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Modello Transformer per la comprensione del linguaggio

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Questo tutorial addestra un modello Transformer per tradurre un set di dati dal portoghese all'inglese . Questo è un esempio avanzato che presuppone la conoscenza della generazione e dell'attenzione del testo.

L'idea centrale alla base del modello Transformer è l'auto-attenzione: la capacità di prestare attenzione a diverse posizioni della sequenza di input per calcolare una rappresentazione di quella sequenza. Transformer crea pile di livelli di auto-attenzione ed è spiegato di seguito nelle sezioni Attenzione al prodotto a punti scalati e Attenzione a più teste .

Un modello di trasformatore gestisce input di dimensioni variabili utilizzando pile di livelli di auto-attenzione invece di RNN o CNN . Questa architettura generale ha una serie di vantaggi:

  • Non fa ipotesi sulle relazioni spazio-temporali tra i dati. Questo è l'ideale per elaborare un insieme di oggetti (ad esempio, unità StarCraft ).
  • Gli output dei livelli possono essere calcolati in parallelo, invece di una serie come un RNN.
  • Gli elementi distanti possono influenzare l'output dell'altro senza passare attraverso molti passaggi RNN o livelli di convoluzione (vedi Scene Memory Transformer per esempio).
  • Può apprendere dipendenze a lungo raggio. Questa è una sfida in molte attività di sequenza.

Gli svantaggi di questa architettura sono:

  • Per una serie temporale, l'output per un passo temporale viene calcolato dall'intera cronologia anziché solo dagli input e dallo stato nascosto corrente. Questo potrebbe essere meno efficiente.
  • Se l'input ha una relazione temporale/spaziale, come il testo, è necessario aggiungere una codifica posizionale o il modello vedrà effettivamente un sacco di parole.

Dopo aver addestrato il modello in questo quaderno, sarai in grado di inserire una frase in portoghese e restituire la traduzione in inglese.

Attenzione mappa termica

Impostare

pip install tensorflow_datasets
pip install -U tensorflow-text
import collections
import logging
import os
import pathlib
import re
import string
import sys
import time

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow_text as text
import tensorflow as tf
logging.getLogger('tensorflow').setLevel(logging.ERROR)  # suppress warnings

Scarica il set di dati

Usa i set di dati TensorFlow per caricare il set di dati di traduzione portoghese-inglese dal progetto TED Talks Open Translation .

Questo set di dati contiene circa 50000 esempi di addestramento, 1100 esempi di convalida e 2000 esempi di test.

examples, metadata = tfds.load('ted_hrlr_translate/pt_to_en', with_info=True,
                               as_supervised=True)
train_examples, val_examples = examples['train'], examples['validation']

L'oggetto tf.data.Dataset restituito dai set di dati TensorFlow fornisce coppie di esempi di testo:

for pt_examples, en_examples in train_examples.batch(3).take(1):
  for pt in pt_examples.numpy():
    print(pt.decode('utf-8'))

  print()

  for en in en_examples.numpy():
    print(en.decode('utf-8'))
e quando melhoramos a procura , tiramos a única vantagem da impressão , que é a serendipidade .
mas e se estes fatores fossem ativos ?
mas eles não tinham a curiosidade de me testar .

and when you improve searchability , you actually take away the one advantage of print , which is serendipity .
but what if it were active ?
but they did n't test for curiosity .

Tokenizzazione e detokenizzazione del testo

Non puoi addestrare un modello direttamente sul testo. Il testo deve prima essere convertito in una rappresentazione numerica. In genere, si converte il testo in sequenze di ID token, che vengono utilizzati come indici in un incorporamento.

Un'implementazione popolare è illustrata nell'esercitazione sul tokenizzatore di sottoparole che crea tokenizzatori di sottoparola ( text.BertTokenizer ) ottimizzati per questo set di dati e li esporta in un modello_salvato .

Scarica e decomprimi e importa il saved_model :

model_name = "ted_hrlr_translate_pt_en_converter"
tf.keras.utils.get_file(
    f"{model_name}.zip",
    f"https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/{model_name}.zip",
    cache_dir='.', cache_subdir='', extract=True
)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/ted_hrlr_translate_pt_en_converter.zip
188416/184801 [==============================] - 0s 0us/step
196608/184801 [===============================] - 0s 0us/step
'./ted_hrlr_translate_pt_en_converter.zip'
tokenizers = tf.saved_model.load(model_name)

Il tf.saved_model contiene due tokenizzatori di testo, uno per l'inglese e uno per il portoghese. Entrambi hanno gli stessi metodi:

[item for item in dir(tokenizers.en) if not item.startswith('_')]
['detokenize',
 'get_reserved_tokens',
 'get_vocab_path',
 'get_vocab_size',
 'lookup',
 'tokenize',
 'tokenizer',
 'vocab']

Il metodo tokenize converte un batch di stringhe in un batch riempito di ID token. Questo metodo divide la punteggiatura, le lettere minuscole e l'unicode normalizza l'input prima della tokenizzazione. Tale standardizzazione non è visibile qui perché i dati di input sono già standardizzati.

for en in en_examples.numpy():
  print(en.decode('utf-8'))
and when you improve searchability , you actually take away the one advantage of print , which is serendipity .
but what if it were active ?
but they did n't test for curiosity .
encoded = tokenizers.en.tokenize(en_examples)

for row in encoded.to_list():
  print(row)
[2, 72, 117, 79, 1259, 1491, 2362, 13, 79, 150, 184, 311, 71, 103, 2308, 74, 2679, 13, 148, 80, 55, 4840, 1434, 2423, 540, 15, 3]
[2, 87, 90, 107, 76, 129, 1852, 30, 3]
[2, 87, 83, 149, 50, 9, 56, 664, 85, 2512, 15, 3]

Il metodo detokenize tenta di riconvertire questi ID token in testo leggibile dall'uomo:

round_trip = tokenizers.en.detokenize(encoded)
for line in round_trip.numpy():
  print(line.decode('utf-8'))
and when you improve searchability , you actually take away the one advantage of print , which is serendipity .
but what if it were active ?
but they did n ' t test for curiosity .

Il metodo di lookup di livello inferiore converte gli ID token in testo token:

tokens = tokenizers.en.lookup(encoded)
tokens
<tf.RaggedTensor [[b'[START]', b'and', b'when', b'you', b'improve', b'search', b'##ability',
  b',', b'you', b'actually', b'take', b'away', b'the', b'one', b'advantage',
  b'of', b'print', b',', b'which', b'is', b's', b'##ere', b'##nd', b'##ip',
  b'##ity', b'.', b'[END]']                                                 ,
 [b'[START]', b'but', b'what', b'if', b'it', b'were', b'active', b'?',
  b'[END]']                                                           ,
 [b'[START]', b'but', b'they', b'did', b'n', b"'", b't', b'test', b'for',
  b'curiosity', b'.', b'[END]']                                          ]>

Qui puoi vedere l'aspetto "sottoparola" dei tokenizzatori. La parola "ricercabilità" è scomposta in "ricerca ##abilità" e la parola "serendipity" in "s ##ere ##nd ##ip ##ity"

Imposta la pipeline di input

Per creare una pipeline di input adatta per l'addestramento, applicherai alcune trasformazioni al set di dati.

Questa funzione verrà utilizzata per codificare i batch di testo grezzo:

def tokenize_pairs(pt, en):
    pt = tokenizers.pt.tokenize(pt)
    # Convert from ragged to dense, padding with zeros.
    pt = pt.to_tensor()

    en = tokenizers.en.tokenize(en)
    # Convert from ragged to dense, padding with zeros.
    en = en.to_tensor()
    return pt, en

Ecco una semplice pipeline di input che elabora, mescola e raggruppa in batch i dati:

BUFFER_SIZE = 20000
BATCH_SIZE = 64
def make_batches(ds):
  return (
      ds
      .cache()
      .shuffle(BUFFER_SIZE)
      .batch(BATCH_SIZE)
      .map(tokenize_pairs, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
      .prefetch(tf.data.AUTOTUNE))


train_batches = make_batches(train_examples)
val_batches = make_batches(val_examples)

Codifica posizionale

I livelli di attenzione vedono il loro input come un insieme di vettori, senza ordine sequenziale. Anche questo modello non contiene strati ricorrenti o convoluzionali. Per questo motivo viene aggiunta una "codifica posizionale" per fornire al modello alcune informazioni sulla posizione relativa dei token nella frase.

Il vettore di codifica posizionale viene aggiunto al vettore di incorporamento. Gli incorporamenti rappresentano un token in uno spazio d-dimensionale in cui i token con significato simile saranno più vicini l'uno all'altro. Ma gli incorporamenti non codificano la posizione relativa dei token in una frase. Quindi, dopo aver aggiunto la codifica posizionale, i token saranno più vicini tra loro in base alla somiglianza del loro significato e alla loro posizione nella frase , nello spazio d-dimensionale.

La formula per il calcolo della codifica posizionale è la seguente:

\[\Large{PE_{(pos, 2i)} = \sin(pos / 10000^{2i / d_{model} })} \]

\[\Large{PE_{(pos, 2i+1)} = \cos(pos / 10000^{2i / d_{model} })} \]

def get_angles(pos, i, d_model):
  angle_rates = 1 / np.power(10000, (2 * (i//2)) / np.float32(d_model))
  return pos * angle_rates
def positional_encoding(position, d_model):
  angle_rads = get_angles(np.arange(position)[:, np.newaxis],
                          np.arange(d_model)[np.newaxis, :],
                          d_model)

  # apply sin to even indices in the array; 2i
  angle_rads[:, 0::2] = np.sin(angle_rads[:, 0::2])

  # apply cos to odd indices in the array; 2i+1
  angle_rads[:, 1::2] = np.cos(angle_rads[:, 1::2])

  pos_encoding = angle_rads[np.newaxis, ...]

  return tf.cast(pos_encoding, dtype=tf.float32)
n, d = 2048, 512
pos_encoding = positional_encoding(n, d)
print(pos_encoding.shape)
pos_encoding = pos_encoding[0]

# Juggle the dimensions for the plot
pos_encoding = tf.reshape(pos_encoding, (n, d//2, 2))
pos_encoding = tf.transpose(pos_encoding, (2, 1, 0))
pos_encoding = tf.reshape(pos_encoding, (d, n))

plt.pcolormesh(pos_encoding, cmap='RdBu')
plt.ylabel('Depth')
plt.xlabel('Position')
plt.colorbar()
plt.show()
(1, 2048, 512)

png

Mascheratura

Maschera tutti i token pad nel batch di sequenza. Garantisce che il modello non tratti il ​​riempimento come input. La maschera indica dove è presente il valore del pad 0 : emette un 1 in quelle posizioni e uno 0 in caso contrario.

def create_padding_mask(seq):
  seq = tf.cast(tf.math.equal(seq, 0), tf.float32)

  # add extra dimensions to add the padding
  # to the attention logits.
  return seq[:, tf.newaxis, tf.newaxis, :]  # (batch_size, 1, 1, seq_len)
x = tf.constant([[7, 6, 0, 0, 1], [1, 2, 3, 0, 0], [0, 0, 0, 4, 5]])
create_padding_mask(x)
<tf.Tensor: shape=(3, 1, 1, 5), dtype=float32, numpy=
array([[[[0., 0., 1., 1., 0.]]],


       [[[0., 0., 0., 1., 1.]]],


       [[[1., 1., 1., 0., 0.]]]], dtype=float32)>

La maschera di previsione viene utilizzata per mascherare i token futuri in una sequenza. In altre parole, la maschera indica quali voci non devono essere utilizzate.

Ciò significa che per pronosticare il terzo gettone verranno utilizzati solo il primo e il secondo gettone. Allo stesso modo per pronosticare il quarto gettone, verranno utilizzati solo il primo, il secondo e il terzo gettone e così via.

def create_look_ahead_mask(size):
  mask = 1 - tf.linalg.band_part(tf.ones((size, size)), -1, 0)
  return mask  # (seq_len, seq_len)
x = tf.random.uniform((1, 3))
temp = create_look_ahead_mask(x.shape[1])
temp
<tf.Tensor: shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[0., 1., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

Attenzione al prodotto a punti scalati

scaled_dot_product_attention

La funzione di attenzione utilizzata dal trasformatore accetta tre ingressi: Q (interrogazione), K (tasto), V (valore). L'equazione utilizzata per calcolare i pesi di attenzione è:

\[\Large{Attention(Q, K, V) = softmax_k\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k} }\right) V} \]

L'attenzione del prodotto scalare è scalata di un fattore di radice quadrata della profondità. Ciò avviene perché per grandi valori di profondità, il prodotto scalare aumenta di grandezza spingendo la funzione softmax dove ha piccoli gradienti risultanti in un softmax molto duro.

Si consideri ad esempio che Q e K hanno media 0 e varianza 1. La loro moltiplicazione matriciale avrà media 0 e varianza dk . Quindi la radice quadrata di dk viene utilizzata per il ridimensionamento, quindi ottieni una varianza coerente indipendentemente dal valore di dk . Se la varianza è troppo bassa, l'output potrebbe essere troppo piatto per essere ottimizzato in modo efficace. Se la varianza è troppo alta, il softmax può saturarsi all'inizializzazione rendendo difficile l'apprendimento.

La maschera viene moltiplicata per -1e9 (vicino all'infinito negativo). Ciò avviene perché la maschera viene sommata con la moltiplicazione della matrice in scala di Q e K e viene applicata immediatamente prima di un softmax. L'obiettivo è azzerare queste celle e gli input negativi di grandi dimensioni per softmax sono vicini allo zero nell'output.

def scaled_dot_product_attention(q, k, v, mask):
  """Calculate the attention weights.
  q, k, v must have matching leading dimensions.
  k, v must have matching penultimate dimension, i.e.: seq_len_k = seq_len_v.
  The mask has different shapes depending on its type(padding or look ahead)
  but it must be broadcastable for addition.

  Args:
    q: query shape == (..., seq_len_q, depth)
    k: key shape == (..., seq_len_k, depth)
    v: value shape == (..., seq_len_v, depth_v)
    mask: Float tensor with shape broadcastable
          to (..., seq_len_q, seq_len_k). Defaults to None.

  Returns:
    output, attention_weights
  """

  matmul_qk = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)  # (..., seq_len_q, seq_len_k)

  # scale matmul_qk
  dk = tf.cast(tf.shape(k)[-1], tf.float32)
  scaled_attention_logits = matmul_qk / tf.math.sqrt(dk)

  # add the mask to the scaled tensor.
  if mask is not None:
    scaled_attention_logits += (mask * -1e9)

  # softmax is normalized on the last axis (seq_len_k) so that the scores
  # add up to 1.
  attention_weights = tf.nn.softmax(scaled_attention_logits, axis=-1)  # (..., seq_len_q, seq_len_k)

  output = tf.matmul(attention_weights, v)  # (..., seq_len_q, depth_v)

  return output, attention_weights

Poiché la normalizzazione softmax viene eseguita su K, i suoi valori decidono la quantità di importanza data a Q.

L'output rappresenta la moltiplicazione dei pesi di attenzione e del vettore V (valore). Ciò garantisce che i token su cui vuoi concentrarti siano mantenuti così come sono e che i token irrilevanti vengano eliminati.

def print_out(q, k, v):
  temp_out, temp_attn = scaled_dot_product_attention(
      q, k, v, None)
  print('Attention weights are:')
  print(temp_attn)
  print('Output is:')
  print(temp_out)
np.set_printoptions(suppress=True)

temp_k = tf.constant([[10, 0, 0],
                      [0, 10, 0],
                      [0, 0, 10],
                      [0, 0, 10]], dtype=tf.float32)  # (4, 3)

temp_v = tf.constant([[1, 0],
                      [10, 0],
                      [100, 5],
                      [1000, 6]], dtype=tf.float32)  # (4, 2)

# This `query` aligns with the second `key`,
# so the second `value` is returned.
temp_q = tf.constant([[0, 10, 0]], dtype=tf.float32)  # (1, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)
Attention weights are:
tf.Tensor([[0. 1. 0. 0.]], shape=(1, 4), dtype=float32)
Output is:
tf.Tensor([[10.  0.]], shape=(1, 2), dtype=float32)
# This query aligns with a repeated key (third and fourth),
# so all associated values get averaged.
temp_q = tf.constant([[0, 0, 10]], dtype=tf.float32)  # (1, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)
Attention weights are:
tf.Tensor([[0.  0.  0.5 0.5]], shape=(1, 4), dtype=float32)
Output is:
tf.Tensor([[550.    5.5]], shape=(1, 2), dtype=float32)
# This query aligns equally with the first and second key,
# so their values get averaged.
temp_q = tf.constant([[10, 10, 0]], dtype=tf.float32)  # (1, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)
Attention weights are:
tf.Tensor([[0.5 0.5 0.  0. ]], shape=(1, 4), dtype=float32)
Output is:
tf.Tensor([[5.5 0. ]], shape=(1, 2), dtype=float32)

Passa tutte le query insieme.

temp_q = tf.constant([[0, 0, 10],
                      [0, 10, 0],
                      [10, 10, 0]], dtype=tf.float32)  # (3, 3)
print_out(temp_q, temp_k, temp_v)
Attention weights are:
tf.Tensor(
[[0.  0.  0.5 0.5]
 [0.  1.  0.  0. ]
 [0.5 0.5 0.  0. ]], shape=(3, 4), dtype=float32)
Output is:
tf.Tensor(
[[550.    5.5]
 [ 10.    0. ]
 [  5.5   0. ]], shape=(3, 2), dtype=float32)

Attenzione a più teste

attenzione a più teste

L'attenzione multitesta è composta da quattro parti:

  • Strati lineari.
  • Attenzione scalata al prodotto a punti.
  • Strato lineare finale.

Ogni blocco di attenzione multitesta riceve tre input; Q (interrogazione), K (chiave), V (valore). Questi vengono inseriti attraverso strati lineari (densi) prima della funzione di attenzione multi-testa.

Nel diagramma sopra (K,Q,V) sono passati attraverso strati lineari separati ( Dense ) per ciascuna testa di attenzione. Per semplicità/efficienza, il codice seguente lo implementa utilizzando un singolo strato denso con num_heads moltiplicato per gli output. L'output viene riorganizzato in una forma di (batch, num_heads, ...) prima di applicare la funzione di attenzione.

La funzione scaled_dot_product_attention definita sopra viene applicata in una singola chiamata, trasmessa per efficienza. Nella fase di attenzione deve essere utilizzata una maschera adeguata. L'output dell'attenzione per ciascuna testa viene quindi concatenato (usando tf.transpose e tf.reshape ) e inserito in uno strato Dense finale.

Invece di una singola testa di attenzione, Q, K e V sono divise in più teste perché consentono al modello di occuparsi congiuntamente di informazioni provenienti da diversi sottospazi di rappresentazione in posizioni diverse. Dopo la divisione ogni testa ha una dimensionalità ridotta, quindi il costo totale di calcolo è lo stesso di un'attenzione di una singola testa con piena dimensionalità.

class MultiHeadAttention(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads):
    super(MultiHeadAttention, self).__init__()
    self.num_heads = num_heads
    self.d_model = d_model

    assert d_model % self.num_heads == 0

    self.depth = d_model // self.num_heads

    self.wq = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    self.wk = tf.keras.layers.Dense(d_model)
    self.wv = tf.keras.layers.Dense(d_model)

    self.dense = tf.keras.layers.Dense(d_model)

  def split_heads(self, x, batch_size):
    """Split the last dimension into (num_heads, depth).
    Transpose the result such that the shape is (batch_size, num_heads, seq_len, depth)
    """
    x = tf.reshape(x, (batch_size, -1, self.num_heads, self.depth))
    return tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])

  def call(self, v, k, q, mask):
    batch_size = tf.shape(q)[0]

    q = self.wq(q)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    k = self.wk(k)  # (batch_size, seq_len, d_model)
    v = self.wv(v)  # (batch_size, seq_len, d_model)

    q = self.split_heads(q, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
    k = self.split_heads(k, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_k, depth)
    v = self.split_heads(v, batch_size)  # (batch_size, num_heads, seq_len_v, depth)

    # scaled_attention.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, depth)
    # attention_weights.shape == (batch_size, num_heads, seq_len_q, seq_len_k)
    scaled_attention, attention_weights = scaled_dot_product_attention(
        q, k, v, mask)

    scaled_attention = tf.transpose(scaled_attention, perm=[0, 2, 1, 3])  # (batch_size, seq_len_q, num_heads, depth)

    concat_attention = tf.reshape(scaled_attention,
                                  (batch_size, -1, self.d_model))  # (batch_size, seq_len_q, d_model)

    output = self.dense(concat_attention)  # (batch_size, seq_len_q, d_model)

    return output, attention_weights

Crea un livello MultiHeadAttention da provare. In ciascuna posizione della sequenza, y , MultiHeadAttention esegue tutte le 8 teste di attenzione su tutte le altre posizioni della sequenza, restituendo un nuovo vettore della stessa lunghezza in ciascuna posizione.

temp_mha = MultiHeadAttention(d_model=512, num_heads=8)
y = tf.random.uniform((1, 60, 512))  # (batch_size, encoder_sequence, d_model)
out, attn = temp_mha(y, k=y, q=y, mask=None)
out.shape, attn.shape
(TensorShape([1, 60, 512]), TensorShape([1, 8, 60, 60]))

Rete di feed forward puntuale

La rete di feed forward puntuale è costituita da due strati completamente collegati con un'attivazione ReLU nel mezzo.

def point_wise_feed_forward_network(d_model, dff):
  return tf.keras.Sequential([
      tf.keras.layers.Dense(dff, activation='relu'),  # (batch_size, seq_len, dff)
      tf.keras.layers.Dense(d_model)  # (batch_size, seq_len, d_model)
  ])
sample_ffn = point_wise_feed_forward_network(512, 2048)
sample_ffn(tf.random.uniform((64, 50, 512))).shape
TensorShape([64, 50, 512])

Encoder e decodificatore

trasformatore

Il modello del trasformatore segue lo stesso schema generale di una sequenza standard per il modello con attenzione .

  • La frase di input viene passata attraverso N livelli di codifica che generano un output per ogni token nella sequenza.
  • Il decodificatore si occupa dell'uscita dell'encoder e del proprio input (auto-attenzione) per prevedere la parola successiva.

Strato codificatore

Ciascun livello del codificatore è costituito da sottolivelli:

  1. Attenzione multitesta (con maschera imbottita)
  2. Reti feed forward puntuali.

Ciascuno di questi sottolivelli ha una connessione residua attorno ad esso seguita da una normalizzazione del livello. Le connessioni residue aiutano ad evitare il problema del gradiente di scomparsa nelle reti profonde.

L'output di ogni sottolivello è LayerNorm(x + Sublayer(x)) . La normalizzazione viene eseguita sull'asse d_model (ultimo). Ci sono N strati encoder nel trasformatore.

class EncoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    super(EncoderLayer, self).__init__()

    self.mha = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
    self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)

    self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)

    self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)

  def call(self, x, training, mask):

    attn_output, _ = self.mha(x, x, x, mask)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    attn_output = self.dropout1(attn_output, training=training)
    out1 = self.layernorm1(x + attn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

    ffn_output = self.ffn(out1)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    ffn_output = self.dropout2(ffn_output, training=training)
    out2 = self.layernorm2(out1 + ffn_output)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)

    return out2
sample_encoder_layer = EncoderLayer(512, 8, 2048)

sample_encoder_layer_output = sample_encoder_layer(
    tf.random.uniform((64, 43, 512)), False, None)

sample_encoder_layer_output.shape  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
TensorShape([64, 43, 512])

Livello decodificatore

Ogni livello del decodificatore è costituito da sottolivelli:

  1. Attenzione multitesta mascherata (con maschera sguardo in avanti e maschera imbottita)
  2. Attenzione multitesta (con maschera imbottita). V (valore) e K (chiave) ricevono l' uscita dell'encoder come ingressi. Q (query) riceve l' output dal sottolivello di attenzione a più teste mascherato.
  3. Reti feed forward puntuali

Ciascuno di questi sottolivelli ha una connessione residua attorno ad esso seguita da una normalizzazione del livello. L'output di ogni sottolivello è LayerNorm(x + Sublayer(x)) . La normalizzazione viene eseguita sull'asse d_model (ultimo).

Ci sono N strati di decodifica nel trasformatore.

Poiché Q riceve l'uscita dal primo blocco di attenzione del decodificatore e K riceve l'uscita dell'encoder, i pesi di attenzione rappresentano l'importanza data all'ingresso del decodificatore in base all'uscita dell'encoder. In altre parole, il decodificatore prevede il token successivo guardando l'uscita dell'encoder e controllando autonomamente la propria uscita. Vedere la dimostrazione sopra nella sezione relativa all'attenzione sul prodotto a punti in scala.

class DecoderLayer(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, d_model, num_heads, dff, rate=0.1):
    super(DecoderLayer, self).__init__()

    self.mha1 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)
    self.mha2 = MultiHeadAttention(d_model, num_heads)

    self.ffn = point_wise_feed_forward_network(d_model, dff)

    self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
    self.layernorm3 = tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)

    self.dropout1 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout2 = tf.keras.layers.Dropout(rate)
    self.dropout3 = tf.keras.layers.Dropout(rate)

  def call(self, x, enc_output, training,
           look_ahead_mask, padding_mask):
    # enc_output.shape == (batch_size, input_seq_len, d_model)

    attn1, attn_weights_block1 = self.mha1(x, x, x, look_ahead_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    attn1 = self.dropout1(attn1, training=training)
    out1 = self.layernorm1(attn1 + x)

    attn2, attn_weights_block2 = self.mha2(
        enc_output, enc_output, out1, padding_mask)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    attn2 = self.dropout2(attn2, training=training)
    out2 = self.layernorm2(attn2 + out1)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)

    ffn_output = self.ffn(out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    ffn_output = self.dropout3(ffn_output, training=training)
    out3 = self.layernorm3(ffn_output + out2)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)

    return out3, attn_weights_block1, attn_weights_block2
sample_decoder_layer = DecoderLayer(512, 8, 2048)

sample_decoder_layer_output, _, _ = sample_decoder_layer(
    tf.random.uniform((64, 50, 512)), sample_encoder_layer_output,
    False, None, None)

sample_decoder_layer_output.shape  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
TensorShape([64, 50, 512])

Codificatore

L' Encoder è composto da:

  1. Incorporamento di input
  2. Codifica posizionale
  3. N strati encoder

L'input viene sottoposto a un embedding che viene sommato alla codifica posizionale. L'output di questa somma è l'input per i livelli dell'encoder. L'uscita dell'encoder è l'ingresso del decoder.

class Encoder(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
    super(Encoder, self).__init__()

    self.d_model = d_model
    self.num_layers = num_layers

    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, d_model)
    self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding,
                                            self.d_model)

    self.enc_layers = [EncoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate)
                       for _ in range(num_layers)]

    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)

  def call(self, x, training, mask):

    seq_len = tf.shape(x)[1]

    # adding embedding and position encoding.
    x = self.embedding(x)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
    x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
    x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]

    x = self.dropout(x, training=training)

    for i in range(self.num_layers):
      x = self.enc_layers[i](x, training, mask)

    return x  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
sample_encoder = Encoder(num_layers=2, d_model=512, num_heads=8,
                         dff=2048, input_vocab_size=8500,
                         maximum_position_encoding=10000)
temp_input = tf.random.uniform((64, 62), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200)

sample_encoder_output = sample_encoder(temp_input, training=False, mask=None)

print(sample_encoder_output.shape)  # (batch_size, input_seq_len, d_model)
(64, 62, 512)

Decodificatore

Il Decoder è composto da:

  1. Incorporamento di output
  2. Codifica posizionale
  3. N strati di decodifica

Il target viene sottoposto a un embedding che viene sommato alla codifica posizionale. L'output di questa somma è l'input per i livelli del decodificatore. L'output del decoder è l'input per lo strato lineare finale.

class Decoder(tf.keras.layers.Layer):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, target_vocab_size,
               maximum_position_encoding, rate=0.1):
    super(Decoder, self).__init__()

    self.d_model = d_model
    self.num_layers = num_layers

    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(target_vocab_size, d_model)
    self.pos_encoding = positional_encoding(maximum_position_encoding, d_model)

    self.dec_layers = [DecoderLayer(d_model, num_heads, dff, rate)
                       for _ in range(num_layers)]
    self.dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate)

  def call(self, x, enc_output, training,
           look_ahead_mask, padding_mask):

    seq_len = tf.shape(x)[1]
    attention_weights = {}

    x = self.embedding(x)  # (batch_size, target_seq_len, d_model)
    x *= tf.math.sqrt(tf.cast(self.d_model, tf.float32))
    x += self.pos_encoding[:, :seq_len, :]

    x = self.dropout(x, training=training)

    for i in range(self.num_layers):
      x, block1, block2 = self.dec_layers[i](x, enc_output, training,
                                             look_ahead_mask, padding_mask)

      attention_weights[f'decoder_layer{i+1}_block1'] = block1
      attention_weights[f'decoder_layer{i+1}_block2'] = block2

    # x.shape == (batch_size, target_seq_len, d_model)
    return x, attention_weights
sample_decoder = Decoder(num_layers=2, d_model=512, num_heads=8,
                         dff=2048, target_vocab_size=8000,
                         maximum_position_encoding=5000)
temp_input = tf.random.uniform((64, 26), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200)

output, attn = sample_decoder(temp_input,
                              enc_output=sample_encoder_output,
                              training=False,
                              look_ahead_mask=None,
                              padding_mask=None)

output.shape, attn['decoder_layer2_block2'].shape
(TensorShape([64, 26, 512]), TensorShape([64, 8, 26, 62]))

Crea il trasformatore

Il trasformatore è costituito dall'encoder, dal decodificatore e da uno strato lineare finale. L'output del decoder è l'input al livello lineare e il suo output viene restituito.

class Transformer(tf.keras.Model):
  def __init__(self, num_layers, d_model, num_heads, dff, input_vocab_size,
               target_vocab_size, pe_input, pe_target, rate=0.1):
    super().__init__()
    self.encoder = Encoder(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                             input_vocab_size, pe_input, rate)

    self.decoder = Decoder(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                           target_vocab_size, pe_target, rate)

    self.final_layer = tf.keras.layers.Dense(target_vocab_size)

  def call(self, inputs, training):
    # Keras models prefer if you pass all your inputs in the first argument
    inp, tar = inputs

    enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask = self.create_masks(inp, tar)

    enc_output = self.encoder(inp, training, enc_padding_mask)  # (batch_size, inp_seq_len, d_model)

    # dec_output.shape == (batch_size, tar_seq_len, d_model)
    dec_output, attention_weights = self.decoder(
        tar, enc_output, training, look_ahead_mask, dec_padding_mask)

    final_output = self.final_layer(dec_output)  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size)

    return final_output, attention_weights

  def create_masks(self, inp, tar):
    # Encoder padding mask
    enc_padding_mask = create_padding_mask(inp)

    # Used in the 2nd attention block in the decoder.
    # This padding mask is used to mask the encoder outputs.
    dec_padding_mask = create_padding_mask(inp)

    # Used in the 1st attention block in the decoder.
    # It is used to pad and mask future tokens in the input received by
    # the decoder.
    look_ahead_mask = create_look_ahead_mask(tf.shape(tar)[1])
    dec_target_padding_mask = create_padding_mask(tar)
    look_ahead_mask = tf.maximum(dec_target_padding_mask, look_ahead_mask)

    return enc_padding_mask, look_ahead_mask, dec_padding_mask
sample_transformer = Transformer(
    num_layers=2, d_model=512, num_heads=8, dff=2048,
    input_vocab_size=8500, target_vocab_size=8000,
    pe_input=10000, pe_target=6000)

temp_input = tf.random.uniform((64, 38), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200)
temp_target = tf.random.uniform((64, 36), dtype=tf.int64, minval=0, maxval=200)

fn_out, _ = sample_transformer([temp_input, temp_target], training=False)

fn_out.shape  # (batch_size, tar_seq_len, target_vocab_size)
TensorShape([64, 36, 8000])

Imposta gli iperparametri

Per mantenere questo esempio piccolo e relativamente veloce, i valori per num_layers, d_model, dff sono stati ridotti.

Il modello base descritto nel documento utilizzato: num_layers=6, d_model=512, dff=2048 .

num_layers = 4
d_model = 128
dff = 512
num_heads = 8
dropout_rate = 0.1

Ottimizzatore

Usa l'ottimizzatore Adam con un programmatore di frequenza di apprendimento personalizzato secondo la formula nel documento .

\[\Large{lrate = d_{model}^{-0.5} * \min(step{\_}num^{-0.5}, step{\_}num \cdot warmup{\_}steps^{-1.5})}\]

class CustomSchedule(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):
  def __init__(self, d_model, warmup_steps=4000):
    super(CustomSchedule, self).__init__()

    self.d_model = d_model
    self.d_model = tf.cast(self.d_model, tf.float32)

    self.warmup_steps = warmup_steps

  def __call__(self, step):
    arg1 = tf.math.rsqrt(step)
    arg2 = step * (self.warmup_steps ** -1.5)

    return tf.math.rsqrt(self.d_model) * tf.math.minimum(arg1, arg2)
learning_rate = CustomSchedule(d_model)

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate, beta_1=0.9, beta_2=0.98,
                                     epsilon=1e-9)
temp_learning_rate_schedule = CustomSchedule(d_model)

plt.plot(temp_learning_rate_schedule(tf.range(40000, dtype=tf.float32)))
plt.ylabel("Learning Rate")
plt.xlabel("Train Step")
Text(0.5, 0, 'Train Step')

png

Perdita e metriche

Poiché le sequenze target sono imbottite, è importante applicare una maschera di riempimento durante il calcolo della perdita.

loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(
    from_logits=True, reduction='none')
def loss_function(real, pred):
  mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
  loss_ = loss_object(real, pred)

  mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
  loss_ *= mask

  return tf.reduce_sum(loss_)/tf.reduce_sum(mask)


def accuracy_function(real, pred):
  accuracies = tf.equal(real, tf.argmax(pred, axis=2))

  mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
  accuracies = tf.math.logical_and(mask, accuracies)

  accuracies = tf.cast(accuracies, dtype=tf.float32)
  mask = tf.cast(mask, dtype=tf.float32)
  return tf.reduce_sum(accuracies)/tf.reduce_sum(mask)
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.Mean(name='train_accuracy')

Addestramento e checkpoint

transformer = Transformer(
    num_layers=num_layers,
    d_model=d_model,
    num_heads=num_heads,
    dff=dff,
    input_vocab_size=tokenizers.pt.get_vocab_size().numpy(),
    target_vocab_size=tokenizers.en.get_vocab_size().numpy(),
    pe_input=1000,
    pe_target=1000,
    rate=dropout_rate)

Crea il percorso del checkpoint e il gestore del checkpoint. Questo verrà utilizzato per salvare i checkpoint ogni n epoche.

checkpoint_path = "./checkpoints/train"

ckpt = tf.train.Checkpoint(transformer=transformer,
                           optimizer=optimizer)

ckpt_manager = tf.train.CheckpointManager(ckpt, checkpoint_path, max_to_keep=5)

# if a checkpoint exists, restore the latest checkpoint.
if ckpt_manager.latest_checkpoint:
  ckpt.restore(ckpt_manager.latest_checkpoint)
  print('Latest checkpoint restored!!')

Il target è diviso in tar_inp e tar_real. tar_inp viene passato come input al decoder. tar_real è lo stesso input spostato di 1: in ogni posizione in tar_input , tar_real contiene il token successivo che dovrebbe essere previsto.

Ad esempio, sentence = "SOS Un leone nella giungla dorme EOS"

tar_inp = "SOS Un leone nella giungla sta dormendo"

tar_real = "Un leone nella giungla dorme EOS"

Il trasformatore è un modello autoregressivo: fa previsioni una parte alla volta e usa la sua uscita fino a quel momento per decidere cosa fare dopo.

Durante la formazione, questo esempio utilizza la forzatura dell'insegnante (come nel tutorial di generazione del testo ). La forzatura dell'insegnante passa l'output reale al passaggio temporale successivo indipendentemente da ciò che il modello prevede nel passaggio temporale corrente.

Poiché il trasformatore prevede ogni token, l'auto-attenzione gli consente di guardare i token precedenti nella sequenza di input per prevedere meglio il token successivo.

Per evitare che il modello visualizzi l'output previsto, il modello utilizza una maschera di previsione.

EPOCHS = 20
# The @tf.function trace-compiles train_step into a TF graph for faster
# execution. The function specializes to the precise shape of the argument
# tensors. To avoid re-tracing due to the variable sequence lengths or variable
# batch sizes (the last batch is smaller), use input_signature to specify
# more generic shapes.

train_step_signature = [
    tf.TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64),
    tf.TensorSpec(shape=(None, None), dtype=tf.int64),
]


@tf.function(input_signature=train_step_signature)
def train_step(inp, tar):
  tar_inp = tar[:, :-1]
  tar_real = tar[:, 1:]

  with tf.GradientTape() as tape:
    predictions, _ = transformer([inp, tar_inp],
                                 training = True)
    loss = loss_function(tar_real, predictions)

  gradients = tape.gradient(loss, transformer.trainable_variables)
  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, transformer.trainable_variables))

  train_loss(loss)
  train_accuracy(accuracy_function(tar_real, predictions))

Il portoghese è usato come lingua di input e l'inglese è la lingua di destinazione.

for epoch in range(EPOCHS):
  start = time.time()

  train_loss.reset_states()
  train_accuracy.reset_states()

  # inp -> portuguese, tar -> english
  for (batch, (inp, tar)) in enumerate(train_batches):
    train_step(inp, tar)

    if batch % 50 == 0:
      print(f'Epoch {epoch + 1} Batch {batch} Loss {train_loss.result():.4f} Accuracy {train_accuracy.result():.4f}')

  if (epoch + 1) % 5 == 0:
    ckpt_save_path = ckpt_manager.save()
    print(f'Saving checkpoint for epoch {epoch+1} at {ckpt_save_path}')

  print(f'Epoch {epoch + 1} Loss {train_loss.result():.4f} Accuracy {train_accuracy.result():.4f}')

  print(f'Time taken for 1 epoch: {time.time() - start:.2f} secs\n')
Epoch 1 Batch 0 Loss 8.8600 Accuracy 0.0000
Epoch 1 Batch 50 Loss 8.7935 Accuracy 0.0082
Epoch 1 Batch 100 Loss 8.6902 Accuracy 0.0273
Epoch 1 Batch 150 Loss 8.5769 Accuracy 0.0335
Epoch 1 Batch 200 Loss 8.4387 Accuracy 0.0365
Epoch 1 Batch 250 Loss 8.2718 Accuracy 0.0386
Epoch 1 Batch 300 Loss 8.0845 Accuracy 0.0412
Epoch 1 Batch 350 Loss 7.8877 Accuracy 0.0481
Epoch 1 Batch 400 Loss 7.7002 Accuracy 0.0552
Epoch 1 Batch 450 Loss 7.5304 Accuracy 0.0629
Epoch 1 Batch 500 Loss 7.3857 Accuracy 0.0702
Epoch 1 Batch 550 Loss 7.2542 Accuracy 0.0776
Epoch 1 Batch 600 Loss 7.1327 Accuracy 0.0851
Epoch 1 Batch 650 Loss 7.0164 Accuracy 0.0930
Epoch 1 Batch 700 Loss 6.9088 Accuracy 0.1003
Epoch 1 Batch 750 Loss 6.8080 Accuracy 0.1070
Epoch 1 Batch 800 Loss 6.7173 Accuracy 0.1129
Epoch 1 Loss 6.7021 Accuracy 0.1139
Time taken for 1 epoch: 58.85 secs

Epoch 2 Batch 0 Loss 5.2952 Accuracy 0.2221
Epoch 2 Batch 50 Loss 5.2513 Accuracy 0.2094
Epoch 2 Batch 100 Loss 5.2103 Accuracy 0.2140
Epoch 2 Batch 150 Loss 5.1780 Accuracy 0.2176
Epoch 2 Batch 200 Loss 5.1436 Accuracy 0.2218
Epoch 2 Batch 250 Loss 5.1173 Accuracy 0.2246
Epoch 2 Batch 300 Loss 5.0939 Accuracy 0.2269
Epoch 2 Batch 350 Loss 5.0719 Accuracy 0.2295
Epoch 2 Batch 400 Loss 5.0508 Accuracy 0.2318
Epoch 2 Batch 450 Loss 5.0308 Accuracy 0.2337
Epoch 2 Batch 500 Loss 5.0116 Accuracy 0.2353
Epoch 2 Batch 550 Loss 4.9897 Accuracy 0.2376
Epoch 2 Batch 600 Loss 4.9701 Accuracy 0.2394
Epoch 2 Batch 650 Loss 4.9543 Accuracy 0.2407
Epoch 2 Batch 700 Loss 4.9345 Accuracy 0.2425
Epoch 2 Batch 750 Loss 4.9169 Accuracy 0.2442
Epoch 2 Batch 800 Loss 4.9007 Accuracy 0.2455
Epoch 2 Loss 4.8988 Accuracy 0.2456
Time taken for 1 epoch: 45.69 secs

Epoch 3 Batch 0 Loss 4.7236 Accuracy 0.2578
Epoch 3 Batch 50 Loss 4.5860 Accuracy 0.2705
Epoch 3 Batch 100 Loss 4.5758 Accuracy 0.2723
Epoch 3 Batch 150 Loss 4.5789 Accuracy 0.2728
Epoch 3 Batch 200 Loss 4.5699 Accuracy 0.2737
Epoch 3 Batch 250 Loss 4.5529 Accuracy 0.2753
Epoch 3 Batch 300 Loss 4.5462 Accuracy 0.2753
Epoch 3 Batch 350 Loss 4.5377 Accuracy 0.2762
Epoch 3 Batch 400 Loss 4.5301 Accuracy 0.2764
Epoch 3 Batch 450 Loss 4.5155 Accuracy 0.2776
Epoch 3 Batch 500 Loss 4.5036 Accuracy 0.2787
Epoch 3 Batch 550 Loss 4.4950 Accuracy 0.2794
Epoch 3 Batch 600 Loss 4.4860 Accuracy 0.2804
Epoch 3 Batch 650 Loss 4.4753 Accuracy 0.2814
Epoch 3 Batch 700 Loss 4.4643 Accuracy 0.2823
Epoch 3 Batch 750 Loss 4.4530 Accuracy 0.2837
Epoch 3 Batch 800 Loss 4.4401 Accuracy 0.2852
Epoch 3 Loss 4.4375 Accuracy 0.2855
Time taken for 1 epoch: 45.96 secs

Epoch 4 Batch 0 Loss 3.9880 Accuracy 0.3285
Epoch 4 Batch 50 Loss 4.1496 Accuracy 0.3146
Epoch 4 Batch 100 Loss 4.1353 Accuracy 0.3146
Epoch 4 Batch 150 Loss 4.1263 Accuracy 0.3153
Epoch 4 Batch 200 Loss 4.1171 Accuracy 0.3165
Epoch 4 Batch 250 Loss 4.1144 Accuracy 0.3169
Epoch 4 Batch 300 Loss 4.0976 Accuracy 0.3190
Epoch 4 Batch 350 Loss 4.0848 Accuracy 0.3206
Epoch 4 Batch 400 Loss 4.0703 Accuracy 0.3228
Epoch 4 Batch 450 Loss 4.0569 Accuracy 0.3247
Epoch 4 Batch 500 Loss 4.0429 Accuracy 0.3265
Epoch 4 Batch 550 Loss 4.0231 Accuracy 0.3291
Epoch 4 Batch 600 Loss 4.0075 Accuracy 0.3311
Epoch 4 Batch 650 Loss 3.9933 Accuracy 0.3331
Epoch 4 Batch 700 Loss 3.9778 Accuracy 0.3353
Epoch 4 Batch 750 Loss 3.9625 Accuracy 0.3375
Epoch 4 Batch 800 Loss 3.9505 Accuracy 0.3393
Epoch 4 Loss 3.9483 Accuracy 0.3397
Time taken for 1 epoch: 45.59 secs

Epoch 5 Batch 0 Loss 3.7342 Accuracy 0.3712
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Epoch 5 Batch 250 Loss 3.5621 Accuracy 0.3877
Epoch 5 Batch 300 Loss 3.5527 Accuracy 0.3887
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Saving checkpoint for epoch 5 at ./checkpoints/train/ckpt-1
Epoch 5 Loss 3.4583 Accuracy 0.4029
Time taken for 1 epoch: 46.04 secs

Epoch 6 Batch 0 Loss 3.0131 Accuracy 0.4610
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Epoch 6 Loss 3.0425 Accuracy 0.4554
Time taken for 1 epoch: 46.13 secs

Epoch 7 Batch 0 Loss 2.7147 Accuracy 0.4940
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Epoch 7 Loss 2.6913 Accuracy 0.5015
Time taken for 1 epoch: 46.02 secs

Epoch 8 Batch 0 Loss 2.3681 Accuracy 0.5459
Epoch 8 Batch 50 Loss 2.4812 Accuracy 0.5260
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Epoch 8 Batch 600 Loss 2.4455 Accuracy 0.5343
Epoch 8 Batch 650 Loss 2.4427 Accuracy 0.5348
Epoch 8 Batch 700 Loss 2.4399 Accuracy 0.5352
Epoch 8 Batch 750 Loss 2.4392 Accuracy 0.5353
Epoch 8 Batch 800 Loss 2.4367 Accuracy 0.5358
Epoch 8 Loss 2.4357 Accuracy 0.5360
Time taken for 1 epoch: 45.31 secs

Epoch 9 Batch 0 Loss 2.1790 Accuracy 0.5595
Epoch 9 Batch 50 Loss 2.2201 Accuracy 0.5676
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Epoch 9 Batch 200 Loss 2.2535 Accuracy 0.5610
Epoch 9 Batch 250 Loss 2.2562 Accuracy 0.5603
Epoch 9 Batch 300 Loss 2.2572 Accuracy 0.5603
Epoch 9 Batch 350 Loss 2.2646 Accuracy 0.5592
Epoch 9 Batch 400 Loss 2.2624 Accuracy 0.5597
Epoch 9 Batch 450 Loss 2.2595 Accuracy 0.5601
Epoch 9 Batch 500 Loss 2.2598 Accuracy 0.5600
Epoch 9 Batch 550 Loss 2.2590 Accuracy 0.5602
Epoch 9 Batch 600 Loss 2.2563 Accuracy 0.5607
Epoch 9 Batch 650 Loss 2.2578 Accuracy 0.5606
Epoch 9 Batch 700 Loss 2.2550 Accuracy 0.5611
Epoch 9 Batch 750 Loss 2.2536 Accuracy 0.5614
Epoch 9 Batch 800 Loss 2.2511 Accuracy 0.5618
Epoch 9 Loss 2.2503 Accuracy 0.5620
Time taken for 1 epoch: 44.87 secs

Epoch 10 Batch 0 Loss 2.0921 Accuracy 0.5928
Epoch 10 Batch 50 Loss 2.1196 Accuracy 0.5788
Epoch 10 Batch 100 Loss 2.0969 Accuracy 0.5828
Epoch 10 Batch 150 Loss 2.0954 Accuracy 0.5834
Epoch 10 Batch 200 Loss 2.0965 Accuracy 0.5827
Epoch 10 Batch 250 Loss 2.1029 Accuracy 0.5822
Epoch 10 Batch 300 Loss 2.0999 Accuracy 0.5827
Epoch 10 Batch 350 Loss 2.1007 Accuracy 0.5825
Epoch 10 Batch 400 Loss 2.1011 Accuracy 0.5825
Epoch 10 Batch 450 Loss 2.1020 Accuracy 0.5826
Epoch 10 Batch 500 Loss 2.0977 Accuracy 0.5831
Epoch 10 Batch 550 Loss 2.0984 Accuracy 0.5831
Epoch 10 Batch 600 Loss 2.0985 Accuracy 0.5832
Epoch 10 Batch 650 Loss 2.1006 Accuracy 0.5830
Epoch 10 Batch 700 Loss 2.1017 Accuracy 0.5829
Epoch 10 Batch 750 Loss 2.1058 Accuracy 0.5825
Epoch 10 Batch 800 Loss 2.1059 Accuracy 0.5825
Saving checkpoint for epoch 10 at ./checkpoints/train/ckpt-2
Epoch 10 Loss 2.1060 Accuracy 0.5825
Time taken for 1 epoch: 45.06 secs

Epoch 11 Batch 0 Loss 2.1150 Accuracy 0.5829
Epoch 11 Batch 50 Loss 1.9694 Accuracy 0.6017
Epoch 11 Batch 100 Loss 1.9746 Accuracy 0.6007
Epoch 11 Batch 150 Loss 1.9787 Accuracy 0.5996
Epoch 11 Batch 200 Loss 1.9798 Accuracy 0.5992
Epoch 11 Batch 250 Loss 1.9781 Accuracy 0.5998
Epoch 11 Batch 300 Loss 1.9772 Accuracy 0.5999
Epoch 11 Batch 350 Loss 1.9807 Accuracy 0.5995
Epoch 11 Batch 400 Loss 1.9836 Accuracy 0.5990
Epoch 11 Batch 450 Loss 1.9854 Accuracy 0.5986
Epoch 11 Batch 500 Loss 1.9832 Accuracy 0.5993
Epoch 11 Batch 550 Loss 1.9828 Accuracy 0.5993
Epoch 11 Batch 600 Loss 1.9812 Accuracy 0.5996
Epoch 11 Batch 650 Loss 1.9822 Accuracy 0.5996
Epoch 11 Batch 700 Loss 1.9825 Accuracy 0.5997
Epoch 11 Batch 750 Loss 1.9848 Accuracy 0.5994
Epoch 11 Batch 800 Loss 1.9883 Accuracy 0.5990
Epoch 11 Loss 1.9891 Accuracy 0.5989
Time taken for 1 epoch: 44.58 secs

Epoch 12 Batch 0 Loss 1.8522 Accuracy 0.6168
Epoch 12 Batch 50 Loss 1.8462 Accuracy 0.6167
Epoch 12 Batch 100 Loss 1.8434 Accuracy 0.6191
Epoch 12 Batch 150 Loss 1.8506 Accuracy 0.6189
Epoch 12 Batch 200 Loss 1.8582 Accuracy 0.6178
Epoch 12 Batch 250 Loss 1.8732 Accuracy 0.6155
Epoch 12 Batch 300 Loss 1.8725 Accuracy 0.6159
Epoch 12 Batch 350 Loss 1.8708 Accuracy 0.6163
Epoch 12 Batch 400 Loss 1.8696 Accuracy 0.6164
Epoch 12 Batch 450 Loss 1.8696 Accuracy 0.6168
Epoch 12 Batch 500 Loss 1.8748 Accuracy 0.6160
Epoch 12 Batch 550 Loss 1.8793 Accuracy 0.6153
Epoch 12 Batch 600 Loss 1.8826 Accuracy 0.6149
Epoch 12 Batch 650 Loss 1.8851 Accuracy 0.6145
Epoch 12 Batch 700 Loss 1.8878 Accuracy 0.6143
Epoch 12 Batch 750 Loss 1.8881 Accuracy 0.6142
Epoch 12 Batch 800 Loss 1.8906 Accuracy 0.6139
Epoch 12 Loss 1.8919 Accuracy 0.6137
Time taken for 1 epoch: 44.87 secs

Epoch 13 Batch 0 Loss 1.7038 Accuracy 0.6438
Epoch 13 Batch 50 Loss 1.7587 Accuracy 0.6309
Epoch 13 Batch 100 Loss 1.7641 Accuracy 0.6313
Epoch 13 Batch 150 Loss 1.7736 Accuracy 0.6299
Epoch 13 Batch 200 Loss 1.7743 Accuracy 0.6299
Epoch 13 Batch 250 Loss 1.7787 Accuracy 0.6293
Epoch 13 Batch 300 Loss 1.7820 Accuracy 0.6286
Epoch 13 Batch 350 Loss 1.7890 Accuracy 0.6276
Epoch 13 Batch 400 Loss 1.7963 Accuracy 0.6264
Epoch 13 Batch 450 Loss 1.7984 Accuracy 0.6261
Epoch 13 Batch 500 Loss 1.8014 Accuracy 0.6256
Epoch 13 Batch 550 Loss 1.8018 Accuracy 0.6255
Epoch 13 Batch 600 Loss 1.8033 Accuracy 0.6253
Epoch 13 Batch 650 Loss 1.8057 Accuracy 0.6250
Epoch 13 Batch 700 Loss 1.8100 Accuracy 0.6246
Epoch 13 Batch 750 Loss 1.8123 Accuracy 0.6244
Epoch 13 Batch 800 Loss 1.8123 Accuracy 0.6246
Epoch 13 Loss 1.8123 Accuracy 0.6246
Time taken for 1 epoch: 45.34 secs

Epoch 14 Batch 0 Loss 2.0031 Accuracy 0.5889
Epoch 14 Batch 50 Loss 1.6906 Accuracy 0.6432
Epoch 14 Batch 100 Loss 1.7077 Accuracy 0.6407
Epoch 14 Batch 150 Loss 1.7113 Accuracy 0.6401
Epoch 14 Batch 200 Loss 1.7192 Accuracy 0.6382
Epoch 14 Batch 250 Loss 1.7220 Accuracy 0.6377
Epoch 14 Batch 300 Loss 1.7222 Accuracy 0.6376
Epoch 14 Batch 350 Loss 1.7250 Accuracy 0.6372
Epoch 14 Batch 400 Loss 1.7220 Accuracy 0.6377
Epoch 14 Batch 450 Loss 1.7209 Accuracy 0.6380
Epoch 14 Batch 500 Loss 1.7248 Accuracy 0.6377
Epoch 14 Batch 550 Loss 1.7264 Accuracy 0.6374
Epoch 14 Batch 600 Loss 1.7283 Accuracy 0.6373
Epoch 14 Batch 650 Loss 1.7307 Accuracy 0.6372
Epoch 14 Batch 700 Loss 1.7334 Accuracy 0.6367
Epoch 14 Batch 750 Loss 1.7372 Accuracy 0.6362
Epoch 14 Batch 800 Loss 1.7398 Accuracy 0.6358
Epoch 14 Loss 1.7396 Accuracy 0.6358
Time taken for 1 epoch: 46.00 secs

Epoch 15 Batch 0 Loss 1.6520 Accuracy 0.6395
Epoch 15 Batch 50 Loss 1.6565 Accuracy 0.6480
Epoch 15 Batch 100 Loss 1.6396 Accuracy 0.6495
Epoch 15 Batch 150 Loss 1.6473 Accuracy 0.6488
Epoch 15 Batch 200 Loss 1.6486 Accuracy 0.6488
Epoch 15 Batch 250 Loss 1.6539 Accuracy 0.6483
Epoch 15 Batch 300 Loss 1.6595 Accuracy 0.6473
Epoch 15 Batch 350 Loss 1.6591 Accuracy 0.6472
Epoch 15 Batch 400 Loss 1.6584 Accuracy 0.6470
Epoch 15 Batch 450 Loss 1.6614 Accuracy 0.6467
Epoch 15 Batch 500 Loss 1.6617 Accuracy 0.6468
Epoch 15 Batch 550 Loss 1.6648 Accuracy 0.6464
Epoch 15 Batch 600 Loss 1.6680 Accuracy 0.6459
Epoch 15 Batch 650 Loss 1.6688 Accuracy 0.6459
Epoch 15 Batch 700 Loss 1.6714 Accuracy 0.6456
Epoch 15 Batch 750 Loss 1.6756 Accuracy 0.6450
Epoch 15 Batch 800 Loss 1.6790 Accuracy 0.6445
Saving checkpoint for epoch 15 at ./checkpoints/train/ckpt-3
Epoch 15 Loss 1.6786 Accuracy 0.6446
Time taken for 1 epoch: 46.56 secs

Epoch 16 Batch 0 Loss 1.5922 Accuracy 0.6547
Epoch 16 Batch 50 Loss 1.5757 Accuracy 0.6599
Epoch 16 Batch 100 Loss 1.5844 Accuracy 0.6591
Epoch 16 Batch 150 Loss 1.5927 Accuracy 0.6579
Epoch 16 Batch 200 Loss 1.5944 Accuracy 0.6575
Epoch 16 Batch 250 Loss 1.5972 Accuracy 0.6571
Epoch 16 Batch 300 Loss 1.5999 Accuracy 0.6568
Epoch 16 Batch 350 Loss 1.6029 Accuracy 0.6561
Epoch 16 Batch 400 Loss 1.6053 Accuracy 0.6558
Epoch 16 Batch 450 Loss 1.6056 Accuracy 0.6557
Epoch 16 Batch 500 Loss 1.6094 Accuracy 0.6553
Epoch 16 Batch 550 Loss 1.6125 Accuracy 0.6548
Epoch 16 Batch 600 Loss 1.6149 Accuracy 0.6543
Epoch 16 Batch 650 Loss 1.6171 Accuracy 0.6541
Epoch 16 Batch 700 Loss 1.6201 Accuracy 0.6537
Epoch 16 Batch 750 Loss 1.6229 Accuracy 0.6533
Epoch 16 Batch 800 Loss 1.6252 Accuracy 0.6531
Epoch 16 Loss 1.6253 Accuracy 0.6531
Time taken for 1 epoch: 45.84 secs

Epoch 17 Batch 0 Loss 1.6605 Accuracy 0.6482
Epoch 17 Batch 50 Loss 1.5219 Accuracy 0.6692
Epoch 17 Batch 100 Loss 1.5292 Accuracy 0.6681
Epoch 17 Batch 150 Loss 1.5324 Accuracy 0.6674
Epoch 17 Batch 200 Loss 1.5379 Accuracy 0.6666
Epoch 17 Batch 250 Loss 1.5416 Accuracy 0.6656
Epoch 17 Batch 300 Loss 1.5480 Accuracy 0.6646
Epoch 17 Batch 350 Loss 1.5522 Accuracy 0.6639
Epoch 17 Batch 400 Loss 1.5556 Accuracy 0.6634
Epoch 17 Batch 450 Loss 1.5567 Accuracy 0.6634
Epoch 17 Batch 500 Loss 1.5606 Accuracy 0.6629
Epoch 17 Batch 550 Loss 1.5641 Accuracy 0.6624
Epoch 17 Batch 600 Loss 1.5659 Accuracy 0.6621
Epoch 17 Batch 650 Loss 1.5685 Accuracy 0.6618
Epoch 17 Batch 700 Loss 1.5716 Accuracy 0.6614
Epoch 17 Batch 750 Loss 1.5748 Accuracy 0.6610
Epoch 17 Batch 800 Loss 1.5764 Accuracy 0.6609
Epoch 17 Loss 1.5773 Accuracy 0.6607
Time taken for 1 epoch: 45.01 secs

Epoch 18 Batch 0 Loss 1.5065 Accuracy 0.6638
Epoch 18 Batch 50 Loss 1.4985 Accuracy 0.6713
Epoch 18 Batch 100 Loss 1.4979 Accuracy 0.6721
Epoch 18 Batch 150 Loss 1.5022 Accuracy 0.6712
Epoch 18 Batch 200 Loss 1.5012 Accuracy 0.6714
Epoch 18 Batch 250 Loss 1.5000 Accuracy 0.6716
Epoch 18 Batch 300 Loss 1.5044 Accuracy 0.6710
Epoch 18 Batch 350 Loss 1.5019 Accuracy 0.6719
Epoch 18 Batch 400 Loss 1.5053 Accuracy 0.6713
Epoch 18 Batch 450 Loss 1.5091 Accuracy 0.6707
Epoch 18 Batch 500 Loss 1.5131 Accuracy 0.6701
Epoch 18 Batch 550 Loss 1.5152 Accuracy 0.6698
Epoch 18 Batch 600 Loss 1.5177 Accuracy 0.6694
Epoch 18 Batch 650 Loss 1.5211 Accuracy 0.6689
Epoch 18 Batch 700 Loss 1.5246 Accuracy 0.6684
Epoch 18 Batch 750 Loss 1.5251 Accuracy 0.6685
Epoch 18 Batch 800 Loss 1.5302 Accuracy 0.6678
Epoch 18 Loss 1.5314 Accuracy 0.6675
Time taken for 1 epoch: 44.91 secs

Epoch 19 Batch 0 Loss 1.2939 Accuracy 0.7080
Epoch 19 Batch 50 Loss 1.4311 Accuracy 0.6839
Epoch 19 Batch 100 Loss 1.4424 Accuracy 0.6812
Epoch 19 Batch 150 Loss 1.4520 Accuracy 0.6799
Epoch 19 Batch 200 Loss 1.4604 Accuracy 0.6782
Epoch 19 Batch 250 Loss 1.4606 Accuracy 0.6783
Epoch 19 Batch 300 Loss 1.4627 Accuracy 0.6783
Epoch 19 Batch 350 Loss 1.4664 Accuracy 0.6777
Epoch 19 Batch 400 Loss 1.4720 Accuracy 0.6769
Epoch 19 Batch 450 Loss 1.4742 Accuracy 0.6764
Epoch 19 Batch 500 Loss 1.4772 Accuracy 0.6760
Epoch 19 Batch 550 Loss 1.4784 Accuracy 0.6759
Epoch 19 Batch 600 Loss 1.4807 Accuracy 0.6756
Epoch 19 Batch 650 Loss 1.4846 Accuracy 0.6750
Epoch 19 Batch 700 Loss 1.4877 Accuracy 0.6747
Epoch 19 Batch 750 Loss 1.4890 Accuracy 0.6745
Epoch 19 Batch 800 Loss 1.4918 Accuracy 0.6741
Epoch 19 Loss 1.4924 Accuracy 0.6740
Time taken for 1 epoch: 45.24 secs

Epoch 20 Batch 0 Loss 1.3994 Accuracy 0.6883
Epoch 20 Batch 50 Loss 1.3894 Accuracy 0.6911
Epoch 20 Batch 100 Loss 1.4050 Accuracy 0.6889
Epoch 20 Batch 150 Loss 1.4108 Accuracy 0.6883
Epoch 20 Batch 200 Loss 1.4111 Accuracy 0.6876
Epoch 20 Batch 250 Loss 1.4121 Accuracy 0.6871
Epoch 20 Batch 300 Loss 1.4179 Accuracy 0.6859
Epoch 20 Batch 350 Loss 1.4182 Accuracy 0.6857
Epoch 20 Batch 400 Loss 1.4212 Accuracy 0.6851
Epoch 20 Batch 450 Loss 1.4282 Accuracy 0.6837
Epoch 20 Batch 500 Loss 1.4296 Accuracy 0.6833
Epoch 20 Batch 550 Loss 1.4343 Accuracy 0.6826
Epoch 20 Batch 600 Loss 1.4375 Accuracy 0.6822
Epoch 20 Batch 650 Loss 1.4413 Accuracy 0.6817
Epoch 20 Batch 700 Loss 1.4464 Accuracy 0.6809
Epoch 20 Batch 750 Loss 1.4491 Accuracy 0.6805
Epoch 20 Batch 800 Loss 1.4530 Accuracy 0.6799
Saving checkpoint for epoch 20 at ./checkpoints/train/ckpt-4
Epoch 20 Loss 1.4533 Accuracy 0.6799
Time taken for 1 epoch: 45.84 secs

Esegui l'inferenza

I seguenti passaggi vengono utilizzati per l'inferenza:

  • Codifica la frase di input usando il tokenizer portoghese ( tokenizers.pt ). Questo è l'ingresso dell'encoder.
  • L'ingresso del decodificatore viene inizializzato sul token [START] .
  • Calcola le maschere di riempimento e le maschere di sguardo in avanti.
  • Il decoder emette quindi le previsioni osservando l' encoder output e la propria uscita (auto-attenzione).
  • Concatena il token previsto all'input del decodificatore e passalo al decodificatore.
  • In questo approccio, il decodificatore prevede il token successivo in base ai token precedenti previsti.
class Translator(tf.Module):
  def __init__(self, tokenizers, transformer):
    self.tokenizers = tokenizers
    self.transformer = transformer

  def __call__(self, sentence, max_length=20):
    # input sentence is portuguese, hence adding the start and end token
    assert isinstance(sentence, tf.Tensor)
    if len(sentence.shape) == 0:
      sentence = sentence[tf.newaxis]

    sentence = self.tokenizers.pt.tokenize(sentence).to_tensor()

    encoder_input = sentence

    # as the target is english, the first token to the transformer should be the
    # english start token.
    start_end = self.tokenizers.en.tokenize([''])[0]
    start = start_end[0][tf.newaxis]
    end = start_end[1][tf.newaxis]

    # `tf.TensorArray` is required here (instead of a python list) so that the
    # dynamic-loop can be traced by `tf.function`.
    output_array = tf.TensorArray(dtype=tf.int64, size=0, dynamic_size=True)
    output_array = output_array.write(0, start)

    for i in tf.range(max_length):
      output = tf.transpose(output_array.stack())
      predictions, _ = self.transformer([encoder_input, output], training=False)

      # select the last token from the seq_len dimension
      predictions = predictions[:, -1:, :]  # (batch_size, 1, vocab_size)

      predicted_id = tf.argmax(predictions, axis=-1)

      # concatentate the predicted_id to the output which is given to the decoder
      # as its input.
      output_array = output_array.write(i+1, predicted_id[0])

      if predicted_id == end:
        break

    output = tf.transpose(output_array.stack())
    # output.shape (1, tokens)
    text = tokenizers.en.detokenize(output)[0]  # shape: ()

    tokens = tokenizers.en.lookup(output)[0]

    # `tf.function` prevents us from using the attention_weights that were
    # calculated on the last iteration of the loop. So recalculate them outside
    # the loop.
    _, attention_weights = self.transformer([encoder_input, output[:,:-1]], training=False)

    return text, tokens, attention_weights

Crea un'istanza di questa classe Translator e provala alcune volte:

translator = Translator(tokenizers, transformer)
def print_translation(sentence, tokens, ground_truth):
  print(f'{"Input:":15s}: {sentence}')
  print(f'{"Prediction":15s}: {tokens.numpy().decode("utf-8")}')
  print(f'{"Ground truth":15s}: {ground_truth}')
sentence = "este é um problema que temos que resolver."
ground_truth = "this is a problem we have to solve ."

translated_text, translated_tokens, attention_weights = translator(
    tf.constant(sentence))
print_translation(sentence, translated_text, ground_truth)
Input:         : este é um problema que temos que resolver.
Prediction     : this is a problem that we have to solve .
Ground truth   : this is a problem we have to solve .
sentence = "os meus vizinhos ouviram sobre esta ideia."
ground_truth = "and my neighboring homes heard about this idea ."

translated_text, translated_tokens, attention_weights = translator(
    tf.constant(sentence))
print_translation(sentence, translated_text, ground_truth)
Input:         : os meus vizinhos ouviram sobre esta ideia.
Prediction     : my neighbors heard about this idea .
Ground truth   : and my neighboring homes heard about this idea .
sentence = "vou então muito rapidamente partilhar convosco algumas histórias de algumas coisas mágicas que aconteceram."
ground_truth = "so i \'ll just share with you some stories very quickly of some magical things that have happened ."

translated_text, translated_tokens, attention_weights = translator(
    tf.constant(sentence))
print_translation(sentence, translated_text, ground_truth)
Input:         : vou então muito rapidamente partilhar convosco algumas histórias de algumas coisas mágicas que aconteceram.
Prediction     : so i ' m going to share with you a few stories of some magic things that have happened .
Ground truth   : so i 'll just share with you some stories very quickly of some magical things that have happened .

Trame di attenzione

La classe Translator restituisce un dizionario di mappe di attenzione che puoi utilizzare per visualizzare il funzionamento interno del modello:

sentence = "este é o primeiro livro que eu fiz."
ground_truth = "this is the first book i've ever done."

translated_text, translated_tokens, attention_weights = translator(
    tf.constant(sentence))
print_translation(sentence, translated_text, ground_truth)
Input:         : este é o primeiro livro que eu fiz.
Prediction     : this is the first book that i did .
Ground truth   : this is the first book i've ever done.
def plot_attention_head(in_tokens, translated_tokens, attention):
  # The plot is of the attention when a token was generated.
  # The model didn't generate `<START>` in the output. Skip it.
  translated_tokens = translated_tokens[1:]

  ax = plt.gca()
  ax.matshow(attention)
  ax.set_xticks(range(len(in_tokens)))
  ax.set_yticks(range(len(translated_tokens)))

  labels = [label.decode('utf-8') for label in in_tokens.numpy()]
  ax.set_xticklabels(
      labels, rotation=90)

  labels = [label.decode('utf-8') for label in translated_tokens.numpy()]
  ax.set_yticklabels(labels)
head = 0
# shape: (batch=1, num_heads, seq_len_q, seq_len_k)
attention_heads = tf.squeeze(
  attention_weights['decoder_layer4_block2'], 0)
attention = attention_heads[head]
attention.shape
TensorShape([10, 11])
in_tokens = tf.convert_to_tensor([sentence])
in_tokens = tokenizers.pt.tokenize(in_tokens).to_tensor()
in_tokens = tokenizers.pt.lookup(in_tokens)[0]
in_tokens
<tf.Tensor: shape=(11,), dtype=string, numpy=
array([b'[START]', b'este', b'e', b'o', b'primeiro', b'livro', b'que',
       b'eu', b'fiz', b'.', b'[END]'], dtype=object)>
translated_tokens
<tf.Tensor: shape=(11,), dtype=string, numpy=
array([b'[START]', b'this', b'is', b'the', b'first', b'book', b'that',
       b'i', b'did', b'.', b'[END]'], dtype=object)>
plot_attention_head(in_tokens, translated_tokens, attention)

png

def plot_attention_weights(sentence, translated_tokens, attention_heads):
  in_tokens = tf.convert_to_tensor([sentence])
  in_tokens = tokenizers.pt.tokenize(in_tokens).to_tensor()
  in_tokens = tokenizers.pt.lookup(in_tokens)[0]
  in_tokens

  fig = plt.figure(figsize=(16, 8))

  for h, head in enumerate(attention_heads):
    ax = fig.add_subplot(2, 4, h+1)

    plot_attention_head(in_tokens, translated_tokens, head)

    ax.set_xlabel(f'Head {h+1}')

  plt.tight_layout()
  plt.show()
plot_attention_weights(sentence, translated_tokens,
                       attention_weights['decoder_layer4_block2'][0])

png

Il modello se la cava bene con parole sconosciute. Né "triceratopo" né "enciclopedia" sono nel set di dati di input e il modello impara quasi a traslitterarli, anche senza un vocabolario condiviso:

sentence = "Eu li sobre triceratops na enciclopédia."
ground_truth = "I read about triceratops in the encyclopedia."

translated_text, translated_tokens, attention_weights = translator(
    tf.constant(sentence))
print_translation(sentence, translated_text, ground_truth)

plot_attention_weights(sentence, translated_tokens,
                       attention_weights['decoder_layer4_block2'][0])
Input:         : Eu li sobre triceratops na enciclopédia.
Prediction     : i read about trigatotys in the encyclopedia .
Ground truth   : I read about triceratops in the encyclopedia.

png

Esportare

Quel modello di inferenza funziona, quindi successivamente lo esporterai come tf.saved_model .

Per farlo, avvolgilo in un'altra sottoclasse tf.Module , questa volta con una funzione __call__ tf.function

class ExportTranslator(tf.Module):
  def __init__(self, translator):
    self.translator = translator

  @tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[], dtype=tf.string)])
  def __call__(self, sentence):
    (result, 
     tokens,
     attention_weights) = self.translator(sentence, max_length=100)

    return result

Nella precedente tf.function . viene restituita solo la frase di output. Grazie all'esecuzione non rigorosa in tf.function i valori non necessari non vengono mai calcolati.

translator = ExportTranslator(translator)

Poiché il modello sta decodificando le previsioni utilizzando tf.argmax le previsioni sono deterministiche. Il modello originale e uno ricaricato dal suo SavedModel dovrebbero fornire previsioni identiche:

translator("este é o primeiro livro que eu fiz.").numpy()
b'this is the first book that i did .'
tf.saved_model.save(translator, export_dir='translator')
2022-02-04 13:19:17.308292: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
WARNING:absl:Found untraced functions such as embedding_4_layer_call_fn, embedding_4_layer_call_and_return_conditional_losses, dropout_37_layer_call_fn, dropout_37_layer_call_and_return_conditional_losses, embedding_5_layer_call_fn while saving (showing 5 of 224). These functions will not be directly callable after loading.
reloaded = tf.saved_model.load('translator')
reloaded("este é o primeiro livro que eu fiz.").numpy()
b'this is the first book that i did .'

Riepilogo

In questo tutorial, hai imparato la codifica posizionale, l'attenzione multi-testa, l'importanza del mascheramento e come creare un trasformatore.

Prova a utilizzare un set di dati diverso per addestrare il trasformatore. Puoi anche creare il trasformatore di base o il trasformatore XL modificando gli iperparametri sopra. Puoi anche utilizzare i livelli qui definiti per creare BERT e addestrare modelli all'avanguardia. Inoltre, puoi implementare la ricerca del raggio per ottenere previsioni migliori.