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transformer tensorflow

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1.0.0

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トランス

Tensorflowの注意の実装だけが必要です。（2017。6）

要件

Python 3.6
Tensorflow 1.8
hb-config（singleton config）
NLTK（トークネイザーと青のスコア）
TQDM（進行状況バー）
Slack受信Webhook URL

プロジェクト構造

HBベースによるINITプロジェクト

 .
├── config                  # Config files (.yml, .json) using with hb-config
├── data                    # dataset path
├── notebooks               # Prototyping with numpy or tf.interactivesession
├── transformer             # transformer architecture graphs (from input to logits)
    ├── __init__.py             # Graph logic
    ├── attention.py            # Attention (multi-head, scaled_dot_product and etc..)
    ├── encoder.py              # Encoder logic
    ├── decoder.py              # Decoder logic
    └── layer.py                # Layers (FFN)
├── data_loader.py          # raw_date -> precossed_data -> generate_batch (using Dataset)
├── hook.py                 # training or test hook feature (eg. print_variables)
├── main.py                 # define experiment_fn
└── model.py                # define EstimatorSpec

参照：HB-Config、DataSet、Experiments_Fn、TisitatorSpec

トト

「WMT German-English（2016）」データセットでトレーニングと評価

config

すべての実験環境を制御できます。

例：tiny.ymlをcheckします

 data :
  base_path : ' data/ '
  raw_data_path : ' tiny_kor_eng '
  processed_path : ' tiny_processed_data '
  word_threshold : 1

  PAD_ID : 0
  UNK_ID : 1
  START_ID : 2
  EOS_ID : 3

model :
  batch_size : 4
  num_layers : 2
  model_dim : 32
  num_heads : 4
  linear_key_dim : 20
  linear_value_dim : 24
  ffn_dim : 30
  dropout : 0.2

train :
  learning_rate : 0.0001
  optimizer : ' Adam '  ('Adagrad', 'Adam', 'Ftrl', 'Momentum', 'RMSProp', 'SGD')
  
  train_steps : 15000
  model_dir : ' logs/check_tiny '
  
  save_checkpoints_steps : 1000
  check_hook_n_iter : 100
  min_eval_frequency : 100
  
  print_verbose : True
  debug : False
  
slack :
  webhook_url : " "  # after training notify you using slack-webhook

デバッグモード：TFDBGの使用
check-tiny韓国語から英語に翻訳された約30文のデータセットです。（それを読むことをお勧めします:)）

使用法

要件をインストールします。

pip install -r requirements.txt

次に、RAWデータを前処理します。

python data_loader.py --config check-tiny

最後に、列車を開始してモデルを評価します

python main.py --config check-tiny --mode train_and_evaluate

または、IWSLT'15英語とベトナムのデータセットを使用できます。

 sh prepare-iwslt15.en-vi.sh                                        # download dataset
python data_loader.py --config iwslt15-en-vi                       # preprocessing
python main.py --config iwslt15-en-vi --mode train_and_evalueate   # start training

予測する

トレーニング後、モデルをテストできます。

指示

python predict.py --config {config} --src {src_sentence}

例

$ python predict.py --config check-tiny --src " 안녕하세요. 반갑습니다. "

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Source: 안녕하세요. 반갑습니다.
 > Result: Hello . I ' m glad to see you . <s> vectors . <s> Hello locations . <s> will . <s> . <s> you . <s>