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我正在使用循环神经网络来训练模型,以将示例英语句子(例如“获取所有员工数据”)翻译成 SQL(例如“SELECT * FROM EMPLOYEE”)。现在我的程序需要 100 个 epoch 的训练时间,但所有输入的转换都是相同的。所需的库是tensorflow和keras。有人可以看一下我的程序来帮助我生成正确的翻译吗?
这是我的Python代码: https://github.com/Kashdog/engsqlnmt
这是我的代码:
from __future__ import print_function
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, LSTM, Dense
import numpy as np
import h5py
batch_size = 64 # Batch size for training.
epochs = 200 # Number of epochs to train for.
latent_dim = 256 # Latent dimensionality of the encoding space.
num_samples = 10000 # Number of samples to train on.
# Path to the data txt file on disk.
data_path = 'eng-sql/sql.txt'
# Vectorize the data.
input_texts = []
target_texts = []
input_characters = set()
target_characters = set()
with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.read().split('\n')
for line in lines[: min(num_samples, len(lines) - 1)]:
print(line.split('^'))
input_text, target_text = line.split('^')
# We use "tab" as the "start sequence" character
# for the targets, and "\n" as "end sequence" character.
target_text = '\t' + target_text + '\n'
input_texts.append(input_text)
target_texts.append(target_text)
for char in input_text:
if char not in input_characters:
input_characters.add(char)
for char in target_text:
if char not in target_characters:
target_characters.add(char)
input_characters = sorted(list(input_characters))
target_characters = sorted(list(target_characters))
num_encoder_tokens = len(input_characters)
num_decoder_tokens = len(target_characters)
max_encoder_seq_length = max([len(txt) for txt in input_texts])
max_decoder_seq_length = max([len(txt) for txt in target_texts])
print('Number of samples:', len(input_texts))
print('Number of unique input tokens:', num_encoder_tokens)
print('Number of unique output tokens:', num_decoder_tokens)
print('Max sequence length for inputs:', max_encoder_seq_length)
print('Max sequence length for outputs:', max_decoder_seq_length)
input_token_index = dict(
[(char, i) for i, char in enumerate(input_characters)])
target_token_index = dict(
[(char, i) for i, char in enumerate(target_characters)])
encoder_input_data = np.zeros(
(len(input_texts), max_encoder_seq_length, num_encoder_tokens),
dtype='float32')
decoder_input_data = np.zeros(
(len(input_texts), max_decoder_seq_length, num_decoder_tokens),
dtype='float32')
decoder_target_data = np.zeros(
(len(input_texts), max_decoder_seq_length, num_decoder_tokens),
dtype='float32')
for i, (input_text, target_text) in enumerate(zip(input_texts, target_texts)):
for t, char in enumerate(input_text):
encoder_input_data[i, t, input_token_index[char]] = 1.
for t, char in enumerate(target_text):
# decoder_target_data is ahead of decoder_input_data by one timestep
decoder_input_data[i, t, target_token_index[char]] = 1.
if t > 0:
# decoder_target_data will be ahead by one timestep
# and will not include the start character.
decoder_target_data[i, t - 1, target_token_index[char]] = 1.
# Define an input sequence and process it.
encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True)
encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
# We discard `encoder_outputs` and only keep the states.
encoder_states = [state_h, state_c]
# Set up the decoder, using `encoder_states` as initial state.
decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
# We set up our decoder to return full output sequences,
# and to return internal states as well. We don't use the
# return states in the training model, but we will use them in inference.
decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs,
initial_state=encoder_states)
decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
# Define the model that will turn
# `encoder_input_data` & `decoder_input_data` into `decoder_target_data`
model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
# Run training
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
batch_size=batch_size,
epochs=epochs,
validation_split=0.2)
# Save model
model.save('s2s.h5')
# Next: inference mode (sampling).
# Here's the drill:
# 1) encode input and retrieve initial decoder state
# 2) run one step of decoder with this initial state
# and a "start of sequence" token as target.
# Output will be the next target token
# 3) Repeat with the current target token and current states
# Define sampling models
encoder_model = Model(encoder_inputs, encoder_states)
decoder_state_input_h = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_state_input_c = Input(shape=(latent_dim,))
decoder_states_inputs = [decoder_state_input_h, decoder_state_input_c]
decoder_outputs, state_h, state_c = decoder_lstm(
decoder_inputs, initial_state=decoder_states_inputs)
decoder_states = [state_h, state_c]
decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
decoder_model = Model(
[decoder_inputs] + decoder_states_inputs,
[decoder_outputs] + decoder_states)
# Reverse-lookup token index to decode sequences back to
# something readable.
reverse_input_char_index = dict(
(i, char) for char, i in input_token_index.items())
reverse_target_char_index = dict(
(i, char) for char, i in target_token_index.items())
def decode_sequence(input_seq):
# Encode the input as state vectors.
states_value = encoder_model.predict(input_seq)
# Generate empty target sequence of length 1.
target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))
# Populate the first character of target sequence with the start character.
target_seq[0, 0, target_token_index['\t']] = 1.
# Sampling loop for a batch of sequences
# (to simplify, here we assume a batch of size 1).
stop_condition = False
decoded_sentence = ''
while not stop_condition:
output_tokens, h, c = decoder_model.predict(
[target_seq] + states_value)
# Sample a token
sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])
sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index]
decoded_sentence += sampled_char
# Exit condition: either hit max length
# or find stop character.
if (sampled_char == '\n' or
len(decoded_sentence) > max_decoder_seq_length):
stop_condition = True
# Update the target sequence (of length 1).
target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))
target_seq[0, 0, sampled_token_index] = 1.
# Update states
states_value = [h, c]
return decoded_sentence
for seq_index in range(39):
# Take one sequence (part of the training set)
# for trying out decoding.
input_seq = encoder_input_data[seq_index: seq_index + 1]
decoded_sentence = decode_sequence(input_seq)
print('-')
print(seq_index)
print('Input sentence:', input_texts[seq_index])
print('Decoded sentence:', decoded_sentence)
print('testing')
encoder_test_data = np.zeros(
(2,max_encoder_seq_length, num_encoder_tokens),
dtype='float32')
test_seq = "fetch total employee data"
print(test_seq)
#encoder_test_data
for t, char in enumerate(test_seq):
encoder_test_data[1,t, input_token_index[char]] = 1.
#input_seq = 'fetch all customer data'
decoded_sentence = decode_sequence(encoder_test_data[1:2])
print('Decoded test sentence:', decoded_sentence)
我的数据文件(sql.txt)是:
fetch all customer data^SELECT * FROM CUSTOMER
find all customer data^SELECT * FROM CUSTOMER
retrieve all customer data^SELECT * FROM CUSTOMER
get all customer data^SELECT * FROM CUSTOMER
download all customer data^SELECT * FROM CUSTOMER
select all customer data^SELECT * FROM CUSTOMER
obtain all employee info^SELECT * FROM EMPLOYEE
show all employee info^SELECT * FROM EMPLOYEE
display all employee info^SELECT * FROM EMPLOYEE
最佳答案
TLDR; 您的数据集非常小,存在偏差,并且缺乏 RNN 所需的多样性。所以你需要“一些技巧”来让你的代码工作。
问题是您 没有对输入数据进行洗牌。(完全工作的源代码是 here )
如果您查看 sql.txt
文件,您会注意到数据集是按客户和员工示例排序的,因此您的网络更难学习,而且您的数据集存在偏差 [ 30个客户样本和70个员工样本]
此外,对于这个小数据集(约 100 个样本),您的hidden_size 有点大所以我做了一些改变:
batch_size = 32 # Batch size for training.
epochs = 300 # Number of epochs to train for.
latent_dim = 32 # Latent dimensionality of the encoding space.
这是随机播放代码:
import random
all_data = list(zip(input_texts, target_texts))
random.shuffle(all_data)
for i, (input_text, target_text) in enumerate(all_data):
for t, char in enumerate(input_text):
encoder_input_data[i, t, input_token_index[char]] = 1.
for t, char in enumerate(target_text):
# decoder_target_data is ahead of decoder_input_data by one timestep
decoder_input_data[i, t, target_token_index[char]] = 1.
if t > 0:
# decoder_target_data will be ahead by one timestep
# and will not include the start character.
decoder_target_data[i, t - 1, target_token_index[char]] = 1.
所以这是结果(我认为您需要更多数据和无偏见的数据集):
-
34
Input sentence: show all client information
Decoded sentence: SELECT * FROM CUSTOMER
-
35
Input sentence: display all client information
Decoded sentence: SELECT * FROM CUSTOMER
-
36
Input sentence: fetch me all client information
Decoded sentence: SELECT * FROM CUSTOMER
-
37
Input sentence: get me all client information
Decoded sentence: SELECT * FROM CUSTOMER
-
38
Input sentence: get me all employee information
Decoded sentence: SELECT * FROM EMPLOYEE
testing
fetch total employee data
Decoded test sentence: SELECT * FROM EMPLOYEE
关于tensorflow - 无法使用 LSTM 进行机器翻译生成正确的英语到 SQL 翻译,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49199943/
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我举了一个我正在处理的问题的简短示例。 HTML代码: 1 2 3 CSS 代码: .BB a:hover{ color: #000; } .BB > li:after {
我是一名优秀的程序员,十分优秀!