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TensorFlow 2.0 : 上級 Tutorials : テキスト :- 言語理解のための Transformer モデル

TensorFlow 2.0 : 上級 Tutorials : テキスト :- 言語理解のための Transformer モデル (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 11/14/2019

* 本ページは、TensorFlow org サイトの TF 2.0 – Advanced Tutorials – Text の以下のページを翻訳した上で
適宜、補足説明したものです:

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

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テキスト :- 言語理解のための Transformer モデル

このチュートリアルはポルトガル語を英語に翻訳するために Transformer モデル を訓練します。これは テキスト生成attention の知識を仮定する上級サンプルです。

transformer モデルの背後にある中心的なアイデアは self-attention — そのシークエンスの表現を計算するために入力シークエンスの異なる位置に注目する機能です。Transformer は self-attention 層のスタックを作成します、そして下のセクション Scaled dot product attention and Multi-head attention で説明されます。

transformer モデルは RNNCNN の代わりに self-attention 層のスタックを使用して可変サイズの入力を処理します。この一般的なアーキテクチャは幾つかの優位点を持ちます :

  • それはデータに渡る時間的/空間的関係について何も仮定しません。これはオブジェクトのセット (例えば、StarCraft ユニット) を前処理するために理想的です。
  • 層出力は RNN のような直列 (= series) の代わりに、並列に計算できます。
  • 距離のある (= distant) 項目は多くの RNN-ステップや畳み込み層を通すことなく互いの出力に影響を与えることができます (例えば Scene Memory Transformer 参照)。
  • それは long-range な依存性を学習できます。これは多くのシークエンスタスクにおける挑戦 (的課題) です。

アーキテクチャの否定的側面は :

  • 時系列について、時間ステップのための出力は入力と現在の隠れ状態だけの代わりに履歴全体から計算されます。これは効率的ではないかもしれません。
  • 入力がテキストのような、時間的/空間的関係を持つ場合、何某かの位置的エンコーディングが追加されなければなりません、そうでなければモデルは bag of words を効果的に見るでしょう。

このノートブックでモデルを訓練後、ポルトガル語センテンスを入力して英語翻訳を返すことができます。

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

import tensorflow_datasets as tfds
import tensorflow as tf

import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

 

入力パイプラインをセットアップする

TFDS を使用して TED Talks Open 翻訳プロジェクト から 葡英翻訳データセット をロードします。

このデータセットはおよそ 50000 訓練サンプル、1100 検証サンプルそして 2000 テストサンプルを含みます。

examples, metadata = tfds.load('ted_hrlr_translate/pt_to_en', with_info=True,
                               as_supervised=True)
train_examples, val_examples = examples['train'], examples['validation']
Downloading and preparing dataset ted_hrlr_translate (124.94 MiB) to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/ted_hrlr_translate/pt_to_en/0.0.1...

HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', description='Dl Completed...', max=1, style=ProgressStyl…
HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', description='Dl Size...', max=1, style=ProgressStyle(des…
HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', description='Extraction completed...', max=1, style=Prog…







HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', max=1), HTML(value='')))


HBox(children=(IntProgress(value=0, description='Shuffling...', max=1, style=ProgressStyle(description_width='…
WARNING:tensorflow:From /home/kbuilder/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_datasets/core/file_format_adapter.py:209: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`

WARNING:tensorflow:From /home/kbuilder/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_datasets/core/file_format_adapter.py:209: tf_record_iterator (from tensorflow.python.lib.io.tf_record) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use eager execution and: 
`tf.data.TFRecordDataset(path)`

HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', description='Reading...', max=1, style=ProgressStyle(des…
HBox(children=(IntProgress(value=0, description='Writing...', max=51785, style=ProgressStyle(description_width…


HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', max=1), HTML(value='')))


HBox(children=(IntProgress(value=0, description='Shuffling...', max=1, style=ProgressStyle(description_width='…
HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', description='Reading...', max=1, style=ProgressStyle(des…
HBox(children=(IntProgress(value=0, description='Writing...', max=1193, style=ProgressStyle(description_width=…


HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', max=1), HTML(value='')))


HBox(children=(IntProgress(value=0, description='Shuffling...', max=1, style=ProgressStyle(description_width='…
HBox(children=(IntProgress(value=1, bar_style='info', description='Reading...', max=1, style=ProgressStyle(des…
HBox(children=(IntProgress(value=0, description='Writing...', max=1803, style=ProgressStyle(description_width=…
Dataset ted_hrlr_translate downloaded and prepared to /home/kbuilder/tensorflow_datasets/ted_hrlr_translate/pt_to_en/0.0.1. Subsequent calls will reuse this data.

訓練データセットからカスタム部分単語字句解析器を作成します。

tokenizer_en = tfds.features.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus(
    (en.numpy() for pt, en in train_examples), target_vocab_size=2**13)

tokenizer_pt = tfds.features.text.SubwordTextEncoder.build_from_corpus(
    (pt.numpy() for pt, en in train_examples), target_vocab_size=2**13)
sample_string = 'Transformer is awesome.'

tokenized_string = tokenizer_en.encode(sample_string)
print ('Tokenized string is {}'.format(tokenized_string))

original_string = tokenizer_en.decode(tokenized_string)
print ('The original string: {}'.format(original_string))

assert original_string == sample_string
Tokenized string is [7915, 1248, 7946, 7194, 13, 2799, 7877]
The original string: Transformer is awesome.

字句解析器は単語がその辞書にない場合には (文字列を) 部分単語に分割することにより文字列をエンコードします。

for ts in tokenized_string:
  print ('{} ----> {}'.format(ts, tokenizer_en.decode([ts])))
7915 ----> T
1248 ----> ran
7946 ----> s
7194 ----> former 
13 ----> is 
2799 ----> awesome
7877 ----> .
BUFFER_SIZE = 20000
BATCH_SIZE = 64

入力とターゲットに開始と終了トークンを追加します。

def encode(lang1, lang2):
  lang1 = [tokenizer_pt.vocab_size] + tokenizer_pt.encode(
      lang1.numpy()) + [tokenizer_pt.vocab_size+1]

  lang2 = [tokenizer_en.vocab_size] + tokenizer_en.encode(
      lang2.numpy()) + [tokenizer_en.vocab_size+1]
  
  return lang1, lang2

Note: この例題を小さくそして比較的高速に保持するため、40 トークンを超える長さを持つサンプルは捨てます。

MAX_LENGTH = 40
def filter_max_length(x, y, max_length=MAX_LENGTH):
  return tf.logical_and(tf.size(x) <= max_length,
                        tf.size(y) <= max_length)

.map() 内の演算はグラフモードで動作して numpy 属性を持たないグラフ tensor を受け取ります。字句解析器は (それを) 整数にエンコードするために文字列か Unicode シンボルを想定します。こうして、エンコーディングを tf.py_function 内で実行する必要があります、これは文字列値を含む numpy 属性を持つ eager tensor を受け取ります。

def tf_encode(pt, en):
  return tf.py_function(encode, [pt, en], [tf.int64, tf.int64])
train_dataset = train_examples.map(tf_encode)
train_dataset = train_dataset.filter(filter_max_length)
# cache the dataset to memory to get a speedup while reading from it.
train_dataset = train_dataset.cache()
train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).padded_batch(
    BATCH_SIZE, padded_shapes=([-1], [-1]))
train_dataset = train_dataset.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)


val_dataset = val_examples.map(tf_encode)
val_dataset = val_dataset.filter(filter_max_length).padded_batch(
    BATCH_SIZE, padded_shapes=([-1], [-1]))
pt_batch, en_batch = next(iter(val_dataset))
pt_batch, en_batch
(<tf.Tensor: id=207688, shape=(64, 40), dtype=int64, numpy=
 array([[8214, 1259,    5, ...,    0,    0,    0],
        [8214,  299,   13, ...,    0,    0,    0],
        [8214,   59,    8, ...,    0,    0,    0],
        ...,
        [8214,   95,    3, ...,    0,    0,    0],
        [8214, 5157,    1, ...,    0,    0,    0],
        [8214, 4479, 7990, ...,    0,    0,    0]])>,
 <tf.Tensor: id=207689, shape=(64, 40), dtype=int64, numpy=
 array([[8087,   18,   12, ...,    0,    0,    0],
        [8087,  634,   30, ...,    0,    0,    0],
        [8087,   16,   13, ...,    0,    0,    0],
        ...,
        [8087,   12,   20, ...,    0,    0,    0],
        [8087,   17, 4981, ...,    0,    0,    0],
        [8087,   12, 5453, ...,    0,    0,    0]])>)

 

位置エンコーディング (= Positional encoding)

このモデルはどのようなリカレンスや畳み込みも含まないので、センテンスの単語の相対位置についての何某かの情報をモデルに与えるために位置エンコーディングが追加されます。

位置エンコーディングベクトルは埋め込みベクトルに追加されます。埋め込みは d-次元空間でトークンを表し、そこでは類似の意味を持つトークンは互いにより近くなります。しかし埋め込みはセンテンスの単語の相対位置をエンコードしません。そこで位置エンコーディングの追加後、単語はそれらの意味の類似性とセンテンスにおけるそれらの位置に基づいて、d-次元空間で互いに近くなります。

それについて更に学習するために 位置エンコーディング のノートブックを見てください。位置エンコーディングを計算するための式は次のようなものです :

$$\Large{PE_{(pos, 2i)} = sin(pos / 10000^{2i / d_{model}})} $$
$$\Large{PE_{(pos, 2i+1)} = cos(pos / 10000^{2i / d_{model}})} $$
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)
pos_encoding = positional_encoding(50, 512)
print (pos_encoding.shape)

plt.pcolormesh(pos_encoding[0], cmap='RdBu')
plt.xlabel('Depth')
plt.xlim((0, 512))
plt.ylabel('Position')
plt.colorbar()
plt.show()
(1, 50, 512)

 

マスキング

シークエンスのバッチのパッド・トークンの総てをマスクします。それはモデルがパディングを入力として扱わないことを確実にします。マスクはパッド値 0 がどこに存在するかを示します: それはそれらの位置では 1 を出力し、そうでなければ 0 を出力します。

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: id=207703, 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)>

look-ahead mask はシークエンスの future トークンをマスクするために使用されます。換言すれば、マスクはどのエントリが使用されるべきでないかを示します。

これは 3 番目の単語を予測するため、最初と 2 番目の単語だけが使用されることを意味します。同様に 4 番目の単語を予測するためには、最初、2 番目そして 3 番目の単語だけが使用されます等々。

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: id=207718, shape=(3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[0., 1., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 0.]], dtype=float32)>

 

スケールされたドット積 attention

transformer により使用される attention 関数は 3 つの入力を取ります: Q (query), K (key), V (value)。attention 重みを計算するために使用される等式は :

$$\Large{Attention(Q, K, V) = softmax_k(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}) V} $$

ドット積 attention は depth の平方根の因子でスケールされます。これは、depth の巨大な値のため、ドット積が大きさの点で巨大に増大して (そこでは小さな勾配を持つ) softmax 関数を非常に hard な softmax という結果に押しやるために成されます。

例えば、Q と K が 0 の平均と 1 の分散を持つことを考えます。それらの行列乗算は 0 の平均と dk の分散を持ちます。こうして、dk の平方根がスケーリングのために使用されます (そして他のどのような数字でもない)、何故ならば Q と K の matmul は 0 の平均と 1 の分散を持つはずですので、より穏やかな (= gentler) softmax を得ます。

マスクは (負の無限大に近い) -1e9 で乗算されます。これが成されるのは、マスクは Q と K のスケールされた行列乗算で総計されてそして softmax の直前に適用されるからです。目標はこれらのセルをゼロ設定 (= zero out) することで、そして softmax への巨大な負の入力は出力でゼロ近くなります。

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

softmax 正規化は K 上で行われるので、その値は Q に与えられる重要性の総量を決定します。

出力は attention 重みと V (値) ベクトルの乗算を表します。これは注目したい単語がそのまま保持されて無関係な単語が流し出される (flushed out) ことを確実にします。

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)

総ての問い合わせを一緒に渡します。

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)

 

マルチヘッド attention

マルチヘッド attention は 4 つのパートから成ります : * 線形層とヘッドへの分割。* スケールされたドット積 attention。* ヘッドの結合。* 最後の線形層。

各マルチヘッド attention ブロックは 3 つの入力を得ます; Q (query), K (key), V (value)。これらは線形 (Dense) 層を通されてマルチヘッドに分割されます。

上で定義された scaled_dot_product_attention は各ヘッドに適用されます (効率のためにブロードキャストされます)。attention ステップでは適切なマスクが使用されなければなりません。それから各ヘッドのための attention 出力は (tf.transposetf.reshape を使用して) 結合されて最後の Dense 層を通されます。

一つの単一の attention ヘッドの代わりに、Q, K と V はマルチヘッドに分割されます、何故ならばそれはモデルに異なる具象空間からの異なる位置における情報に一緒に注意を払うことを可能にするからです。分割の後各ヘッドは削減された次元を持ちますので、総計の計算コストは完全な (= full) 次元性を持つ単一ヘッド attention と同じです。

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

試すために MultiHeadAttention 層を作成します。シークエンス y の各位置で、MultiHeadAttention はシークエンスの総ての他の位置に渡り総ての 8 attention ヘッドを実行し、各位置で同じ長さの新しいベクトルを返します。

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]))

 

ポイント-wise 順伝播ネットワーク

ポイント-wise 順伝播ネットワークは間に ReLU 活性を持つ 2 つの完全結合層から成ります。

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])

 

エンコーダとデコーダ

transformer モデルは標準的な sequence to sequence with attention model と同じ一般的なパターンに従います。

  • 入力センテンスはシークエンスの各単語/トークンのための出力を生成する N エンコーダ層を通されます。
  • デコーダは次の単語を予測するためにエンコーダの出力とそれ自身の入力 (self-attention) に注目します。

 

エンコーダ層

各エンコーダ層は副層 (= sublayer) から成ります :

  1. (パディング・マスクを持つ) マルチヘッド attention
  2. ポイント-wise な順伝播ネットワーク。

これらの副層の各々はその回りに残差接続を持ち層正規化が続きます。残差接続は深層ネットワークにおける勾配消失問題を回避する助けとなります。

各副層の出力は LayerNorm(x + Sublayer(x)) です。正規化は d_model (最後の) 軸上で行われます。transformer には N エンコーダ層があります。

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])

 

デコーダ層

各デコーダ層は次の副層から成ります :

  1. (look ahead マスクとパディングマスクを持つ) マスクされたマルチヘッド attention
  2. (パディングマスクを持つ) マルチヘッド attention。V (value) と K (key) はエンコーダ出力を入力として受け取ります。Q (query) はマスクされたマルチヘッド attention 副層からの出力を受け取ります。
  3. ポイント wise な順伝播ネットワーク

これらの副層の各々はその回りに残差接続を持ち層正規化が続きます。各副層の出力は LayerNorm(x + Sublayer(x)) です。正規化は d_model (最後の) 軸上で行われます。

transformer には N デコーダ層があります。

Q がデコーダの最初の attention ブロックからの出力を受け取り、そして K がエンコーダ出力を受け取るとき、attention 重みはエンコーダ出力に基づくデコーダの入力に与えられる重要性を表します。換言すれば、デコーダはエンコーダ出力とそれ自身の出力への self-attending を見ることにより次の単語を予測します。スケールされたドット積 attention セクションの上のデモを見てください。

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])

 

エンコーダ

エンコーダは: 1. 入力埋め込み 2. 位置エンコーディング 3. N エンコーダ層から成ります。

入力は埋め込みを通されます、これは位置エンコーディングにより総計されます。この総計の出力はエンコーダ層への入力です。エンコーダの出力はデコーダへの入力です。

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)

 

デコーダ

デコーダは: 1. 出力埋め込み 2. 位置エンコーディング 3. N デコーダ層から成ります。

ターゲットは埋め込みを通されます、これは位置エンコーディングにより総計されます。この総計の出力はデコーダ層への入力です。デコーダの出力は最後の線形層への入力です。

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['decoder_layer{}_block1'.format(i+1)] = block1
      attention_weights['decoder_layer{}_block2'.format(i+1)] = 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]))

 

Transformer を作成する

Transformer はエンコーダ、デコーダと最後の線形層から成ります。デコーダの出力は線形層への入力でその出力が返されます。

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(Transformer, self).__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, inp, tar, training, enc_padding_mask, 
           look_ahead_mask, dec_padding_mask):

    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
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, 
                               enc_padding_mask=None, 
                               look_ahead_mask=None,
                               dec_padding_mask=None)

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

 

ハイパーパラメータを設定する

この例題を小さく比較的高速に保つために、num_layers, d_model と dff のための値は減じられます。

transformer の基本モデルで使用された値は ; num_layers=6, d_model = 512, dff = 2048 でした。transformer の総ての他のバージョンについては ペーパー を見てください。

Note: 下の値を変更することにより、多くのタスク上で最先端技術を達成するモデルを得ることができます。

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

input_vocab_size = tokenizer_pt.vocab_size + 2
target_vocab_size = tokenizer_en.vocab_size + 2
dropout_rate = 0.1

 

Optimizer

ペーパー の公式に従うカスタム学習率スケジューラを持つ Adam optimizer を使用します。

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

 

損失とメトリクス

ターゲット・シークエンスはパディングされていますので、損失を計算するときパディング・マスクを適用することは重要です。

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_mean(loss_)
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(
    name='train_accuracy')

 

訓練とチェックポインティング

transformer = Transformer(num_layers, d_model, num_heads, dff,
                          input_vocab_size, target_vocab_size, 
                          pe_input=input_vocab_size, 
                          pe_target=target_vocab_size,
                          rate=dropout_rate)
def create_masks(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)
  combined_mask = tf.maximum(dec_target_padding_mask, look_ahead_mask)
  
  return enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask

チェックポイント・パスとチェックポイント・マネージャを作成します。これは n エポック毎にチェックポイントをセーブするために使用されます。

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!!')

ターゲットは tar_inp と tar_real に分割されます。tar_inp はデコーダへの入力として渡されます。tar_real は 1 によりシフトされたそれと同じ入力です : tar_input の各位置において、tar_real は予測されるべき次のトークンを含みます。

例えば、sentence = "SOS A lion in the jungle is sleeping EOS"

tar_inp = "SOS A lion in the jungle is sleeping"

transformer は自己回帰モデルです : それは一度に一つのパートの予測を行ないます、そして次に何を行なうかを決めるためにそこまでのその出力使用します。

訓練の間この例は (テキスト生成チュートリアル 内のように) teacher-forcing を使用します。teacher forcing は現在の時間ステップでモデルが何を予測するかにかかわらず、次の時間ステップに真の出力を渡しています。

transformer が各単語を予測するとき、self-attention は次の単語をより良く予測するためにそれに入力シークエンスの前の単語を見ることを可能にします。

モデルが期待される出力でピークに達することを防ぐためにモデルは look-ahead マスクを使用します。

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:]
  
  enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask = create_masks(inp, tar_inp)
  
  with tf.GradientTape() as tape:
    predictions, _ = transformer(inp, tar_inp, 
                                 True, 
                                 enc_padding_mask, 
                                 combined_mask, 
                                 dec_padding_mask)
    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(tar_real, predictions)

ポルトガル語が入力言語として使用されて英語はターゲット言語として使用されます。

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_dataset):
    train_step(inp, tar)
    
    if batch % 50 == 0:
      print ('Epoch {} Batch {} Loss {:.4f} Accuracy {:.4f}'.format(
          epoch + 1, batch, train_loss.result(), train_accuracy.result()))
      
  if (epoch + 1) % 5 == 0:
    ckpt_save_path = ckpt_manager.save()
    print ('Saving checkpoint for epoch {} at {}'.format(epoch+1,
                                                         ckpt_save_path))
    
  print ('Epoch {} Loss {:.4f} Accuracy {:.4f}'.format(epoch + 1, 
                                                train_loss.result(), 
                                                train_accuracy.result()))

  print ('Time taken for 1 epoch: {} secs\n'.format(time.time() - start))
Epoch 1 Batch 0 Loss 4.4931 Accuracy 0.0000
Epoch 1 Batch 50 Loss 4.2370 Accuracy 0.0007
Epoch 1 Batch 100 Loss 4.2078 Accuracy 0.0129
Epoch 1 Batch 150 Loss 4.1596 Accuracy 0.0176
Epoch 1 Batch 200 Loss 4.1016 Accuracy 0.0199
Epoch 1 Batch 250 Loss 4.0178 Accuracy 0.0214
Epoch 1 Batch 300 Loss 3.9340 Accuracy 0.0233
Epoch 1 Batch 350 Loss 3.8430 Accuracy 0.0277
Epoch 1 Batch 400 Loss 3.7612 Accuracy 0.0315
Epoch 1 Batch 450 Loss 3.6796 Accuracy 0.0349
Epoch 1 Batch 500 Loss 3.6099 Accuracy 0.0379
Epoch 1 Batch 550 Loss 3.5429 Accuracy 0.0413
Epoch 1 Batch 600 Loss 3.4834 Accuracy 0.0449
Epoch 1 Batch 650 Loss 3.4272 Accuracy 0.0484
Epoch 1 Batch 700 Loss 3.3724 Accuracy 0.0519
Epoch 1 Loss 3.3703 Accuracy 0.0520
Time taken for 1 epoch: 68.7436408996582 secs

Epoch 2 Batch 0 Loss 2.8022 Accuracy 0.1026
Epoch 2 Batch 50 Loss 2.6126 Accuracy 0.1041
Epoch 2 Batch 100 Loss 2.5722 Accuracy 0.1068
Epoch 2 Batch 150 Loss 2.5367 Accuracy 0.1086
Epoch 2 Batch 200 Loss 2.5073 Accuracy 0.1101
Epoch 2 Batch 250 Loss 2.4837 Accuracy 0.1123
Epoch 2 Batch 300 Loss 2.4680 Accuracy 0.1142
Epoch 2 Batch 350 Loss 2.4563 Accuracy 0.1161
Epoch 2 Batch 400 Loss 2.4411 Accuracy 0.1177
Epoch 2 Batch 450 Loss 2.4259 Accuracy 0.1191
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Epoch 16 Loss 0.6533 Accuracy 0.3290
Time taken for 1 epoch: 37.91380953788757 secs

Epoch 17 Batch 0 Loss 0.6592 Accuracy 0.3303
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Epoch 18 Batch 0 Loss 0.5141 Accuracy 0.3321
Epoch 18 Batch 50 Loss 0.5593 Accuracy 0.3499
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Time taken for 1 epoch: 37.764400005340576 secs

Epoch 19 Batch 0 Loss 0.4913 Accuracy 0.3338
Epoch 19 Batch 50 Loss 0.5298 Accuracy 0.3462
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Epoch 19 Batch 250 Loss 0.5503 Accuracy 0.3460
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Epoch 19 Batch 350 Loss 0.5563 Accuracy 0.3440
Epoch 19 Batch 400 Loss 0.5583 Accuracy 0.3430
Epoch 19 Batch 450 Loss 0.5637 Accuracy 0.3427
Epoch 19 Batch 500 Loss 0.5665 Accuracy 0.3428
Epoch 19 Batch 550 Loss 0.5693 Accuracy 0.3424
Epoch 19 Batch 600 Loss 0.5720 Accuracy 0.3418
Epoch 19 Batch 650 Loss 0.5740 Accuracy 0.3409
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Time taken for 1 epoch: 38.24162793159485 secs

Epoch 20 Batch 0 Loss 0.5209 Accuracy 0.3498
Epoch 20 Batch 50 Loss 0.5282 Accuracy 0.3509
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Epoch 20 Batch 400 Loss 0.5371 Accuracy 0.3457
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Epoch 20 Batch 500 Loss 0.5420 Accuracy 0.3448
Epoch 20 Batch 550 Loss 0.5459 Accuracy 0.3449
Epoch 20 Batch 600 Loss 0.5493 Accuracy 0.3444
Epoch 20 Batch 650 Loss 0.5518 Accuracy 0.3437
Epoch 20 Batch 700 Loss 0.5549 Accuracy 0.3435
Saving checkpoint for epoch 20 at ./checkpoints/train/ckpt-4
Epoch 20 Loss 0.5551 Accuracy 0.3435
Time taken for 1 epoch: 37.921107053756714 secs

 

評価する

評価のために次のステップが使用されます :

  • ポルトガル語字句解析器 (tokenizer_pt) を使用して入力センテンスをエンコードします。更に、開始と終了トークンを追加しますので入力はモデルがそれで訓練されたものと等値です。これがエンコーダ入力です。
  • デコーダ入力は "start token == tokenizer_en.vocab_size" です。
  • パディング・マスクと look ahead マスクを計算します。
  • それからデコーダはエンコーダ出力とそれ自身の出力 (self-attention) を見て予測を出力します。
  • 最後の単語を選択してその argmax を計算します。
  • 予測された単語をデコーダ入力へそれをデコーダに渡すとき結合します。
  • このアプローチでは、デコーダはそれが予測した前の単語を基にして次の単語を予測します。

Note: ここで使用されたモデルは例題を比較的高速に保つためにより少ないキャパシティを持ちますので多分予測は少し正しくないでしょう。ペーパーの結果を再現するためには、上のパラメータを変更することにより、データセット全体と基本 transformer モデルか transformer XL を使用します。

def evaluate(inp_sentence):
  start_token = [tokenizer_pt.vocab_size]
  end_token = [tokenizer_pt.vocab_size + 1]
  
  # inp sentence is portuguese, hence adding the start and end token
  inp_sentence = start_token + tokenizer_pt.encode(inp_sentence) + end_token
  encoder_input = tf.expand_dims(inp_sentence, 0)
  
  # as the target is english, the first word to the transformer should be the
  # english start token.
  decoder_input = [tokenizer_en.vocab_size]
  output = tf.expand_dims(decoder_input, 0)
    
  for i in range(MAX_LENGTH):
    enc_padding_mask, combined_mask, dec_padding_mask = create_masks(
        encoder_input, output)
  
    # predictions.shape == (batch_size, seq_len, vocab_size)
    predictions, attention_weights = transformer(encoder_input, 
                                                 output,
                                                 False,
                                                 enc_padding_mask,
                                                 combined_mask,
                                                 dec_padding_mask)
    
    # select the last word from the seq_len dimension
    predictions = predictions[: ,-1:, :]  # (batch_size, 1, vocab_size)

    predicted_id = tf.cast(tf.argmax(predictions, axis=-1), tf.int32)
    
    # return the result if the predicted_id is equal to the end token
    if predicted_id == tokenizer_en.vocab_size+1:
      return tf.squeeze(output, axis=0), attention_weights
    
    # concatentate the predicted_id to the output which is given to the decoder
    # as its input.
    output = tf.concat([output, predicted_id], axis=-1)

  return tf.squeeze(output, axis=0), attention_weights
def plot_attention_weights(attention, sentence, result, layer):
  fig = plt.figure(figsize=(16, 8))
  
  sentence = tokenizer_pt.encode(sentence)
  
  attention = tf.squeeze(attention[layer], axis=0)
  
  for head in range(attention.shape[0]):
    ax = fig.add_subplot(2, 4, head+1)
    
    # plot the attention weights
    ax.matshow(attention[head][:-1, :], cmap='viridis')

    fontdict = {'fontsize': 10}
    
    ax.set_xticks(range(len(sentence)+2))
    ax.set_yticks(range(len(result)))
    
    ax.set_ylim(len(result)-1.5, -0.5)
        
    ax.set_xticklabels(
        ['']+[tokenizer_pt.decode([i]) for i in sentence]+[''], 
        fontdict=fontdict, rotation=90)
    
    ax.set_yticklabels([tokenizer_en.decode([i]) for i in result 
                        if i < tokenizer_en.vocab_size], 
                       fontdict=fontdict)
    
    ax.set_xlabel('Head {}'.format(head+1))
  
  plt.tight_layout()
  plt.show()
def translate(sentence, plot=''):
  result, attention_weights = evaluate(sentence)
  
  predicted_sentence = tokenizer_en.decode([i for i in result 
                                            if i < tokenizer_en.vocab_size])  

  print('Input: {}'.format(sentence))
  print('Predicted translation: {}'.format(predicted_sentence))
  
  if plot:
    plot_attention_weights(attention_weights, sentence, result, plot)
translate("este é um problema que temos que resolver.")
print ("Real translation: this is a problem we have to solve .")
Input: este é um problema que temos que resolver.
Predicted translation: this is a problem we have to solve ..
Real translation: this is a problem we have to solve .
translate("os meus vizinhos ouviram sobre esta ideia.")
print ("Real translation: and my neighboring homes heard about this idea .")
Input: os meus vizinhos ouviram sobre esta ideia.
Predicted translation: my neighbors heard about this idea .
Real translation: and my neighboring homes heard about this idea .
translate("vou então muito rapidamente partilhar convosco algumas histórias de algumas coisas mágicas que aconteceram.")
print ("Real translation: so i 'll just share with you some stories very quickly of some magical things that have happened .")
Input: vou então muito rapidamente partilhar convosco algumas histórias de algumas coisas mágicas que aconteceram.
Predicted translation: so i 'm going to very quickly share with you some stories of some of some magic things that happened .
Real translation: so i 'll just share with you some stories very quickly of some magical things that have happened .

デコーダの異なる層と attention ブロックをプロット・パラメータに渡すことができます。

You can pass different layers and attention blocks of the decoder to the plot parameter.

translate("este é o primeiro livro que eu fiz.", plot='decoder_layer4_block2')
print ("Real translation: this is the first book i've ever done.")
Input: este é o primeiro livro que eu fiz.
Predicted translation: this is the first book i did .

Real translation: this is the first book i've ever done.

 

要約

このチュートリアルでは、位置エンコーディング、マルチヘッド attention、マスキングの重要性そして transformer をどのように作成するかを学習しました。

transformer を訓練するために異なるデータセットを使用してみてください。貴方はまた上のハイパーパラメータを変更して基本 transformer か transformer XL を作成することもできます。また BERT を作成して最先端モデルを訓練するためにここで定義された層を使用することもできます。更に、より良い予測を得るためにビームサーチを実装できます。

 

以上






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