 KB/s) - ‘potop-tom-trzeci.txt.1’ saved [788211/788211]
!cat potop-* > potop.txt
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(
self,
sequence_length,
):
self.sequence_length = sequence_length
self.words = self.load()
self.uniq_words = self.get_uniq_words()
self.index_to_word = {index: word for index, word in enumerate(self.uniq_words)}
self.word_to_index = {word: index for index, word in enumerate(self.uniq_words)}
self.words_indexes = [self.word_to_index[w] for w in self.words]
def load(self):
with open('potop.txt', 'r') as f_in:
text = [x.rstrip() for x in f_in.readlines() if x.strip()]
text = ' '.join(text).lower()
text = re.sub('[^a-ząćęłńóśźż ]', '', text)
text = text.split(' ')
return text
def get_uniq_words(self):
word_counts = Counter(self.words)
return sorted(word_counts, key=word_counts.get, reverse=True)
def __len__(self):
return len(self.words_indexes) - self.sequence_length
def __getitem__(self, index):
return (
torch.tensor(self.words_indexes[index:index+self.sequence_length]),
torch.tensor(self.words_indexes[index+1:index+self.sequence_length+1]),
)
dataset = Dataset(5)
dataset[200]
(tensor([ 551, 18, 17, 255, 10747]), tensor([ 18, 17, 255, 10747, 34]))
[dataset.index_to_word[x] for x in [ 551, 18, 17, 255, 10748]]
['patrzył', 'tak', 'jak', 'człowiek', 'opatrywać']
[dataset.index_to_word[x] for x in [ 18, 17, 255, 10748, 34]]
['tak', 'jak', 'człowiek', 'opatrywać', 'ze']
input_tensor = torch.tensor([[ 551, 18, 17, 255, 10748]], dtype=torch.int32).to(device)
#input_tensor = torch.tensor([[ 551, 18]], dtype=torch.int32).to(device)
class Model(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size):
super(Model, self).__init__()
self.lstm_size = 128
self.embedding_dim = 128
self.num_layers = 3
self.embedding = nn.Embedding(
num_embeddings=vocab_size,
embedding_dim=self.embedding_dim,
)
self.lstm = nn.LSTM(
input_size=self.lstm_size,
hidden_size=self.lstm_size,
num_layers=self.num_layers,
dropout=0.2,
)
self.fc = nn.Linear(self.lstm_size, vocab_size)
def forward(self, x, prev_state = None):
embed = self.embedding(x)
output, state = self.lstm(embed, prev_state)
logits = self.fc(output)
return logits, state
def init_state(self, sequence_length):
return (torch.zeros(self.num_layers, sequence_length, self.lstm_size).to(device),
torch.zeros(self.num_layers, sequence_length, self.lstm_size).to(device))
model = Model(len(dataset)).to(device)
y_pred, (state_h, state_c) = model(input_tensor)
y_pred
tensor([[[ 0.0406, -0.0111, -0.0615, ..., 0.0028, -0.0004, -0.0235], [ 0.0365, -0.0116, -0.0621, ..., 0.0004, -0.0014, -0.0253], [ 0.0421, -0.0122, -0.0622, ..., 0.0014, -0.0018, -0.0220], [ 0.0377, -0.0089, -0.0609, ..., 0.0024, -0.0007, -0.0245], [ 0.0392, -0.0122, -0.0557, ..., 0.0008, 0.0007, -0.0215]]], grad_fn=<ViewBackward0>)
y_pred.shape
torch.Size([1, 5, 791991])
def train(dataset, model, max_epochs, batch_size):
model.train()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
for epoch in range(max_epochs):
for batch, (x, y) in enumerate(dataloader):
optimizer.zero_grad()
x = x.to(device)
y = y.to(device)
y_pred, (state_h, state_c) = model(x)
loss = criterion(y_pred.transpose(1, 2), y)
loss.backward()
optimizer.step()
print({ 'epoch': epoch, 'update in batch': batch, '/' : len(dataloader), 'loss': loss.item() })
model = Model(vocab_size = len(dataset.uniq_words)).to(device)
train(dataset, model, 1, 64)
{'epoch': 0, 'update in batch': 0, '/': 12375, 'loss': 10.710318565368652} {'epoch': 0, 'update in batch': 1, '/': 12375, 'loss': 10.693680763244629} {'epoch': 0, 'update in batch': 2, '/': 12375, 'loss': 10.70435619354248} {'epoch': 0, 'update in batch': 3, '/': 12375, 'loss': 10.694655418395996} {'epoch': 0, 'update in batch': 4, '/': 12375, 'loss': 10.684280395507812} {'epoch': 0, 'update in batch': 5, '/': 12375, 'loss': 10.6857271194458} {'epoch': 0, 'update in batch': 6, '/': 12375, 'loss': 10.668371200561523} {'epoch': 0, 'update in batch': 7, '/': 12375, 'loss': 10.683968544006348} {'epoch': 0, 'update in batch': 8, '/': 12375, 'loss': 10.646549224853516} {'epoch': 0, 'update in batch': 9, '/': 12375, 'loss': 10.62016487121582} {'epoch': 0, 'update in batch': 10, '/': 12375, 'loss': 10.522863388061523} {'epoch': 0, 'update in batch': 11, '/': 12375, 'loss': 10.469602584838867} {'epoch': 0, 'update in batch': 12, '/': 12375, 'loss': 10.407214164733887} {'epoch': 0, 'update in batch': 13, '/': 12375, 'loss': 10.29623794555664} {'epoch': 0, 'update in batch': 14, '/': 12375, 'loss': 10.07206916809082} {'epoch': 0, 'update in batch': 15, '/': 12375, 'loss': 10.061189651489258} {'epoch': 0, 'update in batch': 16, '/': 12375, 'loss': 9.968634605407715} {'epoch': 0, 'update in batch': 17, '/': 12375, 'loss': 9.833099365234375} {'epoch': 0, 'update in batch': 18, '/': 12375, 'loss': 9.883834838867188} {'epoch': 0, 'update in batch': 19, '/': 12375, 'loss': 9.832368850708008} {'epoch': 0, 'update in batch': 20, '/': 12375, 'loss': 9.356722831726074} {'epoch': 0, 'update in batch': 21, '/': 12375, 'loss': 9.533717155456543} {'epoch': 0, 'update in batch': 22, '/': 12375, 'loss': 9.17043399810791} {'epoch': 0, 'update in batch': 23, '/': 12375, 'loss': 9.072491645812988} {'epoch': 0, 'update in batch': 24, '/': 12375, 'loss': 8.888789176940918} {'epoch': 0, 'update in batch': 25, '/': 12375, 'loss': 8.637746810913086} {'epoch': 0, 'update in batch': 26, '/': 12375, 'loss': 8.336576461791992} {'epoch': 0, 'update in batch': 27, '/': 12375, 'loss': 9.230278968811035} {'epoch': 0, 'update in batch': 28, '/': 12375, 'loss': 8.682851791381836} {'epoch': 0, 'update in batch': 29, '/': 12375, 'loss': 8.329132080078125} {'epoch': 0, 'update in batch': 30, '/': 12375, 'loss': 8.174153327941895} {'epoch': 0, 'update in batch': 31, '/': 12375, 'loss': 8.968936920166016} {'epoch': 0, 'update in batch': 32, '/': 12375, 'loss': 8.912945747375488} {'epoch': 0, 'update in batch': 33, '/': 12375, 'loss': 8.478994369506836} {'epoch': 0, 'update in batch': 34, '/': 12375, 'loss': 8.440802574157715} {'epoch': 0, 'update in batch': 35, '/': 12375, 'loss': 9.306493759155273} {'epoch': 0, 'update in batch': 36, '/': 12375, 'loss': 8.336893081665039} {'epoch': 0, 'update in batch': 37, '/': 12375, 'loss': 7.9282636642456055} {'epoch': 0, 'update in batch': 38, '/': 12375, 'loss': 8.685614585876465} {'epoch': 0, 'update in batch': 39, '/': 12375, 'loss': 8.814720153808594} {'epoch': 0, 'update in batch': 40, '/': 12375, 'loss': 8.987020492553711} {'epoch': 0, 'update in batch': 41, '/': 12375, 'loss': 7.763572692871094} {'epoch': 0, 'update in batch': 42, '/': 12375, 'loss': 7.700388431549072} {'epoch': 0, 'update in batch': 43, '/': 12375, 'loss': 8.005370140075684} {'epoch': 0, 'update in batch': 44, '/': 12375, 'loss': 7.829740047454834} {'epoch': 0, 'update in batch': 45, '/': 12375, 'loss': 7.86748743057251} {'epoch': 0, 'update in batch': 46, '/': 12375, 'loss': 7.769505977630615} {'epoch': 0, 'update in batch': 47, '/': 12375, 'loss': 8.228769302368164} {'epoch': 0, 'update in batch': 48, '/': 12375, 'loss': 9.136531829833984} {'epoch': 0, 'update in batch': 49, '/': 12375, 'loss': 9.356972694396973} {'epoch': 0, 'update in batch': 50, '/': 12375, 'loss': 8.601975440979004} {'epoch': 0, 'update in batch': 51, '/': 12375, 'loss': 7.661484718322754} {'epoch': 0, 'update in batch': 52, '/': 12375, 'loss': 6.871144771575928} {'epoch': 0, 'update in batch': 53, '/': 12375, 'loss': 7.987429618835449} {'epoch': 0, 'update in batch': 54, '/': 12375, 'loss': 8.505003929138184} {'epoch': 0, 'update in batch': 55, '/': 12375, 'loss': 8.916096687316895} {'epoch': 0, 'update in batch': 56, '/': 12375, 'loss': 8.419203758239746} {'epoch': 0, 'update in batch': 57, '/': 12375, 'loss': 8.938231468200684} {'epoch': 0, 'update in batch': 58, '/': 12375, 'loss': 8.64530086517334} {'epoch': 0, 'update in batch': 59, '/': 12375, 'loss': 9.44839096069336} {'epoch': 0, 'update in batch': 60, '/': 12375, 'loss': 8.670633316040039} {'epoch': 0, 'update in batch': 61, '/': 12375, 'loss': 8.741571426391602} {'epoch': 0, 'update in batch': 62, '/': 12375, 'loss': 8.934233665466309} {'epoch': 0, 'update in batch': 63, '/': 12375, 'loss': 8.237250328063965} {'epoch': 0, 'update in batch': 64, '/': 12375, 'loss': 9.26861572265625} {'epoch': 0, 'update in batch': 65, '/': 12375, 'loss': 8.856167793273926} {'epoch': 0, 'update in batch': 66, '/': 12375, 'loss': 8.305023193359375} {'epoch': 0, 'update in batch': 67, '/': 12375, 'loss': 8.529101371765137} {'epoch': 0, 'update in batch': 68, '/': 12375, 'loss': 8.768119812011719} {'epoch': 0, 'update in batch': 69, '/': 12375, 'loss': 9.176912307739258} {'epoch': 0, 'update in batch': 70, '/': 12375, 'loss': 8.978748321533203} {'epoch': 0, 'update in batch': 71, '/': 12375, 'loss': 9.033090591430664} {'epoch': 0, 'update in batch': 72, '/': 12375, 'loss': 7.890856742858887} {'epoch': 0, 'update in batch': 73, '/': 12375, 'loss': 8.722772598266602} {'epoch': 0, 'update in batch': 74, '/': 12375, 'loss': 7.3328537940979} {'epoch': 0, 'update in batch': 75, '/': 12375, 'loss': 8.747648239135742} {'epoch': 0, 'update in batch': 76, '/': 12375, 'loss': 8.758621215820312} {'epoch': 0, 'update in batch': 77, '/': 12375, 'loss': 7.302281856536865} {'epoch': 0, 'update in batch': 78, '/': 12375, 'loss': 8.361252784729004} {'epoch': 0, 'update in batch': 79, '/': 12375, 'loss': 7.885293483734131} {'epoch': 0, 'update in batch': 80, '/': 12375, 'loss': 8.98832893371582} {'epoch': 0, 'update in batch': 81, '/': 12375, 'loss': 8.247644424438477} {'epoch': 0, 'update in batch': 82, '/': 12375, 'loss': 7.8975324630737305} {'epoch': 0, 'update in batch': 83, '/': 12375, 'loss': 8.179590225219727} {'epoch': 0, 'update in batch': 84, '/': 12375, 'loss': 8.110089302062988} {'epoch': 0, 'update in batch': 85, '/': 12375, 'loss': 8.055280685424805} {'epoch': 0, 'update in batch': 86, '/': 12375, 'loss': 8.534408569335938} {'epoch': 0, 'update in batch': 87, '/': 12375, 'loss': 7.998360633850098} {'epoch': 0, 'update in batch': 88, '/': 12375, 'loss': 8.43722915649414} {'epoch': 0, 'update in batch': 89, '/': 12375, 'loss': 8.836885452270508} {'epoch': 0, 'update in batch': 90, '/': 12375, 'loss': 9.728204727172852} {'epoch': 0, 'update in batch': 91, '/': 12375, 'loss': 8.726301193237305} {'epoch': 0, 'update in batch': 92, '/': 12375, 'loss': 9.540400505065918} 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def predict(dataset, model, text, next_words=5):
model.eval()
words = text.split(' ')
state_h, state_c = model.init_state(len(words))
for i in range(0, next_words):
x = torch.tensor([[dataset.word_to_index[w] for w in words[i:]]]).to(device)
y_pred, (state_h, state_c) = model(x, (state_h, state_c))
last_word_logits = y_pred[0][-1]
p = torch.nn.functional.softmax(last_word_logits, dim=0).detach().cpu().numpy()
word_index = np.random.choice(len(last_word_logits), p=p)
words.append(dataset.index_to_word[word_index])
return words
predict(dataset, model, 'kmicic szedł')
['kmicic', 'szedł', 'zwycięzco', 'po', 'do', 'zlituj', 'i']
ZADANIE
Stworzyć sieć rekurencyjną GRU dla Challenging America word-gap prediction. Wymogi takie jak zawsze, zadanie widoczne na Gonito:
https://gonito.csi.wmi.amu.edu.pl/challenge/challenging-america-word-gap-prediction
Punktacja: 100 punktów
Deadline: 29 maja 2024 przed zajęciami