mirror of
https://gitee.com/fastnlp/fastNLP.git
synced 2024-11-30 03:07:59 +08:00
修正tutorial中若干问题
This commit is contained in:
yh
parent
685e9900e5
commit
d818261219
@ -1,5 +1,5 @@
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DataSet
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fastNLP中的DataSet
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:class:`~fastNLP.DataSet` 是fastNLP用于承载数据的类，一般训练集、验证集和测试集会被加载为三个单独的 :class:`~fastNLP.DataSet` 对象。
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@ -16,8 +16,7 @@ DataSet
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每一行是一个instance (在fastNLP中被称为 :mod:`~fastNLP.core.Instance` )，
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每一列是一个field (在fastNLP中称为 :mod:`~fastNLP.core.FieldArray` )。
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数据集构建和删除
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DataSet构建和删除
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我们使用传入字典的方式构建一个数据集，这是 :class:`~fastNLP.DataSet` 初始化的最基础的方式
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@ -93,7 +92,7 @@ FastNLP 同样提供了多种删除数据的方法 :func:`~fastNLP.DataSet.drop`
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# 删除名为'a'的field
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dataset.delete_field('a')
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简单的数据预处理
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@ -136,7 +135,7 @@ FastNLP 同样提供了多种删除数据的方法 :func:`~fastNLP.DataSet.drop`
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除了手动处理数据集之外，你还可以使用 fastNLP 提供的各种 :class:`~fastNLP.io.Loader` 和 :class:`~fastNLP.io.Pipe` 来进行数据处理。
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详细请参考这篇教程 :doc:`使用Loader和Pipe处理数据 </tutorials/tutorial_4_load_dataset>` 。
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fastNLP中field的命名习惯
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@ -1,10 +1,10 @@
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Vocabulary
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fastNLP中的Vocabulary
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:class:`~fastNLP.Vocabulary` 是包含字或词与index关系的类，用于将文本转换为index。
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构建Vocabulary
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@ -57,7 +57,6 @@ Vocabulary
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+---------------------------------------------------+--------+
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一些使用tips
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@ -86,7 +85,7 @@ Vocabulary
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vocab.from_dataset(tr_data, field_name='chars', no_create_entry_dataset=[dev_data])
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:class:`~fastNLP.Vocabulary` 中的 `no_create_entry` , 建议在添加来自于测试集和验证集的词的时候将该参数置为True, 或将验证集和测试集
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:class:`~fastNLP.Vocabulary` 中的 `no_create_entry` , 建议在添加来自于测试集和验证集的词的时候将该参数置为True, 或将验证集和测试集
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传入 `no_create_entry_dataset` 参数。它们的意义是在接下来的模型会使用pretrain的embedding(包括glove, word2vec, elmo与bert)且会finetune的
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情况下，如果仅使用来自于train的数据建立vocabulary，会导致只出现在test与dev中的词语无法充分利用到来自于预训练embedding的信息(因为他们
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会被认为是unk)，所以在建立词表的时候将test与dev考虑进来会使得最终的结果更好。通过与fastNLP中的各种Embedding配合使用，会有如下的效果，
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@ -17,7 +17,7 @@
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- `Part IX: StaticEmbedding的使用建议`_
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Part I: embedding介绍
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@ -29,7 +29,7 @@ elmo和character embedding, 需要将word拆分成character才能使用；Bert
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大家的使用，fastNLP通过 :class:`~fastNLP.Vocabulary` 统一了不同embedding的使用。下面我们将讲述一些例子来说明一下
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Part II: 使用预训练的静态embedding
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@ -61,7 +61,7 @@ fastNLP的StaticEmbedding在初始化之后，就和pytorch中的Embedding是类
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除了可以通过使用预先提供的Embedding, :class:`~fastNLP.embeddings.StaticEmbedding` 也支持加载本地的预训练词向量，glove, word2vec以及
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fasttext格式的。通过将model_dir_or_name修改为本地的embedding文件路径，即可使用本地的embedding。
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Part III: 使用随机初始化的embedding
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@ -86,7 +86,7 @@ Part III: 使用随机初始化的embedding
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torch.Size([1, 5, 30])
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Part IV: ELMo Embedding
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@ -136,7 +136,7 @@ Part IV: ELMo Embedding
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torch.Size([1, 5, 256])
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Part V: Bert Embedding
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@ -225,7 +225,7 @@ token_type_id将是[0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0]。但请注意[SEP]一定要大写
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.. todo::
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找人写一篇BertEmbedding的使用教程
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Part VI: 使用character-level的embedding
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@ -272,7 +272,7 @@ CNNCharEmbedding的使用例子如下：
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torch.Size([1, 5, 64])
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Part VII: 叠加使用多个embedding
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@ -304,7 +304,7 @@ Part VII: 叠加使用多个embedding
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必须使用同样的 :class:`~fastNLP.Vocabulary` ，因为只有使用同样的 :class:`~fastNLP.Vocabulary` 才能保证同一个index指向的是同一个词或字
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Part VIII: Embedding的其它说明
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@ -352,7 +352,7 @@ fastNLP中所有的Embedding都支持传入word_dropout和dropout参数，word_d
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如果使用 :class:`~fastNLP.embeddings.StackEmbedding` 且需要用到word_dropout，建议将word_dropout设置在 :class:`~fastNLP.embeddings.StackEmbedding` 上。
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Part IX: StaticEmbedding的使用建议
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@ -5,7 +5,6 @@
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我们使用和 :doc:`/user/quickstart` 中一样的任务来进行详细的介绍。给出一段评价性文字，预测其情感倾向是积极的（label=0）、
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还是消极的（label=1），使用 :class:`~fastNLP.Trainer` 和 :class:`~fastNLP.Tester` 来进行快速训练和测试。
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数据读入和处理
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@ -27,10 +26,10 @@
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pipe = SST2Pipe()
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databundle = pipe.process_from_file()
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vocab = databundle.vocabs['words']
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vocab = databundle.get_vocab('words')
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print(databundle)
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print(databundle.datasets['train'][0])
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print(databundle.vocabs['words'])
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print(databundle.get_dataset('train')[0])
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print(databundle.get_vocab('words'))
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输出数据如下::
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@ -51,16 +50,16 @@
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Vocabulary(['hide', 'new', 'secretions', 'from', 'the']...)
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除了可以对数据进行读入的Pipe类，fastNLP还提供了读入和下载数据的Loader类，不同数据集的Pipe和Loader及其用法详见 :doc:`/tutorials/tutorial_4_load_dataset` 。
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除了可以对数据进行读入的Pipe类，fastNLP还提供了读入和下载数据的Loader类，不同数据集的Pipe和Loader及其用法详见 :doc:` </tutorials/tutorial_4_load_dataset>` 。
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数据集分割
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由于SST2数据集的测试集并不带有标签数值，故我们分割出一部分训练集作为测试集。下面这段代码展示了 :meth:`~fastNLP.DataSet.split` 的使用方法
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.. code-block:: python
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train_data = databundle.datasets['train']
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train_data = databundle.get_dataset('train')
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train_data, test_data = train_data.split(0.015)
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dev_data = databundle.datasets['dev']
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dev_data = databundle.get_dataset('dev')
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print(len(train_data),len(dev_data),len(test_data))
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输出结果为::
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@ -68,7 +67,10 @@
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66339 872 1010
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数据集 :meth:`~fastNLP.DataSet.set_input` 和 :meth:`~fastNLP.DataSet.set_target` 函数
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:class:`~fastNLP.io.SST2Pipe` 类的 :meth:`~fastNLP.io.SST2Pipe.process_from_file` 方法在预处理过程中还将训练、测试、验证集的 `words` 、`seq_len` :mod:`~fastNLP.core.field` 设定为input，同时将 `target` :mod:`~fastNLP.core.field` 设定为target。我们可以通过 :class:`~fastNLP.core.Dataset` 类的 :meth:`~fastNLP.core.Dataset.print_field_meta` 方法查看各个 :mod:`~fastNLP.core.field` 的设定情况，代码如下：
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:class:`~fastNLP.io.SST2Pipe` 类的 :meth:`~fastNLP.io.SST2Pipe.process_from_file` 方法在预处理过程中还将训练、测试、验证
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集的 `words` 、`seq_len` :mod:`~fastNLP.core.field` 设定为input，同时将 `target` :mod:`~fastNLP.core.field` 设定
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||||
为target。我们可以通过 :class:`~fastNLP.core.Dataset` 类的 :meth:`~fastNLP.core.Dataset.print_field_meta` 方法查看各个
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:mod:`~fastNLP.core.field` 的设定情况，代码如下：
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.. code-block:: python
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@ -85,11 +87,14 @@
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| pad_value | | 0 | 0 | 0 |
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+-------------+-----------+--------+-------+---------+
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其中is_input和is_target分别表示是否为input和target。ignore_type为true时指使用 :class:`~fastNLP.DataSetIter` 取出batch数据时fastNLP不会进行自动padding，pad_value指对应 :mod:`~fastNLP.core.field` padding所用的值，这两者只有当 :mod:`~fastNLP.core.field` 设定为input或者target的时候才有存在的意义。
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其中is_input和is_target分别表示是否为input和target。ignore_type为true时指使用 :class:`~fastNLP.DataSetIter` 取出batch数
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据时fastNLP不会进行自动padding，pad_value指对应 :mod:`~fastNLP.core.field` padding所用的值，这两者只有
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当 :mod:`~fastNLP.core.field` 设定为input或者target的时候才有存在的意义。
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is_input为true的 :mod:`~fastNLP.core.field` 在 :class:`~fastNLP.DataSetIter` 迭代取出的 batch_x 中，而 is_target为true的 :mod:`~fastNLP.core.field` 在 :class:`~fastNLP.DataSetIter` 迭代取出的 batch_y 中。具体分析见 :doc:`/tutorials/tutorial_6_datasetiter` 的DataSetIter初探。
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is_input为true的 :mod:`~fastNLP.core.field` 在 :class:`~fastNLP.DataSetIter` 迭代取出的batch_x 中，而is_target为true
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的 :mod:`~fastNLP.core.field` 在:class:`~fastNLP.DataSetIter` 迭代取出的 batch_y 中。
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具体分析见 :doc:`使用DataSetIter实现自定义训练过程 </tutorials/tutorial_6_datasetiter>` 。
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使用内置模型训练
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模型定义和初始化
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@ -106,7 +111,7 @@
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#还可以传入 kernel_nums, kernel_sizes, padding, dropout的自定义值
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model_cnn = CNNText((len(vocab),EMBED_DIM), num_classes=2, dropout=0.1)
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使用fastNLP快速搭建自己的模型详见 :doc:`/tutorials/tutorial_8_modules_models` 。
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使用fastNLP快速搭建自己的模型详见 :doc:`</tutorials/tutorial_8_modules_models>` 。
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评价指标
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训练模型需要提供一个评价指标。这里使用准确率做为评价指标。
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@ -205,37 +210,7 @@
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Evaluation on dev at Epoch 1/10. Step:4147/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.762615
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Evaluate data in 0.19 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 2/10. Step:8294/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.800459
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Evaluate data in 0.16 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 3/10. Step:12441/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.777523
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Evaluate data in 0.11 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 4/10. Step:16588/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.634174
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||||
Evaluate data in 0.11 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 5/10. Step:20735/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.791284
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Evaluate data in 0.15 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 6/10. Step:24882/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.573394
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Evaluate data in 0.18 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 7/10. Step:29029/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.759174
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Evaluate data in 0.17 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 8/10. Step:33176/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.776376
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Evaluate data in 0.18 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 9/10. Step:37323/41470:
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AccuracyMetric: acc=0.740826
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...
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Evaluate data in 0.2 seconds!
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Evaluation on dev at Epoch 10/10. Step:41470/41470:
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@ -6,7 +6,7 @@
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还是消极的（label=1），使用 :class:`~fastNLP.DataSetIter` 类来编写自己的训练过程。
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DataSetIter初探之前的内容与 :doc:`/tutorials/tutorial_5_loss_optimizer` 中的完全一样，如已经阅读过可以跳过。
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数据读入和预处理
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@ -115,7 +115,7 @@ DataSetIter初探之前的内容与 :doc:`/tutorials/tutorial_5_loss_optimizer`
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# metrics=AccuracyMetric() 在本例中与下面这行代码等价
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metrics=AccuracyMetric(pred=Const.OUTPUT, target=Const.TARGET)
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--------------------------
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DataSetIter初探
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--------------------------
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@ -313,7 +313,7 @@ Dataset个性化padding
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在这里所有的`words`都被pad成了长度为40的list。
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------------------------------------
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使用DataSetIter自己编写训练过程
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如果你想用类似 PyTorch 的使用方法，自己编写训练过程，可以参考下面这段代码。
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@ -6,7 +6,6 @@
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下面我们会分三节介绍编写构建模型的具体方法。
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使用 models 中的模型
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@ -81,8 +80,9 @@ FastNLP 中内置的 models 如下表所示，您可以点击具体的名称查
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:class:`~fastNLP.models.STNLICls` ,用于自然语言推断 (NLI) 的 Star-Transformer 模型
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:class:`~fastNLP.models.STSeqCls` , 用于分类任务的 Star-Transformer 模型
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:class:`~fastNLP.models.BiaffineParser` , Biaffine 依存句法分析网络的实现
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||||
:class:`~fastNLP.models.BiLSTMCRF`, 使用BiLSTM与CRF进行序列标注
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----------------------------
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使用 nn.torch 编写模型
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----------------------------
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@ -137,7 +137,7 @@ FastNLP 完全支持使用 pyTorch 编写的模型，但与 pyTorch 中编写模
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(dropout): Dropout(p=0.5)
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)
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----------------------------
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使用 modules 编写模型
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----------------------------
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@ -73,7 +73,7 @@ fastNLP的数据载入主要是由Loader与Pipe两个基类衔接完成的，您
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from fastNLP import LossInForward
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metric = SpanFPreRecMetric(tag_vocab=data_bundle.get_vocab('target'))
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optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
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optimizer = Adam(model.parameters(), lr=1e-2)
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loss = LossInForward()
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使用Trainer进行训练
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@ -122,3 +122,66 @@ fastNLP的数据载入主要是由Loader与Pipe两个基类衔接完成的，您
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tester = Tester(data_bundle.get_dataset('test'), model, metrics=metric)
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tester.test()
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输出为::
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[tester]
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SpanFPreRecMetric: f=0.482399, pre=0.530086, rec=0.442584
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使用更强的Bert做序列标注
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在fastNLP使用Bert进行任务，您只需要切换为 :class:`fastNLP.embeddings.BertEmbedding` 即可。
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.. code-block:: python
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from fastNLP.io import WeiboNERPipe
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data_bundle = WeiboNERPipe().process_from_file()
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data_bundle.rename_field('chars', 'words')
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||||
from fastNLP.embeddings import BertEmbedding
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||||
embed = BertEmbedding(vocab=data_bundle.get_vocab('words'), model_dir_or_name='cn')
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model = BiLSTMCRF(embed=embed, num_classes=len(data_bundle.get_vocab('target')), num_layers=1, hidden_size=200, dropout=0.5,
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||||
target_vocab=data_bundle.get_vocab('target'))
|
||||
|
||||
from fastNLP import SpanFPreRecMetric
|
||||
from torch import Adam
|
||||
from fastNLP import LossInForward
|
||||
metric = SpanFPreRecMetric(tag_vocab=data_bundle.get_vocab('target'))
|
||||
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
|
||||
loss = LossInForward()
|
||||
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||||
from fastNLP import Trainer
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import torch
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device= 0 if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
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||||
trainer = Trainer(data_bundle.get_dataset('train'), model, loss=loss, optimizer=optimizer, batch_size=12,
|
||||
dev_data=data_bundle.get_dataset('dev'), metrics=metric, device=device)
|
||||
trainer.train()
|
||||
|
||||
from fastNLP import Tester
|
||||
tester = Tester(data_bundle.get_dataset('test'), model, metrics=metric)
|
||||
tester.test()
|
||||
|
||||
输出为::
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||||
|
||||
training epochs started 2019-09-25-07-15-43
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||||
Evaluate data in 2.02 seconds!
|
||||
Evaluation on dev at Epoch 1/10. Step:113/1130:
|
||||
SpanFPreRecMetric: f=0.0, pre=0.0, rec=0.0
|
||||
|
||||
...
|
||||
|
||||
Evaluate data in 2.17 seconds!
|
||||
Evaluation on dev at Epoch 10/10. Step:1130/1130:
|
||||
SpanFPreRecMetric: f=0.647332, pre=0.589852, rec=0.717224
|
||||
|
||||
In Epoch:6/Step:678, got best dev performance:
|
||||
SpanFPreRecMetric: f=0.669963, pre=0.645238, rec=0.696658
|
||||
Reloaded the best model.
|
||||
|
||||
Evaluate data in 1.82 seconds!
|
||||
[tester]
|
||||
SpanFPreRecMetric: f=0.641774, pre=0.626424, rec=0.657895
|
||||
|
||||
可以看出通过使用Bert，效果有明显的提升，从48.2提升到了64.1。
|
||||
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