3.8 MiB
3.8 MiB
train_file ='train/in.tsv.xz'
test_file = 'dev-0/in.tsv.xz'
out_file = 'dev-0/out.tsv'from itertools import islice
import regex as re
import sys
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
import lzma
import pickle
import re
import torch
from torch import nn
from torch.utils.data import IterableDataset
import itertools
from torch.utils.data import DataLoader
import yamlepochs = 3
embed_size = 200
device = 'cuda'
vocab_size = 30000
batch_s = 1600
learning_rate = 0.01
k = 20 #top k words
wildcard_minweight = 0.02params = yaml.load(open('config/params.yaml'))
#then, entire code should go about those params with params[epochs] etc/tmp/ipykernel_30815/1141171476.py:1: YAMLLoadWarning: calling yaml.load() without Loader=... is deprecated, as the default Loader is unsafe. Please read https://msg.pyyaml.org/load for full details.
params = yaml.load(open('config/params.yaml'))
params = {
'epochs': 3,
'embed_size': 300,
'device': 'cuda',
'vocab_size': 30000,
'batch_size': 3200,
'learning_rate': 0.001,
'k': 15, #top k words
'wildcard_minweight': 0.1
}params{'epochs': 3,
'embed_size': 300,
'device': 'cuda',
'vocab_size': 30000,
'batch_size': 3200,
'learning_rate': 0.001,
'k': 15,
'wildcard_minweight': 0.1}def get_words_from_line(line):
line = line.rstrip()
yield '<s>'
line = preprocess(line)
for t in line.split(' '):
yield t
yield '</s>'
def get_word_lines_from_file(file_name):
n = 0
with lzma.open(file_name, 'r') as fh:
for line in fh:
n+=1
if n%1000==0:
print(n)
yield get_words_from_line(line.decode('utf-8'))
###preprocessing
def preprocess(line):
line = get_rid_of_header(line)
line = replace_endline(line)
return line
def get_rid_of_header(line):
line = line.split('\t')[6:]
return " ".join(line)
def replace_endline(line):
line = line.replace("\\\\n", " ")
return linedef look_ahead_iterator(gen):
prev2 = None
prev1 = None
for item in gen:
if prev2 is not None and prev1 is not None:
yield (prev2, prev1, item)
prev2 = prev1
prev1 = item
class Trigrams(IterableDataset):
def __init__(self, text_file, vocabulary_size):
self.vocab = build_vocab_from_iterator(
get_word_lines_from_file(text_file),
max_tokens = vocabulary_size,
specials = ['<unk>'])
self.vocab.set_default_index(self.vocab['<unk>'])
self.vocabulary_size = vocabulary_size
self.text_file = text_file
def __iter__(self):
return look_ahead_iterator(
(self.vocab[t] for t in itertools.chain.from_iterable(get_word_lines_from_file(self.text_file))))
Vocab()
vocab = build_vocab_from_iterator(
get_word_lines_from_file(train_file),
max_tokens = params['vocab_size'],
specials = ['<unk>'])1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 17000 18000 19000 20000 21000 22000 23000 24000 25000 26000 27000 28000 29000 30000 31000 32000 33000 34000 35000 36000 37000 38000 39000 40000 41000 42000 43000 44000 45000 46000 47000 48000 49000 50000 51000 52000 53000 54000 55000 56000 57000 58000 59000 60000 61000 62000 63000 64000 65000 66000 67000 68000 69000 70000 71000 72000 73000 74000 75000 76000 77000 78000 79000 80000 81000 82000 83000 84000 85000 86000 87000 88000 89000 90000 91000 92000 93000 94000 95000 96000 97000 98000 99000 100000 101000 102000 103000 104000 105000 106000 107000 108000 109000 110000 111000 112000 113000 114000 115000 116000 117000 118000 119000 120000 121000 122000 123000 124000 125000 126000 127000 128000 129000 130000 131000 132000 133000 134000 135000 136000 137000 138000 139000 140000 141000 142000 143000 144000 145000 146000 147000 148000 149000 150000 151000 152000 153000 154000 155000 156000 157000 158000 159000 160000 161000 162000 163000 164000 165000 166000 167000 168000 169000 170000 171000 172000 173000 174000 175000 176000 177000 178000 179000 180000 181000 182000 183000 184000 185000 186000 187000 188000 189000 190000 191000 192000 193000 194000 195000 196000 197000 198000 199000 200000 201000 202000 203000 204000 205000 206000 207000 208000 209000 210000 211000 212000 213000 214000 215000 216000 217000 218000 219000 220000 221000 222000 223000 224000 225000 226000 227000 228000 229000 230000 231000 232000 233000 234000 235000 236000 237000 238000 239000 240000 241000 242000 243000 244000 245000 246000 247000 248000 249000 250000 251000 252000 253000 254000 255000 256000 257000 258000 259000 260000 261000 262000 263000 264000 265000 266000 267000 268000 269000 270000 271000 272000 273000 274000 275000 276000 277000 278000 279000 280000 281000 282000 283000 284000 285000 286000 287000 288000 289000 290000 291000 292000 293000 294000 295000 296000 297000 298000 299000 300000 301000 302000 303000 304000 305000 306000 307000 308000 309000 310000 311000 312000 313000 314000 315000 316000 317000 318000 319000 320000 321000 322000 323000 324000 325000 326000 327000 328000 329000 330000 331000 332000 333000 334000 335000 336000 337000 338000 339000 340000 341000 342000 343000 344000 345000 346000 347000 348000 349000 350000 351000 352000 353000 354000 355000 356000 357000 358000 359000 360000 361000 362000 363000 364000 365000 366000 367000 368000 369000 370000 371000 372000 373000 374000 375000 376000 377000 378000 379000 380000 381000 382000 383000 384000 385000 386000 387000 388000 389000 390000 391000 392000 393000 394000 395000 396000 397000 398000 399000 400000 401000 402000 403000 404000 405000 406000 407000 408000 409000 410000 411000 412000 413000 414000 415000 416000 417000 418000 419000 420000 421000 422000 423000 424000 425000 426000 427000 428000 429000 430000 431000 432000
with open('filename.pickle', 'wb') as handle:
pickle.dump(vocab, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)with open('filename.pickle','rb') as handle:
vocab = pickle.load(handle)
train_dataset = Trigrams(train_file, params['vocab_size'])1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 12000 13000 14000 15000 16000 17000 18000 19000 20000 21000 22000 23000 24000 25000 26000 27000 28000 29000 30000 31000 32000 33000 34000 35000 36000 37000 38000 39000 40000 41000 42000 43000 44000 45000 46000 47000 48000 49000 50000 51000 52000 53000 54000 55000 56000 57000 58000 59000 60000 61000 62000 63000 64000 65000 66000 67000 68000 69000 70000 71000 72000 73000 74000 75000 76000 77000 78000 79000 80000 81000 82000 83000 84000 85000 86000 87000 88000 89000 90000 91000 92000 93000 94000 95000 96000 97000 98000 99000 100000 101000 102000 103000 104000 105000 106000 107000 108000 109000 110000 111000 112000 113000 114000 115000 116000 117000 118000 119000 120000 121000 122000 123000 124000 125000 126000 127000 128000 129000 130000 131000 132000 133000 134000 135000 136000 137000 138000 139000 140000 141000 142000 143000 144000 145000 146000 147000 148000 149000 150000 151000 152000 153000 154000 155000 156000 157000 158000 159000 160000 161000 162000 163000 164000 165000 166000 167000 168000 169000 170000 171000 172000 173000 174000 175000 176000 177000 178000 179000 180000 181000 182000 183000 184000 185000 186000 187000 188000 189000 190000 191000 192000 193000 194000 195000 196000 197000 198000 199000 200000 201000 202000 203000 204000 205000 206000 207000 208000 209000 210000 211000 212000 213000 214000 215000 216000 217000 218000 219000 220000 221000 222000 223000 224000 225000 226000 227000 228000 229000 230000 231000 232000 233000 234000 235000 236000 237000 238000 239000 240000 241000 242000 243000 244000 245000 246000 247000 248000 249000 250000 251000 252000 253000 254000 255000 256000 257000 258000 259000 260000 261000 262000 263000 264000 265000 266000 267000 268000 269000 270000 271000 272000 273000 274000 275000 276000 277000 278000 279000 280000 281000 282000 283000 284000 285000 286000 287000 288000 289000 290000 291000 292000 293000 294000 295000 296000 297000 298000 299000 300000 301000 302000 303000 304000 305000 306000 307000 308000 309000 310000 311000 312000 313000 314000 315000 316000 317000 318000 319000 320000 321000 322000 323000 324000 325000 326000 327000 328000 329000 330000 331000 332000 333000 334000 335000 336000 337000 338000 339000 340000 341000 342000 343000 344000 345000 346000 347000 348000 349000 350000 351000 352000 353000 354000 355000 356000 357000 358000 359000 360000 361000 362000 363000 364000 365000 366000 367000 368000 369000 370000 371000 372000 373000 374000 375000 376000 377000 378000 379000 380000 381000 382000 383000 384000 385000 386000 387000 388000 389000 390000 391000 392000 393000 394000 395000 396000 397000 398000 399000 400000 401000 402000 403000 404000 405000 406000 407000 408000 409000 410000 411000 412000 413000 414000 415000 416000 417000 418000 419000 420000 421000 422000 423000 424000 425000 426000 427000 428000 429000 430000 431000 432000
data = DataLoader(train_dataset, batch_size=params['batch_size']) #load data print(type(data))<class 'torch.utils.data.dataloader.DataLoader'>
class SimpleTrigramNeuralLanguageModel(nn.Module):
def __init__(self, vocabulary_size, embedding_size):
super(SimpleTrigramNeuralLanguageModel, self).__init__()
self.embeddings = nn.Embedding(vocabulary_size, embedding_size)
self.linear = nn.Linear(2*embedding_size, vocabulary_size)
self.linear_matrix_2 = nn.Linear(embedding_size*2, embedding_size*2)
self.relu = nn.ReLU()
self.softmax = nn.Softmax()
#for each word in vocabulary theres a separate embedding vector, consisting of embedding_size entries
#self.linear is linear layer consisting of concatenated embeddings of left, and right context words
#self.linear_matrix_2 is linear layer
def forward(self, x): #x is list of prev and following embeddings
emb_left = self.embeddings(x[0])
emb_right = self.embeddings(x[1])
#create two embeddings vectors, for word before and after, respectively
first_layer_size_2 = self.linear_matrix_2(torch.cat((emb_left, emb_right), dim=1))
first_relu = self.relu(first_layer_size_2)
concated = self.linear(first_relu)
out = self.softmax(concated)
return outimport gc
torch.cuda.empty_cache()
gc.collect()0
device = 'cuda'
model = SimpleTrigramNeuralLanguageModel(params['vocab_size'], params['embed_size']).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=params['learning_rate'])
criterion = torch.nn.NLLLoss()torch.autograd.set_detect_anomaly(True)
# model.load_state_dict(torch.load(f'model-tri-2following-final.bin'))
for i in range(params['epochs']):
print('epoch: =', i)
model.train()
step = 0
for x, y, z in data: # word, following, 2nd_following words
x = x.to(device)
y = y.to(device)
z = z.to(device)
optimizer.zero_grad()
ypredicted = model([y, z]) #following, 2nd_following word
loss = criterion(torch.log(ypredicted), x) #x is to_predict
if step % 100 == 0:
print(step, loss)
step += 1
if step % 10000 == 0:
torch.save(model.state_dict(), f'model-tri-2following-embed=200steps-{step}.bin')
loss.backward()
optimizer.step()
# torch.save(model.state_dict(), f'model-tri-2following-{i}.bin') epoch: = 0 0
/tmp/ipykernel_30815/606935597.py:22: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. out = self.softmax(concated)
tensor(10.3473, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 1000 100 tensor(6.4702, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 200 tensor(6.1728, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 2000 300 tensor(6.1315, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 3000 400 tensor(6.1413, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 4000 500 tensor(5.9379, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 5000 600 tensor(6.0123, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 6000 700 tensor(6.0021, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 7000 800 tensor(5.8060, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 8000 900 tensor(5.8374, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 9000 1000 tensor(5.7561, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 10000 1100 tensor(5.7806, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 11000 1200 tensor(5.9041, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 12000 1300 tensor(5.8457, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 13000 1400 tensor(5.9296, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 14000 1500 tensor(5.9857, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 15000 1600 tensor(5.6528, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 16000 1700 tensor(5.7602, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 17000 1800 tensor(5.5709, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 18000 1900 tensor(5.6301, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 19000 2000 tensor(5.7465, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 20000 2100 tensor(5.5858, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 21000 2200 tensor(5.7398, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 22000 2300 tensor(5.5739, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 23000 2400 tensor(5.7891, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 24000 2500 tensor(5.3979, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 25000 2600 tensor(5.6079, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 26000 2700 tensor(5.4694, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 27000 2800 tensor(5.4906, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 28000 2900 tensor(5.7360, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 29000 3000 tensor(5.6648, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 30000 3100 tensor(5.4550, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 31000 3200 tensor(5.5493, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 32000 3300 tensor(5.4989, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 33000 3400 tensor(5.4791, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 34000 3500 tensor(5.5922, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 35000 3600 tensor(5.6143, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 36000 3700 tensor(5.6245, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 37000 3800 tensor(5.6404, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 38000 3900 tensor(5.4369, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 39000 4000 tensor(5.6512, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 40000 4100 tensor(5.4947, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 41000 4200 tensor(5.4070, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 42000 4300 tensor(5.2637, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 43000 4400 tensor(5.5091, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 44000 4500 tensor(5.5042, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 45000 4600 tensor(5.4784, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 46000 4700 tensor(5.3096, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 47000 4800 tensor(5.7407, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 48000 4900 tensor(5.4874, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 49000 5000 tensor(5.4813, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 50000 5100 tensor(5.6151, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 51000 5200 tensor(5.4652, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 52000 5300 tensor(5.7041, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 53000 5400 tensor(5.5943, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 54000 5500 tensor(5.5253, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 55000 5600 tensor(5.2634, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 56000 5700 tensor(5.3914, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 57000 5800 tensor(5.4835, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 58000 5900 tensor(5.4290, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 59000 6000 tensor(5.4881, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 60000 6100 tensor(5.3520, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 61000 6200 tensor(5.3854, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 62000 6300 tensor(5.5601, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 63000 6400 tensor(5.3025, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 64000 6500 tensor(5.3010, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 65000 6600 tensor(5.3221, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 66000 6700 tensor(5.3945, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 67000 6800 tensor(5.2509, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 68000 6900 tensor(5.4767, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 69000 7000 tensor(5.5083, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 70000 7100 tensor(5.5266, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 71000 7200 tensor(5.2670, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 72000 7300 tensor(5.3103, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 73000 7400 tensor(5.4863, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 74000 7500 tensor(5.2700, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 7600 tensor(5.3116, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 75000 7700 tensor(5.2636, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 76000 7800 tensor(5.3873, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 77000 7900 tensor(5.3230, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 78000 8000 tensor(5.3560, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 79000 8100 tensor(4.9302, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 80000 8200 tensor(5.4023, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 81000 8300 tensor(5.5185, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 82000 8400 tensor(5.4327, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 83000 8500 tensor(5.2833, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 84000 8600 tensor(5.2445, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 85000 8700 tensor(5.5645, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 86000 8800 tensor(5.4786, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 87000 8900 tensor(5.5328, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 88000 9000 tensor(5.4828, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 89000 9100 tensor(5.4731, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 90000 9200 tensor(5.3773, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 91000 9300 tensor(5.5787, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 92000 9400 tensor(5.3616, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 93000 9500 tensor(5.1018, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 94000 9600 tensor(5.3579, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 95000 9700 tensor(5.1421, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 96000 9800 tensor(5.4230, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 97000 9900 tensor(5.1386, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 98000 10000 tensor(5.4389, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 99000 10100 tensor(5.4342, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 100000 10200 tensor(5.2866, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 101000 10300 tensor(5.4027, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 102000 10400 tensor(5.4081, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 103000 10500 tensor(5.3720, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 104000 10600 tensor(5.5047, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 105000 10700 tensor(5.3374, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 106000 10800 tensor(5.2147, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 107000 10900 tensor(5.3578, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 108000 11000 tensor(5.5004, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 109000 11100 tensor(5.4427, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 110000 11200 tensor(5.2546, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 111000 11300 tensor(5.1242, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 112000 11400 tensor(5.3266, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 113000 11500 tensor(5.4107, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 114000 11600 tensor(5.2242, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 115000 11700 tensor(5.4189, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 116000 11800 tensor(5.4812, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 117000 11900 tensor(5.5100, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 118000 12000 tensor(5.4680, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 119000 12100 tensor(5.4753, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 120000 12200 tensor(5.3741, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 121000 12300 tensor(5.2679, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 122000 12400 tensor(5.4868, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 123000 12500 tensor(5.2248, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 124000 12600 tensor(4.9390, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>) 125000 12700 tensor(5.2555, device='cuda:0', grad_fn=<NllLossBackward0>)
/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py:200: UserWarning: Error detected in LogBackward0. Traceback of forward call that caused the error:
File "/usr/lib/python3.10/runpy.py", line 196, in _run_module_as_main
return _run_code(code, main_globals, None,
File "/usr/lib/python3.10/runpy.py", line 86, in _run_code
exec(code, run_globals)
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel_launcher.py", line 17, in <module>
app.launch_new_instance()
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/traitlets/config/application.py", line 1043, in launch_instance
app.start()
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelapp.py", line 725, in start
self.io_loop.start()
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/tornado/platform/asyncio.py", line 195, in start
self.asyncio_loop.run_forever()
File "/usr/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 600, in run_forever
self._run_once()
File "/usr/lib/python3.10/asyncio/base_events.py", line 1896, in _run_once
handle._run()
File "/usr/lib/python3.10/asyncio/events.py", line 80, in _run
self._context.run(self._callback, *self._args)
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 513, in dispatch_queue
await self.process_one()
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 502, in process_one
await dispatch(*args)
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 409, in dispatch_shell
await result
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/kernelbase.py", line 729, in execute_request
reply_content = await reply_content
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/ipkernel.py", line 422, in do_execute
res = shell.run_cell(
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/ipykernel/zmqshell.py", line 540, in run_cell
return super().run_cell(*args, **kwargs)
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3009, in run_cell
result = self._run_cell(
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3064, in _run_cell
result = runner(coro)
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/async_helpers.py", line 129, in _pseudo_sync_runner
coro.send(None)
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3269, in run_cell_async
has_raised = await self.run_ast_nodes(code_ast.body, cell_name,
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3448, in run_ast_nodes
if await self.run_code(code, result, async_=asy):
File "/home/gedin/.local/lib/python3.10/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3508, in run_code
exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
File "/tmp/ipykernel_30815/3845719666.py", line 13, in <module>
loss = criterion(torch.log(ypredicted), x) #x is to_predict
(Triggered internally at ../torch/csrc/autograd/python_anomaly_mode.cpp:114.)
Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass
[0;31m---------------------------------------------------------------------------[0m [0;31mRuntimeError[0m Traceback (most recent call last) Cell [0;32mIn[14], line 19[0m [1;32m 17[0m [38;5;28;01mif[39;00m step [38;5;241m%[39m [38;5;241m10000[39m [38;5;241m==[39m [38;5;241m0[39m: [1;32m 18[0m torch[38;5;241m.[39msave(model[38;5;241m.[39mstate_dict(), [38;5;124mf[39m[38;5;124m'[39m[38;5;124mmodel-tri-2following-embed=200steps-[39m[38;5;132;01m{[39;00mstep[38;5;132;01m}[39;00m[38;5;124m.bin[39m[38;5;124m'[39m) [0;32m---> 19[0m [43mloss[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mbackward[49m[43m([49m[43m)[49m [1;32m 20[0m optimizer[38;5;241m.[39mstep() [1;32m 21[0m [38;5;66;03m# torch.save(model.state_dict(), f'model-tri-2following-{i}.bin') [39;00m File [0;32m~/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/_tensor.py:487[0m, in [0;36mTensor.backward[0;34m(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs)[0m [1;32m 477[0m [38;5;28;01mif[39;00m has_torch_function_unary([38;5;28mself[39m): [1;32m 478[0m [38;5;28;01mreturn[39;00m handle_torch_function( [1;32m 479[0m Tensor[38;5;241m.[39mbackward, [1;32m 480[0m ([38;5;28mself[39m,), [0;32m (...)[0m [1;32m 485[0m inputs[38;5;241m=[39minputs, [1;32m 486[0m ) [0;32m--> 487[0m [43mtorch[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mautograd[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mbackward[49m[43m([49m [1;32m 488[0m [43m [49m[38;5;28;43mself[39;49m[43m,[49m[43m [49m[43mgradient[49m[43m,[49m[43m [49m[43mretain_graph[49m[43m,[49m[43m [49m[43mcreate_graph[49m[43m,[49m[43m [49m[43minputs[49m[38;5;241;43m=[39;49m[43minputs[49m [1;32m 489[0m [43m[49m[43m)[49m File [0;32m~/.local/lib/python3.10/site-packages/torch/autograd/__init__.py:200[0m, in [0;36mbackward[0;34m(tensors, grad_tensors, retain_graph, create_graph, grad_variables, inputs)[0m [1;32m 195[0m retain_graph [38;5;241m=[39m create_graph [1;32m 197[0m [38;5;66;03m# The reason we repeat same the comment below is that[39;00m [1;32m 198[0m [38;5;66;03m# some Python versions print out the first line of a multi-line function[39;00m [1;32m 199[0m [38;5;66;03m# calls in the traceback and some print out the last line[39;00m [0;32m--> 200[0m [43mVariable[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43m_execution_engine[49m[38;5;241;43m.[39;49m[43mrun_backward[49m[43m([49m[43m [49m[38;5;66;43;03m# Calls into the C++ engine to run the backward pass[39;49;00m [1;32m 201[0m [43m [49m[43mtensors[49m[43m,[49m[43m [49m[43mgrad_tensors_[49m[43m,[49m[43m [49m[43mretain_graph[49m[43m,[49m[43m [49m[43mcreate_graph[49m[43m,[49m[43m [49m[43minputs[49m[43m,[49m [1;32m 202[0m [43m [49m[43mallow_unreachable[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43;01mTrue[39;49;00m[43m,[49m[43m [49m[43maccumulate_grad[49m[38;5;241;43m=[39;49m[38;5;28;43;01mTrue[39;49;00m[43m)[49m [0;31mRuntimeError[0m: Function 'LogBackward0' returned nan values in its 0th output.
torch.save(model.state_dict(),'model-tri-2following-embed=300.bin')a = results[5]
print(a){'is': 0.11248013377189636, 'be': 0.0887126550078392, 'are': 0.05770659074187279, 'was': 0.04821299761533737, 'and': 0.031015213578939438, '<unk>': 0.02695723995566368, 'been': 0.016298962756991386, 'Is': 0.01539035513997078, 'not': 0.015107596293091774, 'were': 0.014968073926866055}
b={'is': 0.2, 'the': 0.2, '<unk>': 0.4}b={'is': 0.2, 'the': 0.2}results_summ = summarize_probs_unk(b, const_wildcard = False)print(results_summ)[('is', 0.25), ('the', 0.25), ('<unk>', 0.5)]
print(b){'is': 0.495, 'the': 0.495}
def get_first_word(text):
"""Return the first word of a string."""
word = ""
for i in range(len(text)-1):
# if text[i] in [' ', ',', '.']
if text[i] == ' ':
return word.rstrip()
else:
word += text[i]
return word.rstrip()
def get_values_from_model(context: list, model, vocab, k=10):
words = [vocab.forward([word]) for word in context]
ixs = torch.tensor(words).to(device)
out = model(ixs)
top = torch.topk(out[0], k)
top_indices = top.indices.tolist()
top_probs = top.values.tolist()
top_words = vocab.lookup_tokens(top_indices)
return list(zip(top_words, top_probs))
def summarize_probs_unk(dic, const_wildcard=True):
'''
dic: dictionary of probabilities returned by model
returns: tab of probabilities, with <unk> specificly as last element
'''
if const_wildcard:
if '<unk>' in dic.keys():
del dic['<unk>']
probsum = sum(float(val) for key, val in dic.items())
for key in dic:
dic[key] = dic[key]/(probsum*(1+params['wildcard_minweight'])) ###leave some space for wildcard
tab = [(key, val) for key, val in dic.items()]
tab.append(('<unk>', 1-sum([val for val in dic.values()])))
elif '<unk>' not in dic.keys():
tab = [(key, val) for key, val in dic.items()]
tab.append(('<unk>', 1-sum([val for val in dic.values()])))
else:
wildcard_value = dic['<unk>']
del dic['<unk>']
probsum = sum([float(val) for key, val in dic.items()])
for key in dic:
dic[key] = dic[key]/(probsum+wildcard_value)
tab = [(key, val) for key, val in dic.items()]
tab.append(('<unk>', 1-sum([val for val in dic.values()])))
return tab
def gonito_format(dic, const_wildcard = True):
tab = summarize_probs_unk(dic=dic, const_wildcard=const_wildcard)
result = ''
for element in tab[:-1]:
result+=str(element[0])+':'+str(element[1])+'\t'
result += ':'+ str(tab[-1][1]) + '\n'
return result
ixs = torch.tensor([vocab.forward(['States']), vocab.forward(['of'])]).to(device)
out = model(ixs)
top = torch.topk(out[0], 10)
top_indices = top.indices.tolist()
top_probs = top.values.tolist()
top_words = vocab.lookup_tokens(top_indices)
list(zip(top_words, top_indices, top_probs))/tmp/ipykernel_30815/606935597.py:22: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. out = self.softmax(concated)
[('the', 1, 0.28959694504737854),
('<unk>', 0, 0.2600848376750946),
('United', 157, 0.24865739047527313),
('loyal', 3181, 0.011600562371313572),
('ed', 193, 0.009287656284868717),
('other', 59, 0.009135955013334751),
('of', 2, 0.00894735287874937),
('Southern', 853, 0.007434409577399492),
('tho', 33, 0.00726652005687356),
('The', 17, 0.006302454508841038)]model.load_state_dict(torch.load(f'model-tri-2following-final.bin'))[0;31m---------------------------------------------------------------------------[0m [0;31mNameError[0m Traceback (most recent call last) Cell [0;32mIn[3], line 1[0m [0;32m----> 1[0m [43mmodel[49m[38;5;241m.[39mload_state_dict(torch[38;5;241m.[39mload([38;5;124mf[39m[38;5;124m'[39m[38;5;124mmodel-tri-2following-final.bin[39m[38;5;124m'[39m)) [0;31mNameError[0m: name 'model' is not defined
with lzma.open(test_file, 'rt') as file:
predict_words = []
results = []
for line in file:
line = replace_endline(line) #get only relevant
line = line.split('\t')[6:]
context = line[1].rstrip().split(" ")[:2] #two words from the left context
predict_words.append(context) #get_first_word(split[1cd
vocab = train_dataset.vocab
for context_words in predict_words:
predicted_distribution = get_values_from_model(context_words, model, vocab, k=10)
distribution_as_dict = dict(predicted_distribution)
# print(distribution_as_dict)
results.append(distribution_as_dict)
/tmp/ipykernel_30815/606935597.py:22: UserWarning: Implicit dimension choice for softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. out = self.softmax(concated)
[{'<unk>': 0.22333872318267822, 'the': 0.04290543496608734, 'of': 0.038316406309604645, 'to': 0.03587133809924126, 'and': 0.03049224615097046, 'in': 0.015468255616724491, 'was': 0.012148280628025532, 'a': 0.011980442330241203, 'be': 0.011976692825555801, 'is': 0.010855000466108322}, {'<unk>': 0.21075238287448883, 'hundred': 0.0673641711473465, 'dred': 0.005059292074292898, 'eight': 0.004337533377110958, 'degrees': 0.0038635244127362967, 'due': 0.003796575590968132, 'dollars': 0.003567937295883894, 'long': 0.003466016612946987, 'north': 0.003463953034952283, 'men': 0.00341203180141747}, {'a': 0.16613157093524933, 'the': 0.15993879735469818, '<unk>': 0.0938526839017868, 'this': 0.019656965509057045, 'other': 0.01839813031256199, 'of': 0.015854211524128914, 'and': 0.014281678013503551, 'his': 0.012650839053094387, 'The': 0.01190563477575779, 'tho': 0.010437354445457458}, {'<unk>': 0.11687463521957397, 'it': 0.049038924276828766, 'they': 0.03917419910430908, 'and': 0.03811464458703995, 'which': 0.03098314255475998, 'he': 0.028336884453892708, 'you': 0.024328071624040604, 'It': 0.022830305621027946, 'I': 0.021094566211104393, 'who': 0.02095915377140045}, {'<unk>': 0.09226696193218231, 'able': 0.015251555480062962, 'and': 0.012043489143252373, 'order': 0.011638428084552288, 'enough': 0.010548103600740433, 'is': 0.009963924996554852, 'right': 0.009118305519223213, 'him': 0.008917313069105148, 'attempt': 0.007974582724273205, 'was': 0.007815857417881489}, {'is': 0.11511300504207611, 'be': 0.08824419230222702, 'are': 0.05649878457188606, 'was': 0.04927655681967735, 'and': 0.03056171163916588, '<unk>': 0.02702254056930542, 'been': 0.016901914030313492, 'Is': 0.016430748626589775, 'not': 0.015687286853790283, 'were': 0.01444857195019722}, {'<unk>': 0.1327797919511795, 'and': 0.024617979303002357, 'was': 0.00857674703001976, 'held': 0.007952810265123844, 'look': 0.006116086151450872, 'is': 0.005847071297466755, 'Beginning': 0.0056276749819517136, 'arrived': 0.005414668470621109, 'that': 0.005328293424099684, 'thereon': 0.005003671627491713}, {'<unk>': 0.10696937143802643, 'and': 0.05472623184323311, 'of': 0.04754647985100746, 'is': 0.018190041184425354, 'are': 0.01705046370625496, 'after': 0.016676705330610275, 'it': 0.016619550064206123, 'in': 0.013238836079835892, 'that': 0.009560071863234043, 'the': 0.009014944545924664}, {'of': 0.20836004614830017, 'in': 0.09059623628854752, '<unk>': 0.07429423183202744, 'and': 0.06032003462314606, 'to': 0.046535905450582504, 'with': 0.0423453189432621, 'for': 0.038104332983493805, 'that': 0.024313272908329964, 'In': 0.019720906391739845, 'on': 0.018904248252511024}, {'<unk>': 0.1407906711101532, 'and': 0.08648557215929031, 'that': 0.06921716779470444, 'as': 0.06733249872922897, 'but': 0.02099286951124668, 'even': 0.017272774130105972, 'But': 0.01066331472247839, 'or': 0.010613738559186459, 'and,': 0.009398640133440495, 'And': 0.009269009344279766}, {'<unk>': 0.2627038061618805, 'the': 0.060708094388246536, 'of': 0.036793846637010574, 'and': 0.029553795233368874, 'a': 0.021964464336633682, 'to': 0.015695985406637192, 'in': 0.010639042593538761, 'at': 0.0073963068425655365, '.': 0.006468658801168203, '<s>': 0.006342368200421333}, {'the': 0.4618034064769745, 'a': 0.07617291063070297, 'be-': 0.03713545948266983, '<unk>': 0.03308023884892464, 'The': 0.029952576383948326, 'tho': 0.024199577048420906, 'be¬': 0.012612164951860905, 'no': 0.010983242653310299, 'and': 0.010637091472744942, 'be\xad': 0.009932301007211208}, {'<unk>': 0.11150252819061279, 'of': 0.042597446590662, 'and': 0.02449633926153183, 'to': 0.018879158422350883, 'the': 0.01835102029144764, 'for': 0.012080149725079536, 'a': 0.010379815474152565, 'in': 0.01028379611670971, 'be': 0.009574895724654198, 'was': 0.007363500073552132}, {'<unk>': 0.20835958421230316, '<s>': 0.014537888579070568, 'and': 0.011784338392317295, 'made': 0.005978980101644993, 'was': 0.005651533603668213, 'recorded': 0.004739651456475258, 'that': 0.004241344518959522, 'be': 0.003857344388961792, 'is': 0.0036198573652654886, 'placed': 0.0035222468432039022}, {'to': 0.2214805781841278, 'and': 0.05094548314809799, '<unk>': 0.042482953518629074, 'we': 0.042465101927518845, 'I': 0.03351859003305435, 'will': 0.031639572232961655, 'not': 0.03125987946987152, 'would': 0.02364269085228443, 'they': 0.018556812778115273, 'you': 0.01713520474731922}, {'<unk>': 0.23146259784698486, 'and': 0.021180296316742897, 'of': 0.014936191029846668, 'to': 0.013211317360401154, 'the': 0.011549517512321472, '<s>': 0.0063598062843084335, 'a': 0.006266749929636717, 'his': 0.005807745270431042, 'in': 0.005254070274531841, 'at': 0.00491053843870759}, {'of': 0.15778660774230957, '<unk>': 0.09474023431539536, 'to': 0.060130488127470016, 'and': 0.0411783792078495, 'for': 0.027365759015083313, 'with': 0.026851307600736618, 'by': 0.0247786957770586, 'that': 0.01456021424382925, 'a': 0.014512889087200165, 'from': 0.013957730494439602}, {'<unk>': 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############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa ############UNK############ aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
torch.save(model.state_dict(), f'model-tri-2following-embed=200.bin')
with open('test-A-embed=200.tsv', 'w') as outfile:
for elem in results:
outfile.write(gonito_format(elem, const_wildcard=False))torch.save(model.state_dict(), f'model-tri-2following-embed=300.bin')
with open('test-A-embed=300.tsv', 'w') as outfile:
for elem in results:
outfile.write(gonito_format(elem, const_wildcard=False))#############Below is only testing, trying ################results_summ = summarize_probs_unk(a, const_wildcard = False)results_summ = [summarize_probs_unk(result, const_wildcard = False) for result in results]results_summ[[('and', 0.09401928299350774),
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[('and', 0.14603855372856134),
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