训练Transformer模型：从数据准备到模型训练

背景简介

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型因其出色的表现成为了当前研究和应用的热点。本篇博客将带你深入了解如何训练Transformer模型，特别是进行神经机器翻译任务的过程。

20.1 准备训练数据集

训练Transformer模型的第一步是准备训练数据集。数据集包含简短的英德句子对。通过删除非打印字符、非字母字符和标点符号，并将所有Unicode字符规范化为ASCII，我们得到了一个清洁的数据集。接着，通过添加开始和结束标记，并随机打乱顺序，我们完成了数据集的初步处理。代码实现了一个 PrepareDataset 类，该类加载数据集，选择需要的句子数量，添加标记，并创建编码器和解码器的分词器。以下是 PrepareDataset 类的代码实现：

from pickle import load
from numpy.random import shuffle
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow import convert_to_tensor, int64

class PrepareDataset:
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.n_sentences = 10000
        self.train_split = 0.9

    # 其他方法实现省略...

20.2 应用填充掩码

在编码器和解码器中使用填充掩码是至关重要的。填充掩码的作用是确保在计算损失和准确率时，只考虑有效非零值。这意味着被填充的零值不会被计入损失和准确率的计算中。以下是定义损失和准确度度量的代码：

def loss_fcn(target, prediction):
    # 创建掩码以排除零填充值的计算
    # 使用稀疏分类交叉熵损失函数
    # 返回未掩码值的平均损失

def accuracy_fcn(target, prediction):
    # 创建掩码以排除零填充值的计算
    # 计算并返回未掩码值的平均准确度

20.3 训练Transformer模型

为了训练模型，首先定义了模型和训练参数。这些参数包括模型头的数量、模型的维度以及训练的周期数。此外，还实现了一个自定义的学习率调度器，它在初始阶段线性增加学习率，之后按比例减少。以下是模型参数和训练参数的定义：

h = 8
d_k = 64
d_v = 64
d_model = 512
d_ff = 2048
n = 6

epochs = 2
batch_size = 64
beta_1 = 0.9
beta_2 = 0.98
epsilon = 1e-9
dropout_rate = 0.1

在TensorFlow 2.0中，我们通常使用急切执行模式来执行操作，但在训练较大的模型时，如Transformer模型，使用图执行模式可以更有效地利用全局性能优化。以下是应用图执行的代码示例：

@function
def train_step(encoder_input, decoder_input, decoder_output):
    # 训练步骤的实现省略...

总结与启发

通过本章的学习，我们掌握了如何准备训练数据集、应用填充掩码以及训练Transformer模型。每一步都至关重要，它们共同确保了模型在训练过程中的效率和准确性。从数据准备到模型训练，本章为读者提供了一个完整的流程指南，希望这能启发读者在自己的NLP项目中应用这些知识。

通过动手实践和理解每一步背后的原理，我们不仅能够构建出有效的翻译模型，还能对深度学习在自然语言处理中的应用有更深入的了解。未来，随着技术的进步和算法的优化，Transformer模型及其训练方法还将继续进化，为机器翻译领域带来更多的可能和挑战。