seq2seq训练模型定义看不懂

Terence888

1. #@save
   
2. def train_seq2seq(net, data_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device):
   
3.     """训练序列到序列模型"""
   
4.     def xavier_init_weights(m):
   
5.         if type(m) == nn.Linear:
   
6.             nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
   
7.         if type(m) == nn.GRU:
   
8.             for param in m._flat_weights_names:
   
9.                 if "weight" in param:
   
10.                     nn.init.xavier_uniform_(m._parameters[param])
    
11. 
    
12.     net.apply(xavier_init_weights)
    
13.     net.to(device)
    
14.     optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    
15.     loss = MaskedSoftmaxCELoss()
    
16.     net.train()
    
17.     animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
    
18.                      xlim=[10, num_epochs])
    
19.     for epoch in range(num_epochs):
    
20.         timer = d2l.Timer()
    
21.         metric = d2l.Accumulator(2)  # 训练损失总和，词元数量
    
22.         for batch in data_iter:
    
23.             optimizer.zero_grad()
    
24.             X, X_valid_len, Y, Y_valid_len = [x.to(device) for x in batch]
    
25.             bos = torch.tensor([tgt_vocab['<bos>']] * Y.shape[0],
    
26.                           device=device).reshape(-1, 1)
    
27.             dec_input = torch.cat([bos, Y[:, :-1]], 1)  # 强制教学
    
28.             Y_hat, _ = net(X, dec_input, X_valid_len)
    
29.             l = loss(Y_hat, Y, Y_valid_len)
    
30.             l.sum().backward()      # 损失函数的标量进行“反向传播”
    
31.             d2l.grad_clipping(net, 1)
    
32.             num_tokens = Y_valid_len.sum()
    
33.             optimizer.step()
    
34.             with torch.no_grad():
    
35.                 metric.add(l.sum(), num_tokens)
    
36.         if (epoch + 1) % 10 == 0:
    
37.             animator.add(epoch + 1, (metric[0] / metric[1],))
    
38.     print(f'loss {metric[0] / metric[1]:.3f}, {metric[1] / timer.stop():.1f} '
    
39.         f'tokens/sec on {str(device)}')

复制代码

问题1：

1. def xavier_init_weights(m):
   
2.         if type(m) == nn.Linear:
   
3.             nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
   
4.         if type(m) == nn.GRU:
   
5.             for param in m._flat_weights_names:
   
6.                 if "weight" in param:
   
7.                     nn.init.xavier_uniform_(m._parameters[param])
   

复制代码

这段代码的作用是什么？
问题2：

1. animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
   
2.                      xlim=[10, num_epochs])

复制代码

animator在干什么？
问题3：

1. metric = d2l.Accumulator(2)  # 训练损失总和，词元数量

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metirc、batch的形状是什么样的
问题4：

1. Y[:, :-1]]

复制代码

为什么要丢弃Y最后一列

FishC

针对您的问题，这里是简要的解答：

### 问题1：`xavier_init_weights` 函数的作用
`xavier_init_weights` 函数的作用是对模型中的线性层 (`nn.Linear`) 和 GRU 层 (`nn.GRU`) 的权重参数进行 Xavier（格拉洛福）初始化。这种初始化方法有助于在深层网络中保持信号的传播，避免因初始权重分布不当导致的梯度消失或爆炸问题。

### 问题2：`animator` 的作用
`animator = d2l.Animator` 是用来创建可视化工具，用于动态地绘制训练过程中每个 epoch 的损失变化图。`xlabel='epoch'` 和 `ylabel='loss'` 指定了图表的X轴和Y轴的标签，`xlim` 未给定具体范围，通常用于设置X轴的显示范围。

### 问题3：`metric` 和 `batch` 的形状
- `metric = d2l.Accumulator(2)` 初始化了一个指标累加器，用于累计训练过程中损失的总和和词元的数量。`Accumulator(2)` 表示这个累加器中有两个存储槽位。
- `batch` 的形状根据具体的数据集而定，通常是一个元组，包括输入序列 `X`、输入序列的有效长度 `X_valid_len`、目标序列 `Y`、目标序列的有效长度 `Y_valid_len`。

### 问题4：`dec_input` 中丢弃 `Y` 的最后一列的原因
在构建 `dec_input` 时，通过强制教学策略，将目标序列的开始符（`bos`）与去掉最后一列的目标序列 `Y` 进行拼接。这一步是为了在解码过程中使用实际的目标序列（除去其最后一个标记）作为输入，而非网络预测的输出。这种策略帮助模型更好地学习序列到序列的映射，特别是在训练初期。

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