Datasets:

sia-precision-education

/

sia_pile_sample

like 0

[ "signal", "handler" ]

[ "def", "signal_handler", "(", "self", ",", "signalnum", ",", "stackframe", ")", ":", "for", "pid", "in", "self", ".", "children_pids", ":", "os", ".", "kill", "(", "pid", ",", "signal", ".", "SIGINT", ")", "# kill children processes", "(", "rank", ",", "original_trace", ")", "=", "self", ".", "error_queue", ".", "get", "(", ")", "msg", "=", "\"\"\"\\n\\n-- Tracebacks above this line can probably\n be ignored --\\n\\n\"\"\"", "msg", "+=", "original_trace", "raise", "Exception", "(", "msg", ")" ]

[ "Build", "an", "Embeddings", "instance", ".", "Args", ":", "opt", ":", "the", "option", "in", "current", "environment", ".", "word_dict", "(", "Vocab", ")", ":", "words", "dictionary", ".", "feature_dicts", "(", "[", "Vocab", "]", "optional", ")", ":", "a", "list", "of", "feature", "dictionary", ".", "for_encoder", "(", "bool", ")", ":", "build", "Embeddings", "for", "encoder", "or", "decoder?" ]

[ "def", "build_embeddings", "(", "opt", ",", "word_dict", ",", "feature_dicts", ",", "for_encoder", "=", "True", ")", ":", "if", "for_encoder", ":", "embedding_dim", "=", "opt", ".", "src_word_vec_size", "else", ":", "embedding_dim", "=", "opt", ".", "tgt_word_vec_size", "word_padding_idx", "=", "word_dict", ".", "stoi", "[", "inputters", ".", "PAD_WORD", "]", "num_word_embeddings", "=", "len", "(", "word_dict", ")", "feats_padding_idx", "=", "[", "feat_dict", ".", "stoi", "[", "inputters", ".", "PAD_WORD", "]", "for", "feat_dict", "in", "feature_dicts", "]", "num_feat_embeddings", "=", "[", "len", "(", "feat_dict", ")", "for", "feat_dict", "in", "feature_dicts", "]", "return", "Embeddings", "(", "word_vec_size", "=", "embedding_dim", ",", "position_encoding", "=", "opt", ".", "position_encoding", ",", "feat_merge", "=", "opt", ".", "feat_merge", ",", "feat_vec_exponent", "=", "opt", ".", "feat_vec_exponent", ",", "feat_vec_size", "=", "opt", ".", "feat_vec_size", ",", "dropout", "=", "opt", ".", "dropout", ",", "word_padding_idx", "=", "word_padding_idx", ",", "feat_padding_idx", "=", "feats_padding_idx", ",", "word_vocab_size", "=", "num_word_embeddings", ",", "feat_vocab_sizes", "=", "num_feat_embeddings", ",", "sparse", "=", "opt", ".", "optim", "==", "\"sparseadam\"", ")" ]

[ "Various", "encoder", "dispatcher", "function", ".", "Args", ":", "opt", ":", "the", "option", "in", "current", "environment", ".", "embeddings", "(", "Embeddings", ")", ":", "vocab", "embeddings", "for", "this", "encoder", "." ]

[ "def", "build_encoder", "(", "opt", ",", "embeddings", ")", ":", "if", "opt", ".", "encoder_type", "==", "\"transformer\"", ":", "# return TransformerEncoder(opt.enc_layers, opt.rnn_size,", "# opt.heads, opt.transformer_ff,", "# opt.dropout, embeddings)", "return", "None", "elif", "opt", ".", "encoder_type", "==", "\"cnn\"", ":", "return", "CNNEncoder", "(", "opt", ".", "enc_layers", ",", "opt", ".", "rnn_size", ",", "opt", ".", "cnn_kernel_width", ",", "opt", ".", "dropout", ",", "embeddings", ")", "elif", "opt", ".", "encoder_type", "==", "\"mean\"", ":", "return", "MeanEncoder", "(", "opt", ".", "enc_layers", ",", "embeddings", ")", "else", ":", "# \"rnn\" or \"brnn\"", "return", "RNNEncoder", "(", "opt", ".", "rnn_type", ",", "opt", ".", "brnn", ",", "opt", ".", "enc_layers", ",", "opt", ".", "rnn_size", ",", "opt", ".", "dropout", ",", "embeddings", ",", "opt", ".", "bridge", ")" ]

[ "Various", "decoder", "dispatcher", "function", ".", "Args", ":", "opt", ":", "the", "option", "in", "current", "environment", ".", "embeddings", "(", "Embeddings", ")", ":", "vocab", "embeddings", "for", "this", "decoder", "." ]

[ "def", "build_decoder", "(", "opt", ",", "embeddings", ")", ":", "if", "opt", ".", "decoder_type", "==", "\"transformer\"", ":", "return", "TransformerDecoder", "(", "opt", ".", "dec_layers", ",", "opt", ".", "rnn_size", ",", "opt", ".", "heads", ",", "opt", ".", "transformer_ff", ",", "opt", ".", "global_attention", ",", "opt", ".", "copy_attn", ",", "opt", ".", "self_attn_type", ",", "opt", ".", "dropout", ",", "embeddings", ")", "elif", "opt", ".", "decoder_type", "==", "\"cnn\"", ":", "return", "CNNDecoder", "(", "opt", ".", "dec_layers", ",", "opt", ".", "rnn_size", ",", "opt", ".", "global_attention", ",", "opt", ".", "copy_attn", ",", "opt", ".", "cnn_kernel_width", ",", "opt", ".", "dropout", ",", "embeddings", ")", "elif", "opt", ".", "input_feed", ":", "# others", "return", "InputFeedRNNDecoder", "(", "opt", ".", "rnn_type", ",", "opt", ".", "brnn", ",", "opt", ".", "dec_layers", ",", "opt", ".", "rnn_size", ",", "opt", ".", "global_attention", ",", "opt", ".", "global_attention_function", ",", "opt", ".", "coverage_attn", ",", "opt", ".", "context_gate", ",", "opt", ".", "copy_attn", ",", "opt", ".", "dropout", ",", "embeddings", ",", "opt", ".", "reuse_copy_attn", ")", "else", ":", "return", "StdRNNDecoder", "(", "opt", ".", "rnn_type", ",", "opt", ".", "brnn", ",", "opt", ".", "dec_layers", ",", "opt", ".", "rnn_size", ",", "opt", ".", "global_attention", ",", "opt", ".", "global_attention_function", ",", "opt", ".", "coverage_attn", ",", "opt", ".", "context_gate", ",", "opt", ".", "copy_attn", ",", "opt", ".", "dropout", ",", "embeddings", ",", "opt", ".", "reuse_copy_attn", ")" ]

[ "Args", ":", "model_opt", ":", "the", "option", "loaded", "from", "checkpoint", ".", "fields", ":", "Field", "objects", "for", "the", "model", ".", "gpu", "(", "bool", ")", ":", "whether", "to", "use", "gpu", ".", "checkpoint", ":", "the", "model", "gnerated", "by", "train", "phase", "or", "a", "resumed", "snapshot", "model", "from", "a", "stopped", "training", ".", "Returns", ":", "the", "NMTModel", "." ]

[ "def", "build_base_model", "(", "model_opt", ",", "fields", ",", "gpu", ",", "checkpoint", "=", "None", ")", ":", "assert", "model_opt", ".", "model_type", "in", "[", "\"text\"", ",", "\"img\"", ",", "\"audio\"", "]", ",", "(", "\"Unsupported model type %s\"", "%", "(", "model_opt", ".", "model_type", ")", ")", "# Build encoder.", "if", "model_opt", ".", "model_type", "==", "\"text\"", ":", "src_dict", "=", "fields", "[", "\"src\"", "]", ".", "vocab", "feature_dicts", "=", "inputters", ".", "collect_feature_vocabs", "(", "fields", ",", "'src'", ")", "src_embeddings", "=", "build_embeddings", "(", "model_opt", ",", "src_dict", ",", "feature_dicts", ")", "encoder", "=", "build_encoder", "(", "model_opt", ",", "src_embeddings", ")", "elif", "model_opt", ".", "model_type", "==", "\"img\"", ":", "if", "(", "\"image_channel_size\"", "not", "in", "model_opt", ".", "__dict__", ")", ":", "image_channel_size", "=", "3", "else", ":", "image_channel_size", "=", "model_opt", ".", "image_channel_size", "encoder", "=", "ImageEncoder", "(", "model_opt", ".", "enc_layers", ",", "model_opt", ".", "brnn", ",", "model_opt", ".", "rnn_size", ",", "model_opt", ".", "dropout", ",", "image_channel_size", ")", "elif", "model_opt", ".", "model_type", "==", "\"audio\"", ":", "encoder", "=", "AudioEncoder", "(", "model_opt", ".", "enc_layers", ",", "model_opt", ".", "brnn", ",", "model_opt", ".", "rnn_size", ",", "model_opt", ".", "dropout", ",", "model_opt", ".", "sample_rate", ",", "model_opt", ".", "window_size", ")", "model_parameters", "=", "filter", "(", "lambda", "p", ":", "p", ".", "requires_grad", ",", "encoder", ".", "parameters", "(", ")", ")", "params", "=", "sum", "(", "[", "np", ".", "prod", "(", "p", ".", "size", "(", ")", ")", "for", "p", "in", "model_parameters", "]", ")", "# Build decoder.", "tgt_dict", "=", "fields", "[", "\"tgt\"", "]", ".", "vocab", "feature_dicts", "=", "inputters", ".", "collect_feature_vocabs", "(", "fields", ",", "'tgt'", ")", "tgt_embeddings", "=", "build_embeddings", "(", "model_opt", ",", "tgt_dict", ",", "feature_dicts", ",", "for_encoder", "=", "False", ")", "# Share the embedding matrix - preprocess with share_vocab required.", "if", "model_opt", ".", "share_embeddings", ":", "# src/tgt vocab should be the same if `-share_vocab` is specified.", "if", "src_dict", "!=", "tgt_dict", ":", "raise", "AssertionError", "(", "'The `-share_vocab` should be set during '", "'preprocess if you use share_embeddings!'", ")", "tgt_embeddings", ".", "word_lut", ".", "weight", "=", "src_embeddings", ".", "word_lut", ".", "weight", "decoder", "=", "build_decoder", "(", "model_opt", ",", "tgt_embeddings", ")", "# Build NMTModel(= encoder + decoder).", "device", "=", "torch", ".", "device", "(", "\"cuda\"", "if", "gpu", "else", "\"cpu\"", ")", "model", "=", "onmt", ".", "models", ".", "NMTModel", "(", "encoder", ",", "decoder", ")", "model", ".", "model_type", "=", "model_opt", ".", "model_type", "# Build Generator.", "if", "not", "model_opt", ".", "copy_attn", ":", "if", "model_opt", ".", "generator_function", "==", "\"sparsemax\"", ":", "gen_func", "=", "onmt", ".", "modules", ".", "sparse_activations", ".", "LogSparsemax", "(", "dim", "=", "-", "1", ")", "else", ":", "gen_func", "=", "nn", ".", "LogSoftmax", "(", "dim", "=", "-", "1", ")", "generator", "=", "nn", ".", "Sequential", "(", "nn", ".", "Linear", "(", "model_opt", ".", "rnn_size", ",", "len", "(", "fields", "[", "\"tgt\"", "]", ".", "vocab", ")", ")", ",", "gen_func", ")", "if", "model_opt", ".", "share_decoder_embeddings", ":", "generator", "[", "0", "]", ".", "weight", "=", "decoder", ".", "embeddings", ".", "word_lut", ".", "weight", "else", ":", "generator", "=", "CopyGenerator", "(", "model_opt", ".", "rnn_size", ",", "fields", "[", "\"tgt\"", "]", ".", "vocab", ")", "# Load the model states from checkpoint or initialize them.", "if", "checkpoint", "is", "not", "None", ":", "model", ".", "load_state_dict", "(", "checkpoint", "[", "'model'", "]", ",", "strict", "=", "False", ")", "generator", ".", "load_state_dict", "(", "checkpoint", "[", "'generator'", "]", ")", "else", ":", "if", "model_opt", ".", "param_init", "!=", "0.0", ":", "for", "p", "in", "model", ".", "parameters", "(", ")", ":", "p", ".", "data", ".", "uniform_", "(", "-", "model_opt", ".", "param_init", ",", "model_opt", ".", "param_init", ")", "for", "p", "in", "generator", ".", "parameters", "(", ")", ":", "p", ".", "data", ".", "uniform_", "(", "-", "model_opt", ".", "param_init", ",", "model_opt", ".", "param_init", ")", "if", "model_opt", ".", "param_init_glorot", ":", "for", "p", "in", "model", ".", "parameters", "(", ")", ":", "if", "p", ".", "dim", "(", ")", ">", "1", ":", "xavier_uniform_", "(", "p", ")", "for", "p", "in", "generator", ".", "parameters", "(", ")", ":", "if", "p", ".", "dim", "(", ")", ">", "1", ":", "xavier_uniform_", "(", "p", ")", "if", "hasattr", "(", "model", ".", "encoder", ",", "'embeddings'", ")", ":", "model", ".", "encoder", ".", "embeddings", ".", "load_pretrained_vectors", "(", "model_opt", ".", "pre_word_vecs_enc", ",", "model_opt", ".", "fix_word_vecs_enc", ")", "if", "hasattr", "(", "model", ".", "decoder", ",", "'embeddings'", ")", ":", "model", ".", "decoder", ".", "embeddings", ".", "load_pretrained_vectors", "(", "model_opt", ".", "pre_word_vecs_dec", ",", "model_opt", ".", "fix_word_vecs_dec", ")", "# Add generator to model (this registers it as parameter of model).", "model", ".", "generator", "=", "generator", "model", ".", "to", "(", "device", ")", "return", "model" ]

[ "Build", "the", "Model" ]

[ "def", "build_model", "(", "model_opt", ",", "opt", ",", "fields", ",", "checkpoint", ")", ":", "logger", ".", "info", "(", "'Building model...'", ")", "model", "=", "build_base_model", "(", "model_opt", ",", "fields", ",", "use_gpu", "(", "opt", ")", ",", "checkpoint", ")", "logger", ".", "info", "(", "model", ")", "return", "model" ]

[ "Simplify", "Trainer", "creation", "based", "on", "user", "opt", "s", "*" ]

[ "def", "build_trainer", "(", "opt", ",", "device_id", ",", "model", ",", "fields", ",", "optim", ",", "data_type", ",", "model_saver", "=", "None", ")", ":", "# fine", "train_loss", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "loss", ".", "build_loss_compute", "(", "model", ",", "fields", "[", "\"tgt\"", "]", ".", "vocab", ",", "opt", ")", "valid_loss", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "loss", ".", "build_loss_compute", "(", "model", ",", "fields", "[", "\"tgt\"", "]", ".", "vocab", ",", "opt", ",", "train", "=", "False", ")", "trunc_size", "=", "opt", ".", "truncated_decoder", "# Badly named...", "shard_size", "=", "opt", ".", "max_generator_batches", "norm_method", "=", "opt", ".", "normalization", "grad_accum_count", "=", "opt", ".", "accum_count", "n_gpu", "=", "opt", ".", "world_size", "if", "device_id", ">=", "0", ":", "gpu_rank", "=", "opt", ".", "gpu_ranks", "[", "device_id", "]", "else", ":", "gpu_rank", "=", "0", "n_gpu", "=", "0", "gpu_verbose_level", "=", "opt", ".", "gpu_verbose_level", "report_manager", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "build_report_manager", "(", "opt", ")", "trainer", "=", "onmt", ".", "Trainer", "(", "model", ",", "train_loss", ",", "valid_loss", ",", "optim", ",", "trunc_size", ",", "shard_size", ",", "data_type", ",", "norm_method", ",", "grad_accum_count", ",", "n_gpu", ",", "gpu_rank", ",", "gpu_verbose_level", ",", "report_manager", ",", "model_saver", "=", "model_saver", ")", "return", "trainer" ]

[ "The", "main", "training", "loops", ".", "by", "iterating", "over", "training", "data", "(", "i", ".", "e", ".", "train_iter_fct", ")", "and", "running", "validation", "(", "i", ".", "e", ".", "iterating", "over", "valid_iter_fct" ]

[ "def", "train", "(", "self", ",", "train_iter_fct", ",", "valid_iter_fct", ",", "train_steps", ",", "valid_steps", ")", ":", "logger", ".", "info", "(", "'Start training...'", ")", "step", "=", "self", ".", "optim", ".", "_step", "+", "1", "true_batchs", "=", "[", "]", "accum", "=", "0", "normalization", "=", "0", "train_iter", "=", "train_iter_fct", "(", ")", "total_stats", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", "(", ")", "report_stats", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", "(", ")", "self", ".", "_start_report_manager", "(", "start_time", "=", "total_stats", ".", "start_time", ")", "while", "step", "<=", "train_steps", ":", "reduce_counter", "=", "0", "for", "i", ",", "batch", "in", "enumerate", "(", "train_iter", ")", ":", "# import pdb; pdb.set_trace()", "if", "self", ".", "n_gpu", "==", "0", "or", "(", "i", "%", "self", ".", "n_gpu", "==", "self", ".", "gpu_rank", ")", ":", "if", "self", ".", "gpu_verbose_level", ">", "1", ":", "logger", ".", "info", "(", "\"GpuRank %d: index: %d accum: %d\"", "%", "(", "self", ".", "gpu_rank", ",", "i", ",", "accum", ")", ")", "true_batchs", ".", "append", "(", "batch", ")", "if", "self", ".", "norm_method", "==", "\"tokens\"", ":", "num_tokens", "=", "batch", ".", "tgt", "[", "1", ":", "]", ".", "ne", "(", "self", ".", "train_loss", ".", "padding_idx", ")", ".", "sum", "(", ")", "normalization", "+=", "num_tokens", ".", "item", "(", ")", "else", ":", "normalization", "+=", "batch", ".", "batch_size", "accum", "+=", "1", "if", "accum", "==", "self", ".", "grad_accum_count", ":", "reduce_counter", "+=", "1", "if", "self", ".", "gpu_verbose_level", ">", "0", ":", "logger", ".", "info", "(", "\"GpuRank %d: reduce_counter: %d \\\n n_minibatch %d\"", "%", "(", "self", ".", "gpu_rank", ",", "reduce_counter", ",", "len", "(", "true_batchs", ")", ")", ")", "if", "self", ".", "n_gpu", ">", "1", ":", "normalization", "=", "sum", "(", "onmt", ".", "utils", ".", "distributed", ".", "all_gather_list", "(", "normalization", ")", ")", "self", ".", "_gradient_accumulation", "(", "true_batchs", ",", "normalization", ",", "total_stats", ",", "report_stats", ")", "report_stats", "=", "self", ".", "_maybe_report_training", "(", "step", ",", "train_steps", ",", "self", ".", "optim", ".", "learning_rate", ",", "report_stats", ")", "true_batchs", "=", "[", "]", "accum", "=", "0", "normalization", "=", "0", "if", "(", "step", "%", "valid_steps", "==", "0", ")", ":", "if", "self", ".", "gpu_verbose_level", ">", "0", ":", "logger", ".", "info", "(", "'GpuRank %d: validate step %d'", "%", "(", "self", ".", "gpu_rank", ",", "step", ")", ")", "valid_iter", "=", "valid_iter_fct", "(", ")", "with", "torch", ".", "no_grad", "(", ")", ":", "valid_stats", "=", "self", ".", "validate", "(", "valid_iter", ")", "if", "self", ".", "gpu_verbose_level", ">", "0", ":", "logger", ".", "info", "(", "'GpuRank %d: gather valid stat \\\n step %d'", "%", "(", "self", ".", "gpu_rank", ",", "step", ")", ")", "valid_stats", "=", "self", ".", "_maybe_gather_stats", "(", "valid_stats", ")", "if", "self", ".", "gpu_verbose_level", ">", "0", ":", "logger", ".", "info", "(", "'GpuRank %d: report stat step %d'", "%", "(", "self", ".", "gpu_rank", ",", "step", ")", ")", "self", ".", "_report_step", "(", "self", ".", "optim", ".", "learning_rate", ",", "step", ",", "valid_stats", "=", "valid_stats", ")", "if", "self", ".", "gpu_rank", "==", "0", ":", "self", ".", "_maybe_save", "(", "step", ")", "step", "+=", "1", "if", "step", ">", "train_steps", ":", "break", "if", "self", ".", "gpu_verbose_level", ">", "0", ":", "logger", ".", "info", "(", "'GpuRank %d: we completed an epoch \\\n at step %d'", "%", "(", "self", ".", "gpu_rank", ",", "step", ")", ")", "train_iter", "=", "train_iter_fct", "(", ")", "return", "total_stats" ]

[ "Validate", "model", ".", "valid_iter", ":", "validate", "data", "iterator", "Returns", ":", ":", "obj", ":", "nmt", ".", "Statistics", ":", "validation", "loss", "statistics" ]

[ "def", "validate", "(", "self", ",", "valid_iter", ")", ":", "# Set model in validating mode.", "self", ".", "model", ".", "eval", "(", ")", "stats", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", "(", ")", "for", "batch", "in", "valid_iter", ":", "src", "=", "inputters", ".", "make_features", "(", "batch", ",", "'src'", ",", "self", ".", "data_type", ")", "if", "self", ".", "data_type", "==", "'text'", ":", "_", ",", "src_lengths", "=", "batch", ".", "src", "else", ":", "src_lengths", "=", "None", "tgt", "=", "inputters", ".", "make_features", "(", "batch", ",", "'tgt'", ")", "# F-prop through the model.", "src_sents", "=", "batch", ".", "src_sents", "outputs", ",", "attns", ",", "_", "=", "self", ".", "model", "(", "src", ",", "tgt", ",", "src_sents", ",", "src_lengths", ")", "# Compute loss.", "batch_stats", "=", "self", ".", "valid_loss", ".", "monolithic_compute_loss", "(", "batch", ",", "outputs", ",", "attns", ")", "# Update statistics.", "stats", ".", "update", "(", "batch_stats", ")", "# Set model back to training mode.", "self", ".", "model", ".", "train", "(", ")", "return", "stats" ]

[ "Simple", "function", "to", "start", "report", "manager", "(", "if", "any", ")" ]

[ "def", "_start_report_manager", "(", "self", ",", "start_time", "=", "None", ")", ":", "if", "self", ".", "report_manager", "is", "not", "None", ":", "if", "start_time", "is", "None", ":", "self", ".", "report_manager", ".", "start", "(", ")", "else", ":", "self", ".", "report_manager", ".", "start_time", "=", "start_time" ]

[ "Gather", "statistics", "in", "multi", "-", "processes", "cases" ]

[ "def", "_maybe_gather_stats", "(", "self", ",", "stat", ")", ":", "if", "stat", "is", "not", "None", "and", "self", ".", "n_gpu", ">", "1", ":", "return", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", ".", "all_gather_stats", "(", "stat", ")", "return", "stat" ]

[ "Simple", "function", "to", "report", "training", "stats", "(", "if", "report_manager", "is", "set", ")", "see", "onmt", ".", "utils", ".", "ReportManagerBase", ".", "report_training", "for", "doc" ]

[ "def", "_maybe_report_training", "(", "self", ",", "step", ",", "num_steps", ",", "learning_rate", ",", "report_stats", ")", ":", "if", "self", ".", "report_manager", "is", "not", "None", ":", "return", "self", ".", "report_manager", ".", "report_training", "(", "step", ",", "num_steps", ",", "learning_rate", ",", "report_stats", ",", "multigpu", "=", "self", ".", "n_gpu", ">", "1", ")" ]

[ "Simple", "function", "to", "report", "stats", "(", "if", "report_manager", "is", "set", ")", "see", "onmt", ".", "utils", ".", "ReportManagerBase", ".", "report_step", "for", "doc" ]

[ "def", "_report_step", "(", "self", ",", "learning_rate", ",", "step", ",", "train_stats", "=", "None", ",", "valid_stats", "=", "None", ")", ":", "if", "self", ".", "report_manager", "is", "not", "None", ":", "return", "self", ".", "report_manager", ".", "report_step", "(", "learning_rate", ",", "step", ",", "train_stats", "=", "train_stats", ",", "valid_stats", "=", "valid_stats", ")" ]

[ "Save", "the", "model", "if", "a", "model", "saver", "is", "set" ]

[ "def", "_maybe_save", "(", "self", ",", "step", ")", ":", "if", "self", ".", "model_saver", "is", "not", "None", ":", "self", ".", "model_saver", ".", "maybe_save", "(", "step", ")" ]

[ "These", "options", "are", "passed", "to", "the", "construction", "of", "the", "model", ".", "Be", "careful", "with", "these", "as", "they", "will", "be", "used", "during", "translation", "." ]

[ "def", "model_opts", "(", "parser", ")", ":", "# Embedding Options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Model-Embeddings'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_word_vec_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "500", ",", "help", "=", "'Word embedding size for src.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt_word_vec_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "500", ",", "help", "=", "'Word embedding size for tgt.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-word_vec_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "-", "1", ",", "help", "=", "'Word embedding size for src and tgt.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-share_decoder_embeddings'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Use a shared weight matrix for the input and\n output word embeddings in the decoder.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-share_embeddings'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Share the word embeddings between encoder\n and decoder. Need to use shared dictionary for this\n option.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-position_encoding'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Use a sin to mark relative words positions.\n Necessary for non-RNN style models.\n \"\"\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Model-Embedding Features'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-feat_merge'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "'concat'", ",", "choices", "=", "[", "'concat'", ",", "'sum'", ",", "'mlp'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Merge action for incorporating features embeddings.\n Options [concat|sum|mlp].\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-feat_vec_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "-", "1", ",", "help", "=", "\"\"\"If specified, feature embedding sizes\n will be set to this. Otherwise, feat_vec_exponent\n will be used.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-feat_vec_exponent'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.7", ",", "help", "=", "\"\"\"If -feat_merge_size is not set, feature\n embedding sizes will be set to N^feat_vec_exponent\n where N is the number of values the feature takes.\"\"\"", ")", "# Encoder-Decoder Options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Model- Encoder-Decoder'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-model_type'", ",", "default", "=", "'text'", ",", "help", "=", "\"\"\"Type of source model to use. Allows\n the system to incorporate non-text inputs.\n Options are [text|img|audio].\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-encoder_type'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "'rnn'", ",", "choices", "=", "[", "'rnn'", ",", "'brnn'", ",", "'mean'", ",", "'transformer'", ",", "'cnn'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Type of encoder layer to use. Non-RNN layers\n are experimental. Options are\n [rnn|brnn|mean|transformer|cnn].\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-decoder_type'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "'rnn'", ",", "choices", "=", "[", "'rnn'", ",", "'transformer'", ",", "'cnn'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Type of decoder layer to use. Non-RNN layers\n are experimental. Options are\n [rnn|transformer|cnn].\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-layers'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "-", "1", ",", "help", "=", "'Number of layers in enc/dec.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-enc_layers'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "2", ",", "help", "=", "'Number of layers in the encoder'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-dec_layers'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "2", ",", "help", "=", "'Number of layers in the decoder'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-rnn_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "500", ",", "help", "=", "'Size of rnn hidden states'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-cnn_kernel_width'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "3", ",", "help", "=", "\"\"\"Size of windows in the cnn, the kernel_size is\n (cnn_kernel_width, 1) in conv layer\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-input_feed'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "1", ",", "help", "=", "\"\"\"Feed the context vector at each time step as\n additional input (via concatenation with the word\n embeddings) to the decoder.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-bridge'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Have an additional layer between the last encoder\n state and the first decoder state\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-rnn_type'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "'LSTM'", ",", "choices", "=", "[", "'LSTM'", ",", "'GRU'", ",", "'SRU'", "]", ",", "action", "=", "CheckSRU", ",", "help", "=", "\"\"\"The gate type to use in the RNNs\"\"\"", ")", "# group.add_argument('-residual', action=\"store_true\",", "# help=\"Add residual connections between RNN layers.\")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-brnn'", ",", "action", "=", "DeprecateAction", ",", "help", "=", "\"Deprecated, use `encoder_type`.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-context_gate'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "None", ",", "choices", "=", "[", "'source'", ",", "'target'", ",", "'both'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Type of context gate to use.\n Do not select for no context gate.\"\"\"", ")", "# Attention options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Model- Attention'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-global_attention'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "'general'", ",", "choices", "=", "[", "'dot'", ",", "'general'", ",", "'mlp'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"The attention type to use:\n dotprod or general (Luong) or MLP (Bahdanau)\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-global_attention_function'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"softmax\"", ",", "choices", "=", "[", "\"softmax\"", ",", "\"sparsemax\"", "]", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-self_attn_type'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"scaled-dot\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Self attention type in Transformer decoder\n layer -- currently \"scaled-dot\" or \"average\" \"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-heads'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "8", ",", "help", "=", "'Number of heads for transformer self-attention'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-transformer_ff'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "2048", ",", "help", "=", "'Size of hidden transformer feed-forward'", ")", "# Generator and loss options.", "group", ".", "add_argument", "(", "'-copy_attn'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "'Train copy attention layer.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-generator_function'", ",", "default", "=", "\"log_softmax\"", ",", "choices", "=", "[", "\"log_softmax\"", ",", "\"sparsemax\"", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Which function to use for generating\n probabilities over the target vocabulary (choices:\n log_softmax, sparsemax)\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-copy_attn_force'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "'When available, train to copy.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-reuse_copy_attn'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "\"Reuse standard attention for copy\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-copy_loss_by_seqlength'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "\"Divide copy loss by length of sequence\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-coverage_attn'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "'Train a coverage attention layer.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-lambda_coverage'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "1", ",", "help", "=", "'Lambda value for coverage.'", ")" ]

[ "Pre", "-", "procesing", "options" ]

[ "def", "preprocess_opts", "(", "parser", ")", ":", "# Data options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Data'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-data_type'", ",", "default", "=", "\"text\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Type of the source input.\n Options are [text|img].\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-train_src'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"Path to the training source data\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-train_tgt'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"Path to the training target data\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-valid_src'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"Path to the validation source data\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-valid_tgt'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"Path to the validation target data\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_dir'", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"Source directory for image or audio files.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-save_data'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"Output file for the prepared data\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-max_shard_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "\"\"\"For text corpus of large volume, it will\n be divided into shards of this size to preprocess.\n If 0, the data will be handled as a whole. The unit\n is in bytes. Optimal value should be multiples of\n 64 bytes. A commonly used sharding value is 131072000.\n It is recommended to ensure the corpus is shuffled\n before sharding.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-shard_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "\"\"\"Divide src_corpus and tgt_corpus into\n smaller multiple src_copus and tgt corpus files, then\n build shards, each shard will have\n opt.shard_size samples except last shard.\n shard_size=0 means no segmentation\n shard_size>0 means segment dataset into multiple shards,\n each shard has shard_size samples\"\"\"", ")", "# Dictionary options, for text corpus", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Vocab'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_vocab'", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Path to an existing source vocabulary. Format:\n one word per line.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt_vocab'", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Path to an existing target vocabulary. Format:\n one word per line.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-features_vocabs_prefix'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "''", ",", "help", "=", "\"Path prefix to existing features vocabularies\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_vocab_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "50000", ",", "help", "=", "\"Size of the source vocabulary\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt_vocab_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "50000", ",", "help", "=", "\"Size of the target vocabulary\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_words_min_frequency'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt_words_min_frequency'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-dynamic_dict'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"Create dynamic dictionaries\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-share_vocab'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"Share source and target vocabulary\"", ")", "# Truncation options, for text corpus", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Pruning'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_seq_length'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "50", ",", "help", "=", "\"Maximum source sequence length\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_seq_length_trunc'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "\"Truncate source sequence length.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt_seq_length'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "50", ",", "help", "=", "\"Maximum target sequence length to keep.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt_seq_length_trunc'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "\"Truncate target sequence length.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-lower'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "'lowercase data'", ")", "# Data processing options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Random'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-shuffle'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "1", ",", "help", "=", "\"Shuffle data\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-seed'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "3435", ",", "help", "=", "\"Random seed\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Logging'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-report_every'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "100000", ",", "help", "=", "\"Report status every this many sentences\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-log_file'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"Output logs to a file under this path.\"", ")", "# Options most relevant to speech", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Speech'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-sample_rate'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "16000", ",", "help", "=", "\"Sample rate.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window_size'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", ".02", ",", "help", "=", "\"Window size for spectrogram in seconds.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window_stride'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", ".01", ",", "help", "=", "\"Window stride for spectrogram in seconds.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window'", ",", "default", "=", "'hamming'", ",", "help", "=", "\"Window type for spectrogram generation.\"", ")", "# Option most relevant to image input", "group", ".", "add_argument", "(", "'-image_channel_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "3", ",", "choices", "=", "[", "3", ",", "1", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Using grayscale image can training\n model faster and smaller\"\"\"", ")" ]

[ "Training", "and", "saving", "options" ]

[ "def", "train_opts", "(", "parser", ")", ":", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'General'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-data'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"\"\"Path prefix to the \".train.pt\" and\n \".valid.pt\" file path from preprocess.py\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-save_model'", ",", "default", "=", "'model'", ",", "help", "=", "\"\"\"Model filename (the model will be saved as\n <save_model>_N.pt where N is the number\n of steps\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-save_checkpoint_steps'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "5000", ",", "help", "=", "\"\"\"Save a checkpoint every X steps\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-keep_checkpoint'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "-", "1", ",", "help", "=", "\"\"\"Keep X checkpoints (negative: keep all)\"\"\"", ")", "# GPU", "group", ".", "add_argument", "(", "'-gpuid'", ",", "default", "=", "[", "]", ",", "nargs", "=", "'+'", ",", "type", "=", "int", ",", "help", "=", "\"Deprecated see world_size and gpu_ranks.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-gpu_ranks'", ",", "default", "=", "[", "]", ",", "nargs", "=", "'+'", ",", "type", "=", "int", ",", "help", "=", "\"list of ranks of each process.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-world_size'", ",", "default", "=", "1", ",", "type", "=", "int", ",", "help", "=", "\"total number of distributed processes.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-gpu_backend'", ",", "default", "=", "'nccl'", ",", "nargs", "=", "'+'", ",", "type", "=", "str", ",", "help", "=", "\"Type of torch distributed backend\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-gpu_verbose_level'", ",", "default", "=", "0", ",", "type", "=", "int", ",", "help", "=", "\"Gives more info on each process per GPU.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-master_ip'", ",", "default", "=", "\"localhost\"", ",", "type", "=", "str", ",", "help", "=", "\"IP of master for torch.distributed training.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-master_port'", ",", "default", "=", "10000", ",", "type", "=", "int", ",", "help", "=", "\"Port of master for torch.distributed training.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-seed'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "-", "1", ",", "help", "=", "\"\"\"Random seed used for the experiments\n reproducibility.\"\"\"", ")", "# Init options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Initialization'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-param_init'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.1", ",", "help", "=", "\"\"\"Parameters are initialized over uniform distribution\n with support (-param_init, param_init).\n Use 0 to not use initialization\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-param_init_glorot'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Init parameters with xavier_uniform.\n Required for transfomer.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-train_from'", ",", "default", "=", "''", ",", "type", "=", "str", ",", "help", "=", "\"\"\"If training from a checkpoint then this is the\n path to the pretrained model's state_dict.\"\"\"", ")", "# Pretrained word vectors", "group", ".", "add_argument", "(", "'-pre_word_vecs_enc'", ",", "help", "=", "\"\"\"If a valid path is specified, then this will load\n pretrained word embeddings on the encoder side.\n See README for specific formatting instructions.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-pre_word_vecs_dec'", ",", "help", "=", "\"\"\"If a valid path is specified, then this will load\n pretrained word embeddings on the decoder side.\n See README for specific formatting instructions.\"\"\"", ")", "# Fixed word vectors", "group", ".", "add_argument", "(", "'-fix_word_vecs_enc'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"Fix word embeddings on the encoder side.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-fix_word_vecs_dec'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"Fix word embeddings on the decoder side.\"", ")", "# Optimization options", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Optimization- Type'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-batch_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "64", ",", "help", "=", "'Maximum batch size for training'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-batch_type'", ",", "default", "=", "'sents'", ",", "choices", "=", "[", "\"sents\"", ",", "\"tokens\"", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Batch grouping for batch_size. Standard\n is sents. Tokens will do dynamic batching\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-normalization'", ",", "default", "=", "'sents'", ",", "choices", "=", "[", "\"sents\"", ",", "\"tokens\"", "]", ",", "help", "=", "'Normalization method of the gradient.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-accum_count'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "1", ",", "help", "=", "\"\"\"Accumulate gradient this many times.\n Approximately equivalent to updating\n batch_size * accum_count batches at once.\n Recommended for Transformer.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-valid_steps'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "10000", ",", "help", "=", "'Perfom validation every X steps'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-valid_batch_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "32", ",", "help", "=", "'Maximum batch size for validation'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-max_generator_batches'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "32", ",", "help", "=", "\"\"\"Maximum batches of words in a sequence to run\n the generator on in parallel. Higher is faster, but\n uses more memory.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-train_steps'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "100000", ",", "help", "=", "'Number of training steps'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-epochs'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "'Deprecated epochs see train_steps'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-optim'", ",", "default", "=", "'sgd'", ",", "choices", "=", "[", "'sgd'", ",", "'adagrad'", ",", "'adadelta'", ",", "'adam'", ",", "'sparseadam'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Optimization method.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-adagrad_accumulator_init'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "\"\"\"Initializes the accumulator values in adagrad.\n Mirrors the initial_accumulator_value option\n in the tensorflow adagrad (use 0.1 for their default).\n \"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-max_grad_norm'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "5", ",", "help", "=", "\"\"\"If the norm of the gradient vector exceeds this,\n renormalize it to have the norm equal to\n max_grad_norm\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-dropout'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.3", ",", "help", "=", "\"Dropout probability; applied in LSTM stacks.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-truncated_decoder'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "\"\"\"Truncated bptt.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-adam_beta1'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.9", ",", "help", "=", "\"\"\"The beta1 parameter used by Adam.\n Almost without exception a value of 0.9 is used in\n the literature, seemingly giving good results,\n so we would discourage changing this value from\n the default without due consideration.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-adam_beta2'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.999", ",", "help", "=", "\"\"\"The beta2 parameter used by Adam.\n Typically a value of 0.999 is recommended, as this is\n the value suggested by the original paper describing\n Adam, and is also the value adopted in other frameworks\n such as Tensorflow and Kerras, i.e. see:\n https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/AdamOptimizer\n https://keras.io/optimizers/ .\n Whereas recently the paper \"Attention is All You Need\"\n suggested a value of 0.98 for beta2, this parameter may\n not work well for normal models / default\n baselines.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-label_smoothing'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.0", ",", "help", "=", "\"\"\"Label smoothing value epsilon.\n Probabilities of all non-true labels\n will be smoothed by epsilon / (vocab_size - 1).\n Set to zero to turn off label smoothing.\n For more detailed information, see:\n https://arxiv.org/abs/1512.00567\"\"\"", ")", "# learning rate", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Optimization- Rate'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-learning_rate'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "1.0", ",", "help", "=", "\"\"\"Starting learning rate.\n Recommended settings: sgd = 1, adagrad = 0.1,\n adadelta = 1, adam = 0.001\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-learning_rate_decay'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.5", ",", "help", "=", "\"\"\"If update_learning_rate, decay learning rate by\n this much if (i) perplexity does not decrease on the\n validation set or (ii) steps have gone past\n start_decay_steps\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-start_decay_steps'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "50000", ",", "help", "=", "\"\"\"Start decaying every decay_steps after\n start_decay_steps\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-decay_steps'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "10000", ",", "help", "=", "\"\"\"Decay every decay_steps\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-decay_method'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "choices", "=", "[", "'noam'", "]", ",", "help", "=", "\"Use a custom decay rate.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-warmup_steps'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "4000", ",", "help", "=", "\"\"\"Number of warmup steps for custom decay.\"\"\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Logging'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-report_every'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "50", ",", "help", "=", "\"Print stats at this interval.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-log_file'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"Output logs to a file under this path.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-exp_host'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"Send logs to this crayon server.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-exp'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"Name of the experiment for logging.\"", ")", "# Use TensorboardX for visualization during training", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tensorboard'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Use tensorboardX for visualization during training.\n Must have the library tensorboardX.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "\"-tensorboard_log_dir\"", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"runs/onmt\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Log directory for Tensorboard.\n This is also the name of the run.\n \"\"\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Speech'", ")", "# Options most relevant to speech", "group", ".", "add_argument", "(", "'-sample_rate'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "16000", ",", "help", "=", "\"Sample rate.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window_size'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", ".02", ",", "help", "=", "\"Window size for spectrogram in seconds.\"", ")", "# Option most relevant to image input", "group", ".", "add_argument", "(", "'-image_channel_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "3", ",", "choices", "=", "[", "3", ",", "1", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Using grayscale image can training\n model faster and smaller\"\"\"", ")" ]

[ "Translation", "/", "inference", "options" ]

[ "def", "translate_opts", "(", "parser", ")", ":", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Model'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-model'", ",", "dest", "=", "'models'", ",", "metavar", "=", "'MODEL'", ",", "nargs", "=", "'+'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "[", "]", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "'Path to model .pt file(s). '", "'Multiple models can be specified, '", "'for ensemble decoding.'", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Data'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-data_type'", ",", "default", "=", "\"text\"", ",", "help", "=", "\"Type of the source input. Options: [text|img].\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src'", ",", "required", "=", "True", ",", "help", "=", "\"\"\"Source sequence to decode (one line per\n sequence)\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-src_dir'", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "'Source directory for image or audio files'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-tgt'", ",", "help", "=", "'True target sequence (optional)'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-output'", ",", "default", "=", "'pred.txt'", ",", "help", "=", "\"\"\"Path to output the predictions (each line will\n be the decoded sequence\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-report_bleu'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Report bleu score after translation,\n call tools/multi-bleu.perl on command line\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-report_rouge'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Report rouge 1/2/3/L/SU4 score after translation\n call tools/test_rouge.py on command line\"\"\"", ")", "# Options most relevant to summarization.", "group", ".", "add_argument", "(", "'-dynamic_dict'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"Create dynamic dictionaries\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-share_vocab'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"Share source and target vocabulary\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Beam'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-fast'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Use fast beam search (some features may not be\n supported!)\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-beam_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "5", ",", "help", "=", "'Beam size'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-min_length'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "'Minimum prediction length'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-max_length'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "100", ",", "help", "=", "'Maximum prediction length.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-max_sent_length'", ",", "action", "=", "DeprecateAction", ",", "help", "=", "\"Deprecated, use `-max_length` instead\"", ")", "# Alpha and Beta values for Google Length + Coverage penalty", "# Described here: https://arxiv.org/pdf/1609.08144.pdf, Section 7", "group", ".", "add_argument", "(", "'-stepwise_penalty'", ",", "action", "=", "'store_true'", ",", "help", "=", "\"\"\"Apply penalty at every decoding step.\n Helpful for summary penalty.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-length_penalty'", ",", "default", "=", "'none'", ",", "choices", "=", "[", "'none'", ",", "'wu'", ",", "'avg'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Length Penalty to use.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-coverage_penalty'", ",", "default", "=", "'none'", ",", "choices", "=", "[", "'none'", ",", "'wu'", ",", "'summary'", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Coverage Penalty to use.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-alpha'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "0.", ",", "help", "=", "\"\"\"Google NMT length penalty parameter\n (higher = longer generation)\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-beta'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", "-", "0.", ",", "help", "=", "\"\"\"Coverage penalty parameter\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-block_ngram_repeat'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "0", ",", "help", "=", "'Block repetition of ngrams during decoding.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-ignore_when_blocking'", ",", "nargs", "=", "'+'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "[", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Ignore these strings when blocking repeats.\n You want to block sentence delimiters.\"\"\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-replace_unk'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "\"\"\"Replace the generated UNK tokens with the\n source token that had highest attention weight. If\n phrase_table is provided, it will lookup the\n identified source token and give the corresponding\n target token. If it is not provided(or the identified\n source token does not exist in the table) then it\n will copy the source token\"\"\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Logging'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-verbose'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "'Print scores and predictions for each sentence'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-log_file'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "\"Output logs to a file under this path.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-attn_debug'", ",", "action", "=", "\"store_true\"", ",", "help", "=", "'Print best attn for each word'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-dump_beam'", ",", "type", "=", "str", ",", "default", "=", "\"\"", ",", "help", "=", "'File to dump beam information to.'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-n_best'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "1", ",", "help", "=", "\"\"\"If verbose is set, will output the n_best\n decoded sentences\"\"\"", ")", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Efficiency'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-batch_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "30", ",", "help", "=", "'Batch size'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-gpu'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "-", "1", ",", "help", "=", "\"Device to run on\"", ")", "# Options most relevant to speech.", "group", "=", "parser", ".", "add_argument_group", "(", "'Speech'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-sample_rate'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "16000", ",", "help", "=", "\"Sample rate.\"", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window_size'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", ".02", ",", "help", "=", "'Window size for spectrogram in seconds'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window_stride'", ",", "type", "=", "float", ",", "default", "=", ".01", ",", "help", "=", "'Window stride for spectrogram in seconds'", ")", "group", ".", "add_argument", "(", "'-window'", ",", "default", "=", "'hamming'", ",", "help", "=", "'Window type for spectrogram generation'", ")", "# Option most relevant to image input", "group", ".", "add_argument", "(", "'-image_channel_size'", ",", "type", "=", "int", ",", "default", "=", "3", ",", "choices", "=", "[", "3", ",", "1", "]", ",", "help", "=", "\"\"\"Using grayscale image can training\n model faster and smaller\"\"\"", ")" ]

[ "md", "help", "parser" ]

[ "def", "add_md_help_argument", "(", "parser", ")", ":", "parser", ".", "add_argument", "(", "'-md'", ",", "action", "=", "MarkdownHelpAction", ",", "help", "=", "'print Markdown-formatted help text and exit.'", ")" ]

[ "Args", ":", "tgt", "(", "LongTensor", ")", ":", "sequences", "of", "padded", "tokens", "[", "tgt_len", "x", "batch", "x", "nfeats", "]", ".", "memory_bank", "(", "FloatTensor", ")", ":", "vectors", "from", "the", "encoder", "[", "src_len", "x", "batch", "x", "hidden", "]", ".", "state", "(", ":", "obj", ":", "onmt", ".", "models", ".", "DecoderState", ")", ":", "decoder", "state", "object", "to", "initialize", "the", "decoder", "memory_lengths", "(", "LongTensor", ")", ":", "the", "padded", "source", "lengths", "[", "batch", "]", ".", "Returns", ":", "(", "FloatTensor", ":", "obj", ":", "onmt", ".", "Models", ".", "DecoderState", "FloatTensor", ")", ":", "*", "decoder_outputs", ":", "output", "from", "the", "decoder", "(", "after", "attn", ")", "[", "tgt_len", "x", "batch", "x", "hidden", "]", ".", "*", "decoder_state", ":", "final", "hidden", "state", "from", "the", "decoder", "*", "attns", ":", "distribution", "over", "src", "at", "each", "tgt", "[", "tgt_len", "x", "batch", "x", "src_len", "]", "." ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "state", ",", "memory_lengths", "=", "None", ",", "step", "=", "None", ",", "sent_encoder", "=", "None", ",", "src_sents", "=", "None", ")", ":", "# Check", "assert", "isinstance", "(", "state", ",", "RNNDecoderState", ")", "# tgt.size() returns tgt length and batch", "_", ",", "tgt_batch", ",", "_", "=", "tgt", ".", "size", "(", ")", "_", ",", "memory_batch", ",", "_", "=", "memory_bank", ".", "size", "(", ")", "aeq", "(", "tgt_batch", ",", "memory_batch", ")", "# END", "# 23333: TODO I changed this return value 'sent_decoder'", "# Run the forward pass of the RNN.", "decoder_final", ",", "decoder_outputs", ",", "attns", "=", "self", ".", "_run_forward_pass", "(", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "state", ",", "memory_lengths", "=", "memory_lengths", ",", "sent_encoder", "=", "sent_encoder", ",", "src_sents", "=", "src_sents", ")", "# Update the state with the result.", "final_output", "=", "decoder_outputs", "[", "-", "1", "]", "coverage", "=", "None", "if", "\"coverage\"", "in", "attns", ":", "coverage", "=", "attns", "[", "\"coverage\"", "]", "[", "-", "1", "]", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", "state", ".", "update_state", "(", "decoder_final", ",", "final_output", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", ",", "coverage", ")", "# Concatenates sequence of tensors along a new dimension.", "# NOTE: v0.3 to 0.4: decoder_outputs / attns[*] may not be list", "# (in particular in case of SRU) it was not raising error in 0.3", "# since stack(Variable) was allowed.", "# In 0.4, SRU returns a tensor that shouldn't be stacke", "if", "type", "(", "decoder_outputs", ")", "==", "list", ":", "decoder_outputs", "=", "torch", ".", "stack", "(", "decoder_outputs", ")", "for", "k", "in", "attns", ":", "if", "type", "(", "attns", "[", "k", "]", ")", "==", "list", ":", "attns", "[", "k", "]", "=", "torch", ".", "stack", "(", "attns", "[", "k", "]", ")", "return", "decoder_outputs", ",", "state", ",", "attns" ]

[ "Init", "decoder", "state", "with", "last", "state", "of", "the", "encoder" ]

[ "def", "init_decoder_state", "(", "self", ",", "src", ",", "memory_bank", ",", "encoder_final", ",", "with_cache", "=", "False", ")", ":", "def", "_fix_enc_hidden", "(", "hidden", ")", ":", "# The encoder hidden is (layers*directions) x batch x dim.", "# We need to convert it to layers x batch x (directions*dim).", "if", "self", ".", "bidirectional_encoder", ":", "hidden", "=", "torch", ".", "cat", "(", "[", "hidden", "[", "0", ":", "hidden", ".", "size", "(", "0", ")", ":", "2", "]", ",", "hidden", "[", "1", ":", "hidden", ".", "size", "(", "0", ")", ":", "2", "]", "]", ",", "2", ")", "return", "hidden", "if", "isinstance", "(", "encoder_final", ",", "tuple", ")", ":", "# LSTM", "return", "RNNDecoderState", "(", "self", ".", "hidden_size", ",", "tuple", "(", "[", "_fix_enc_hidden", "(", "enc_hid", ")", "for", "enc_hid", "in", "encoder_final", "]", ")", ")", "else", ":", "# GRU", "return", "RNNDecoderState", "(", "self", ".", "hidden_size", ",", "_fix_enc_hidden", "(", "encoder_final", ")", ")" ]

[ "Private", "helper", "for", "running", "the", "specific", "RNN", "forward", "pass", ".", "Must", "be", "overriden", "by", "all", "subclasses", ".", "Args", ":", "tgt", "(", "LongTensor", ")", ":", "a", "sequence", "of", "input", "tokens", "tensors", "[", "len", "x", "batch", "x", "nfeats", "]", ".", "memory_bank", "(", "FloatTensor", ")", ":", "output", "(", "tensor", "sequence", ")", "from", "the", "encoder", "RNN", "of", "size", "(", "src_len", "x", "batch", "x", "hidden_size", ")", ".", "state", "(", "FloatTensor", ")", ":", "hidden", "state", "from", "the", "encoder", "RNN", "for", "initializing", "the", "decoder", ".", "memory_lengths", "(", "LongTensor", ")", ":", "the", "source", "memory_bank", "lengths", ".", "Returns", ":", "decoder_final", "(", "Tensor", ")", ":", "final", "hidden", "state", "from", "the", "decoder", ".", "decoder_outputs", "(", "[", "FloatTensor", "]", ")", ":", "an", "array", "of", "output", "of", "every", "time", "step", "from", "the", "decoder", ".", "attns", "(", "dict", "of", "(", "str", "[", "FloatTensor", "]", ")", ":", "a", "dictionary", "of", "different", "type", "of", "attention", "Tensor", "array", "of", "every", "time", "step", "from", "the", "decoder", "." ]

[ "def", "_run_forward_pass", "(", "self", ",", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "state", ",", "memory_lengths", "=", "None", ")", ":", "assert", "not", "self", ".", "_copy", "# TODO, no support yet.", "assert", "not", "self", ".", "_coverage", "# TODO, no support yet.", "# Initialize local and return variables.", "attns", "=", "{", "}", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "tgt", ")", "# Run the forward pass of the RNN.", "if", "isinstance", "(", "self", ".", "rnn", ",", "nn", ".", "GRU", ")", ":", "rnn_output", ",", "decoder_final", "=", "self", ".", "rnn", "(", "emb", ",", "state", ".", "hidden", "[", "0", "]", ")", "else", ":", "rnn_output", ",", "decoder_final", "=", "self", ".", "rnn", "(", "emb", ",", "state", ".", "hidden", ")", "# Check", "tgt_len", ",", "tgt_batch", ",", "_", "=", "tgt", ".", "size", "(", ")", "output_len", ",", "output_batch", ",", "_", "=", "rnn_output", ".", "size", "(", ")", "aeq", "(", "tgt_len", ",", "output_len", ")", "aeq", "(", "tgt_batch", ",", "output_batch", ")", "# END", "# Calculate the attention.", "decoder_outputs", ",", "p_attn", "=", "self", ".", "attn", "(", "rnn_output", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", ",", "memory_bank", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ",", "memory_lengths", "=", "memory_lengths", ")", "attns", "[", "\"std\"", "]", "=", "p_attn", "# Calculate the context gate.", "if", "self", ".", "context_gate", "is", "not", "None", ":", "decoder_outputs", "=", "self", ".", "context_gate", "(", "emb", ".", "view", "(", "-", "1", ",", "emb", ".", "size", "(", "2", ")", ")", ",", "rnn_output", ".", "view", "(", "-", "1", ",", "rnn_output", ".", "size", "(", "2", ")", ")", ",", "decoder_outputs", ".", "view", "(", "-", "1", ",", "decoder_outputs", ".", "size", "(", "2", ")", ")", ")", "decoder_outputs", "=", "decoder_outputs", ".", "view", "(", "tgt_len", ",", "tgt_batch", ",", "self", ".", "hidden_size", ")", "decoder_outputs", "=", "self", ".", "dropout", "(", "decoder_outputs", ")", "return", "decoder_final", ",", "decoder_outputs", ",", "attns" ]

[ "Private", "helper", "returning", "the", "number", "of", "expected", "features", "." ]

[ "def", "_input_size", "(", "self", ")", ":", "return", "self", ".", "embeddings", ".", "embedding_size" ]

[ "This", "is", "the", "attention", "version", "where", "in", "the", "encoding", "part", "we", "use", "self", "-", "attention", "the", "score", "is", "the", "max", "value", "of", "the", "attention", "weight", "#", "sent_encoder", ":", "size", "(", "sent_len", "=", "9", "batch", "=", "2", "dim", "=", "512", ")", "#", "sent_decoder", ":", "size", "(", "sent_len", "=", "1", "batch", "=", "2", "dim", "=", "512", ")", "#", "src_sents", ":", "size", "(", "batch", "=", "2", "sent_len", "=", "9", ")", "function", "to", "calculate", "mmr", ":", "param", "sent_encoder", ":", ":", "param", "sent_decoder", ":", ":", "param", "src_sents", ":", ":", "return", ":" ]

[ "def", "_run_mmr_attention", "(", "self", ",", "sent_encoder", ",", "sent_decoder", ",", "src_sents", ",", "input_step", ")", ":", "pdist", "=", "nn", ".", "PairwiseDistance", "(", "p", "=", "2", ")", "sent_decoder", "=", "sent_decoder", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", "# (2,1,512)", "scores", "=", "[", "]", "# define sent matrix and current vector distance as the Euclidean distance", "for", "sent", "in", "sent_encoder", ":", "# distance: https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/nn/modules/distance.html", "sim2", "=", "0.5", "*", "torch", ".", "sum", "(", "pdist", "(", "sent_encoder", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", ",", "sent", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", ")", ",", "1", ")", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", "# this is also similarity func, can be another for-loop", "sim1", "=", "torch", ".", "bmm", "(", "self", ".", "mmr_W", "(", "sent_decoder", ")", ",", "sent", ".", "unsqueeze", "(", "2", ")", ")", ".", "squeeze", "(", "2", ")", "# (2,1)", "scores", ".", "append", "(", "0.5", "*", "(", "sim1", "-", "sim2", ")", ")", "sent_ranking_att", "=", "torch", ".", "t", "(", "torch", ".", "cat", "(", "scores", ",", "1", ")", ")", "#(sent_len=9,batch_size)", "sent_ranking_att", "=", "torch", ".", "softmax", "(", "sent_ranking_att", ",", "dim", "=", "0", ")", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ")", "#(sent_len=9,batch_size)", "# scores is a list of score (sent_len=9, tensor shape (batch_size, 1))", "mmr_among_words", "=", "[", "]", "# should be (batch=2,input_step=200)", "for", "batch_id", "in", "range", "(", "sent_ranking_att", ".", "size", "(", ")", "[", "0", "]", ")", ":", "# iterate each batch, create zero weight on the input steps", "# mmr= torch.zeros([input_step], dtype=torch.float32).cuda()", "tmp", "=", "[", "]", "for", "id", ",", "position", "in", "enumerate", "(", "src_sents", "[", "batch_id", "]", ")", ":", "for", "x", "in", "range", "(", "position", ")", ":", "tmp", ".", "append", "(", "sent_ranking_att", "[", "batch_id", "]", "[", "id", "]", ")", "mmr", "=", "torch", ".", "stack", "(", "tmp", ")", "# make to 1-d", "if", "len", "(", "mmr", ")", "<", "input_step", ":", "tmp", "=", "torch", ".", "zeros", "(", "input_step", "-", "len", "(", "mmr", ")", ")", ".", "float", "(", ")", ".", "cuda", "(", ")", "# for x in range(input_step-len(mmr)):", "mmr", "=", "torch", ".", "cat", "(", "(", "mmr", ",", "tmp", ")", ",", "0", ")", "else", ":", "mmr", "=", "mmr", "[", ":", "input_step", "]", "mmr_among_words", ".", "append", "(", "mmr", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", ")", "mmr_among_words", "=", "torch", ".", "cat", "(", "mmr_among_words", ",", "0", ")", "# shape: (batch=2, input_step=200)", "return", "mmr_among_words" ]

[ "See", "StdRNNDecoder", ".", "_run_forward_pass", "()", "for", "description", "of", "arguments", "and", "return", "values", ".", "TODO", ":", "added", "a", "new", "param", ":", "sent_encoder", "from", "model", ".", "py", "this", "is", "the", "sentence", "matrix", ";", "add", "attns", "[", "mmr", "]", "=", "[]", "." ]

[ "def", "_run_forward_pass", "(", "self", ",", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "state", ",", "memory_lengths", "=", "None", ",", "sent_encoder", "=", "None", ",", "src_sents", "=", "None", ")", ":", "# Additional args check.", "input_feed", "=", "state", ".", "input_feed", ".", "squeeze", "(", "0", ")", "#print(\"input feed size: {}\\n\".format(input_feed.size()))", "input_feed_batch", ",", "_", "=", "input_feed", ".", "size", "(", ")", "_", ",", "tgt_batch", ",", "_", "=", "tgt", ".", "size", "(", ")", "aeq", "(", "tgt_batch", ",", "input_feed_batch", ")", "# END Additional args check.", "# Initialize local and return variables.", "decoder_outputs", "=", "[", "]", "attns", "=", "{", "\"std\"", ":", "[", "]", "}", "attns", "[", "\"mmr\"", "]", "=", "[", "]", "if", "self", ".", "_copy", ":", "attns", "[", "\"copy\"", "]", "=", "[", "]", "if", "self", ".", "_coverage", ":", "attns", "[", "\"coverage\"", "]", "=", "[", "]", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "tgt", ")", "assert", "emb", ".", "dim", "(", ")", "==", "3", "# len x batch x embedding_dim", "hidden", "=", "state", ".", "hidden", "coverage", "=", "state", ".", "coverage", ".", "squeeze", "(", "0", ")", "if", "state", ".", "coverage", "is", "not", "None", "else", "None", "# Input feed concatenates hidden state with", "# input at every time step.", "#print(\"emb size: {}\\n\".format(emb.size()));exit()", "for", "_", ",", "emb_t", "in", "enumerate", "(", "emb", ".", "split", "(", "1", ")", ")", ":", "# for each output time step in the loop", "emb_t", "=", "emb_t", ".", "squeeze", "(", "0", ")", "decoder_input", "=", "torch", ".", "cat", "(", "[", "emb_t", ",", "input_feed", "]", ",", "1", ")", "# TODO: the following is where we get attention!", "rnn_output", ",", "hidden", "=", "self", ".", "rnn", "(", "decoder_input", ",", "hidden", ")", "decoder_output", ",", "p_attn", "=", "self", ".", "attn", "(", "rnn_output", ",", "memory_bank", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ",", "memory_lengths", "=", "memory_lengths", ")", "# p_attn: size (batch=2,input_step=200)", "if", "self", ".", "context_gate", "is", "not", "None", ":", "# TODO: context gate should be employed", "# instead of second RNN transform.", "decoder_output", "=", "self", ".", "context_gate", "(", "decoder_input", ",", "rnn_output", ",", "decoder_output", ")", "decoder_output", "=", "self", ".", "dropout", "(", "decoder_output", ")", "input_feed", "=", "decoder_output", "decoder_outputs", "+=", "[", "decoder_output", "]", "attns", "[", "\"std\"", "]", "+=", "[", "p_attn", "]", "# Update the coverage attention.", "if", "self", ".", "_coverage", ":", "coverage", "=", "coverage", "+", "p_attn", "if", "coverage", "is", "not", "None", "else", "p_attn", "attns", "[", "\"coverage\"", "]", "+=", "[", "coverage", "]", "# Run the forward pass of the copy attention layer.", "#", "if", "self", ".", "_copy", "and", "not", "self", ".", "_reuse_copy_attn", ":", "_", ",", "copy_attn", "=", "self", ".", "copy_attn", "(", "decoder_output", ",", "memory_bank", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ")", "attns", "[", "\"copy\"", "]", "+=", "[", "copy_attn", "]", "elif", "self", ".", "_copy", ":", "attns", "[", "\"copy\"", "]", "=", "attns", "[", "\"std\"", "]", "# attns[\"copy\"] is a list of tensor for each output step=51, each size: [batch_size=2, input_step=200]", "# 2333: TODO : the sentence representation for decoder", "sent_decoder", "=", "decoder_outputs", "[", "-", "1", "]", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", "# shape: (1, batch_size=2,dim=512)", "# Return result.", "# 2333: TODO: attns['std'] is a list of tensors, length is output_step, each tensor shape is (batch=2,input_step=200)", "# 2333: TODO: compute mmr attention here:", "print", "(", "'Now..'", ")", "mmr_among_words", "=", "self", ".", "_run_mmr_attention", "(", "sent_encoder", ",", "sent_decoder", ",", "src_sents", ",", "attns", "[", "\"std\"", "]", "[", "0", "]", ".", "size", "(", ")", "[", "-", "1", "]", ")", "# 2333: TODO: bring mmr to attention...", "for", "output_step", "in", "attns", "[", "\"std\"", "]", ":", "attention_weight", "=", "output_step", "# pairwise multiplication", "attention_weight", "=", "torch", ".", "mul", "(", "mmr_among_words", ",", "attention_weight", ")", "attns", "[", "\"mmr\"", "]", ".", "append", "(", "attention_weight", ".", "cuda", "(", ")", ")", "# pdb.set_trace()", "attns", "[", "\"std\"", "]", "=", "attns", "[", "\"mmr\"", "]", "# decoder_outputs is a list of tensors for each output step=51, each tensor: (batch_size=2,dim=512)", "return", "hidden", ",", "decoder_outputs", ",", "attns" ]

[ "Using", "input", "feed", "by", "concatenating", "input", "with", "attention", "vectors", "." ]

[ "def", "_input_size", "(", "self", ")", ":", "return", "self", ".", "embeddings", ".", "embedding_size", "+", "self", ".", "hidden_size" ]

[ "Need", "to", "document", "this" ]

[ "def", "detach", "(", "self", ")", ":", "self", ".", "hidden", "=", "tuple", "(", "[", "_", ".", "detach", "(", ")", "for", "_", "in", "self", ".", "hidden", "]", ")", "self", ".", "input_feed", "=", "self", ".", "input_feed", ".", "detach", "(", ")" ]

[ "Need", "to", "document", "this" ]

[ "def", "beam_update", "(", "self", ",", "idx", ",", "positions", ",", "beam_size", ")", ":", "for", "e", "in", "self", ".", "_all", ":", "sizes", "=", "e", ".", "size", "(", ")", "br", "=", "sizes", "[", "1", "]", "if", "len", "(", "sizes", ")", "==", "3", ":", "sent_states", "=", "e", ".", "view", "(", "sizes", "[", "0", "]", ",", "beam_size", ",", "br", "//", "beam_size", ",", "sizes", "[", "2", "]", ")", "[", ":", ",", ":", ",", "idx", "]", "else", ":", "sent_states", "=", "e", ".", "view", "(", "sizes", "[", "0", "]", ",", "beam_size", ",", "br", "//", "beam_size", ",", "sizes", "[", "2", "]", ",", "sizes", "[", "3", "]", ")", "[", ":", ",", ":", ",", "idx", "]", "sent_states", ".", "data", ".", "copy_", "(", "sent_states", ".", "data", ".", "index_select", "(", "1", ",", "positions", ")", ")" ]

[ "Args", ":", "hidden_size", "(", "int", ")", ":", "the", "size", "of", "hidden", "layer", "of", "the", "decoder", ".", "rnnstate", ":", "final", "hidden", "state", "from", "the", "encoder", ".", "transformed", "to", "shape", ":", "layers", "x", "batch", "x", "(", "directions", "*", "dim", ")", "." ]

[ "def", "__init__", "(", "self", ",", "hidden_size", ",", "rnnstate", ")", ":", "if", "not", "isinstance", "(", "rnnstate", ",", "tuple", ")", ":", "self", ".", "hidden", "=", "(", "rnnstate", ",", ")", "else", ":", "self", ".", "hidden", "=", "rnnstate", "self", ".", "coverage", "=", "None", "# Init the input feed.", "batch_size", "=", "self", ".", "hidden", "[", "0", "]", ".", "size", "(", "1", ")", "h_size", "=", "(", "batch_size", ",", "hidden_size", ")", "self", ".", "input_feed", "=", "self", ".", "hidden", "[", "0", "]", ".", "data", ".", "new", "(", "*", "h_size", ")", ".", "zero_", "(", ")", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")" ]

[ "Update", "decoder", "state" ]

[ "def", "update_state", "(", "self", ",", "rnnstate", ",", "input_feed", ",", "coverage", ")", ":", "if", "not", "isinstance", "(", "rnnstate", ",", "tuple", ")", ":", "self", ".", "hidden", "=", "(", "rnnstate", ",", ")", "else", ":", "self", ".", "hidden", "=", "rnnstate", "self", ".", "input_feed", "=", "input_feed", "self", ".", "coverage", "=", "coverage" ]

[ "Repeat", "beam_size", "times", "along", "batch", "dimension", "." ]

[ "def", "repeat_beam_size_times", "(", "self", ",", "beam_size", ")", ":", "vars", "=", "[", "e", ".", "data", ".", "repeat", "(", "1", ",", "beam_size", ",", "1", ")", "for", "e", "in", "self", ".", "_all", "]", "self", ".", "hidden", "=", "tuple", "(", "vars", "[", ":", "-", "1", "]", ")", "self", ".", "input_feed", "=", "vars", "[", "-", "1", "]" ]

[ "Read", "in", "multiple", "models", "for", "ensemble" ]

[ "def", "load_test_model", "(", "opt", ",", "dummy_opt", ")", ":", "shared_fields", "=", "None", "shared_model_opt", "=", "None", "models", "=", "[", "]", "for", "model_path", "in", "opt", ".", "models", ":", "fields", ",", "model", ",", "model_opt", "=", "onmt", ".", "model_builder", ".", "load_test_model", "(", "opt", ",", "dummy_opt", ",", "model_path", "=", "model_path", ")", "import", "pdb", "pdb", ".", "set_trace", "(", ")", "if", "shared_fields", "is", "None", ":", "shared_fields", "=", "fields", "else", ":", "for", "key", ",", "field", "in", "fields", ".", "items", "(", ")", ":", "if", "field", "is", "not", "None", "and", "'vocab'", "in", "field", ".", "__dict__", ":", "assert", "field", ".", "vocab", ".", "stoi", "==", "shared_fields", "[", "key", "]", ".", "vocab", ".", "stoi", ",", "'Ensemble models must use the same preprocessed data'", "models", ".", "append", "(", "model", ")", "if", "shared_model_opt", "is", "None", ":", "shared_model_opt", "=", "model_opt", "ensemble_model", "=", "EnsembleModel", "(", "models", ")", "return", "shared_fields", ",", "ensemble_model", ",", "shared_model_opt" ]

[ "Repeat", "beam_size", "times", "along", "batch", "dimension", "." ]

[ "def", "repeat_beam_size_times", "(", "self", ",", "beam_size", ")", ":", "for", "model_state", "in", "self", ".", "model_decoder_states", ":", "model_state", ".", "repeat_beam_size_times", "(", "beam_size", ")" ]

[ "Delegate", "squeeze", "to", "avoid", "modifying", ":", "obj", ":", "Translator", ".", "translate_batch", "()" ]

[ "def", "squeeze", "(", "self", ",", "dim", "=", "None", ")", ":", "return", "EnsembleDecoderOutput", "(", "[", "x", ".", "squeeze", "(", "dim", ")", "for", "x", "in", "self", ".", "model_outputs", "]", ")" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "RNNDecoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "state", ",", "memory_lengths", "=", "None", ",", "step", "=", "None", ")", ":", "# Memory_lengths is a single tensor shared between all models.", "# This assumption will not hold if Translator is modified", "# to calculate memory_lengths as something other than the length", "# of the input.", "outputs", ",", "states", ",", "attns", "=", "zip", "(", "*", "[", "model_decoder", ".", "forward", "(", "tgt", ",", "memory_bank", "[", "i", "]", ",", "state", "[", "i", "]", ",", "memory_lengths", ",", "step", "=", "step", ")", "for", "(", "i", ",", "model_decoder", ")", "in", "enumerate", "(", "self", ".", "model_decoders", ")", "]", ")", "mean_attns", "=", "self", ".", "combine_attns", "(", "attns", ")", "return", "(", "EnsembleDecoderOutput", "(", "outputs", ")", ",", "EnsembleDecoderState", "(", "states", ")", ",", "mean_attns", ")" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "RNNDecoderBase", ".", "init_decoder_state", "()" ]

[ "def", "init_decoder_state", "(", "self", ",", "src", ",", "memory_bank", ",", "enc_hidden", ")", ":", "return", "EnsembleDecoderState", "(", "[", "model_decoder", ".", "init_decoder_state", "(", "src", ",", "memory_bank", "[", "i", "]", ",", "enc_hidden", "[", "i", "]", ")", "for", "(", "i", ",", "model_decoder", ")", "in", "enumerate", "(", "self", ".", "model_decoders", ")", "]", ")" ]

[ "Compute", "a", "distribution", "over", "the", "target", "dictionary", "by", "averaging", "distributions", "from", "models", "in", "the", "ensemble", ".", "All", "models", "in", "the", "ensemble", "must", "share", "a", "target", "vocabulary", "." ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "hidden", ")", ":", "distributions", "=", "[", "model_generator", ".", "forward", "(", "hidden", "[", "i", "]", ")", "for", "(", "i", ",", "model_generator", ")", "in", "enumerate", "(", "self", ".", "model_generators", ")", "]", "return", "torch", ".", "stack", "(", "distributions", ")", ".", "mean", "(", "0", ")" ]

[ "Pass", "in", "needed", "options", "only", "when", "modify", "function", "definition", "." ]

[ "def", "load_pretrained_vectors", "(", "self", ",", "opt", ")", ":", "pass" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "onmt", ".", "encoders", ".", "encoder", ".", "EncoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "# (batch_size, 1, nfft, t)", "# layer 1", "src", "=", "self", ".", "batch_norm1", "(", "self", ".", "layer1", "(", "src", "[", ":", ",", ":", ",", ":", ",", ":", "]", ")", ")", "# (batch_size, 32, nfft/2, t/2)", "src", "=", "F", ".", "hardtanh", "(", "src", ",", "0", ",", "20", ",", "inplace", "=", "True", ")", "# (batch_size, 32, nfft/2/2, t/2)", "# layer 2", "src", "=", "self", ".", "batch_norm2", "(", "self", ".", "layer2", "(", "src", ")", ")", "# (batch_size, 32, nfft/2/2, t/2)", "src", "=", "F", ".", "hardtanh", "(", "src", ",", "0", ",", "20", ",", "inplace", "=", "True", ")", "batch_size", "=", "src", ".", "size", "(", "0", ")", "length", "=", "src", ".", "size", "(", "3", ")", "src", "=", "src", ".", "view", "(", "batch_size", ",", "-", "1", ",", "length", ")", "src", "=", "src", ".", "transpose", "(", "0", ",", "2", ")", ".", "transpose", "(", "1", ",", "2", ")", "output", ",", "hidden", "=", "self", ".", "rnn", "(", "src", ")", "return", "hidden", ",", "output" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "EncoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "self", ".", "_check_args", "(", "src", ",", "lengths", ")", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "src", ")", "_", ",", "batch", ",", "emb_dim", "=", "emb", ".", "size", "(", ")", "mean", "=", "emb", ".", "mean", "(", "0", ")", ".", "expand", "(", "self", ".", "num_layers", ",", "batch", ",", "emb_dim", ")", "memory_bank", "=", "emb", "encoder_final", "=", "(", "mean", ",", "mean", ")", "return", "encoder_final", ",", "memory_bank" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "EncoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "self", ".", "_check_args", "(", "src", ",", "lengths", ")", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "src", ")", "s_len", ",", "batch", ",", "emb_dim", "=", "emb", ".", "size", "(", ")", "# (185 16 128), s_len is changeable.", "packed_emb", "=", "emb", "if", "lengths", "is", "not", "None", "and", "not", "self", ".", "no_pack_padded_seq", ":", "# Lengths data is wrapped inside a Tensor.", "lengths", "=", "lengths", ".", "view", "(", "-", "1", ")", ".", "tolist", "(", ")", "packed_emb", "=", "pack", "(", "emb", ",", "lengths", ")", "memory_bank", ",", "encoder_final", "=", "self", ".", "rnn", "(", "packed_emb", ")", "# output, (hidden, cell), unpack using pad_packed_sequence()", "# memory_bank is the output", "# self.rnn is a LSTM(128, 256, bidirectional=True) # input dim; output dim;", "# print('Hidden..', encoder_final[0].size(), encoder_final[1].size()) # both torch.Size([2, 16, 256]), 2 directions.", "if", "lengths", "is", "not", "None", "and", "not", "self", ".", "no_pack_padded_seq", ":", "memory_bank", "=", "unpack", "(", "memory_bank", ")", "[", "0", "]", "if", "self", ".", "use_bridge", ":", "encoder_final", "=", "self", ".", "_bridge", "(", "encoder_final", ")", "print", "(", "'Out..'", ",", "memory_bank", ".", "size", "(", ")", ")", "#Out.. torch.Size([16, 512]) torch.Size([16, 512]) : two dir?", "return", "encoder_final", ",", "memory_bank" ]

[ "Forward", "hidden", "state", "through", "bridge" ]

[ "def", "_bridge", "(", "self", ",", "hidden", ")", ":", "def", "bottle_hidden", "(", "linear", ",", "states", ")", ":", "\"\"\"\n Transform from 3D to 2D, apply linear and return initial size\n \"\"\"", "size", "=", "states", ".", "size", "(", ")", "result", "=", "linear", "(", "states", ".", "view", "(", "-", "1", ",", "self", ".", "total_hidden_dim", ")", ")", "return", "F", ".", "relu", "(", "result", ")", ".", "view", "(", "size", ")", "if", "isinstance", "(", "hidden", ",", "tuple", ")", ":", "# LSTM", "outs", "=", "tuple", "(", "[", "bottle_hidden", "(", "layer", ",", "hidden", "[", "ix", "]", ")", "for", "ix", ",", "layer", "in", "enumerate", "(", "self", ".", "bridge", ")", "]", ")", "else", ":", "outs", "=", "bottle_hidden", "(", "self", ".", "bridge", "[", "0", "]", ",", "hidden", ")", "return", "outs" ]

[ "Transformer", "Encoder", "Layer", "definition", "." ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "inputs", ",", "mask", ")", ":", "input_norm", "=", "self", ".", "layer_norm", "(", "inputs", ")", "context", ",", "_", "=", "self", ".", "self_attn", "(", "input_norm", ",", "input_norm", ",", "input_norm", ",", "mask", "=", "mask", ")", "out", "=", "self", ".", "dropout", "(", "context", ")", "+", "inputs", "return", "self", ".", "feed_forward", "(", "out", ")" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "EncoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "self", ".", "_check_args", "(", "src", ",", "lengths", ")", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "src", ")", "out", "=", "emb", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "words", "=", "src", "[", ":", ",", ":", ",", "0", "]", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", "w_batch", ",", "w_len", "=", "words", ".", "size", "(", ")", "padding_idx", "=", "self", ".", "embeddings", ".", "word_padding_idx", "mask", "=", "words", ".", "data", ".", "eq", "(", "padding_idx", ")", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", ".", "expand", "(", "w_batch", ",", "w_len", ",", "w_len", ")", "# Run the forward pass of every layer of the tranformer.", "for", "i", "in", "range", "(", "self", ".", "num_layers", ")", ":", "out", "=", "self", ".", "transformer", "[", "i", "]", "(", "out", ",", "mask", ")", "out", "=", "self", ".", "layer_norm", "(", "out", ")", "return", "emb", ",", "out", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "onmt", ".", "modules", ".", "RNNDecoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "state", ",", "memory_lengths", "=", "None", ",", "step", "=", "None", ")", ":", "# NOTE: memory_lengths is only here for compatibility reasons", "# with onmt.modules.RNNDecoderBase.forward()", "# CHECKS", "assert", "isinstance", "(", "state", ",", "CNNDecoderState", ")", "_", ",", "tgt_batch", ",", "_", "=", "tgt", ".", "size", "(", ")", "_", ",", "contxt_batch", ",", "_", "=", "memory_bank", ".", "size", "(", ")", "aeq", "(", "tgt_batch", ",", "contxt_batch", ")", "# END CHECKS", "if", "state", ".", "previous_input", "is", "not", "None", ":", "tgt", "=", "torch", ".", "cat", "(", "[", "state", ".", "previous_input", ",", "tgt", "]", ",", "0", ")", "# Initialize return variables.", "outputs", "=", "[", "]", "attns", "=", "{", "\"std\"", ":", "[", "]", "}", "assert", "not", "self", ".", "_copy", ",", "\"Copy mechanism not yet tested in conv2conv\"", "if", "self", ".", "_copy", ":", "attns", "[", "\"copy\"", "]", "=", "[", "]", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "tgt", ")", "assert", "emb", ".", "dim", "(", ")", "==", "3", "# len x batch x embedding_dim", "tgt_emb", "=", "emb", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "# The output of CNNEncoder.", "src_memory_bank_t", "=", "memory_bank", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "# The combination of output of CNNEncoder and source embeddings.", "src_memory_bank_c", "=", "state", ".", "init_src", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "# Run the forward pass of the CNNDecoder.", "emb_reshape", "=", "tgt_emb", ".", "contiguous", "(", ")", ".", "view", "(", "tgt_emb", ".", "size", "(", "0", ")", "*", "tgt_emb", ".", "size", "(", "1", ")", ",", "-", "1", ")", "linear_out", "=", "self", ".", "linear", "(", "emb_reshape", ")", "x", "=", "linear_out", ".", "view", "(", "tgt_emb", ".", "size", "(", "0", ")", ",", "tgt_emb", ".", "size", "(", "1", ")", ",", "-", "1", ")", "x", "=", "shape_transform", "(", "x", ")", "pad", "=", "torch", ".", "zeros", "(", "x", ".", "size", "(", "0", ")", ",", "x", ".", "size", "(", "1", ")", ",", "self", ".", "cnn_kernel_width", "-", "1", ",", "1", ")", "pad", "=", "pad", ".", "type_as", "(", "x", ")", "base_target_emb", "=", "x", "for", "conv", ",", "attention", "in", "zip", "(", "self", ".", "conv_layers", ",", "self", ".", "attn_layers", ")", ":", "new_target_input", "=", "torch", ".", "cat", "(", "[", "pad", ",", "x", "]", ",", "2", ")", "out", "=", "conv", "(", "new_target_input", ")", "c", ",", "attn", "=", "attention", "(", "base_target_emb", ",", "out", ",", "src_memory_bank_t", ",", "src_memory_bank_c", ")", "x", "=", "(", "x", "+", "(", "c", "+", "out", ")", "*", "SCALE_WEIGHT", ")", "*", "SCALE_WEIGHT", "output", "=", "x", ".", "squeeze", "(", "3", ")", ".", "transpose", "(", "1", ",", "2", ")", "# Process the result and update the attentions.", "outputs", "=", "output", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "if", "state", ".", "previous_input", "is", "not", "None", ":", "outputs", "=", "outputs", "[", "state", ".", "previous_input", ".", "size", "(", "0", ")", ":", "]", "attn", "=", "attn", "[", ":", ",", "state", ".", "previous_input", ".", "size", "(", "0", ")", ":", "]", ".", "squeeze", "(", ")", "attn", "=", "torch", ".", "stack", "(", "[", "attn", "]", ")", "attns", "[", "\"std\"", "]", "=", "attn", "if", "self", ".", "_copy", ":", "attns", "[", "\"copy\"", "]", "=", "attn", "# Update the state.", "state", ".", "update_state", "(", "tgt", ")", "return", "outputs", ",", "state", ",", "attns" ]

[ "Init", "decoder", "state", "." ]

[ "def", "init_decoder_state", "(", "self", ",", "_", ",", "memory_bank", ",", "enc_hidden", ",", "with_cache", "=", "False", ")", ":", "return", "CNNDecoderState", "(", "memory_bank", ",", "enc_hidden", ")" ]

[ "Contains", "attributes", "that", "need", "to", "be", "updated", "in", "self", ".", "beam_update", "()", "." ]

[ "def", "_all", "(", "self", ")", ":", "return", "(", "self", ".", "previous_input", ",", ")" ]

[ "Called", "for", "every", "decoder", "forward", "pass", "." ]

[ "def", "update_state", "(", "self", ",", "new_input", ")", ":", "self", ".", "previous_input", "=", "new_input" ]

[ "Repeat", "beam_size", "times", "along", "batch", "dimension", "." ]

[ "def", "repeat_beam_size_times", "(", "self", ",", "beam_size", ")", ":", "self", ".", "init_src", "=", "self", ".", "init_src", ".", "data", ".", "repeat", "(", "1", ",", "beam_size", ",", "1", ")" ]

[ "Args", ":", "src", "(", ":", "obj", ":", "LongTensor", ")", ":", "padded", "sequences", "of", "sparse", "indices", "[", "src_len", "x", "batch", "x", "nfeat", "]", "lengths", "(", ":", "obj", ":", "LongTensor", ")", ":", "length", "of", "each", "sequence", "[", "batch", "]" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "raise", "NotImplementedError" ]

[ "In", "this", "method", "we", "define", "sentence", "level", "representation", ".", "(", "This", "is", "the", "old", "version", ")", ":", "param", "memory_bank", ":", ":", "param", "encoder_final", ":", ":", "param", "src_sents", ":", ":", "return", ":", "sentence", "embeddings" ]

[ "def", "build_sentence_layer", "(", "self", ",", "memory_bank", ",", "src_sents", ")", ":", "# print('Memory..', memory_bank.size()) # torch.Size([200, 2, 512]) TODO: this is the output", "# #", "# print ('encoder_final..',encoder_final) #", "if", "isinstance", "(", "memory_bank", ",", "torch", ".", "nn", ".", "utils", ".", "rnn", ".", "PackedSequence", ")", ":", "memory_bank", "=", "nn", ".", "utils", ".", "rnn", ".", "pad_packed_sequence", "(", "memory_bank", ")", "[", "0", "]", "# as after unpack it is a tuple", "hidden", "=", "memory_bank", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", "# size: (2,200,512)", "# print ('in func...', src_sents)", "# in each case for the current batch, send the last hidden output as the input to the sent_lstm layer", "batch_input_list", "=", "[", "]", "for", "output", ",", "sent_id", "in", "zip", "(", "hidden", ",", "src_sents", ")", ":", "# so we have batch_size to be 1", "common_len", "=", "len", "(", "sent_id", ")", "output", "=", "output", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", "sent_input_list", "=", "[", "]", "# firs id", "start_ind_sent_id", "=", "0", "start_ind", "=", "sent_id", "[", "start_ind_sent_id", "]", "while", "(", "start_ind", "<", "output", ".", "size", "(", ")", "[", "0", "]", ")", "and", "(", "start_ind_sent_id", "<", "sent_id", ".", "size", "(", ")", "[", "0", "]", ")", ":", "# add", "sent_input_list", ".", "append", "(", "output", "[", "start_ind", "]", ")", "# both ids move to the next", "start_ind_sent_id", "+=", "1", "if", "start_ind_sent_id", "<", "sent_id", ".", "size", "(", ")", "[", "0", "]", ":", "start_ind", "+=", "sent_id", "[", "start_ind_sent_id", "]", "else", ":", "break", "# FEB 10, len check", "if", "len", "(", "sent_input_list", ")", "<", "common_len", ":", "# pad with zero", "pad_size", "=", "output", "[", "0", "]", ".", "size", "(", ")", "zeros", "=", "torch", ".", "zeros", "(", "pad_size", ",", "dtype", "=", "torch", ".", "float32", ")", ".", "cuda", "(", ")", "pad_list", "=", "[", "zeros", "]", "*", "(", "common_len", "-", "len", "(", "sent_input_list", ")", ")", "sent_input_list", "=", "sent_input_list", "+", "pad_list", "sent_input", "=", "torch", ".", "cat", "(", "sent_input_list", ",", "0", ")", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", "# (n_sent, batch_size=1,dim=512)", "batch_input_list", ".", "append", "(", "sent_input", ")", "# print ([x.size() for x in batch_input_list])", "# [torch.Size([18, 1, 512]), torch.Size([15, 1, 512]), torch.Size([18, 1, 512]), torch.Size([18, 1, 512]), torch.Size([18, 1, 512])]", "batch_input_list_concat", "=", "torch", ".", "cat", "(", "batch_input_list", ",", "1", ")", "# get the id of sent length:", "sent_output", ",", "(", "h_", ",", "c_", ")", "=", "self", ".", "sent_rnn", "(", "batch_input_list_concat", ")", "# LSTM(512, 256, bidirectional=True), sent_output has the same shape with batch_input_list_concat", "#sent_output: shape(number of sents or step, batch_size, dim) (9, 2, 512), number of sents or step can be different", "# print ('Encoder Sentence_output...',sent_output.size())", "return", "sent_output" ]

[ "This", "is", "the", "sentence", "level", "encoder", "it", "takes", "a", "bunch", "of", "sentence", "encoding", "then", "feed", "into", "another", "sentence", "level", "rnn", ":", "param", "memory_bank", ":", "sentence", "encoding", "(", "a", "list", "of", "packed", ")", ":", "return", ":", "output", "of", "the", "rnn", "layer" ]

[ "def", "sent_level_encoder", "(", "self", ",", "memory_bank", ")", ":", "if", "isinstance", "(", "memory_bank", ",", "torch", ".", "nn", ".", "utils", ".", "rnn", ".", "PackedSequence", ")", ":", "memory_bank_unpacked", "=", "nn", ".", "utils", ".", "rnn", ".", "pad_packed_sequence", "(", "memory_bank", ")", "[", "0", "]", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", "# as after unpack it is a tuple", "# memory_bank_unpacked size: torch.Size([42, 9, 512]) # [seq_len,batch_size,512]", "# take the last hiddent state of each", "last_hidden", "=", "[", "x", "[", "-", "1", "]", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", "for", "x", "in", "memory_bank_unpacked", "]", "last_hidden", "=", "torch", ".", "cat", "(", "last_hidden", ",", "0", ")", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", "# size is [1,9,512]", "sent_output", ",", "(", "h_", ",", "c_", ")", "=", "self", ".", "sent_rnn", "(", "last_hidden", ")", "return", "sent_output" ]

[ "New", "Forward" ]

[ "def", "forward_new", "(", "self", ",", "src", ",", "src_sents", "=", "None", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "self", ".", "_check_args", "(", "src", ",", "lengths", ")", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "src", ")", "s_len", ",", "batch", ",", "emb_dim", "=", "emb", ".", "size", "(", ")", "# (185 16 128), s_len is sequence_len.", "# 2333 TODO: change starts here", "# Feb15: we break this into sentences", "# iterate each batch..", "input_embeddings", "=", "emb", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", "final_memory_bank", "=", "[", "]", "final_encoder_final", "=", "[", "]", "final_sent_output", "=", "[", "]", "for", "batch_id", "in", "range", "(", "batch", ")", ":", "# this is the input to word-level lstm", "current_sequence", "=", "input_embeddings", "[", "batch_id", "]", "# size id (sequence_len, emb_dim)", "# break this into multiple sentences according to the sentence lengths, and input to the rnn", "# sent len check, define len_sequence to be: tensor([26, 17, 21, 23, 19, 26, 10, 42], device='cuda:0')", "if", "torch", ".", "sum", "(", "src_sents", "[", "batch_id", "]", ")", ">=", "s_len", ":", "# if exceeds the total length, then their is a bug", "len_sequence", "=", "src_sents", "[", "batch_id", "]", "[", ":", "-", "1", "]", "else", ":", "len_sequence", "=", "src_sents", "[", "batch_id", "]", "counter", "=", "0", "feeding_as_a_batch", "=", "[", "]", "lengths_as_a_batch", "=", "[", "]", "lengths", "=", "[", "]", "actual_len", "=", "0", "for", "idx", "in", "len_sequence", ":", "if", "(", "counter", "<", "s_len", ")", "and", "(", "idx", "!=", "0", ")", ":", "actual_len", "+=", "1", "# from the current_sequence, add to the rnn", "feeding_sequence", "=", "current_sequence", "[", "counter", ":", "counter", "+", "idx", "]", ".", "unsqueeze", "(", "0", ")", "feeding_as_a_batch", ".", "append", "(", "feeding_sequence", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", ")", "#feeding_sequence size = [1,26,128]", "counter", "+=", "idx", "# feed into rnn", "lengths_as_a_batch", ".", "append", "(", "idx", ")", "feeding_as_a_batch_padded", "=", "torch", ".", "cat", "(", "[", "x", "for", "x", "in", "pad_sequence", "(", "feeding_as_a_batch", ",", "batch_first", "=", "True", ")", "]", ",", "1", ")", "# feed into rnn size: torch.Size([42, 9, 128]) -> [max, batch_size, dim]", "max_dim", "=", "feeding_as_a_batch_padded", ".", "size", "(", ")", "[", "0", "]", "lengths_as_a_batch", "=", "[", "max_dim", "for", "x", "in", "range", "(", "actual_len", ")", "]", "# lengths_as_a_batch = [item for sublist in lengths_as_a_batch for item in sublist]", "if", "lengths_as_a_batch", "is", "not", "None", "and", "not", "self", ".", "no_pack_padded_seq", ":", "# Lengths data is wrapped inside a Tensor.", "packed_emb_rnn_input", "=", "pack", "(", "feeding_as_a_batch_padded", ",", "lengths_as_a_batch", ")", "# feed into!", "memory_bank", ",", "encoder_final", "=", "self", ".", "rnn", "(", "packed_emb_rnn_input", ")", "# feed into sentence_level", "sent_output", "=", "self", ".", "sent_level_encoder", "(", "memory_bank", ")", "final_sent_output", ".", "append", "(", "sent_output", ".", "view", "(", "-", "1", ",", "4", "*", "emb_dim", ")", ")", "if", "lengths", "is", "not", "None", "and", "not", "self", ".", "no_pack_padded_seq", ":", "memory_bank", "=", "unpack", "(", "memory_bank", ")", "[", "0", "]", "# we need to get the original output, before padded", "revised_memory_bank", "=", "memory_bank", ".", "permute", "(", "1", ",", "0", ",", "2", ")", "memory_bank_unpadded_list", "=", "[", "]", "for", "idx", "in", "range", "(", "actual_len", ")", ":", "memory_bank_unpadded_list", ".", "append", "(", "revised_memory_bank", "[", "idx", "]", "[", ":", "len_sequence", "[", "idx", "]", "]", ")", "unpadded_memory_bank", "=", "torch", ".", "cat", "(", "memory_bank_unpadded_list", ",", "0", ")", "# size is [sequence_len,512] # need to pad or truncate", "actual_size", "=", "unpadded_memory_bank", ".", "size", "(", ")", "[", "0", "]", "if", "actual_size", ">=", "s_len", ":", "padded_memory_bank", "=", "unpadded_memory_bank", "[", ":", "s_len", "]", "# print ('Size is okk..', padded_memory_bank.size())", "else", ":", "# pad with zero", "pad_size", "=", "s_len", "-", "actual_size", "padded_memory_bank", "=", "F", ".", "pad", "(", "unpadded_memory_bank", ",", "(", "0", ",", "0", ",", "0", ",", "pad_size", ")", ",", "'constant'", ",", "0.0", ")", "# print ('Padded...',unpadded_memory_bank.size(),pad_size,padded_memory_bank.size())", "# print (actual_size,s_len,padded_memory_bank.size())", "final_memory_bank", ".", "append", "(", "padded_memory_bank", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", ")", "# finish processing on memory bank", "if", "self", ".", "use_bridge", ":", "encoder_final", "=", "self", ".", "_bridge", "(", "encoder_final", ")", "final_encoder_final", ".", "append", "(", "tuple", "(", "[", "x", "[", ":", ",", "-", "1", ",", ":", "]", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", "for", "x", "in", "encoder_final", "]", ")", ")", "# add unpacked from final_memory_bank", "final_memory_bank", "=", "torch", ".", "cat", "(", "final_memory_bank", ",", "1", ")", "# [200, 2, 512], ready to return", "# join the encoder_final", "hs", "=", "[", "]", "cs", "=", "[", "]", "for", "(", "h", ",", "c", ")", "in", "final_encoder_final", ":", "hs", ".", "append", "(", "h", ")", "cs", ".", "append", "(", "c", ")", "hs", "=", "torch", ".", "cat", "(", "hs", ",", "1", ")", "cs", "=", "torch", ".", "cat", "(", "cs", ",", "1", ")", "# encoder_final", "final_encoder_final", "=", "tuple", "(", "[", "hs", ",", "cs", "]", ")", "# ready to return", "# sent output", "final_sent_output", "=", "pad_sequence", "(", "final_sent_output", ")", "# size [9,2,512], ready to return", "# 2333 TODO: change finish here", "# import pdb;pdb.set_trace()", "return", "final_encoder_final", ",", "final_memory_bank", ",", "final_sent_output" ]

[ "forward_original" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "src_sents", "=", "None", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "#print ('Original!')", "self", ".", "_check_args", "(", "src", ",", "lengths", ")", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "src", ")", "s_len", ",", "batch", ",", "emb_dim", "=", "emb", ".", "size", "(", ")", "# (185 16 128), s_len is changeable.", "packed_emb", "=", "emb", "if", "lengths", "is", "not", "None", "and", "not", "self", ".", "no_pack_padded_seq", ":", "# Lengths data is wrapped inside a Tensor.", "lengths", "=", "lengths", ".", "view", "(", "-", "1", ")", ".", "tolist", "(", ")", "packed_emb", "=", "pack", "(", "emb", ",", "lengths", ")", "memory_bank", ",", "encoder_final", "=", "self", ".", "rnn", "(", "packed_emb", ")", "# output, (hidden, cell), unpack using pad_packed_sequence(), encoder_final is the last state, a list (contains the batch)", "# encoder_final size: a list, len is the batch size; for each item, size [2, 2, 256]", "# memory_bank is the output", "# output, (hidden, cell), unpack using pad_packed_sequence()", "# self.rnn is a LSTM(128, 256, bidirectional=True) # input dim; output dim;", "# print ('forwarding... src_sents',src_sents)", "# get sentence embedding", "sent_output", "=", "self", ".", "build_sentence_layer", "(", "memory_bank", ",", "src_sents", ")", "# sent_output size: torch.Size([9, 2, 512])", "# print ('We need...!!!',src_sents.size(),src_sents)", "if", "lengths", "is", "not", "None", "and", "not", "self", ".", "no_pack_padded_seq", ":", "memory_bank", "=", "unpack", "(", "memory_bank", ")", "[", "0", "]", "# memory_bank size torch.Size([200, 2, 512])", "# encoder_final: a tuple of 2 (batch size)", "# each of it has the size of torch.Size([2, 2, 256])", "if", "self", ".", "use_bridge", ":", "encoder_final", "=", "self", ".", "_bridge", "(", "encoder_final", ")", "# encoder_final same shape as before", "return", "encoder_final", ",", "memory_bank", ",", "sent_output" ]

[ "Forward", "hidden", "state", "through", "bridge" ]

[ "def", "_bridge", "(", "self", ",", "hidden", ")", ":", "def", "bottle_hidden", "(", "linear", ",", "states", ")", ":", "\"\"\"\n Transform from 3D to 2D, apply linear and return initial size\n \"\"\"", "size", "=", "states", ".", "size", "(", ")", "result", "=", "linear", "(", "states", ".", "view", "(", "-", "1", ",", "self", ".", "total_hidden_dim", ")", ")", "return", "F", ".", "relu", "(", "result", ")", ".", "view", "(", "size", ")", "if", "isinstance", "(", "hidden", ",", "tuple", ")", ":", "# LSTM", "outs", "=", "tuple", "(", "[", "bottle_hidden", "(", "layer", ",", "hidden", "[", "ix", "]", ")", "for", "ix", ",", "layer", "in", "enumerate", "(", "self", ".", "bridge", ")", "]", ")", "else", ":", "outs", "=", "bottle_hidden", "(", "self", ".", "bridge", "[", "0", "]", ",", "hidden", ")", "return", "outs" ]

[ "Pass", "in", "needed", "options", "only", "when", "modify", "function", "definition", "." ]

[ "def", "load_pretrained_vectors", "(", "self", ",", "opt", ")", ":", "pass" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "onmt", ".", "encoders", ".", "encoder", ".", "EncoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "lengths", "=", "None", ")", ":", "batch_size", "=", "src", ".", "size", "(", "0", ")", "# (batch_size, 64, imgH, imgW)", "# layer 1", "src", "=", "F", ".", "relu", "(", "self", ".", "layer1", "(", "src", "[", ":", ",", ":", ",", ":", ",", ":", "]", "-", "0.5", ")", ",", "True", ")", "# (batch_size, 64, imgH/2, imgW/2)", "src", "=", "F", ".", "max_pool2d", "(", "src", ",", "kernel_size", "=", "(", "2", ",", "2", ")", ",", "stride", "=", "(", "2", ",", "2", ")", ")", "# (batch_size, 128, imgH/2, imgW/2)", "# layer 2", "src", "=", "F", ".", "relu", "(", "self", ".", "layer2", "(", "src", ")", ",", "True", ")", "# (batch_size, 128, imgH/2/2, imgW/2/2)", "src", "=", "F", ".", "max_pool2d", "(", "src", ",", "kernel_size", "=", "(", "2", ",", "2", ")", ",", "stride", "=", "(", "2", ",", "2", ")", ")", "# (batch_size, 256, imgH/2/2, imgW/2/2)", "# layer 3", "# batch norm 1", "src", "=", "F", ".", "relu", "(", "self", ".", "batch_norm1", "(", "self", ".", "layer3", "(", "src", ")", ")", ",", "True", ")", "# (batch_size, 256, imgH/2/2, imgW/2/2)", "# layer4", "src", "=", "F", ".", "relu", "(", "self", ".", "layer4", "(", "src", ")", ",", "True", ")", "# (batch_size, 256, imgH/2/2/2, imgW/2/2)", "src", "=", "F", ".", "max_pool2d", "(", "src", ",", "kernel_size", "=", "(", "1", ",", "2", ")", ",", "stride", "=", "(", "1", ",", "2", ")", ")", "# (batch_size, 512, imgH/2/2/2, imgW/2/2)", "# layer 5", "# batch norm 2", "src", "=", "F", ".", "relu", "(", "self", ".", "batch_norm2", "(", "self", ".", "layer5", "(", "src", ")", ")", ",", "True", ")", "# (batch_size, 512, imgH/2/2/2, imgW/2/2/2)", "src", "=", "F", ".", "max_pool2d", "(", "src", ",", "kernel_size", "=", "(", "2", ",", "1", ")", ",", "stride", "=", "(", "2", ",", "1", ")", ")", "# (batch_size, 512, imgH/2/2/2, imgW/2/2/2)", "src", "=", "F", ".", "relu", "(", "self", ".", "batch_norm3", "(", "self", ".", "layer6", "(", "src", ")", ")", ",", "True", ")", "# # (batch_size, 512, H, W)", "all_outputs", "=", "[", "]", "for", "row", "in", "range", "(", "src", ".", "size", "(", "2", ")", ")", ":", "inp", "=", "src", "[", ":", ",", ":", ",", "row", ",", ":", "]", ".", "transpose", "(", "0", ",", "2", ")", ".", "transpose", "(", "1", ",", "2", ")", "row_vec", "=", "torch", ".", "Tensor", "(", "batch_size", ")", ".", "type_as", "(", "inp", ".", "data", ")", ".", "long", "(", ")", ".", "fill_", "(", "row", ")", "pos_emb", "=", "self", ".", "pos_lut", "(", "row_vec", ")", "with_pos", "=", "torch", ".", "cat", "(", "(", "pos_emb", ".", "view", "(", "1", ",", "pos_emb", ".", "size", "(", "0", ")", ",", "pos_emb", ".", "size", "(", "1", ")", ")", ",", "inp", ")", ",", "0", ")", "outputs", ",", "hidden_t", "=", "self", ".", "rnn", "(", "with_pos", ")", "all_outputs", ".", "append", "(", "outputs", ")", "out", "=", "torch", ".", "cat", "(", "all_outputs", ",", "0", ")", "return", "hidden_t", ",", "out" ]

[ "See", ":", "obj", ":", "onmt", ".", "modules", ".", "EncoderBase", ".", "forward", "()" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "input", ",", "lengths", "=", "None", ",", "hidden", "=", "None", ")", ":", "self", ".", "_check_args", "(", "input", ",", "lengths", ",", "hidden", ")", "emb", "=", "self", ".", "embeddings", "(", "input", ")", "# s_len, batch, emb_dim = emb.size()", "emb", "=", "emb", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "emb_reshape", "=", "emb", ".", "view", "(", "emb", ".", "size", "(", "0", ")", "*", "emb", ".", "size", "(", "1", ")", ",", "-", "1", ")", "emb_remap", "=", "self", ".", "linear", "(", "emb_reshape", ")", "emb_remap", "=", "emb_remap", ".", "view", "(", "emb", ".", "size", "(", "0", ")", ",", "emb", ".", "size", "(", "1", ")", ",", "-", "1", ")", "emb_remap", "=", "shape_transform", "(", "emb_remap", ")", "out", "=", "self", ".", "cnn", "(", "emb_remap", ")", "return", "emb_remap", ".", "squeeze", "(", "3", ")", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", ",", "out", ".", "squeeze", "(", "3", ")", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")" ]

[ "Return", "True", "if", "check", "pass", ";", "if", "check", "fails", "and", "abort", "is", "True", "raise", "an", "Exception", "othereise", "return", "False", "." ]

[ "def", "check_sru_requirement", "(", "abort", "=", "False", ")", ":", "# Check 1.", "try", ":", "if", "platform", ".", "system", "(", ")", "==", "'Windows'", ":", "subprocess", ".", "check_output", "(", "'pip freeze | findstr cupy'", ",", "shell", "=", "True", ")", "subprocess", ".", "check_output", "(", "'pip freeze | findstr pynvrtc'", ",", "shell", "=", "True", ")", "else", ":", "# Unix-like systems", "subprocess", ".", "check_output", "(", "'pip freeze | grep -w cupy'", ",", "shell", "=", "True", ")", "subprocess", ".", "check_output", "(", "'pip freeze | grep -w pynvrtc'", ",", "shell", "=", "True", ")", "except", "subprocess", ".", "CalledProcessError", ":", "if", "not", "abort", ":", "return", "False", "raise", "AssertionError", "(", "\"Using SRU requires 'cupy' and 'pynvrtc' \"", "\"python packages installed.\"", ")", "# Check 2.", "if", "torch", ".", "cuda", ".", "is_available", "(", ")", "is", "False", ":", "if", "not", "abort", ":", "return", "False", "raise", "AssertionError", "(", "\"Using SRU requires pytorch built with cuda.\"", ")", "# Check 3.", "pattern", "=", "re", ".", "compile", "(", "\".*cuda/lib.*\"", ")", "ld_path", "=", "os", ".", "getenv", "(", "'LD_LIBRARY_PATH'", ",", "\"\"", ")", "if", "re", ".", "match", "(", "pattern", ",", "ld_path", ")", "is", "None", ":", "if", "not", "abort", ":", "return", "False", "raise", "AssertionError", "(", "\"Using SRU requires setting cuda lib path, e.g. \"", "\"export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64.\"", ")", "return", "True" ]

[ "Forward", "propagate", "a", "src", "and", "tgt", "pair", "for", "training", ".", "Possible", "initialized", "with", "a", "beginning", "decoder", "state", "." ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "src", ",", "tgt", ",", "src_sents", ",", "lengths", ",", "dec_state", "=", "None", ")", ":", "tgt", "=", "tgt", "[", ":", "-", "1", "]", "# exclude last target from inputs ?? why", "# import pdb;pdb.set_trace()", "old_src_sents", "=", "src_sents", ".", "clone", "(", ")", "enc_final", ",", "memory_bank", ",", "sent_encoder", "=", "self", ".", "encoder", "(", "src", ",", "src_sents", ",", "lengths", ")", "enc_state", "=", "self", ".", "decoder", ".", "init_decoder_state", "(", "src", ",", "memory_bank", ",", "enc_final", ")", "decoder_outputs", ",", "dec_state", ",", "attns", "=", "self", ".", "decoder", "(", "tgt", ",", "memory_bank", ",", "enc_state", "if", "dec_state", "is", "None", "else", "dec_state", ",", "sent_encoder", "=", "sent_encoder", ",", "src_sents", "=", "old_src_sents", ",", "memory_lengths", "=", "lengths", ")", "if", "self", ".", "multigpu", ":", "# Not yet supported on multi-gpu", "dec_state", "=", "None", "attns", "=", "None", "return", "decoder_outputs", ",", "attns", ",", "dec_state" ]

[ "Main", "entry", "point", "for", "model", "saver", "It", "wraps", "the", "_save", "method", "with", "checks", "and", "apply", "keep_checkpoint", "related", "logic" ]

[ "def", "maybe_save", "(", "self", ",", "step", ")", ":", "if", "self", ".", "keep_checkpoint", "==", "0", ":", "return", "if", "step", "%", "self", ".", "save_checkpoint_steps", "!=", "0", ":", "return", "chkpt", ",", "chkpt_name", "=", "self", ".", "_save", "(", "step", ")", "if", "self", ".", "keep_checkpoint", ">", "0", ":", "if", "len", "(", "self", ".", "checkpoint_queue", ")", "==", "self", ".", "checkpoint_queue", ".", "maxlen", ":", "todel", "=", "self", ".", "checkpoint_queue", ".", "popleft", "(", ")", "self", ".", "_rm_checkpoint", "(", "todel", ")", "self", ".", "checkpoint_queue", ".", "append", "(", "chkpt_name", ")" ]

[ "Save", "a", "resumable", "checkpoint", "." ]

[ "def", "_save", "(", "self", ",", "step", ")", ":", "raise", "NotImplementedError", "(", ")" ]

[ "Remove", "a", "checkpoint" ]

[ "def", "_rm_checkpoint", "(", "self", ",", "name", ")", ":", "raise", "NotImplementedError", "(", ")" ]

[ "Tranform", "the", "size", "of", "the", "tensors", "to", "fit", "for", "conv", "input", "." ]

[ "def", "shape_transform", "(", "x", ")", ":", "return", "torch", ".", "unsqueeze", "(", "torch", ".", "transpose", "(", "x", ",", "1", ",", "2", ")", ",", "3", ")" ]

[ "Build", "optimizer" ]

[ "def", "build_optim", "(", "model", ",", "opt", ",", "checkpoint", ")", ":", "saved_optimizer_state_dict", "=", "None", "if", "opt", ".", "train_from", ":", "optim", "=", "checkpoint", "[", "'optim'", "]", "# We need to save a copy of optim.optimizer.state_dict() for setting", "# the, optimizer state later on in Stage 2 in this method, since", "# the method optim.set_parameters(model.parameters()) will overwrite", "# optim.optimizer, and with ith the values stored in", "# optim.optimizer.state_dict()", "saved_optimizer_state_dict", "=", "optim", ".", "optimizer", ".", "state_dict", "(", ")", "else", ":", "optim", "=", "Optimizer", "(", "opt", ".", "optim", ",", "opt", ".", "learning_rate", ",", "opt", ".", "max_grad_norm", ",", "lr_decay", "=", "opt", ".", "learning_rate_decay", ",", "start_decay_steps", "=", "opt", ".", "start_decay_steps", ",", "decay_steps", "=", "opt", ".", "decay_steps", ",", "beta1", "=", "opt", ".", "adam_beta1", ",", "beta2", "=", "opt", ".", "adam_beta2", ",", "adagrad_accum", "=", "opt", ".", "adagrad_accumulator_init", ",", "decay_method", "=", "opt", ".", "decay_method", ",", "warmup_steps", "=", "opt", ".", "warmup_steps", ",", "model_size", "=", "opt", ".", "rnn_size", ")", "# Stage 1:", "# Essentially optim.set_parameters (re-)creates and optimizer using", "# model.paramters() as parameters that will be stored in the", "# optim.optimizer.param_groups field of the torch optimizer class.", "# Importantly, this method does not yet load the optimizer state, as", "# essentially it builds a new optimizer with empty optimizer state and", "# parameters from the model.", "optim", ".", "set_parameters", "(", "model", ".", "named_parameters", "(", ")", ")", "if", "opt", ".", "train_from", ":", "# Stage 2: In this stage, which is only performed when loading an", "# optimizer from a checkpoint, we load the saved_optimizer_state_dict", "# into the re-created optimizer, to set the optim.optimizer.state", "# field, which was previously empty. For this, we use the optimizer", "# state saved in the \"saved_optimizer_state_dict\" variable for", "# this purpose.", "# See also: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/2830", "optim", ".", "optimizer", ".", "load_state_dict", "(", "saved_optimizer_state_dict", ")", "# Convert back the state values to cuda type if applicable", "if", "use_gpu", "(", "opt", ")", ":", "for", "state", "in", "optim", ".", "optimizer", ".", "state", ".", "values", "(", ")", ":", "for", "k", ",", "v", "in", "state", ".", "items", "(", ")", ":", "if", "torch", ".", "is_tensor", "(", "v", ")", ":", "state", "[", "k", "]", "=", "v", ".", "cuda", "(", ")", "# We want to make sure that indeed we have a non-empty optimizer state", "# when we loaded an existing model. This should be at least the case", "# for Adam, which saves \"exp_avg\" and \"exp_avg_sq\" state", "# (Exponential moving average of gradient and squared gradient values)", "if", "(", "optim", ".", "method", "==", "'adam'", ")", "and", "(", "len", "(", "optim", ".", "optimizer", ".", "state", ")", "<", "1", ")", ":", "raise", "RuntimeError", "(", "\"Error: loaded Adam optimizer from existing model\"", "+", "\" but optimizer state is empty\"", ")", "return", "optim" ]

[ "?" ]

[ "def", "__init__", "(", "self", ",", "op", ")", ":", "self", ".", "optimizers", "=", "op" ]

[ "?" ]

[ "def", "zero_grad", "(", "self", ")", ":", "for", "op", "in", "self", ".", "optimizers", ":", "op", ".", "zero_grad", "(", ")" ]

[ "?" ]

[ "def", "step", "(", "self", ")", ":", "for", "op", "in", "self", ".", "optimizers", ":", "op", ".", "step", "(", ")" ]

[ "?" ]

[ "def", "state", "(", "self", ")", ":", "return", "{", "k", ":", "v", "for", "op", "in", "self", ".", "optimizers", "for", "k", ",", "v", "in", "op", ".", "state", ".", "items", "(", ")", "}" ]

[ "?" ]

[ "def", "state_dict", "(", "self", ")", ":", "return", "[", "op", ".", "state_dict", "(", ")", "for", "op", "in", "self", ".", "optimizers", "]" ]

[ "?" ]

[ "def", "load_state_dict", "(", "self", ",", "state_dicts", ")", ":", "assert", "len", "(", "state_dicts", ")", "==", "len", "(", "self", ".", "optimizers", ")", "for", "i", "in", "range", "(", "len", "(", "state_dicts", ")", ")", ":", "self", ".", "optimizers", "[", "i", "]", ".", "load_state_dict", "(", "state_dicts", "[", "i", "]", ")" ]

[ "?" ]

[ "def", "set_parameters", "(", "self", ",", "params", ")", ":", "self", ".", "params", "=", "[", "]", "self", ".", "sparse_params", "=", "[", "]", "for", "k", ",", "p", "in", "params", ":", "if", "p", ".", "requires_grad", ":", "if", "self", ".", "method", "!=", "'sparseadam'", "or", "\"embed\"", "not", "in", "k", ":", "self", ".", "params", ".", "append", "(", "p", ")", "else", ":", "self", ".", "sparse_params", ".", "append", "(", "p", ")", "if", "self", ".", "method", "==", "'sgd'", ":", "self", ".", "optimizer", "=", "optim", ".", "SGD", "(", "self", ".", "params", ",", "lr", "=", "self", ".", "learning_rate", ")", "elif", "self", ".", "method", "==", "'adagrad'", ":", "self", ".", "optimizer", "=", "optim", ".", "Adagrad", "(", "self", ".", "params", ",", "lr", "=", "self", ".", "learning_rate", ")", "for", "group", "in", "self", ".", "optimizer", ".", "param_groups", ":", "for", "p", "in", "group", "[", "'params'", "]", ":", "self", ".", "optimizer", ".", "state", "[", "p", "]", "[", "'sum'", "]", "=", "self", ".", "optimizer", ".", "state", "[", "p", "]", "[", "'sum'", "]", ".", "fill_", "(", "self", ".", "adagrad_accum", ")", "elif", "self", ".", "method", "==", "'adadelta'", ":", "self", ".", "optimizer", "=", "optim", ".", "Adadelta", "(", "self", ".", "params", ",", "lr", "=", "self", ".", "learning_rate", ")", "elif", "self", ".", "method", "==", "'adam'", ":", "self", ".", "optimizer", "=", "optim", ".", "Adam", "(", "self", ".", "params", ",", "lr", "=", "self", ".", "learning_rate", ",", "betas", "=", "self", ".", "betas", ",", "eps", "=", "1e-9", ")", "elif", "self", ".", "method", "==", "'sparseadam'", ":", "self", ".", "optimizer", "=", "MultipleOptimizer", "(", "[", "optim", ".", "Adam", "(", "self", ".", "params", ",", "lr", "=", "self", ".", "learning_rate", ",", "betas", "=", "self", ".", "betas", ",", "eps", "=", "1e-8", ")", ",", "optim", ".", "SparseAdam", "(", "self", ".", "sparse_params", ",", "lr", "=", "self", ".", "learning_rate", ",", "betas", "=", "self", ".", "betas", ",", "eps", "=", "1e-8", ")", "]", ")", "else", ":", "raise", "RuntimeError", "(", "\"Invalid optim method: \"", "+", "self", ".", "method", ")" ]

[ "Update", "the", "model", "parameters", "based", "on", "current", "gradients", "." ]

[ "def", "step", "(", "self", ")", ":", "self", ".", "_step", "+=", "1", "# Decay method used in tensor2tensor.", "if", "self", ".", "decay_method", "==", "\"noam\"", ":", "self", ".", "_set_rate", "(", "self", ".", "original_lr", "*", "(", "self", ".", "model_size", "**", "(", "-", "0.5", ")", "*", "min", "(", "self", ".", "_step", "**", "(", "-", "0.5", ")", ",", "self", ".", "_step", "*", "self", ".", "warmup_steps", "**", "(", "-", "1.5", ")", ")", ")", ")", "# Decay based on start_decay_steps every decay_steps", "else", ":", "if", "(", "(", "self", ".", "start_decay_steps", "is", "not", "None", ")", "and", "(", "self", ".", "_step", ">=", "self", ".", "start_decay_steps", ")", ")", ":", "self", ".", "start_decay", "=", "True", "if", "self", ".", "start_decay", ":", "if", "(", "(", "self", ".", "_step", "-", "self", ".", "start_decay_steps", ")", "%", "self", ".", "decay_steps", "==", "0", ")", ":", "self", ".", "learning_rate", "=", "self", ".", "learning_rate", "*", "self", ".", "lr_decay", "if", "self", ".", "method", "!=", "'sparseadam'", ":", "self", ".", "optimizer", ".", "param_groups", "[", "0", "]", "[", "'lr'", "]", "=", "self", ".", "learning_rate", "if", "self", ".", "max_grad_norm", ":", "clip_grad_norm_", "(", "self", ".", "params", ",", "self", ".", "max_grad_norm", ")", "self", ".", "optimizer", ".", "step", "(", ")" ]

[ "Gather", "a", "Statistics", "object", "accross", "multiple", "process", "/", "nodes" ]

[ "def", "all_gather_stats", "(", "stat", ",", "max_size", "=", "4096", ")", ":", "stats", "=", "Statistics", ".", "all_gather_stats_list", "(", "[", "stat", "]", ",", "max_size", "=", "max_size", ")", "return", "stats", "[", "0", "]" ]

[ "Gather", "a", "Statistics", "list", "accross", "all", "processes", "/", "nodes" ]

[ "def", "all_gather_stats_list", "(", "stat_list", ",", "max_size", "=", "4096", ")", ":", "# Get a list of world_size lists with len(stat_list) Statistics objects", "all_stats", "=", "all_gather_list", "(", "stat_list", ",", "max_size", "=", "max_size", ")", "our_rank", "=", "get_rank", "(", ")", "our_stats", "=", "all_stats", "[", "our_rank", "]", "for", "other_rank", ",", "stats", "in", "enumerate", "(", "all_stats", ")", ":", "if", "other_rank", "==", "our_rank", ":", "continue", "for", "i", ",", "stat", "in", "enumerate", "(", "stats", ")", ":", "our_stats", "[", "i", "]", ".", "update", "(", "stat", ",", "update_n_src_words", "=", "True", ")", "return", "our_stats" ]

[ "Update", "statistics", "by", "suming", "values", "with", "another", "Statistics", "object" ]

[ "def", "update", "(", "self", ",", "stat", ",", "update_n_src_words", "=", "False", ")", ":", "self", ".", "loss", "+=", "stat", ".", "loss", "self", ".", "n_words", "+=", "stat", ".", "n_words", "self", ".", "n_correct", "+=", "stat", ".", "n_correct", "if", "update_n_src_words", ":", "self", ".", "n_src_words", "+=", "stat", ".", "n_src_words" ]

[ "compute", "accuracy" ]

[ "def", "accuracy", "(", "self", ")", ":", "return", "100", "*", "(", "self", ".", "n_correct", "/", "self", ".", "n_words", ")" ]

[ "compute", "cross", "entropy" ]

[ "def", "xent", "(", "self", ")", ":", "return", "self", ".", "loss", "/", "self", ".", "n_words" ]

[ "compute", "perplexity" ]

[ "def", "ppl", "(", "self", ")", ":", "return", "math", ".", "exp", "(", "min", "(", "self", ".", "loss", "/", "self", ".", "n_words", ",", "100", ")", ")" ]

[ "compute", "elapsed", "time" ]

[ "def", "elapsed_time", "(", "self", ")", ":", "return", "time", ".", "time", "(", ")", "-", "self", ".", "start_time" ]

[ "Write", "out", "statistics", "to", "stdout", "." ]

[ "def", "output", "(", "self", ",", "step", ",", "num_steps", ",", "learning_rate", ",", "start", ")", ":", "t", "=", "self", ".", "elapsed_time", "(", ")", "logger", ".", "info", "(", "(", "\"Step %2d/%5d; acc: %6.2f; ppl: %5.2f; xent: %4.2f; \"", "+", "\"lr: %7.5f; %3.0f/%3.0f tok/s; %6.0f sec\"", ")", "%", "(", "step", ",", "num_steps", ",", "self", ".", "accuracy", "(", ")", ",", "self", ".", "ppl", "(", ")", ",", "self", ".", "xent", "(", ")", ",", "learning_rate", ",", "self", ".", "n_src_words", "/", "(", "t", "+", "1e-5", ")", ",", "self", ".", "n_words", "/", "(", "t", "+", "1e-5", ")", ",", "time", ".", "time", "(", ")", "-", "start", ")", ")", "sys", ".", "stdout", ".", "flush", "(", ")" ]

[ "display", "statistics", "to", "tensorboard" ]

[ "def", "log_tensorboard", "(", "self", ",", "prefix", ",", "writer", ",", "learning_rate", ",", "step", ")", ":", "t", "=", "self", ".", "elapsed_time", "(", ")", "writer", ".", "add_scalar", "(", "prefix", "+", "\"/xent\"", ",", "self", ".", "xent", "(", ")", ",", "step", ")", "writer", ".", "add_scalar", "(", "prefix", "+", "\"/ppl\"", ",", "self", ".", "ppl", "(", ")", ",", "step", ")", "writer", ".", "add_scalar", "(", "prefix", "+", "\"/accuracy\"", ",", "self", ".", "accuracy", "(", ")", ",", "step", ")", "writer", ".", "add_scalar", "(", "prefix", "+", "\"/tgtper\"", ",", "self", ".", "n_words", "/", "t", ",", "step", ")", "writer", ".", "add_scalar", "(", "prefix", "+", "\"/lr\"", ",", "learning_rate", ",", "step", ")" ]

[ "rnn", "factory", "Use", "pytorch", "version", "when", "available", "." ]

[ "def", "rnn_factory", "(", "rnn_type", ",", "*", "*", "kwargs", ")", ":", "no_pack_padded_seq", "=", "False", "if", "rnn_type", "==", "\"SRU\"", ":", "# SRU doesn't support PackedSequence.", "no_pack_padded_seq", "=", "True", "rnn", "=", "onmt", ".", "models", ".", "sru", ".", "SRU", "(", "*", "*", "kwargs", ")", "else", ":", "rnn", "=", "getattr", "(", "nn", ",", "rnn_type", ")", "(", "*", "*", "kwargs", ")", "return", "rnn", ",", "no_pack_padded_seq" ]

[ "All", "-", "reduce", "and", "rescale", "tensors", "in", "chunks", "of", "the", "specified", "size", "." ]

[ "def", "all_reduce_and_rescale_tensors", "(", "tensors", ",", "rescale_denom", ",", "buffer_size", "=", "10485760", ")", ":", "# buffer size in bytes, determine equiv. # of elements based on data type", "buffer_t", "=", "tensors", "[", "0", "]", ".", "new", "(", "math", ".", "ceil", "(", "buffer_size", "/", "tensors", "[", "0", "]", ".", "element_size", "(", ")", ")", ")", ".", "zero_", "(", ")", "buffer", "=", "[", "]", "def", "all_reduce_buffer", "(", ")", ":", "# copy tensors into buffer_t", "offset", "=", "0", "for", "t", "in", "buffer", ":", "numel", "=", "t", ".", "numel", "(", ")", "buffer_t", "[", "offset", ":", "offset", "+", "numel", "]", ".", "copy_", "(", "t", ".", "view", "(", "-", "1", ")", ")", "offset", "+=", "numel", "# all-reduce and rescale", "torch", ".", "distributed", ".", "all_reduce", "(", "buffer_t", "[", ":", "offset", "]", ")", "buffer_t", ".", "div_", "(", "rescale_denom", ")", "# copy all-reduced buffer back into tensors", "offset", "=", "0", "for", "t", "in", "buffer", ":", "numel", "=", "t", ".", "numel", "(", ")", "t", ".", "view", "(", "-", "1", ")", ".", "copy_", "(", "buffer_t", "[", "offset", ":", "offset", "+", "numel", "]", ")", "offset", "+=", "numel", "filled", "=", "0", "for", "t", "in", "tensors", ":", "sz", "=", "t", ".", "numel", "(", ")", "*", "t", ".", "element_size", "(", ")", "if", "sz", ">", "buffer_size", ":", "# tensor is bigger than buffer, all-reduce and rescale directly", "torch", ".", "distributed", ".", "all_reduce", "(", "t", ")", "t", ".", "div_", "(", "rescale_denom", ")", "elif", "filled", "+", "sz", ">", "buffer_size", ":", "# buffer is full, all-reduce and replace buffer with grad", "all_reduce_buffer", "(", ")", "buffer", "=", "[", "t", "]", "filled", "=", "sz", "else", ":", "# add tensor to buffer", "buffer", ".", "append", "(", "t", ")", "filled", "+=", "sz", "if", "len", "(", "buffer", ")", ">", "0", ":", "all_reduce_buffer", "(", ")" ]

[ "Gathers", "arbitrary", "data", "from", "all", "nodes", "into", "a", "list", "." ]

[ "def", "all_gather_list", "(", "data", ",", "max_size", "=", "4096", ")", ":", "world_size", "=", "torch", ".", "distributed", ".", "get_world_size", "(", ")", "if", "not", "hasattr", "(", "all_gather_list", ",", "'_in_buffer'", ")", "or", "max_size", "!=", "all_gather_list", ".", "_in_buffer", ".", "size", "(", ")", ":", "all_gather_list", ".", "_in_buffer", "=", "torch", ".", "cuda", ".", "ByteTensor", "(", "max_size", ")", "all_gather_list", ".", "_out_buffers", "=", "[", "torch", ".", "cuda", ".", "ByteTensor", "(", "max_size", ")", "for", "i", "in", "range", "(", "world_size", ")", "]", "in_buffer", "=", "all_gather_list", ".", "_in_buffer", "out_buffers", "=", "all_gather_list", ".", "_out_buffers", "enc", "=", "pickle", ".", "dumps", "(", "data", ")", "enc_size", "=", "len", "(", "enc", ")", "if", "enc_size", "+", "2", ">", "max_size", ":", "raise", "ValueError", "(", "'encoded data exceeds max_size: {}'", ".", "format", "(", "enc_size", "+", "2", ")", ")", "assert", "max_size", "<", "255", "*", "256", "in_buffer", "[", "0", "]", "=", "enc_size", "//", "255", "# this encoding works for max_size < 65k", "in_buffer", "[", "1", "]", "=", "enc_size", "%", "255", "in_buffer", "[", "2", ":", "enc_size", "+", "2", "]", "=", "torch", ".", "ByteTensor", "(", "list", "(", "enc", ")", ")", "torch", ".", "distributed", ".", "all_gather", "(", "out_buffers", ",", "in_buffer", ".", "cuda", "(", ")", ")", "results", "=", "[", "]", "for", "i", "in", "range", "(", "world_size", ")", ":", "out_buffer", "=", "out_buffers", "[", "i", "]", "size", "=", "(", "255", "*", "out_buffer", "[", "0", "]", ".", "item", "(", ")", ")", "+", "out_buffer", "[", "1", "]", ".", "item", "(", ")", "bytes_list", "=", "bytes", "(", "out_buffer", "[", "2", ":", "size", "+", "2", "]", ".", "tolist", "(", ")", ")", "result", "=", "pickle", ".", "loads", "(", "bytes_list", ")", "results", ".", "append", "(", "result", ")", "return", "results" ]

[ "This", "returns", "user", "-", "defined", "LossCompute", "object", "which", "is", "used", "to", "compute", "loss", "in", "train", "/", "validate", "process", ".", "You", "can", "implement", "your", "own", "*", "LossCompute", "class", "by", "subclassing", "LossComputeBase", "." ]

[ "def", "build_loss_compute", "(", "model", ",", "tgt_vocab", ",", "opt", ",", "train", "=", "True", ")", ":", "device", "=", "torch", ".", "device", "(", "\"cuda\"", "if", "onmt", ".", "utils", ".", "misc", ".", "use_gpu", "(", "opt", ")", "else", "\"cpu\"", ")", "if", "opt", ".", "copy_attn", ":", "compute", "=", "onmt", ".", "modules", ".", "CopyGeneratorLossCompute", "(", "model", ".", "generator", ",", "tgt_vocab", ",", "opt", ".", "copy_attn_force", ",", "opt", ".", "copy_loss_by_seqlength", ")", "else", ":", "compute", "=", "NMTLossCompute", "(", "model", ".", "generator", ",", "tgt_vocab", ",", "label_smoothing", "=", "opt", ".", "label_smoothing", "if", "train", "else", "0.0", ")", "compute", ".", "to", "(", "device", ")", "return", "compute" ]

[ "?" ]

[ "def", "filter_shard_state", "(", "state", ",", "shard_size", "=", "None", ")", ":", "for", "k", ",", "v", "in", "state", ".", "items", "(", ")", ":", "if", "shard_size", "is", "None", ":", "yield", "k", ",", "v", "if", "v", "is", "not", "None", ":", "v_split", "=", "[", "]", "if", "isinstance", "(", "v", ",", "torch", ".", "Tensor", ")", ":", "for", "v_chunk", "in", "torch", ".", "split", "(", "v", ",", "shard_size", ")", ":", "v_chunk", "=", "v_chunk", ".", "data", ".", "clone", "(", ")", "v_chunk", ".", "requires_grad", "=", "v", ".", "requires_grad", "v_split", ".", "append", "(", "v_chunk", ")", "yield", "k", ",", "(", "v", ",", "v_split", ")" ]

[ "Args", ":", "state", ":", "A", "dictionary", "which", "corresponds", "to", "the", "output", "of", "*", "LossCompute", ".", "_make_shard_state", "()", ".", "The", "values", "for", "those", "keys", "are", "Tensor", "-", "like", "or", "None", ".", "shard_size", ":", "The", "maximum", "size", "of", "the", "shards", "yielded", "by", "the", "model", ".", "eval_only", ":", "If", "True", "only", "yield", "the", "state", "nothing", "else", ".", "Otherwise", "yield", "shards", "." ]

[ "def", "shards", "(", "state", ",", "shard_size", ",", "eval_only", "=", "False", ")", ":", "if", "eval_only", ":", "yield", "filter_shard_state", "(", "state", ")", "else", ":", "# non_none: the subdict of the state dictionary where the values", "# are not None.", "non_none", "=", "dict", "(", "filter_shard_state", "(", "state", ",", "shard_size", ")", ")", "# Now, the iteration:", "# state is a dictionary of sequences of tensor-like but we", "# want a sequence of dictionaries of tensors.", "# First, unzip the dictionary into a sequence of keys and a", "# sequence of tensor-like sequences.", "keys", ",", "values", "=", "zip", "(", "*", "(", "(", "k", ",", "[", "v_chunk", "for", "v_chunk", "in", "v_split", "]", ")", "for", "k", ",", "(", "_", ",", "v_split", ")", "in", "non_none", ".", "items", "(", ")", ")", ")", "# Now, yield a dictionary for each shard. The keys are always", "# the same. values is a sequence of length #keys where each", "# element is a sequence of length #shards. We want to iterate", "# over the shards, not over the keys: therefore, the values need", "# to be re-zipped by shard and then each shard can be paired", "# with the keys.", "for", "shard_tensors", "in", "zip", "(", "*", "values", ")", ":", "yield", "dict", "(", "zip", "(", "keys", ",", "shard_tensors", ")", ")", "# Assumed backprop'd", "variables", "=", "[", "]", "for", "k", ",", "(", "v", ",", "v_split", ")", "in", "non_none", ".", "items", "(", ")", ":", "if", "isinstance", "(", "v", ",", "torch", ".", "Tensor", ")", "and", "state", "[", "k", "]", ".", "requires_grad", ":", "variables", ".", "extend", "(", "zip", "(", "torch", ".", "split", "(", "state", "[", "k", "]", ",", "shard_size", ")", ",", "[", "v_chunk", ".", "grad", "for", "v_chunk", "in", "v_split", "]", ")", ")", "inputs", ",", "grads", "=", "zip", "(", "*", "variables", ")", "torch", ".", "autograd", ".", "backward", "(", "inputs", ",", "grads", ")" ]

[ "Make", "shard", "state", "dictionary", "for", "shards", "()", "to", "return", "iterable", "shards", "for", "efficient", "loss", "computation", ".", "Subclass", "must", "define", "this", "method", "to", "match", "its", "own", "_compute_loss", "()", "interface", ".", "Args", ":", "batch", ":", "the", "current", "batch", ".", "output", ":", "the", "predict", "output", "from", "the", "model", ".", "range_", ":", "the", "range", "of", "examples", "for", "computing", "the", "whole", "batch", "or", "a", "trunc", "of", "it?", "attns", ":", "the", "attns", "dictionary", "returned", "from", "the", "model", "." ]

[ "def", "_make_shard_state", "(", "self", ",", "batch", ",", "output", ",", "range_", ",", "attns", "=", "None", ")", ":", "return", "NotImplementedError" ]

[ "Compute", "the", "loss", ".", "Subclass", "must", "define", "this", "method", "." ]

[ "def", "_compute_loss", "(", "self", ",", "batch", ",", "output", ",", "target", ",", "*", "*", "kwargs", ")", ":", "return", "NotImplementedError" ]

[ "Compute", "the", "forward", "loss", "for", "the", "batch", "." ]

[ "def", "monolithic_compute_loss", "(", "self", ",", "batch", ",", "output", ",", "attns", ")", ":", "range_", "=", "(", "0", ",", "batch", ".", "tgt", ".", "size", "(", "0", ")", ")", "shard_state", "=", "self", ".", "_make_shard_state", "(", "batch", ",", "output", ",", "range_", ",", "attns", ")", "_", ",", "batch_stats", "=", "self", ".", "_compute_loss", "(", "batch", ",", "*", "*", "shard_state", ")", "return", "batch_stats" ]

[ "Compute", "the", "forward", "loss", "and", "backpropagate", ".", "Computation", "is", "done", "with", "shards", "and", "optionally", "truncation", "for", "memory", "efficiency", "." ]

[ "def", "sharded_compute_loss", "(", "self", ",", "batch", ",", "output", ",", "attns", ",", "cur_trunc", ",", "trunc_size", ",", "shard_size", ",", "normalization", ")", ":", "batch_stats", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", "(", ")", "range_", "=", "(", "cur_trunc", ",", "cur_trunc", "+", "trunc_size", ")", "shard_state", "=", "self", ".", "_make_shard_state", "(", "batch", ",", "output", ",", "range_", ",", "attns", ")", "for", "shard", "in", "shards", "(", "shard_state", ",", "shard_size", ")", ":", "loss", ",", "stats", "=", "self", ".", "_compute_loss", "(", "batch", ",", "*", "*", "shard", ")", "loss", ".", "div", "(", "float", "(", "normalization", ")", ")", ".", "backward", "(", ")", "batch_stats", ".", "update", "(", "stats", ")", "return", "batch_stats" ]

[ "Args", ":", "loss", "(", ":", "obj", ":", "FloatTensor", ")", ":", "the", "loss", "computed", "by", "the", "loss", "criterion", ".", "scores", "(", ":", "obj", ":", "FloatTensor", ")", ":", "a", "score", "for", "each", "possible", "output", "target", "(", ":", "obj", ":", "FloatTensor", ")", ":", "true", "targets" ]

[ "def", "_stats", "(", "self", ",", "loss", ",", "scores", ",", "target", ")", ":", "pred", "=", "scores", ".", "max", "(", "1", ")", "[", "1", "]", "non_padding", "=", "target", ".", "ne", "(", "self", ".", "padding_idx", ")", "num_correct", "=", "pred", ".", "eq", "(", "target", ")", ".", "masked_select", "(", "non_padding", ")", ".", "sum", "(", ")", ".", "item", "(", ")", "num_non_padding", "=", "non_padding", ".", "sum", "(", ")", ".", "item", "(", ")", "return", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", "(", "loss", ".", "item", "(", ")", ",", "num_non_padding", ",", "num_correct", ")" ]

[ "output", "(", "FloatTensor", ")", ":", "batch_size", "x", "n_classes", "target", "(", "LongTensor", ")", ":", "batch_size" ]

[ "def", "forward", "(", "self", ",", "output", ",", "target", ")", ":", "model_prob", "=", "self", ".", "one_hot", ".", "repeat", "(", "target", ".", "size", "(", "0", ")", ",", "1", ")", "model_prob", ".", "scatter_", "(", "1", ",", "target", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", ",", "self", ".", "confidence", ")", "model_prob", ".", "masked_fill_", "(", "(", "target", "==", "self", ".", "padding_idx", ")", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", ",", "0", ")", "return", "F", ".", "kl_div", "(", "output", ",", "model_prob", ",", "reduction", "=", "'sum'", ")" ]

[ "Assert", "all", "arguments", "have", "the", "same", "value" ]

[ "def", "aeq", "(", "*", "args", ")", ":", "arguments", "=", "(", "arg", "for", "arg", "in", "args", ")", "first", "=", "next", "(", "arguments", ")", "assert", "all", "(", "arg", "==", "first", "for", "arg", "in", "arguments", ")", ",", "\"Not all arguments have the same value: \"", "+", "str", "(", "args", ")" ]

[ "Creates", "a", "boolean", "mask", "from", "sequence", "lengths", "." ]

[ "def", "sequence_mask", "(", "lengths", ",", "max_len", "=", "None", ")", ":", "batch_size", "=", "lengths", ".", "numel", "(", ")", "max_len", "=", "max_len", "or", "lengths", ".", "max", "(", ")", "return", "(", "torch", ".", "arange", "(", "0", ",", "max_len", ")", ".", "type_as", "(", "lengths", ")", ".", "repeat", "(", "batch_size", ",", "1", ")", ".", "lt", "(", "lengths", ".", "unsqueeze", "(", "1", ")", ")", ")" ]

[ "Tiles", "x", "on", "dimension", "dim", "count", "times", "." ]

[ "def", "tile", "(", "x", ",", "count", ",", "dim", "=", "0", ")", ":", "perm", "=", "list", "(", "range", "(", "len", "(", "x", ".", "size", "(", ")", ")", ")", ")", "if", "dim", "!=", "0", ":", "perm", "[", "0", "]", ",", "perm", "[", "dim", "]", "=", "perm", "[", "dim", "]", ",", "perm", "[", "0", "]", "x", "=", "x", ".", "permute", "(", "perm", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "out_size", "=", "list", "(", "x", ".", "size", "(", ")", ")", "out_size", "[", "0", "]", "*=", "count", "batch", "=", "x", ".", "size", "(", "0", ")", "x", "=", "x", ".", "view", "(", "batch", ",", "-", "1", ")", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "repeat", "(", "count", ",", "1", ")", ".", "transpose", "(", "0", ",", "1", ")", ".", "contiguous", "(", ")", ".", "view", "(", "*", "out_size", ")", "if", "dim", "!=", "0", ":", "x", "=", "x", ".", "permute", "(", "perm", ")", ".", "contiguous", "(", ")", "return", "x" ]

[ "Creates", "a", "boolean", "if", "gpu", "used" ]

[ "def", "use_gpu", "(", "opt", ")", ":", "return", "(", "hasattr", "(", "opt", ",", "'gpu_ranks'", ")", "and", "len", "(", "opt", ".", "gpu_ranks", ")", ">", "0", ")", "or", "(", "hasattr", "(", "opt", ",", "'gpu'", ")", "and", "opt", ".", "gpu", ">", "-", "1", ")" ]

[ "Args", ":", "report_every", "(", "int", ")", ":", "Report", "status", "every", "this", "many", "sentences", "start_time", "(", "float", ")", ":", "manually", "set", "report", "start", "time", ".", "Negative", "values", "means", "that", "you", "will", "need", "to", "set", "it", "later", "or", "use", "start", "()" ]

[ "def", "__init__", "(", "self", ",", "report_every", ",", "start_time", "=", "-", "1.", ")", ":", "self", ".", "report_every", "=", "report_every", "self", ".", "progress_step", "=", "0", "self", ".", "start_time", "=", "start_time" ]

[ "This", "is", "the", "user", "-", "defined", "batch", "-", "level", "traing", "progress", "report", "function", "." ]

[ "def", "report_training", "(", "self", ",", "step", ",", "num_steps", ",", "learning_rate", ",", "report_stats", ",", "multigpu", "=", "False", ")", ":", "if", "self", ".", "start_time", "<", "0", ":", "raise", "ValueError", "(", "\"\"\"ReportMgr needs to be started\n (set 'start_time' or use 'start()'\"\"\"", ")", "if", "multigpu", ":", "report_stats", "=", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", ".", "all_gather_stats", "(", "report_stats", ")", "if", "step", "%", "self", ".", "report_every", "==", "0", ":", "self", ".", "_report_training", "(", "step", ",", "num_steps", ",", "learning_rate", ",", "report_stats", ")", "self", ".", "progress_step", "+=", "1", "return", "onmt", ".", "utils", ".", "Statistics", "(", ")" ]