PyTorch - разреженные тензоры не имеют шагов - PullRequest
Новая
       40

PyTorch - разреженные тензоры не имеют шагов

0 голосов
/ 22 апреля 2020

Я строю свою первую модель анализа настроений для небольшого набора данных из 1000 обзоров с использованием подхода TF-IDF и LSTM с использованием приведенного ниже кода. Я подготавливаю данные поезда, предварительно обрабатывая их и передавая векторизатору, как показано ниже 

def tfidf_features(X_train, X_val, X_test):
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer='word', token_pattern = '(\S+)', min_df = 5, max_df = 
0.9, ngram_range=(1,2))
X_train=tfidf_vectorizer.fit_transform(X_train)
X_val=tfidf_vectorizer.transform(X_val)
X_test=tfidf_vectorizer.transform(X_test)

return X_train, X_val, X_test, tfidf_vectorizer.vocabulary_

. Я преобразую свой csr_matrix в тензор пироха, используя приведенный ниже код 

def spy_sparse2torch_sparse(data):
samples=data.shape[0]
features=data.shape[1]
values=data.data
coo_data=data.tocoo()
indices=torch.LongTensor([coo_data.row,coo_data.col])
t=torch.sparse.FloatTensor(indices,torch.from_numpy(values).float(),[samples,features])
return t

И я получая тензор обучающих предложений как этот 

   tensor(indices=tensor([[  0,   0,   1,  ..., 599, 599, 599],
                   [ 97, 131,  49,  ..., 109,  65,  49]]),
   values=tensor([0.6759, 0.7370, 0.6076,  ..., 0.3288, 0.3927, 0.3288]),
   size=(600, 145), nnz=1607, layout=torch.sparse_coo)

Я создаю TensorDataSet с использованием приведенного ниже кода, в котором я также преобразую данные метки из неровного в тензор факела 

train_data = TensorDataset(train_x, torch.from_numpy(train_y))

У меня есть определил мою сеть LSTM и вызвал ее со следующими параметрами 

n_vocab = len(vocabulary)
n_embed = 100
n_hidden = 256
n_output = 1   # 1 ("positive") or 0 ("negative")
n_layers = 2

net = Sentiment_Lstm(n_vocab, n_embed, n_hidden, n_output, n_layers)

Я также определил потери и оптимизатор. Сейчас я тренирую свою модель, используя приведенный ниже код 

print_every = 100
step = 0
n_epochs = 4  # validation loss increases from ~ epoch 3 or 4
clip = 5  # for gradient clip to prevent exploding gradient problem in LSTM/RNN

for epoch in range(n_epochs):
h = net.init_hidden(batch_size)

for inputs, labels in train_loader:
    step += 1

    # making requires_grad = False for the latest set of h
    h = tuple([each.data for each in h])   

    net.zero_grad()
    output, h = net(inputs)
    loss = criterion(output.squeeze(), labels.float())
    loss.backward()
    nn.utils.clip_grad_norm(net.parameters(), clip)
    optimizer.step()

    if (step % print_every) == 0:
        net.eval()
        valid_losses = []
        v_h = net.init_hidden(batch_size)

        for v_inputs, v_labels in valid_loader:
            v_inputs, v_labels = inputs.to(device), labels.to(device)

            v_h = tuple([each.data for each in v_h])

            v_output, v_h = net(v_inputs)
            v_loss = criterion(v_output.squeeze(), v_labels.float())
            valid_losses.append(v_loss.item())

        print("Epoch: {}/{}".format((epoch+1), n_epochs),
              "Step: {}".format(step),
              "Training Loss: {:.4f}".format(loss.item()),
              "Validation Loss: {:.4f}".format(np.mean(valid_losses)))
        net.train()

Однако я получаю серьезную ошибку в строке output, h = net(inputs) при RuntimeError: sparse tensors do not have strides

Обходные пути, приведенные на других веб-сайтах: не понятно. Я ожидаю точного изменения кода, которое мне нужно сделать, чтобы исправить эту проблему.

...