challenging-america-word-gap-prediction/run.ipynb

import torch
from torch import nn, optim
from torch.utils.data import DataLoader
import numpy as np
from collections import Counter
import re
import lzma
import csv

device = 'cuda'

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):
        data = lzma.open(f'train/in.tsv.xz').read().decode('UTF-8').split('\n')
        data = [line.split('\t') for line in data][:-1]
        data = [[i[6].replace('\\\\\\\\n', ' '), i[7].replace('\\\\\\\\n', ' ')] for i in data]
        
        words = []
        with open(f'train/expected.tsv') as file:
            tsv_file = csv.reader(file, delimiter="\t")
            for line in tsv_file:
                words.append(line[0])
                
        text = []
#         for i in range(len(data) - 1):
        for i in range(5000):
            t = data[i][0] + ' ' + words[i] + ' ' + data[i][1] + ' '
            text += [t.replace('\\\\n', ' ')]
            
        text = ' '.join(text).lower()
        text = re.sub('[^a-z ]', '', 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([  0, 220,  19, 109, 202]), tensor([220,  19, 109, 202,   5]))

[dataset.index_to_word[x] for x in [  0, 231,  19,  98, 189]]

['the', 'yet', 'i', 'm', 'party']

[dataset.index_to_word[x] for x in [231,  19,  98, 189,   5]]

['yet', 'i', 'm', 'party', 'in']

input_tensor = torch.tensor([[  0, 231,  19,  98, 189]], dtype=torch.int32).to(device)

---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-9-ab2855c8fc94> in <module>()
----> 1 input_tensor = torch.tensor([[  0, 231,  19,  98, 189]], dtype=torch.int32).to(device)

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/torch/cuda/__init__.py in _lazy_init()
    214         # This function throws if there's a driver initialization error, no GPUs
    215         # are found or any other error occurs
--> 216         torch._C._cuda_init()
    217         # Some of the queued calls may reentrantly call _lazy_init();
    218         # we need to just return without initializing in that case.

RuntimeError: No CUDA GPUs are available

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 = model(input_tensor)

y_pred

y_pred.shape

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 = 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)

def predict(dataset, model, text, next_words=5):
    model.eval()
    words = text.split(' ')
    state_h = model.init_state(len(words))
    res = []

    x = torch.tensor([[dataset.word_to_index[w] for w in words]]).to(device)
    y_pred, state_h = model(x, state_h)

    last_word_logits = y_pred[0][-1]
    p = torch.nn.functional.softmax(last_word_logits, dim=0).detach().cpu().numpy()
    tmp = sorted(zip(p, range(len(p))), reverse=True)[:next_words]
    for w in tmp:
        res.append((dataset.index_to_word[w[1]], w[0]))

    return res

def predict2(dataset, model, model2, text, text2, next_words=5):
    model.eval()
    model2.eval()
    words = text.split(' ')
    words2 = text2.split(' ')
    words2.reverse()
    state_h = model.init_state(len(words))
    state_h_2 = model2.init_state(len(words))
    res = []

    x = torch.tensor([[dataset.word_to_index[w] for w in words]]).to(device)
    x2 = torch.tensor([[dataset.word_to_index[w] for w in words2]]).to(device)
    y_pred, state_h = model(x, state_h)
    y_pred_2, state_h_2 = model2(x2, state_h_2)

    last_word_logits = y_pred[0][-1]
    last_word_logits_2 = y_pred_2[0][-1]
    p = torch.nn.functional.softmax(last_word_logits, dim=0).detach().cpu().numpy()
    p2 = torch.nn.functional.softmax(last_word_logits_2, dim=0).detach().cpu().numpy()

    p_mean = [(g + h) / 2 for g, h in zip(p, p2)]

    tmp = sorted(zip(p_mean, range(len(p_mean))), reverse=True)[:next_words]
    for w in tmp:
        res.append((dataset.index_to_word[w[1]], w[0]))

    return res

predict(dataset, model, 'it is a')

dev_data = lzma.open(f'dev-0/in.tsv.xz').read().decode('UTF-8').split('\n')
dev_data = [line.split('\t') for line in dev_data][:-1]
dev_data1 = [re.sub('[^a-z ]', '', i[6].replace('\\\\n', ' ').lower()).strip() for i in dev_data]
dev_data2 = [re.sub('[^a-z ]', '', i[7].replace('\\\\n', ' ').lower()).strip() for i in dev_data]

dev_data[0]

'rin k ui i rsognfd inlriliinnts ir the town of y jinnin the county of lincoln rrspcrtfully rop hhont that the part ol said town whi h they inhabit s remote from tiie viii no and tliat they are so sit jutfd h it they would he much hotter accomodated f their lands were to  c m oil from raid town of mna and allix d and attached to flic town of wis tassel the si ire town of tlio county and where nost of their hmdmss is transacted they would in r lore petition y tir hole rible body that the lividing line of si j towns f wiscnsct mf jim nav his so far alt rod ns to include their farms in mid town of vviscasset and the the now line of li vision between acid towns ninv ho as fdlows viz lh ginning on the pi scut line dividing the towns ol ivia assct and ain at t southeast corner id seorgc acorns laud in said aina and riinninu from'

print(predict(dataset, model, ' '.join(dev_data[9].split()[-1:])))

[('to', 0.11381497), ('and', 0.04800251), ('in', 0.042429972), ('the', 0.04154489), ('of', 0.030516978)]

class ReversedDataset(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):
        data = lzma.open(f'train/in.tsv.xz').read().decode('UTF-8').split('\n')
        data = [line.split('\t') for line in data][:-1]
        data = [[i[6].replace('\\\\\\\\n', ' '), i[7].replace('\\\\\\\\n', ' ')] for i in data]
        
        words = []
        with open(f'train/expected.tsv') as file:
            tsv_file = csv.reader(file, delimiter="\t")
            for line in tsv_file:
                words.append(line[0])
                
        text = []
#         for i in range(len(data) - 1):
        for i in range(5000):
            t = data[i][0] + ' ' + words[i] + ' ' + data[i][1] + ' '
            text += [t.replace('\\\\n', ' ')]
            
        text = ' '.join(text).lower()
        text = re.sub('[^a-z ]', '', text)
        text = text.split(' ')
        text.reverse()
        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_2 = ReversedDataset(5)
input_tensor_2 = torch.tensor([[  0, 231,  19,  98, 189]], dtype=torch.int32).to(device)

model_2 = Model(len(dataset_2)).to(device)
y_pred_2, state_h_2 = model(input_tensor_2)
model_2 = Model(vocab_size = len(dataset_2.uniq_words)).to(device)
train(dataset_2, model_2, 1, 64)

Streaming output truncated to the last 5000 lines.
{'epoch': 0, 'update in batch': 20417, '/': 25417, 'loss': 7.6362504959106445}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20418, '/': 25417, 'loss': 6.8080902099609375}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20419, '/': 25417, 'loss': 6.39241886138916}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20420, '/': 25417, 'loss': 7.597629547119141}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20421, '/': 25417, 'loss': 7.708348274230957}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20422, '/': 25417, 'loss': 7.466558933258057}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20423, '/': 25417, 'loss': 6.497800350189209}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20424, '/': 25417, 'loss': 7.575223445892334}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20425, '/': 25417, 'loss': 6.90737247467041}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20426, '/': 25417, 'loss': 6.788297176361084}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20427, '/': 25417, 'loss': 7.225445747375488}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20428, '/': 25417, 'loss': 6.8070173263549805}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20429, '/': 25417, 'loss': 6.6609907150268555}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20430, '/': 25417, 'loss': 6.863869667053223}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20431, '/': 25417, 'loss': 6.732440948486328}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20432, '/': 25417, 'loss': 7.342253684997559}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20433, '/': 25417, 'loss': 8.839489936828613}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20434, '/': 25417, 'loss': 8.181785583496094}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20435, '/': 25417, 'loss': 7.501155853271484}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20436, '/': 25417, 'loss': 7.15375280380249}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20437, '/': 25417, 'loss': 7.610144138336182}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20438, '/': 25417, 'loss': 7.9229230880737305}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20439, '/': 25417, 'loss': 7.410401344299316}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20440, '/': 25417, 'loss': 7.6451520919799805}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20441, '/': 25417, 'loss': 7.612285614013672}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20442, '/': 25417, 'loss': 6.862789154052734}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20443, '/': 25417, 'loss': 7.761195182800293}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20444, '/': 25417, 'loss': 7.075577735900879}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20445, '/': 25417, 'loss': 6.839912414550781}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20446, '/': 25417, 'loss': 6.835267066955566}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20447, '/': 25417, 'loss': 6.691529273986816}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20448, '/': 25417, 'loss': 7.013882637023926}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20449, '/': 25417, 'loss': 6.065933704376221}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20450, '/': 25417, 'loss': 7.55593204498291}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20451, '/': 25417, 'loss': 8.576960563659668}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20452, '/': 25417, 'loss': 7.220167636871338}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20453, '/': 25417, 'loss': 7.686814308166504}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20454, '/': 25417, 'loss': 7.384600639343262}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20455, '/': 25417, 'loss': 7.873658657073975}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20456, '/': 25417, 'loss': 6.882347106933594}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20457, '/': 25417, 'loss': 7.514899253845215}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20458, '/': 25417, 'loss': 7.473762512207031}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20459, '/': 25417, 'loss': 7.683981895446777}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20460, '/': 25417, 'loss': 7.835123538970947}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20461, '/': 25417, 'loss': 7.27884578704834}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20462, '/': 25417, 'loss': 7.304322242736816}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20463, '/': 25417, 'loss': 7.779258728027344}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20464, '/': 25417, 'loss': 6.55047082901001}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20465, '/': 25417, 'loss': 7.334401607513428}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20466, '/': 25417, 'loss': 7.006077766418457}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20467, '/': 25417, 'loss': 6.34951639175415}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20468, '/': 25417, 'loss': 7.379838466644287}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20469, '/': 25417, 'loss': 7.679259300231934}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20470, '/': 25417, 'loss': 7.554049491882324}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20471, '/': 25417, 'loss': 6.668128967285156}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20472, '/': 25417, 'loss': 7.753903388977051}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20473, '/': 25417, 'loss': 7.8322272300720215}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20474, '/': 25417, 'loss': 8.41560173034668}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20475, '/': 25417, 'loss': 7.348629951477051}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20476, '/': 25417, 'loss': 7.460331916809082}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20477, '/': 25417, 'loss': 7.5825371742248535}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20478, '/': 25417, 'loss': 8.365255355834961}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20479, '/': 25417, 'loss': 7.851580619812012}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20480, '/': 25417, 'loss': 6.670195579528809}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20481, '/': 25417, 'loss': 6.669435977935791}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20482, '/': 25417, 'loss': 6.38106632232666}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20483, '/': 25417, 'loss': 7.682502746582031}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20484, '/': 25417, 'loss': 6.214302062988281}
{'epoch': 0, 'update in batch': 20485, '/': 25417, 'loss': 6.744795322418213}
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{'epoch': 0, 'update in batch': 25413, '/': 25417, 'loss': 7.018422603607178}
{'epoch': 0, 'update in batch': 25414, '/': 25417, 'loss': 6.817176818847656}
{'epoch': 0, 'update in batch': 25415, '/': 25417, 'loss': 6.651888847351074}
{'epoch': 0, 'update in batch': 25416, '/': 25417, 'loss': 6.18330192565918}

n = 2

f = open("dev-0/out.tsv", "w")

for i in range(len(dev_data1)):
    d1 = dev_data1[i]
    d2 = dev_data2[i]
    try:
        tmp = predict2(dataset, model, model_2, ' '.join(d1.split()[-n:]), ' '.join(d2.split()[:n]))
        f.writelines(' '.join([f'{i[0]}:{i[1]}' for i in tmp]) + ' :0.3\n')
    except:
        f.writelines(':1\n')

f.close()
        

len(dev_data1)

10519

test_data = lzma.open(f'test-A/in.tsv.xz').read().decode('UTF-8').split('\n')
test_data = [line.split('\t') for line in test_data][:-1]
test_data1 = [re.sub('[^a-z ]', '', i[6].replace('\\\\n', ' ').lower()).strip() for i in test_data]
test_data2 = [re.sub('[^a-z ]', '', i[7].replace('\\\\n', ' ').lower()).strip() for i in test_data]


n = 2

f = open("test-A/out.tsv", "w")

for i in range(len(test_data1)):
    d1 = test_data1[i]
    d2 = test_data2[i]
    try:
        tmp = predict2(dataset, model, model_2, ' '.join(d1.split()[-n:]), ' '.join(d2.split()[:n]))
        f.writelines(' '.join([f'{i[0]}:{i[1]}' for i in tmp]) + ' :0.3\n')
    except:
        f.writelines(':1\n')

f.close()