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目录

一、实验介绍

二、实验环境

1. 配置虚拟环境

2. 库版本介绍

三、实验内容

0. 导入必要的工具包

1. RNN与梯度裁剪

2. LSTM模型

3. 训练函数

a. train_epoch

b. train

4. 文本预测

5. GPU判断函数

6. 训练与测试

7. 代码整合

---

        经验是智慧之父，记忆是智慧之母。

——谚语

一、实验介绍

         基于 LSTM 的语言模型训练

二、实验环境

        本系列实验使用了PyTorch深度学习框架，相关操作如下：

1. 配置虚拟环境

conda create -n DL python=3.7 

conda activate DL

pip install torch==1.8.1+cu102 torchvision==0.9.1+cu102 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

conda install matplotlib

 conda install scikit-learn

2. 库版本介绍

软件包	本实验版本	目前最新版
matplotlib	3.5.3	3.8.0
numpy	1.21.6	1.26.0
python	3.7.16
scikit-learn	0.22.1	1.3.0
torch	1.8.1+cu102	2.0.1
torchaudio	0.8.1	2.0.2
torchvision	0.9.1+cu102	0.15.2

三、实验内容

0. 导入必要的工具包

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

1. RNN与梯度裁剪

【深度学习实验】循环神经网络（一）：循环神经网络（RNN）模型的实现与梯度裁剪_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/133742433?spm=1001.2014.3001.5501

2. LSTM模型

【深度学习实验】循环神经网络（三）：门控制——自定义循环神经网络LSTM（长短期记忆网络）模型-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/133864731?spm=1001.2014.3001.5501

3. 训练函数

a. train_epoch

def train_epoch(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter):state, timer = None, d2l.Timer()metric = d2l.Accumulator(2)  # 训练损失之和,词元数量for X, Y in train_iter:if state is None or use_random_iter:# 在第一次迭代或使用随机抽样时初始化statestate = net.begin_state(batch_size=X.shape[0], device=device)if isinstance(net, nn.Module) and not isinstance(state, tuple):# state对于nn.GRU是个张量state.detach_()else:# state对于nn.LSTM或对于我们从零开始实现的模型是个张量for s in state:s.detach_()y = Y.T.reshape(-1)X, y = X.to(device), y.to(device)y_hat, state = net(X, state)l = loss(y_hat, y.long()).mean()if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):updater.zero_grad()l.backward()grad_clipping(net, 1)updater.step()else:l.backward()grad_clipping(net, 1)# 因为已经调用了mean函数updater(batch_size=1)metric.add(l * d2l.size(y), d2l.size(y))return math.exp(metric[0] / metric[1]), metric[1] / timer.stop()

• 参数：

  • net：神经网络模型
  • train_iter：训练数据迭代器
  • loss：损失函数
  • updater：更新模型参数的方法（如优化器）
  • device：计算设备（如CPU或GPU）
  • use_random_iter：是否使用随机抽样

• 函数内部定义了一些辅助变量：

  • state：模型的隐藏状态变量
  • timer：计时器，用于记录训练时间
  • metric：累加器，用于计算训练损失之和和词元数量

• 函数通过迭代train_iter中的数据进行训练。每次迭代中，执行以下步骤：

  • 如果是第一次迭代或者使用随机抽样，则初始化隐藏状态state
  • 如果net是nn.Module的实例并且state不是元组类型，则将state的梯度信息清零（detach_()函数用于断开与计算图的连接，并清除梯度信息）
  • 对于其他类型的模型（如nn.LSTM或自定义模型），遍历state中的每个元素，将其梯度信息清零
  • 将输入数据X和标签Y转移到指定的计算设备上
  • 使用神经网络模型net和当前的隐藏状态state进行前向传播，得到预测值y_hat和更新后的隐藏状态state
  • 计算损失函数loss对于预测值y_hat和标签y的损失，并取均值
  • 如果updater是torch.optim.Optimizer的实例，则执行优化器的相关操作（梯度清零、梯度裁剪、参数更新）
  • 否则，仅执行梯度裁剪和模型参数的更新（适用于自定义的更新方法）
  • 将当前的损失值乘以当前批次样本的词元数量，累加到metric中

• 训练完成后，函数返回以下结果：

  • 对数似然损失的指数平均值（通过计算math.exp(metric[0] / metric[1])得到）
  • 平均每秒处理的词元数量（通过计算metric[1] / timer.stop()得到）

b. train

def train(net, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device, use_random_iter=False):loss = nn.CrossEntropyLoss()animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='perplexity',legend=['train'], xlim=[10, num_epochs])if isinstance(net, nn.Module):updater = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr)else:updater = lambda batch_size: d2l.sgd(net.params, lr, batch_size)for epoch in range(num_epochs):ppl, speed = train_epoch(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter)if (epoch + 1) % 10 == 0:animator.add(epoch + 1, [ppl])print('Train Done!')torch.save(net.state_dict(), 'chapter6.pth')print(f'困惑度 {ppl:.1f}, {speed:.1f} 词元/秒 {str(device)}')

• 参数
  • net（神经网络模型）
  • train_iter（训练数据迭代器）
  • vocab（词汇表）
  • lr（学习率）
  • num_epochs（训练的轮数）
  • device（计算设备）
  • use_random_iter（是否使用随机抽样）。
• 在函数内部，它使用交叉熵损失函数（nn.CrossEntropyLoss()）计算损失，创建了一个动画器（d2l.Animator）用于可视化训练过程中的困惑度（perplexity）指标。
• 根据net的类型选择相应的更新器（updater）
  • 如果net是nn.Module的实例，则使用torch.optim.SGD作为更新器；
  • 否则，使用自定义的更新器（d2l.sgd）。
• 通过迭代训练数据迭代器train_iter来进行训练。在每个训练周期（epoch）中
  • 调用train_epoch函数来执行训练，并得到每个周期的困惑度和处理速度。
  • 每隔10个周期，将困惑度添加到动画器中进行可视化。
• 训练完成后，打印出训练完成的提示信息，并将训练好的模型参数保存到文件中（'chapter6.pth'）。
• 打印出困惑度和处理速度的信息。

4. 文本预测

        定义了给定前缀序列,生成后续序列的predict函数。

def predict(prefix, num_preds, net, vocab, device):state = net.begin_state(batch_size=1, device=device)outputs = [vocab[prefix[0]]]get_input = lambda: torch.reshape(torch.tensor([outputs[-1]], device=device), (1, 1))for y in prefix[1:]:  # 预热期_, state = net(get_input(), state)outputs.append(vocab[y])for _ in range(num_preds):  # 预测num_preds步y, state = net(get_input(), state)outputs.append(int(y.argmax(dim=1).reshape(1)))return ''.join([vocab.idx_to_token[i] for i in outputs])

• 使用指定的device和批大小为1调用net.begin_state()，初始化state变量。
• 使用vocab[prefix[0]]将第一个标记在prefix中对应的索引添加到outputs列表中。
• 定义了一个get_input函数，该函数返回最后一个输出标记经过reshape后的张量，作为神经网络的输入。
• 对于prefix中除第一个标记外的每个标记，通过调用net(get_input(), state)进行前向传播。忽略输出的预测结果，并将对应的标记索引添加到outputs列表中。

5. GPU判断函数

def try_gpu(i=0):"""如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()"""if torch.cuda.device_count() >= i + 1:return torch.device(f'cuda:{i}')return torch.device('cpu')

6. 训练与测试

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
vocab_size, num_hiddens, num_epochs, lr= 28, 256, 200, 1
device = try_gpu()
lstm_layer = nn.LSTM(vocab_size, num_hiddens)
model_lstm = RNNModel(lstm_layer, vocab_size)
train(model_lstm, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)

• 训练中每个小批次（batch）的大小和每个序列的时间步数（time step）的值分别为32，25

• 加载的训练数据迭代器和词汇表

• vocab_size 是词汇表的大小，num_hiddens 是 LSTM 隐藏层中的隐藏单元数量，num_epochs 是训练的迭代次数，lr 是学习率。

• 选择可用的 GPU 设备进行训练，如果没有可用的 GPU，则会使用 CPU。

• 训练模型

7. 代码整合

# 导入必要的库
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from d2l import torch as d2l
import mathclass LSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size):super(LSTM, self).__init__()self.input_size = input_sizeself.hidden_size = hidden_size# 初始化模型，即各个门的计算参数self.W_i = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size))self.W_f = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size))self.W_o = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size))self.W_a = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size))self.U_i = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, hidden_size))self.U_f = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, hidden_size))self.U_o = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, hidden_size))self.U_a = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, hidden_size))self.b_i = nn.Parameter(torch.randn(1, hidden_size))self.b_f = nn.Parameter(torch.randn(1, hidden_size))self.b_o = nn.Parameter(torch.randn(1, hidden_size))self.b_a = nn.Parameter(torch.randn(1, hidden_size))self.W_h = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, hidden_size))self.b_h = nn.Parameter(torch.randn(1, hidden_size))# 初始化隐藏状态def init_state(self, batch_size):hidden_state = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size)cell_state = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size)return hidden_state, cell_statedef forward(self, inputs, states=None):batch_size, seq_len, input_size = inputs.shapeif states is None:states = self.init_state(batch_size)hidden_state, cell_state = statesoutputs = []for step in range(seq_len):inputs_step = inputs[:, step, :]i_gate = torch.sigmoid(torch.mm(inputs_step, self.W_i) + torch.mm(hidden_state, self.U_i) + self.b_i)f_gate = torch.sigmoid(torch.mm(inputs_step, self.W_f) + torch.mm(hidden_state, self.U_f) + self.b_f)o_gate = torch.sigmoid(torch.mm(inputs_step, self.W_o) + torch.mm(hidden_state, self.U_o) + self.b_o)c_tilde = torch.tanh(torch.mm(inputs_step, self.W_a) + torch.mm(hidden_state, self.U_a) + self.b_a)cell_state = f_gate * cell_state + i_gate * c_tildehidden_state = o_gate * torch.tanh(cell_state)y = torch.mm(hidden_state, self.W_h) + self.b_houtputs.append(y)return torch.cat(outputs, dim=0), (hidden_state, cell_state)class RNNModel(nn.Module):def __init__(self, rnn_layer, vocab_size, **kwargs):super(RNNModel, self).__init__(**kwargs)self.rnn = rnn_layerself.vocab_size = vocab_sizeself.num_hiddens = self.rnn.hidden_sizeself.num_directions = 1self.linear = nn.Linear(self.num_hiddens, self.vocab_size)def forward(self, inputs, state):X = F.one_hot(inputs.T.long(), self.vocab_size)X = X.to(torch.float32)Y, state = self.rnn(X, state)# 全连接层首先将Y的形状改为(时间步数*批量大小,隐藏单元数)# 它的输出形状是(时间步数*批量大小,词表大小)。output = self.linear(Y.reshape((-1, Y.shape[-1])))return output, state# 在第一个时间步，需要初始化一个隐藏状态，由此函数实现def begin_state(self, device, batch_size=1):if not isinstance(self.rnn, nn.LSTM):# nn.GRU以张量作为隐状态return  torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers,batch_size, self.num_hiddens),device=device)else:# nn.LSTM以元组作为隐状态return (torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers,batch_size, self.num_hiddens), device=device),torch.zeros((self.num_directions * self.rnn.num_layers,batch_size, self.num_hiddens), device=device))def train(net, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device, use_random_iter=False):loss = nn.CrossEntropyLoss()animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='perplexity',legend=['train'], xlim=[10, num_epochs])if isinstance(net, nn.Module):updater = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr)else:updater = lambda batch_size: d2l.sgd(net.params, lr, batch_size)for epoch in range(num_epochs):ppl, speed = train_epoch(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter)if (epoch + 1) % 10 == 0:animator.add(epoch + 1, [ppl])print('Train Done!')torch.save(net.state_dict(), 'chapter6.pth')print(f'困惑度 {ppl:.1f}, {speed:.1f} 词元/秒 {str(device)}')def train_epoch(net, train_iter, loss, updater, device, use_random_iter):state, timer = None, d2l.Timer()metric = d2l.Accumulator(2)  # 训练损失之和,词元数量for X, Y in train_iter:if state is None or use_random_iter:# 在第一次迭代或使用随机抽样时初始化statestate = net.begin_state(batch_size=X.shape[0], device=device)if isinstance(net, nn.Module) and not isinstance(state, tuple):# state对于nn.GRU是个张量state.detach_()else:# state对于nn.LSTM或对于我们从零开始实现的模型是个张量for s in state:s.detach_()y = Y.T.reshape(-1)X, y = X.to(device), y.to(device)y_hat, state = net(X, state)l = loss(y_hat, y.long()).mean()if isinstance(updater, torch.optim.Optimizer):updater.zero_grad()l.backward()grad_clipping(net, 1)updater.step()else:l.backward()grad_clipping(net, 1)# 因为已经调用了mean函数updater(batch_size=1)metric.add(l * d2l.size(y), d2l.size(y))return math.exp(metric[0] / metric[1]), metric[1] / timer.stop()def predict(prefix, num_preds, net, vocab, device):state = net.begin_state(batch_size=1, device=device)outputs = [vocab[prefix[0]]]get_input = lambda: torch.reshape(torch.tensor([outputs[-1]], device=device), (1, 1))for y in prefix[1:]:  # 预热期_, state = net(get_input(), state)outputs.append(vocab[y])for _ in range(num_preds):  # 预测num_preds步y, state = net(get_input(), state)outputs.append(int(y.argmax(dim=1).reshape(1)))return ''.join([vocab.idx_to_token[i] for i in outputs])def grad_clipping(net, theta):if isinstance(net, nn.Module):params = [p for p in net.parameters() if p.requires_grad]else:params = net.paramsnorm = torch.sqrt(sum(torch.sum((p.grad ** 2)) for p in params))if norm > theta:for param in params:param.grad[:] *= theta / normdef try_gpu(i=0):"""如果存在，则返回gpu(i)，否则返回cpu()"""# if torch.cuda.device_count() >= i + 1:#     return torch.device(f'cuda:{i}')return torch.device('cpu')batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
vocab_size, num_hiddens, num_epochs, lr= 28, 256, 200, 1
device = try_gpu()
lstm_layer = nn.LSTM(vocab_size, num_hiddens)
model_lstm = RNNModel(lstm_layer, vocab_size)
train(model_lstm, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)