diff --git a/PaddleNLP/ELMO/README.md b/PaddleNLP/ELMO/README.md
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..406230fcc99797301d9b0bafae46139687f81581
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/README.md
@@ -0,0 +1,90 @@
+ELMO
+
+## 介绍
+ELMO(Embeddings from Language Models)是一种新型深度语境化词表征，可对词进行复杂特征(如句法和语义)和词在语言语境中的变化进行建模(即对多义词进行建模)。PaddlePaddle版本该模型支持多卡训练，训练速度比主流实现快约1倍, 验证在中文词法分析任务上f1值提升0.68%。
+
+ELMO在大语料上以language model为训练目标，训练出bidirectional LSTM模型，利用LSTM产生词语的表征, 对下游NLP任务(如问答、分类、命名实体识别等）进行微调。
+
+## 基本配置及第三方安装包
+
+Python==2.7
+
+PaddlePaddle lastest版本
+
+numpy ==1.15.1
+
+six==1.11.0
+
+glob
+
+
+## 预训练模型
+
+1. 把文档文件切分成句子，并基于词表（参考vocabulary_min5k.txt）对句子进行切词。把文件切分成训练集trainset和测试集testset。
+
+```
+本 书 介绍 了 中国 经济 发展 的 内外 平衡 问题 、 亚洲 金融 危机 十 周年 回顾 与 反思 、 实践 中 的 城乡 统筹 发展 、 未来 十 年 中国 需要 研究 的 重大 课题 、 科学 发展 与 新型 工业 化 等 方面 。
+```
+```
+吴 敬 琏 曾经 提出 中国 股市 “ 赌场 论 ” ， 主张 维护 市场 规则 ， 保护 草根 阶层 生计 ， 被 誉 为 “ 中国 经济 学界 良心 ” ， 是 媒体 和 公众 眼中 的 学术 明星
+```
+
+2. 训练模型
+
+```shell
+sh run.sh
+```
+
+3. 把checkpoint结果写入文件中。
+
+
+## 单机多卡训练
+
+模型支持单机多卡训练，需要在run.sh里export CUDA_VISIBLE_DEVICES设置指定卡,如下所示：
+```shell
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
+```
+
+## 如何利用ELMO做微调
+
+1. 下载ELMO Paddle官方发布Checkout文件
+
+[PaddlePaddle官方发布Checkout文件下载地址](https://dureader.gz.bcebos.com/elmo/elmo_chinese_checkpoint.tar.gz)
+
+2. 在train部分中加载ELMO checkpoint文件
+
+```shell
+src_pretrain_model_path = '490001' #490001为ELMO checkpoint文件
+def if_exist(var):
+ path = os.path.join(src_pretrain_model_path, var.name)
+ exist = os.path.exists(path)
+ if exist:
+ print('Load model: %s' % path)
+ return exist
+
+fluid.io.load_vars(executor=exe, dirname=src_pretrain_model_path, predicate=if_exist, main_program=main_program)
+```
+
+3. 在下游NLP任务文件夹中加入bilm.py文件
+
+4. 基于elmo词表（参考vocabulary_min5k.txt）对输入的句子或段落进行切词，并把切词的词转化为id,放入feed_dict中。
+
+5. 在下游任务网络定义中embedding部分加入ELMO网络的定义
+
+```shell
+#引入 bilm.py embedding部分和encoder部分
+from bilm import elmo_encoder
+from bilm import emb
+
+#word为输入elmo部分切词后的字典
+elmo_embedding = emb(word)
+elmo_enc= elmo_encoder(elmo_embedding)
+
+#与NLP任务中生成词向量word_embedding做连接操作
+word_embedding=layers.concat(input=[elmo_enc, word_embedding], axis=1)
+
+```
+
+
+## 参考论文
+[Deep contextualized word representations](https://arxiv.org/abs/1802.05365)
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/args.py b/PaddleNLP/ELMO/args.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..e73fd8a335b14e6c7247e3b3e29249c29ac85ba9
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/args.py
@@ -0,0 +1,108 @@
+# Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import argparse
+import distutils.util
+
+
+def parse_args():
+ parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+ parser.add_argument(
+ "--load_dir",
+ type=str,
+ default="",
+ help="Specify the path to load trained models.")
+ parser.add_argument(
+ "--load_pretraining_params",
+ type=str,
+ default="",
+ help="Specify the path to load pretrained model parameters, NOT including moment and learning_rate")
+ parser.add_argument(
+ "--batch_size",
+ type=int,
+ default=128,
+ help="The sequence number of a mini-batch data. (default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--embed_size",
+ type=int,
+ default=512,
+ help="The dimension of embedding table. (default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--hidden_size",
+ type=int,
+ default=4096,
+ help="The size of rnn hidden unit. (default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--num_layers",
+ type=int,
+ default=2,
+ help="The size of rnn layers. (default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--num_steps",
+ type=int,
+ default=20,
+ help="The size of sequence len. (default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--data_path", type=str, help="all the data for train,valid,test")
+ parser.add_argument("--vocab_path", type=str, help="vocab file path")
+ parser.add_argument(
+ '--use_gpu', type=bool, default=False, help='whether using gpu')
+ parser.add_argument('--enable_ce', action='store_true')
+ parser.add_argument('--test_nccl', action='store_true')
+ parser.add_argument('--optim', default='adagrad', help='optimizer type')
+ parser.add_argument('--sample_softmax', action='store_true')
+ parser.add_argument(
+ "--learning_rate",
+ type=float,
+ default=0.2,
+ help="Learning rate used to train the model. (default: %(default)f)")
+ parser.add_argument(
+ "--log_interval",
+ type=int,
+ default=100,
+ help="log the train loss every n batches."
+ "(default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--save_interval",
+ type=int,
+ default=10000,
+ help="log the train loss every n batches."
+ "(default: %(default)d)")
+ parser.add_argument(
+ "--dev_interval",
+ type=int,
+ default=10000,
+ help="cal dev loss every n batches."
+ "(default: %(default)d)")
+ parser.add_argument('--dropout', type=float, default=0.1)
+ parser.add_argument('--max_grad_norm', type=float, default=10.0)
+ parser.add_argument('--proj_clip', type=float, default=3.0)
+ parser.add_argument('--cell_clip', type=float, default=3.0)
+ parser.add_argument('--max_epoch', type=float, default=10)
+ parser.add_argument('--local', type=bool, default=False)
+ parser.add_argument('--shuffle', type=bool, default=False)
+ parser.add_argument('--use_custom_samples', type=bool, default=False)
+ parser.add_argument('--para_save_dir', type=str, default='model_new')
+ parser.add_argument('--train_path', type=str, default='')
+ parser.add_argument('--test_path', type=str, default='')
+ parser.add_argument('--update_method', type=str, default='nccl2')
+ parser.add_argument('--random_seed', type=int, default=0)
+ parser.add_argument('--n_negative_samples_batch', type=int, default=8000)
+ args = parser.parse_args()
+
+ return args
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/bilm.py b/PaddleNLP/ELMO/bilm.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..3cdd0c7870ef0edba90cca7e1599e7615098310d
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/bilm.py
@@ -0,0 +1,141 @@
+# Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+# This file is used to finetone
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+import numpy
+import paddle.fluid.layers as layers
+import paddle.fluid as fluid
+import numpy as np
+
+# if you use our release weight layers,do not use the args.
+cell_clip = 3.0
+proj_clip = 3.0
+hidden_size = 4096
+vocab_size = 52445
+embed_size = 512
+# according to orginal paper, dropout need to be modifyed on finetone
+modify_dropout = 1
+proj_size = 512
+num_layers = 2
+random_seed = 0
+dropout_rate = 0.5
+
+
+def dropout(input):
+ return layers.dropout(
+ input,
+ dropout_prob=dropout_rate,
+ dropout_implementation="upscale_in_train",
+ seed=random_seed,
+ is_test=False)
+
+def lstmp_encoder(input_seq, gate_size, h_0, c_0, para_name):
+ # A lstm encoder implementation with projection.
+ # Linear transformation part for input gate, output gate, forget gate
+ # and cell activation vectors need be done outside of dynamic_lstm.
+ # So the output size is 4 times of gate_size.
+
+ input_proj = layers.fc(input=input_seq,
+ param_attr=fluid.ParamAttr(
+ name=para_name + '_gate_w', initializer=init),
+ size=gate_size * 4,
+ act=None,
+ bias_attr=False)
+ hidden, cell = layers.dynamic_lstmp(
+ input=input_proj,
+ size=gate_size * 4,
+ proj_size=proj_size,
+ h_0=h_0,
+ c_0=c_0,
+ use_peepholes=False,
+ proj_clip=proj_clip,
+ cell_clip=cell_clip,
+ proj_activation="identity",
+ param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=None),
+ bias_attr=fluid.ParamAttr(initializer=None))
+ return hidden, cell, input_proj
+
+
+def encoder(x_emb,
+ init_hidden=None,
+ init_cell=None,
+ para_name=''):
+ rnn_input = x_emb
+ rnn_outs = []
+ rnn_outs_ori = []
+ cells = []
+ projs = []
+ for i in range(num_layers):
+ if init_hidden and init_cell:
+ h0 = layers.squeeze(
+ layers.slice(
+ init_hidden, axes=[0], starts=[i], ends=[i + 1]),
+ axes=[0])
+ c0 = layers.squeeze(
+ layers.slice(
+ init_cell, axes=[0], starts=[i], ends=[i + 1]),
+ axes=[0])
+ else:
+ h0 = c0 = None
+ rnn_out, cell, input_proj = lstmp_encoder(
+ rnn_input, hidden_size, h0, c0,
+ para_name + 'layer{}'.format(i + 1))
+ rnn_out_ori = rnn_out
+ if i > 0:
+ rnn_out = rnn_out + rnn_input
+ rnn_out.stop_gradient = True
+ rnn_outs.append(rnn_out)
+ rnn_outs_ori.append(rnn_out_ori)
+ # add weight layers for finetone
+ a1 = layers.create_parameter(
+ [1], dtype="float32", name="gamma1")
+ a2 = layers.create_parameter(
+ [1], dtype="float32", name="gamma2")
+ rnn_outs[0].stop_gradient = True
+ rnn_outs[1].stop_gradient = True
+ num_layer1 = rnn_outs[0] * a1
+ num_layer2 = rnn_outs[1] * a2
+ output_layer = num_layer1 * 0.5 + num_layer2 * 0.5
+ return output_layer, rnn_outs_ori
+
+
+def emb(x):
+ x_emb = layers.embedding(
+ input=x,
+ size=[vocab_size, embed_size],
+ dtype='float32',
+ is_sparse=False,
+ param_attr=fluid.ParamAttr(name='embedding_para'))
+ return x_emb
+
+
+def elmo_encoder(x_emb):
+ x_emb_r = fluid.layers.sequence_reverse(x_emb, name=None)
+ fw_hiddens, fw_hiddens_ori = encoder(
+ x_emb,
+ para_name='fw_')
+ bw_hiddens, bw_hiddens_ori = encoder(
+ x_emb_r,
+ para_name='bw_')
+ embedding = layers.concat(input=[fw_hiddens, bw_hiddens], axis=1)
+ # add dropout on finetone
+ embedding = dropout(embedding)
+ a = layers.create_parameter(
+ [1], dtype="float32", name="gamma")
+ embedding = embedding * a
+ return embedding
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/data.py b/PaddleNLP/ELMO/data.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..4bb67a1cd0bd9cdf268d02bcd93ee21c009ccb32
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/data.py
@@ -0,0 +1,509 @@
+# Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+import glob
+import random
+
+import numpy as np
+import io
+import six
+
+class Vocabulary(object):
+ '''
+ A token vocabulary. Holds a map from token to ids and provides
+ a method for encoding text to a sequence of ids.
+ '''
+
+ def __init__(self, filename, validate_file=False):
+ '''
+ filename = the vocabulary file. It is a flat text file with one
+ (normalized) token per line. In addition, the file should also
+ contain the special tokens , , (case sensitive).
+ '''
+ self._id_to_word = []
+ self._word_to_id = {}
+ self._unk = -1
+ self._bos = -1
+ self._eos = -1
+
+ with io.open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
+ idx = 0
+ for line in f:
+ word_name = line.strip()
+ if word_name == '':
+ self._bos = idx
+ elif word_name == '':
+ self._eos = idx
+ elif word_name == '':
+ self._unk = idx
+ if word_name == '!!!MAXTERMID':
+ continue
+
+ self._id_to_word.append(word_name)
+ self._word_to_id[word_name] = idx
+ idx += 1
+
+ # check to ensure file has special tokens
+ if validate_file:
+ if self._bos == -1 or self._eos == -1 or self._unk == -1:
+ raise ValueError("Ensure the vocabulary file has "
+ ", , tokens")
+
+ @property
+ def bos(self):
+ return self._bos
+
+ @property
+ def eos(self):
+ return self._eos
+
+ @property
+ def unk(self):
+ return self._unk
+
+ @property
+ def size(self):
+ return len(self._id_to_word)
+
+ def word_to_id(self, word):
+ if word in self._word_to_id:
+ return self._word_to_id[word]
+ return self.unk
+
+ def id_to_word(self, cur_id):
+ return self._id_to_word[cur_id]
+
+ def decode(self, cur_ids):
+ """Convert a list of ids to a sentence, with space inserted."""
+ return ' '.join([self.id_to_word(cur_id) for cur_id in cur_ids])
+
+ def encode(self, sentence, reverse=False, split=True):
+ """Convert a sentence to a list of ids, with special tokens added.
+ Sentence is a single string with tokens separated by whitespace.
+
+ If reverse, then the sentence is assumed to be reversed, and
+ this method will swap the BOS/EOS tokens appropriately."""
+
+ if split:
+ word_ids = [
+ self.word_to_id(cur_word) for cur_word in sentence.split()
+ ]
+ else:
+ word_ids = [self.word_to_id(cur_word) for cur_word in sentence]
+
+ if reverse:
+ return np.array([self.eos] + word_ids + [self.bos], dtype=np.int32)
+ else:
+ return np.array([self.bos] + word_ids + [self.eos], dtype=np.int32)
+
+
+class UnicodeCharsVocabulary(Vocabulary):
+ """Vocabulary containing character-level and word level information.
+
+ Has a word vocabulary that is used to lookup word ids and
+ a character id that is used to map words to arrays of character ids.
+
+ The character ids are defined by ord(c) for c in word.encode('utf-8')
+ This limits the total number of possible char ids to 256.
+ To this we add 5 additional special ids: begin sentence, end sentence,
+ begin word, end word and padding.
+
+ WARNING: for prediction, we add +1 to the output ids from this
+ class to create a special padding id (=0). As a result, we suggest
+ you use the `Batcher`, `TokenBatcher`, and `LMDataset` classes instead
+ of this lower level class. If you are using this lower level class,
+ then be sure to add the +1 appropriately, otherwise embeddings computed
+ from the pre-trained model will be useless.
+ """
+
+ def __init__(self, filename, max_word_length, **kwargs):
+ super(UnicodeCharsVocabulary, self).__init__(filename, **kwargs)
+ self._max_word_length = max_word_length
+
+ # char ids 0-255 come from utf-8 encoding bytes
+ # assign 256-300 to special chars
+ self.bos_char = 256 #
+ self.eos_char = 257 #
+ self.bow_char = 258 #
+ self.eow_char = 259 #
+ self.pad_char = 260 #
+
+ num_words = len(self._id_to_word)
+
+ self._word_char_ids = np.zeros(
+ [num_words, max_word_length], dtype=np.int32)
+
+ # the charcter representation of the begin/end of sentence characters
+ def _make_bos_eos(c):
+ r = np.zeros([self.max_word_length], dtype=np.int32)
+ r[:] = self.pad_char
+ r[0] = self.bow_char
+ r[1] = c
+ r[2] = self.eow_char
+ return r
+
+ self.bos_chars = _make_bos_eos(self.bos_char)
+ self.eos_chars = _make_bos_eos(self.eos_char)
+
+ for i, word in enumerate(self._id_to_word):
+ self._word_char_ids[i] = self._convert_word_to_char_ids(word)
+
+ self._word_char_ids[self.bos] = self.bos_chars
+ self._word_char_ids[self.eos] = self.eos_chars
+
+ @property
+ def word_char_ids(self):
+ return self._word_char_ids
+
+ @property
+ def max_word_length(self):
+ return self._max_word_length
+
+ def _convert_word_to_char_ids(self, word):
+ code = np.zeros([self.max_word_length], dtype=np.int32)
+ code[:] = self.pad_char
+
+ word_encoded = word.encode('utf-8',
+ 'ignore')[:(self.max_word_length - 2)]
+ code[0] = self.bow_char
+ for k, chr_id in enumerate(word_encoded, start=1):
+ code[k] = ord(chr_id)
+ code[k + 1] = self.eow_char
+
+ return code
+
+ def word_to_char_ids(self, word):
+ if word in self._word_to_id:
+ return self._word_char_ids[self._word_to_id[word]]
+ else:
+ return self._convert_word_to_char_ids(word)
+
+ def encode_chars(self, sentence, reverse=False, split=True):
+ '''
+ Encode the sentence as a white space delimited string of tokens.
+ '''
+ if split:
+ chars_ids = [
+ self.word_to_char_ids(cur_word)
+ for cur_word in sentence.split()
+ ]
+ else:
+ chars_ids = [
+ self.word_to_char_ids(cur_word) for cur_word in sentence
+ ]
+ if reverse:
+ return np.vstack([self.eos_chars] + chars_ids + [self.bos_chars])
+ else:
+ return np.vstack([self.bos_chars] + chars_ids + [self.eos_chars])
+
+
+class Batcher(object):
+ '''
+ Batch sentences of tokenized text into character id matrices.
+ '''
+
+ # def __init__(self, lm_vocab_file: str, max_token_length: int):
+ def __init__(self, lm_vocab_file, max_token_length):
+ '''
+ lm_vocab_file = the language model vocabulary file (one line per
+ token)
+ max_token_length = the maximum number of characters in each token
+ '''
+ max_token_length = int(max_token_length)
+ self._lm_vocab = UnicodeCharsVocabulary(lm_vocab_file,
+ max_token_length)
+ self._max_token_length = max_token_length
+
+ # def batch_sentences(self, sentences: List[List[str]]):
+ def batch_sentences(self, sentences):
+ '''
+ Batch the sentences as character ids
+ Each sentence is a list of tokens without or , e.g.
+ [['The', 'first', 'sentence', '.'], ['Second', '.']]
+ '''
+ n_sentences = len(sentences)
+ max_length = max(len(sentence) for sentence in sentences) + 2
+
+ X_char_ids = np.zeros(
+ (n_sentences, max_length, self._max_token_length), dtype=np.int64)
+
+ for k, sent in enumerate(sentences):
+ length = len(sent) + 2
+ char_ids_without_mask = self._lm_vocab.encode_chars(
+ sent, split=False)
+ # add one so that 0 is the mask value
+ X_char_ids[k, :length, :] = char_ids_without_mask + 1
+
+ return X_char_ids
+
+
+class TokenBatcher(object):
+ '''
+ Batch sentences of tokenized text into token id matrices.
+ '''
+
+ def __init__(self, lm_vocab_file):
+ # def __init__(self, lm_vocab_file: str):
+ '''
+ lm_vocab_file = the language model vocabulary file (one line per
+ token)
+ '''
+ self._lm_vocab = Vocabulary(lm_vocab_file)
+
+ # def batch_sentences(self, sentences: List[List[str]]):
+ def batch_sentences(self, sentences):
+ '''
+ Batch the sentences as character ids
+ Each sentence is a list of tokens without or , e.g.
+ [['The', 'first', 'sentence', '.'], ['Second', '.']]
+ '''
+ n_sentences = len(sentences)
+ max_length = max(len(sentence) for sentence in sentences) + 2
+
+ X_ids = np.zeros((n_sentences, max_length), dtype=np.int64)
+
+ for k, sent in enumerate(sentences):
+ length = len(sent) + 2
+ ids_without_mask = self._lm_vocab.encode(sent, split=False)
+ # add one so that 0 is the mask value
+ X_ids[k, :length] = ids_without_mask + 1
+
+ return X_ids
+
+
+##### for training
+def _get_batch(generator, batch_size, num_steps, max_word_length):
+ """Read batches of input."""
+ cur_stream = [None] * batch_size
+
+ no_more_data = False
+ while True:
+ inputs = np.zeros([batch_size, num_steps], np.int32)
+ if max_word_length is not None:
+ char_inputs = np.zeros([batch_size, num_steps, max_word_length],
+ np.int32)
+ else:
+ char_inputs = None
+ targets = np.zeros([batch_size, num_steps], np.int32)
+
+ for i in range(batch_size):
+ cur_pos = 0
+
+ while cur_pos < num_steps:
+ if cur_stream[i] is None or len(cur_stream[i][0]) <= 1:
+ try:
+ cur_stream[i] = list(next(generator))
+ except StopIteration:
+ # No more data, exhaust current streams and quit
+ no_more_data = True
+ break
+
+ how_many = min(len(cur_stream[i][0]) - 1, num_steps - cur_pos)
+ next_pos = cur_pos + how_many
+
+ inputs[i, cur_pos:next_pos] = cur_stream[i][0][:how_many]
+ if max_word_length is not None:
+ char_inputs[i, cur_pos:next_pos] = cur_stream[i][
+ 1][:how_many]
+ targets[i, cur_pos:next_pos] = cur_stream[i][0][1:how_many + 1]
+
+ cur_pos = next_pos
+
+ cur_stream[i][0] = cur_stream[i][0][how_many:]
+ if max_word_length is not None:
+ cur_stream[i][1] = cur_stream[i][1][how_many:]
+
+ if no_more_data:
+ # There is no more data. Note: this will not return data
+ # for the incomplete batch
+ break
+
+ X = {
+ 'token_ids': inputs,
+ 'tokens_characters': char_inputs,
+ 'next_token_id': targets
+ }
+
+ yield X
+
+
+class LMDataset(object):
+ """
+ Hold a language model dataset.
+
+ A dataset is a list of tokenized files. Each file contains one sentence
+ per line. Each sentence is pre-tokenized and white space joined.
+ """
+
+ def __init__(self,
+ filepattern,
+ vocab,
+ reverse=False,
+ test=False,
+ shuffle_on_load=False):
+ '''
+ filepattern = a glob string that specifies the list of files.
+ vocab = an instance of Vocabulary or UnicodeCharsVocabulary
+ reverse = if True, then iterate over tokens in each sentence in reverse
+ test = if True, then iterate through all data once then stop.
+ Otherwise, iterate forever.
+ shuffle_on_load = if True, then shuffle the sentences after loading.
+ '''
+ self._vocab = vocab
+ self._all_shards = glob.glob(filepattern)
+ print('Found %d shards at %s' % (len(self._all_shards), filepattern))
+ if test:
+ self._all_shards = list(np.random.choice(self._all_shards, size=4))
+ print('sampled %d shards at %s' % (len(self._all_shards), filepattern))
+ self._shards_to_choose = []
+
+ self._reverse = reverse
+ self._test = test
+ self._shuffle_on_load = shuffle_on_load
+ self._use_char_inputs = hasattr(vocab, 'encode_chars')
+
+ self._ids = self._load_random_shard()
+
+ def _choose_random_shard(self):
+ if len(self._shards_to_choose) == 0:
+ self._shards_to_choose = list(self._all_shards)
+ random.shuffle(self._shards_to_choose)
+ shard_name = self._shards_to_choose.pop()
+ return shard_name
+
+ def _load_random_shard(self):
+ """Randomly select a file and read it."""
+ if self._test:
+ if len(self._all_shards) == 0:
+ # we've loaded all the data
+ # this will propogate up to the generator in get_batch
+ # and stop iterating
+ raise StopIteration
+ else:
+ shard_name = self._all_shards.pop()
+ else:
+ # just pick a random shard
+ shard_name = self._choose_random_shard()
+
+ ids = self._load_shard(shard_name)
+ self._i = 0
+ self._nids = len(ids)
+ return ids
+
+ def _load_shard(self, shard_name):
+ """Read one file and convert to ids.
+
+ Args:
+ shard_name: file path.
+
+ Returns:
+ list of (id, char_id) tuples.
+ """
+ print('Loading data from: %s' % shard_name)
+ with io.open(shard_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
+ sentences_raw = f.readlines()
+
+ if self._reverse:
+ sentences = []
+ for sentence in sentences_raw:
+ splitted = sentence.split()
+ splitted.reverse()
+ sentences.append(' '.join(splitted))
+ else:
+ sentences = sentences_raw
+
+ if self._shuffle_on_load:
+ print('shuffle sentences')
+ random.shuffle(sentences)
+
+ ids = [
+ self.vocab.encode(sentence, self._reverse)
+ for sentence in sentences
+ ]
+ if self._use_char_inputs:
+ chars_ids = [
+ self.vocab.encode_chars(sentence, self._reverse)
+ for sentence in sentences
+ ]
+ else:
+ chars_ids = [None] * len(ids)
+
+ print('Loaded %d sentences.' % len(ids))
+ print('Finished loading')
+ return list(zip(ids, chars_ids))
+
+ def get_sentence(self):
+ while True:
+ if self._i == self._nids:
+ self._ids = self._load_random_shard()
+ ret = self._ids[self._i]
+ self._i += 1
+ yield ret
+
+ @property
+ def max_word_length(self):
+ if self._use_char_inputs:
+ return self._vocab.max_word_length
+ else:
+ return None
+
+ def iter_batches(self, batch_size, num_steps):
+ for X in _get_batch(self.get_sentence(), batch_size, num_steps,
+ self.max_word_length):
+
+ # token_ids = (batch_size, num_steps)
+ # char_inputs = (batch_size, num_steps, 50) of character ids
+ # targets = word ID of next word (batch_size, num_steps)
+ yield X
+
+ @property
+ def vocab(self):
+ return self._vocab
+
+
+class BidirectionalLMDataset(object):
+ def __init__(self, filepattern, vocab, test=False, shuffle_on_load=False):
+ '''
+ bidirectional version of LMDataset
+ '''
+ self._data_forward = LMDataset(
+ filepattern,
+ vocab,
+ reverse=False,
+ test=test,
+ shuffle_on_load=shuffle_on_load)
+ self._data_reverse = LMDataset(
+ filepattern,
+ vocab,
+ reverse=True,
+ test=test,
+ shuffle_on_load=shuffle_on_load)
+
+ def iter_batches(self, batch_size, num_steps):
+ max_word_length = self._data_forward.max_word_length
+
+ for X, Xr in six.moves.zip(
+ _get_batch(self._data_forward.get_sentence(), batch_size,
+ num_steps, max_word_length),
+ _get_batch(self._data_reverse.get_sentence(), batch_size,
+ num_steps, max_word_length)):
+
+ for k, v in Xr.items():
+ X[k + '_reverse'] = v
+
+ yield X
+
+
+class InvalidNumberOfCharacters(Exception):
+ pass
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/data/vocabulary_min5k.txt b/PaddleNLP/ELMO/data/vocabulary_min5k.txt
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..189606edb802d4cc536afc3032e9f58003fe6a91
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/data/vocabulary_min5k.txt
@@ -0,0 +1,52445 @@
+
+
+
+，
+的
+。
+、
+.
+>
+<
+：
+是
+一
+b
+和
+在
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+/
+不
+0
+有
+了
+）
+-
+（
+《
+》
+,
+为
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+”
+人
+1
+与
+；
+2
+月
+个
+中
+等
+之
+公司
+章
+上
+3
+)
+(
+我
+于
+市
+管理
+中国
+日
+对
+本
+4
+会
+名
+5
+工作
+他
+:
+以
+最
+及
+·
+中文
+大
+你
+无
+所
+性
+二
+也
+被
+省
+到
+三
+后
+研究
+并
+下
+发展
+…
+时间
+出版
+技术
+企业
+而
+就
+时
+a
+或
+"
+地
+6
+服务
+有限
+将
+区
+可
+人民
+作者
+这
+主要
+10
+都
+小说
+信息
+由
+者
+可以
+7
+新
+类型
+条
+要
+高
+教育
+其
+大学
+;
+能
+元
+小
+国家
+多
+从
+8
+系统
+产品
+县
+着
+经济
+简介
+作品
+书
+部
+村
+进行
+四
+内容
+网
+用
+！
+她
+该
+社
+建设
+%
+家
+文化
+设计
+社会
+12
+化
+院
+没
+自己
+局
+工程
+来
+9
+=
+项目
+游戏
+又
+政府
+节
+组织
+？
+被告
+内
+——
+使用
+学
+但
+11
+张
+器
+王
+专业
+国
+次
+让
+提供
+原告
+世界
+长
+连载
+我们
+副
+执行
+同
+应用
+好
+总
+名称
+法
+种
+五
+学校
+生产
+更
+至
+市场
+规定
+路
+前
+行政
+单位
+里
+已
+#
+中心
+向
+网络
+基本
+通过
+责任
+生活
+科学
+得
+代表
+环境
+学生
+号
+如
+还
+点
+说
+支持
+国际
+李
+机
+把
+合同
+其他
+成立
+00
+科技
+其中
+分
+起
+米
+出
+活动
+经营
+问题
+href
+软件
+两
+生
+负责
+北京
+关
+20
+开发
+．
+部门
+介绍
+公里
+室
+面积
+安全
+以及
+合作
+爱
+功能
+学院
+各
+包括
+方法
+镇
+水
+力
+标准
+使
+员
+平台
+table
+地区
+委员
+资源
+成为
+投资
+给
+去
+线
+站
+全国
+教学
+建筑
+30
+机构
+人员
+基础
+它
+他们
+诉讼
+艺术
+类
+成
+历史
+处
+出生
+范围
+同时
+过
+应
+开始
+部分
+万
+经
+产业
+具有
+15
+当
+属
+方式
+上海
+相关
+六
+结构
+法律
+情况
+要求
+很
+再
+天
+因
+设备
+&
+式
+分析
+酒店
+学习
+收入
+法院
+职业
+个人
+美国
+日期
+能力
+重要
+申请
+纠纷
+曾
+自然
+参加
+16
+交通
+作为
+处理
+山
+亩
+做
+根据
+控制
+质量
+网站
+图书
+刘
+需要
+金
+【
+型
+保护
+陈
+】
+万元
+费
+文学
+约
+程序
+奖
+案
+音乐
+?
+以上
+却
+监督
+自
+按
+外
+规划
+电视
+机关
+关系
+获得
+01
+城市
+影响
+系
+登记
+]
+[
+中华
+这个
+任
+未
+材料
+那
+全
+品牌
+综合
+道
+级
+工业
+知识
+电子
+师
+即
+—
+发生
+理论
+子
+数据
+农业
+什么
+nbsp
+政策
+实施
+七
+所有
+作用
+心
+则
+选择
+称
+2010
+位
+拥有
+现代
+场
+行业
+提高
+系列
+期
+分钟
+过程
+或者
+操作
+计划
+车
+率
+位于
+人物
+每
+因为
+运动
+指导
+制作
+方面
+应当
+2016
+版
+原
+看
+平方
+民事
+女
+教师
+户
+作
+审理
+建立
+男
+设施
+13
+制度
+2011
+十
+民族
+故事
+八
+如果
+～
+创新
+业
+14
+间
+周
+银行
+一百
+提出
+集
+主任
+实现
+已经
+馆
+城
+2017
+各种
+几
+共
+片
+完成
+方
+卫生
+岁
+销售
+强
+2012
+物
+保险
+国内
+电影
+毕业
+2009
+目标
+数
+形成
+科
+创作
+乡
+语言
+一般
+业务
+100
+量
+领导
+发现
+想
+黄
++
+旅游
+非
+2008
+林
+!
+比
+集团
+18
+协会
+50
+为了
+台
+带
+关于
+只
+培训
+农村
+度
+篇
+条件
+断
+25
+日本
+人口
+优秀
+模式
+出现
+重点
+病
+您
+克
+词
+代理
+获
+共和
+文件
+采用
+届
+利用
+书记
+品
+实验
+行为
+精神
+如何
+由于
+正
+演员
+组
+权
+门
+2015
+们
+特色
+这些
+the
+特点
+’
+花
+2014
+杨
+可能
+办公
+开展
+房
+儿童
+地方
+发表
+之间
+位置
+－
+2013
+2007
+认为
+2006
+主
+头
+参数
+×
+会议
+论
+文
+客户
+美
+开
+21
+17
+指
+距离
+一款
+价值
+叶
+军
+劳动
+均
+目录
+卡
+商
+传统
+字
+表
+健康
+低
+吧
+也是
+白
+决定
+关键
+治疗
+承担
+结合
+受
+这样
+余
+判决
+起点
+一些
+卷
+有效
+从事
+近
+体系
+按照
+汽车
+24
+项
+先进
+成功
+中央
+教授
+资料
+孩子
+加
+目前
+样
+*
+首
+进度
+一定
+队
+借款
+浙江
+老
+2000
+图
+依法
+体
+较
+生物
+领域
+谁
+行
+代
+改革
+基金
+还是
+双
+自动
+思想
+政治
+事业
+界
+九
+得到
+期间
+石
+马
+of
+神
+才
+医疗
+产生
+支付
+所以
+相
+世纪
+因此
+19
+丰富
+2005
+外文
+商业
+此
+时候
+案件
+区域
+任务
+达
+人才
+真
+全面
+存在
+植物
+中学
+22
+必须
+山东
+实际
+用户
+进入
+园
+西
+时代
+医院
+但是
+培养
+少
+公开
+风
+口
+机械
+金融
+水平
+法定
+东
+加强
+何
+史
+入
+这种
+增加
+~
+以下
+见
+话
+适用
+解决
+工商
+龙
+之后
+计算
+组成
+明
+检查
+吴
+最后
+专家
+面
+及其
+段
+达到
+会员
+英语
+发行
+土地
+楼
+占
+走
+食品
+导演
+层
+接口
+参与
+裁定
+制
+IS
+23
+党
+03
+现
+商品
+审判
+形式
+请
+2004
+40
+需
+积极
+经验
+特别
+南
+对于
+动物
+课程
+事
+方向
+非常
+咨询
+价格
+运行
+国籍
+清
+比较
+喜欢
+化学
+2003
+红
+加入
+初
+资金
+证
+直接
+普通
+知道
+09
+90
+身
+光
+便
+能够
+赵
+微
+学术
+效果
+家庭
+进
+专辑
+商务
+著名
+04
+年代
+表现
+团
+体育
+BN
+28
+加工
+免费
+制造
+重
+还有
+书名
+08
+消费
+手
+形
+保障
+履行
+剧
+07
+现在
+空间
+种植
+规范
+05
+证明
+显示
+报告
+论文
+写
+分类
+打
+实践
+社区
+佳
+联合
+广东
+主题
+工艺
+古
+北
+A
+云
+保证
+交流
+州
+一直
+事故
+帮助
+成员
+发
+确定
+成果
+委托
+农民
+生态
+心理
+06
+核心
+主义
+促进
+科研
+时期
+计算机
+案例
+人们
+流
+生命
+参考
+资产
+证据
+一切
+理念
+变化
+知
+江苏
+战略
+宣传
+电话
+四川
+26
+朋友
+大小
+变
+版本
+分别
+性能
+任何
+设置
+办法
+半
+回
+二节
+页数
+尺寸
+角色
+方案
+油
+02
+先
+吃
+and
+高级
+共同
+为主
+60
+特征
+像
+梦
+另
+剂
+媒体
+厅
+厂
+店
+若
+担任
+安装
+属于
+越
+吗
+经过
+歌曲
+通
+而且
+宋
+用于
+交易
+原则
+只有
+调查
+医学
+深
+河
+河南
+管
+且
+考试
+阅读
+移动
+青年
+单
+美术
+唐
+班
+2002
+亦
+爱情
+地理
+股份
+具体
+小时
+孙
+公共
+这里
+英文
+博士
+技能
+胡
+结果
+含
+27
+小学
+安
+全村
+坚持
+深圳
+起来
+建
+评价
+注意
+海
+人类
+件
+法规
+足球
+超
+基地
+性质
+理事
+分布
+太
+发布
+取得
+状态
+手机
+全部
+学会
+财政
+道路
+球
+批准
+完善
+详情
+湖南
+自治
+重大
+类别
+特殊
+费用
+击
+制定
+广州
+地址
+情
+营销
+80
+田
+十二
+朱
+很多
+'
+易
+毛
+人生
+大会
+民
+徐
+香港
+许多
+协调
+罗
+C
+农
+规模
+教材
+热
+年度
+定价
+施工
+创造
+是否
+人均
+主管
+广告
+符合
+细胞
+说明
+需求
+照
+日起
+民间
+造成
+如下
+平
+厘米
+教
+黑
+努力
+力量
+公
+接受
+新闻
+座
+超过
+平均
+其它
+常
+传
+改
+先后
+约定
+の
+29
+左右
+诗
+继续
+只是
+今
+解释
+风格
+物业
+故
+意见
+经历
+运输
+诉
+赔偿
+调整
+文明
+开本
+全球
+无法
+主持
+义务
+干
+完全
+当时
+2001
+工具
+公路
+推荐
+训练
+统一
+℃
+请求
+稳定
+寺
+财产
+具
+评
+简单
+速度
+良好
+死
+事件
+先生
+画
+感
+希望
+独立
+地点
+党员
+比赛
+提升
+自由
+会计
+大型
+观
+未来
+多种
+杯
+统计
+措施
+农户
+优势
+表示
+革命
+江
+了解
+每个
+然后
+校
+财务
+团队
+语
+色
+街
+意义
+32
+钱
+英国
+200
+正式
+记
+放
+歌
+苏
+药
+大量
+推进
+各类
+既
+注册
+尽
+足
+贸易
+事实
+电
+库
+以来
+检测
+利息
+报
+客房
+别
+重庆
+份
+31
+定
+战争
+保持
+数量
+改变
+星
+背景
+十一
+题
+出来
+虽然
+值
+权责
+读者
+德
+学科
+页
+一体
+套
+编辑
+啊
+款
+多年
+台湾
+疾病
+干部
+呢
+办
+某
+留
+充分
+气
+Android
+赛
+快
+声
+特性
+状
+群
+晋江
+战
+建议
+地产
+试验
+天下
+快速
+机制
+受到
+宽
+目的
+汉族
+长期
+曲
+记录
+除
+予以
+现有
+」
+增长
+「
+湖北
+族
+to
+叫
+南京
+信
+原因
+早
+营养
+香
+天津
+大陆
+视频
+华
+进一步
+火
+及时
+院校
+_
+员工
+概念
+临床
+推广
+温度
+研发
+包装
+安徽
+B
+合理
+硕士
+容量
+不仅
+阶段
+数字
+中共
+一名
+盐
+高等
+律师
+成长
+连
+you
+竞争
+公园
+怎么
+い
+更多
+分子
+群众
+依照
+大家
+金属
+等级
+形象
+测试
+接
+反应
+难
+当事
+打造
+mm
+桥
+极
+风险
+树
+协议
+并且
+维护
+45
+物质
+德国
+读
+武
+岛
+儿
+攻击
+战斗
+师范
+鉴定
+学位
+500
+智能
+端
+供
+电源
+办理
+主席
+固定
+欧洲
+法国
+反
+方便
+绿色
+鱼
+耕地
+板
+十五
+那么
+校园
+房屋
+村民
+物理
+不过
+品种
+成就
+收
+广泛
+河北
+飞
+即可
+源
+转
+少年
+志
+汤
+70
+对象
+最终
+享受
+描述
+仅
+看到
+夏
+玩家
+毫米
+东西
+经典
+真实
+夜
+世
+言
+福建
+准备
+人数
+角
+取
+些
+电脑
+以后
+酒
+引起
+开放
+公安
+成本
+内部
+基
+质
+实行
+in
+一年
+详细
+1999
+小组
+The
+数学
+整个
+乐
+住房
+立
+令
+联系
+汉
+创建
+服
+受理
+许
+目
+生长
+原理
+职务
+持续
+梁
+中医
+云南
+35
+双方
+甚至
+高速
+合
+随着
+求
+木
+上述
+主演
+床
+边
+通知
+工
+土
+粉
+幸福
+十分
+官
+才能
+满足
+荣誉
+优质
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+茶
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+避免
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+简易
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+恐怖
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+部件
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+金钱
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+竞赛
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+财富
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+公告
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+后期
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+常委
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+阴阳
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+交往
+中介
+保密
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+劫
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+架构
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+人称
+商人
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+宣判
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+静音
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+祝愿
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+补丁
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+人手
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+勇猛
+枷锁
+厨具
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+国共
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+轻快
+起名
+终审
+睡前
+主修
+物化
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+身价
+抵触
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+年头
+孔径
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+迷惘
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+放疗
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+门楼
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+楠木
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+托普
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+绥靖
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+心学
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+飞腾
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+圣城
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+团部
+擦身
+纯碱
+守夜
+砭
+蒺藜
+制氧
+小榄
+打蜡
+1665
+贝儿
+萨克
+苏泊尔
+奥古斯丁
+记大过
+证词
+万无
+俯身
+诺兰
+乌木
+头角
+网恋
+聪敏
+引智
+棕熊
+三侠
+文娟
+南乐
+公物
+月山
+主厨
+氨氮
+库尔特
+请罪
+伊格
+下邳
+环江
+Discovery
+1708
+0MB
+息烽
+采果
+布尔萨
+nomore
+轻风
+youthink
+Inspiron
+门子
+1407
+并力
+阿布扎比
+寒潮
+卷板
+1436
+While
+夏初
+怜爱
+瑞秋
+土库曼斯坦
+慧敏
+用计
+fully
+福克兰
+客隆
+TextA
+普度
+剃刀
+勃兰登堡
+三百四十三
+镜检
+转位
+逝水
+九型
+1727
+social
+开江
+宏基
+增光
+方术
+祸患
+迪伦
+民丰
+强震
+6episodes
+飞库
+50cm
+泰华
+鞭挞
+原药
+lan
+正体
+中落
+凤林
+美达
+治教
+Benjamin
+大良
+戊申
+粑粑
+Acta
+雩
+被埋
+评卷
+装傻
+骨痛
+铅山
+旦角
+ZX
+chi
+老手
+尊卑
+斗笠
+严整
+木棒
+了断
+神火
+神鸟
+懊恼
+韩流
+his
+park
+¨
+争风
+装瓶
+忠勇
+建刚
+拒收
+布赖恩
+定兴
+锯片
+Finance
+LOL
+敌视
+BW
+忍让
+崇信
+查勘
+陈坤
+传扬
+流态
+stage
+MI
+存心
+货单
+雨润
+安可
+春雪
+原初
+海堤
+相州
+海道
+宿营
+5T
+阿木
+BEST
+刘欢
+狂乱
+남
+多吉
+三百二十九
+梅洛
+P2
+人犯
+盘江
+computer
+金蟾
+迷倒
+Mazz
+沙坪
+2922
+志超
+捷达
+东张
+善堂
+重卡
+吉大
+湿婆
+苦楚
+三百四十九
+推脱
+庖
+誓师
+张北
+村正
+扶伤
+Integrated
+赛斯
+HYDROXY
+鱼目
+俗人
+擦鞋
+x86
+昆阳
+百乐
+板岩
+白鹅
+圣典
+挑食
+乐评
+reading
+堆满
+00000000
+伉俪
+西岭
+1078
+败诉
+亲善
+茵陈
+一九八八
+三百五十八
+再发
+籁
+白帽
+1667
+孝通
+秋生
+书事
+直呼
+苦力
+中波
+阳信
+影射
+二厅
+唐县
+总工
+好斗
+布罗
+Perfect
+漕河
+∴
+宏志
+入木
+顺平
+坐卧
+IMAX
+许字
+拔节
+寥
+三百六十一
+西樵
+0010
+磁卡
+Tran
+凉皮
+012008
+烤瓷
+便知
+奥克
+四四
+诱使
+瓮城
+柩
+放贷
+氢氧
+转贷
+低平
+韬奋
+小方块
+西岛
+旃
+精粉
+花街
+拉玛
+骅
+崴
+铁力
+手扶
+丧礼
+微动
+1763
+蚴
+梅香
+按语
+旬阳
+嗓
+22008
+太君
+辰溪
+忆起
+喜洋洋
+可掬
+0mg
+물
+威县
+敲开
+迁西
+原生质
+神盾
+憩室
+学妹
+韬光
+跟从
+و
+temperature
+CVT
+鸱
+主理
+主词
+0403
+轮候
+金江
+贝利亚
+拱坝
+沙弥
+挂历
+是安
+order
+抢到
+战壕
+何足
+世荣
+浑噩
+带路
+歧路
+天合
+三百五十一
+谆谆
+密密
+代发
+合情
+1757
+带菌
+误伤
+拖累
+柔然
+深州
+发配
+2080
+沩
+花圈
+博望
+娜拉
+寒月
+九百
+峡口
+秣
+Stanley
+潮头
+秀娟
+开膛
+丽园
+单极
+脏话
+Joan
+隆盛
+文曲
+泛读
+岚山
+宅第
+蛇王
+通考
+睡去
+下派
+不伦瑞克
+Youth
+天极
+六四
+Commerce
+01956
+法哲
+印江
+贸然
+精到
+连横
+安盛
+显明
+传阅
+受困
+潮热
+团职
+︱
+深闺
+书柜
+抚宁
+运单
+3003
+冰释
+walking
+花椰菜
+悠哉
+月琴
+village
+ท
+故都
+强音
+双基
+刊刻
+STAFF
+恩斯特
+TU
+松鹤
+FlashAction
+忆莲
+Ted
+渔歌
+人妻
+摆好
+名龙
+三叠纪
+花布
+家冲
+苍耳
+私密性
+protection
+地接
+男排
+Kid
+燊
+李毅
+前日
+夜盲
+1507
+宝瓶
+郃
+Widget
+结荚
+增广
+新荣
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/lm_model.py b/PaddleNLP/ELMO/lm_model.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..cd833ef3248e714b5e6483f12038e955a4197e73
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/lm_model.py
@@ -0,0 +1,267 @@
+# Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import paddle.fluid.layers as layers
+import paddle.fluid as fluid
+import numpy as np
+
+
+def dropout(input, test_mode, args):
+ if args.dropout and (not test_mode):
+ return layers.dropout(
+ input,
+ dropout_prob=args.dropout,
+ dropout_implementation="upscale_in_train",
+ seed=args.random_seed,
+ is_test=False)
+ else:
+ return input
+
+
+def lstmp_encoder(input_seq, gate_size, h_0, c_0, para_name, proj_size, test_mode, args):
+ # A lstm encoder implementation with projection.
+ # Linear transformation part for input gate, output gate, forget gate
+ # and cell activation vectors need be done outside of dynamic_lstm.
+ # So the output size is 4 times of gate_size.
+
+ input_seq = dropout(input_seq, test_mode, args)
+ input_proj = layers.fc(input=input_seq,
+ param_attr=fluid.ParamAttr(
+ name=para_name + '_gate_w', initializer=None),
+ size=gate_size * 4,
+ act=None,
+ bias_attr=False)
+ hidden, cell = layers.dynamic_lstmp(
+ input=input_proj,
+ size=gate_size * 4,
+ proj_size=proj_size,
+ h_0=h_0,
+ c_0=c_0,
+ use_peepholes=False,
+ proj_clip=args.proj_clip,
+ cell_clip=args.cell_clip,
+ proj_activation="identity",
+ param_attr=fluid.ParamAttr(initializer=None),
+ bias_attr=fluid.ParamAttr(initializer=None))
+
+ return hidden, cell, input_proj
+
+
+def encoder(x,
+ y,
+ vocab_size,
+ emb_size,
+ init_hidden=None,
+ init_cell=None,
+ para_name='',
+ custom_samples=None,
+ custom_probabilities=None,
+ test_mode=False,
+ args=None):
+ x_emb = layers.embedding(
+ input=x,
+ size=[vocab_size, emb_size],
+ dtype='float32',
+ is_sparse=False,
+ param_attr=fluid.ParamAttr(name='embedding_para'))
+ rnn_input = x_emb
+ rnn_outs = []
+ rnn_outs_ori = []
+ cells = []
+ projs = []
+ for i in range(args.num_layers):
+ rnn_input = dropout(rnn_input, test_mode, args)
+ if init_hidden and init_cell:
+ h0 = layers.squeeze(
+ layers.slice(
+ init_hidden, axes=[0], starts=[i], ends=[i + 1]),
+ axes=[0])
+ c0 = layers.squeeze(
+ layers.slice(
+ init_cell, axes=[0], starts=[i], ends=[i + 1]),
+ axes=[0])
+ else:
+ h0 = c0 = None
+ rnn_out, cell, input_proj = lstmp_encoder(
+ rnn_input, args.hidden_size, h0, c0,
+ para_name + 'layer{}'.format(i + 1), emb_size, test_mode, args)
+ rnn_out_ori = rnn_out
+ if i > 0:
+ rnn_out = rnn_out + rnn_input
+ rnn_out = dropout(rnn_out, test_mode, args)
+ cell = dropout(cell, test_mode, args)
+ rnn_outs.append(rnn_out)
+ rnn_outs_ori.append(rnn_out_ori)
+ rnn_input = rnn_out
+ cells.append(cell)
+ projs.append(input_proj)
+
+ softmax_weight = layers.create_parameter(
+ [vocab_size, emb_size], dtype="float32", name="softmax_weight")
+ softmax_bias = layers.create_parameter(
+ [vocab_size], dtype="float32", name='softmax_bias')
+ projection = layers.matmul(rnn_outs[-1], softmax_weight, transpose_y=True)
+ projection = layers.elementwise_add(projection, softmax_bias)
+
+ projection = layers.reshape(projection, shape=[-1, vocab_size])
+
+ if args.sample_softmax and (not test_mode):
+ loss = layers.sampled_softmax_with_cross_entropy(
+ logits=projection,
+ label=y,
+ num_samples=args.n_negative_samples_batch,
+ seed=args.random_seed)
+ else:
+ label = layers.one_hot(input=y, depth=vocab_size)
+ loss = layers.softmax_with_cross_entropy(
+ logits=projection, label=label, soft_label=True)
+ return [x_emb, projection, loss], rnn_outs, rnn_outs_ori, cells, projs
+
+
+class LanguageModel(object):
+ def __init__(self, args, vocab_size, test_mode):
+ self.args = args
+ self.vocab_size = vocab_size
+ self.test_mode = test_mode
+
+ def build(self):
+ args = self.args
+ emb_size = args.embed_size
+ proj_size = args.embed_size
+ hidden_size = args.hidden_size
+ batch_size = args.batch_size
+ num_layers = args.num_layers
+ num_steps = args.num_steps
+
+ lstm_outputs = []
+
+ x_f = layers.data(name="x", shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
+ y_f = layers.data(name="y", shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
+
+ x_b = layers.data(name="x_r", shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
+ y_b = layers.data(name="y_r", shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
+
+ init_hiddens_ = layers.data(
+ name="init_hiddens", shape=[1], dtype='float32')
+ init_cells_ = layers.data(
+ name="init_cells", shape=[1], dtype='float32')
+
+ init_hiddens = layers.reshape(
+ init_hiddens_, shape=[2 * num_layers, -1, proj_size])
+ init_cells = layers.reshape(
+ init_cells_, shape=[2 * num_layers, -1, hidden_size])
+
+ init_hidden = layers.slice(
+ init_hiddens, axes=[0], starts=[0], ends=[num_layers])
+ init_cell = layers.slice(
+ init_cells, axes=[0], starts=[0], ends=[num_layers])
+ init_hidden_r = layers.slice(
+ init_hiddens, axes=[0], starts=[num_layers],
+ ends=[2 * num_layers])
+ init_cell_r = layers.slice(
+ init_cells, axes=[0], starts=[num_layers], ends=[2 * num_layers])
+
+ if args.use_custom_samples:
+ custom_samples = layers.data(
+ name="custom_samples",
+ shape=[args.n_negative_samples_batch + 1],
+ dtype='int64',
+ lod_level=1)
+ custom_samples_r = layers.data(
+ name="custom_samples_r",
+ shape=[args.n_negative_samples_batch + 1],
+ dtype='int64',
+ lod_level=1)
+ custom_probabilities = layers.data(
+ name="custom_probabilities",
+ shape=[args.n_negative_samples_batch + 1],
+ dtype='float32',
+ lod_level=1)
+ else:
+ custom_samples = None
+ custom_samples_r = None
+ custom_probabilities = None
+
+ forward, fw_hiddens, fw_hiddens_ori, fw_cells, fw_projs = encoder(
+ x_f,
+ y_f,
+ self.vocab_size,
+ emb_size,
+ init_hidden,
+ init_cell,
+ para_name='fw_',
+ custom_samples=custom_samples,
+ custom_probabilities=custom_probabilities,
+ test_mode=self.test_mode,
+ args=args)
+ backward, bw_hiddens, bw_hiddens_ori, bw_cells, bw_projs = encoder(
+ x_b,
+ y_b,
+ self.vocab_size,
+ emb_size,
+ init_hidden_r,
+ init_cell_r,
+ para_name='bw_',
+ custom_samples=custom_samples_r,
+ custom_probabilities=custom_probabilities,
+ test_mode=self.test_mode,
+ args=args)
+
+ losses = layers.concat([forward[-1], backward[-1]])
+ self.loss = layers.reduce_mean(losses)
+ self.loss.permissions = True
+ self.loss.persistable = True
+ self.grad_vars = [x_f, y_f, x_b, y_b, self.loss]
+ self.grad_vars_name = ['x', 'y', 'x_r', 'y_r', 'final_loss']
+ fw_vars_name = ['x_emb', 'proj', 'loss'] + [
+ 'init_hidden', 'init_cell'
+ ] + ['rnn_out', 'rnn_out2', 'cell', 'cell2', 'xproj', 'xproj2']
+ bw_vars_name = ['x_emb_r', 'proj_r', 'loss_r'] + [
+ 'init_hidden_r', 'init_cell_r'
+ ] + [
+ 'rnn_out_r', 'rnn_out2_r', 'cell_r', 'cell2_r', 'xproj_r',
+ 'xproj2_r'
+ ]
+ fw_vars = forward + [init_hidden, init_cell
+ ] + fw_hiddens + fw_cells + fw_projs
+ bw_vars = backward + [init_hidden_r, init_cell_r
+ ] + bw_hiddens + bw_cells + bw_projs
+ for i in range(len(fw_vars_name)):
+ self.grad_vars.append(fw_vars[i])
+ self.grad_vars.append(bw_vars[i])
+ self.grad_vars_name.append(fw_vars_name[i])
+ self.grad_vars_name.append(bw_vars_name[i])
+ if args.use_custom_samples:
+ self.feed_order = [
+ 'x', 'y', 'x_r', 'y_r', 'custom_samples', 'custom_samples_r',
+ 'custom_probabilities'
+ ]
+ else:
+ self.feed_order = ['x', 'y', 'x_r', 'y_r']
+ self.last_hidden = [
+ fluid.layers.sequence_last_step(input=x)
+ for x in fw_hiddens_ori + bw_hiddens_ori
+ ]
+ self.last_cell = [
+ fluid.layers.sequence_last_step(input=x)
+ for x in fw_cells + bw_cells
+ ]
+ self.last_hidden = layers.concat(self.last_hidden, axis=0)
+ self.last_hidden.persistable = True
+ self.last_cell = layers.concat(self.last_cell, axis=0)
+ self.last_cell.persistable = True
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/reader.py b/PaddleNLP/ELMO/reader.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..3645be8502a365122e5ba262786a70e20d9b67fe
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/reader.py
@@ -0,0 +1,130 @@
+# Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import collections
+import os
+import sys
+import numpy as np
+
+Py3 = sys.version_info[0] == 3
+
+
+def listDir(rootDir):
+ res = []
+ for filename in os.listdir(rootDir):
+ pathname = os.path.join(rootDir, filename)
+ if (os.path.isfile(pathname)):
+ res.append(pathname)
+ return res
+
+
+_unk = -1
+_bos = -1
+_eos = -1
+
+
+def _read_words(filename):
+ data = []
+ with open(filename, "r") as f:
+ return f.read().decode("utf-8").replace("\n", "").split()
+
+
+def _build_vocab(filename):
+ data = _read_words(filename)
+
+ counter = collections.Counter(data)
+ count_pairs = sorted(counter.items(), key=lambda x: (-x[1], x[0]))
+
+ words, _ = list(zip(*count_pairs))
+
+ print("vocab word num", len(words))
+ word_to_id = dict(zip(words, range(len(words))))
+
+ return word_to_id
+
+
+def _load_vocab(filename):
+ with open(filename, "r") as f:
+ words = f.read().decode("utf-8").replace("\n", " ").split()
+ word_to_id = dict(zip(words, range(len(words))))
+ _unk = word_to_id['']
+ _eos = word_to_id['']
+ _unk = word_to_id['']
+ return word_to_id
+
+
+def _file_to_word_ids(filenames, word_to_id):
+ for filename in filenames:
+ data = _read_words(filename)
+ for id in [word_to_id[word] for word in data if word in word_to_id]:
+ yield id
+
+
+def ptb_raw_data(data_path=None, vocab_path=None, args=None):
+ """Load PTB raw data from data directory "data_path".
+
+ Reads PTB text files, converts strings to integer ids,
+ and performs mini-batching of the inputs.
+
+ The PTB dataset comes from Tomas Mikolov's webpage:
+
+ http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz
+
+ Args:
+ data_path: string path to the directory where simple-examples.tgz has
+ been extracted.
+
+ Returns:
+ tuple (train_data, valid_data, test_data, vocabulary)
+ where each of the data objects can be passed to PTBIterator.
+ """
+ if vocab_path:
+ word_to_id = _load_vocab(vocab_path)
+
+ if not args.train_path:
+ train_path = os.path.join(data_path, "train")
+ train_data = _file_to_word_ids(listDir(train_path), word_to_id)
+ else:
+ train_path = args.train_path
+ train_data = _file_to_word_ids([train_path], word_to_id)
+ valid_path = os.path.join(data_path, "dev")
+ test_path = os.path.join(data_path, "dev")
+ valid_data = _file_to_word_ids(listDir(valid_path), word_to_id)
+ test_data = _file_to_word_ids(listDir(test_path), word_to_id)
+ vocabulary = len(word_to_id)
+ return train_data, valid_data, test_data, vocabulary
+
+
+def get_data_iter(raw_data, batch_size, num_steps):
+ def __impl__():
+ buf = []
+ while True:
+ if len(buf) >= num_steps * batch_size + 1:
+ x = np.asarray(
+ buf[:-1], dtype='int64').reshape((batch_size, num_steps))
+ y = np.asarray(
+ buf[1:], dtype='int64').reshape((batch_size, num_steps))
+ yield (x, y)
+ buf = [buf[-1]]
+ try:
+ buf.append(raw_data.next())
+ except StopIteration:
+ break
+
+ return __impl__
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/run.sh b/PaddleNLP/ELMO/run.sh
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..1edf909738ce2664887e3dc0a9cbd9461a748dd2
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/run.sh
@@ -0,0 +1,8 @@
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+python train.py \
+--train_path='baike/train/sentence_file_*' \
+--test_path='baike/dev/sentence_file_*' \
+--vocab_path baike/vocabulary_min5k.txt \
+--learning_rate 0.2 \
+--use_gpu True \
+--local True $@
diff --git a/PaddleNLP/ELMO/train.py b/PaddleNLP/ELMO/train.py
new file mode 100755
index 0000000000000000000000000000000000000000..4f4a346eceec558144bb4b411128cd8eb6e5b787
--- /dev/null
+++ b/PaddleNLP/ELMO/train.py
@@ -0,0 +1,600 @@
+# Copyright (c) 2019 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserve.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import six
+import numpy as np
+import time
+import os
+import math
+import paddle
+import paddle.fluid as fluid
+import paddle.fluid.core as core
+import paddle.fluid.framework as framework
+from paddle.fluid.executor import Executor
+import data
+from args import *
+import lm_model
+import logging
+logging.basicConfig()
+import pickle
+
+def prepare_batch_input(batch, args):
+ x = batch['token_ids']
+ x_r = batch['token_ids_reverse']
+ y = batch['next_token_id']
+ y_r = batch['next_token_id_reverse']
+ inst = []
+ for i in range(len(x)):
+ if args.use_custom_samples:
+ custom_samples_array = np.zeros(
+ (args.num_steps, args.n_negative_samples_batch + 1),
+ dtype='int64')
+ custom_samples_array_r = np.zeros(
+ (args.num_steps, args.n_negative_samples_batch + 1),
+ dtype='int64')
+ custom_probabilities_array = np.zeros(
+ (args.num_steps, args.n_negative_samples_batch + 1),
+ dtype='float32')
+ for j in range(args.num_steps):
+ for k in range(args.n_negative_samples_batch + 1):
+ custom_samples_array[j][k] = k
+ custom_samples_array_r[j][k] = k
+ custom_probabilities_array[j][k] = 1.0
+ custom_samples_array[j][0] = y[i][j]
+ custom_samples_array_r[j][0] = y_r[i][j]
+ inst.append([
+ x[i], y[i], x_r[i], y_r[i], custom_samples_array,
+ custom_samples_array_r, custom_probabilities_array
+ ])
+ else:
+ inst.append([x[i], y[i], x_r[i], y_r[i]])
+ return inst
+
+
+def batch_reader(batch_list, args):
+ res = []
+ for batch in batch_list:
+ res.append(prepare_batch_input(batch, args))
+ return res
+
+
+def read_multiple(reader, batch_size, count, clip_last=True):
+ """
+ Stack data from reader for multi-devices.
+ """
+
+ def __impl__():
+ # one time read batch_size * count data for rnn
+ for data in reader():
+ inst_num_per_part = batch_size
+ split_data = {}
+ len_check = True
+ for k in data.keys():
+ if data[k] is not None:
+ if len(data[k]) != batch_size * count:
+ len_check = False
+ print("data check error!!, data=" + data[k] + ", k=" + k)
+ break
+ if len_check:
+ res = []
+ for i in range(count):
+ split_data = {}
+ for k in data.keys():
+ if data[k] is not None:
+ split_data[k] = data[k][inst_num_per_part * i:inst_num_per_part * (i + 1)]
+ res.append(split_data)
+ yield res
+
+ return __impl__
+
+
+def LodTensor_Array(lod_tensor):
+ lod = lod_tensor.lod()
+ array = np.array(lod_tensor)
+ new_array = []
+ for i in range(len(lod[0]) - 1):
+ new_array.append(array[lod[0][i]:lod[0][i + 1]])
+ return new_array
+
+
+def get_current_model_para(train_prog, train_exe):
+ param_list = train_prog.block(0).all_parameters()
+ param_name_list = [p.name for p in param_list]
+
+ vals = {}
+ for p_name in param_name_list:
+ p_array = np.array(fluid.global_scope().find_var(p_name).get_tensor())
+ vals[p_name] = p_array
+
+ return vals
+
+
+def save_para_npz(train_prog, train_exe):
+ logger.info("begin to save model to model_base")
+ param_list = train_prog.block(0).all_parameters()
+ param_name_list = [p.name for p in param_list]
+
+ vals = {}
+ for p_name in param_name_list:
+ p_array = np.array(fluid.global_scope().find_var(p_name).get_tensor())
+ vals[p_name] = p_array
+
+ emb = vals["embedding_para"]
+ logger.info("begin to save model to model_base")
+ np.savez("mode_base", **vals)
+
+
+def prepare_input(batch, epoch_id=0, with_lr=True):
+ x, y = batch
+ inst = []
+ for i in range(len(x)):
+ inst.append([x[i], y[i]])
+ return inst
+
+
+def eval(vocab, infer_progs, dev_count, logger, args):
+ infer_prog, infer_startup_prog, infer_model = infer_progs
+ feed_order = infer_model.feed_order
+ loss = infer_model.loss
+
+ # prepare device
+ place = core.CUDAPlace(0) if args.use_gpu else core.CPUPlace()
+ exe = Executor(place)
+ if not args.use_gpu:
+ place = fluid.CPUPlace()
+ import multiprocessing
+ dev_count = int(os.environ.get('CPU_NUM', multiprocessing.cpu_count()))
+ else:
+ place = fluid.CUDAPlace(0)
+ dev_count = fluid.core.get_cuda_device_count()
+
+ total_loss = 0.0
+ total_cnt = 0
+ n_batch_cnt = 0
+ n_batch_loss = 0.0
+ val_feed_list = [
+ infer_prog.global_block().var(var_name) for var_name in feed_order
+ ]
+ val_feeder = fluid.DataFeeder(val_feed_list, place)
+ dev_data = data.BidirectionalLMDataset(
+ args.test_path, vocab, test=True, shuffle_on_load=False)
+ dev_data_iter = lambda: dev_data.iter_batches(args.batch_size * dev_count, args.num_steps)
+ dev_reader = read_multiple(dev_data_iter, args.batch_size, dev_count)
+
+ last_hidden_values = np.zeros(
+ (dev_count, args.num_layers * 2 * args.batch_size * args.embed_size),
+ dtype='float32')
+ last_cell_values = np.zeros(
+ (dev_count, args.num_layers * 2 * args.batch_size * args.hidden_size),
+ dtype='float32')
+ for batch_id, batch_list in enumerate(dev_reader(), 1):
+ feed_data = batch_reader(batch_list, args)
+ feed = list(val_feeder.feed_parallel(feed_data, dev_count))
+ for i in range(dev_count):
+ init_hidden_tensor = fluid.core.LoDTensor()
+ if args.use_gpu:
+ placex = fluid.CUDAPlace(i)
+ else:
+ placex = fluid.CPUPlace()
+ init_hidden_tensor.set(last_hidden_values[i], placex)
+ init_cell_tensor = fluid.core.LoDTensor()
+ init_cell_tensor.set(last_cell_values[i], placex)
+
+ feed[i]['init_hiddens'] = init_hidden_tensor
+ feed[i]['init_cells'] = init_cell_tensor
+ last_hidden_values = []
+ last_cell_values = []
+ for i in range(dev_count):
+ val_fetch_outs = exe.run(
+ program=infer_prog,
+ feed=feed[i],
+ fetch_list=[
+ infer_model.loss.name, infer_model.last_hidden.name,
+ infer_model.last_cell.name
+ ],
+ return_numpy=False)
+ last_hidden_values.append(np.array(val_fetch_outs[1]))
+ last_cell_values.append(np.array(val_fetch_outs[2]))
+ total_loss += np.array(val_fetch_outs[0]).sum()
+
+ n_batch_cnt += len(np.array(val_fetch_outs[0]))
+ total_cnt += len(np.array(val_fetch_outs[0]))
+ n_batch_loss += np.array(val_fetch_outs[0]).sum()
+
+ last_hidden_values = np.array(last_hidden_values).reshape((
+ dev_count, args.num_layers * 2 * args.batch_size * args.embed_size))
+ last_cell_values = np.array(last_cell_values).reshape(
+ (dev_count,
+ args.num_layers * 2 * args.batch_size * args.hidden_size))
+
+ log_every_n_batch = args.log_interval
+ if log_every_n_batch > 0 and batch_id % log_every_n_batch == 0:
+ logger.info('Average dev loss from batch {} to {} is {}'.format(
+ batch_id - log_every_n_batch + 1, batch_id, "%.10f" % (
+ n_batch_loss / n_batch_cnt)))
+ n_batch_loss = 0.0
+ n_batch_cnt = 0
+ batch_offset = 0
+
+ ppl = np.exp(total_loss / total_cnt)
+ return ppl
+
+
+def train():
+ args = parse_args()
+ if args.random_seed == 0:
+ args.random_seed = None
+ print("random seed is None")
+ if args.enable_ce:
+ random.seed(args.random_seed)
+ np.random.seed(args.random_seed)
+ logger = logging.getLogger("lm")
+ logger.setLevel(logging.INFO)
+ formatter = logging.Formatter(
+ '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
+ console_handler = logging.StreamHandler()
+ console_handler.setLevel(logging.INFO)
+ console_handler.setFormatter(formatter)
+
+ logger.info('Running with args : {}'.format(args))
+ logger.info('Running paddle : {}'.format(paddle.version.commit))
+
+ hidden_size = args.hidden_size
+ batch_size = args.batch_size
+ data_path = args.data_path
+ logger.info("begin to load vocab")
+ vocab = data.Vocabulary(args.vocab_path, validate_file=True)
+ vocab_size = vocab.size
+ logger.info("finished load vocab")
+
+ logger.info('build the model...')
+ # build model
+ train_prog = fluid.Program()
+ train_startup_prog = fluid.Program()
+ if args.enable_ce:
+ train_prog.random_seed = args.random_seed
+ train_startup_prog.random_seed = args.random_seed
+
+ # build infer model
+ infer_prog = fluid.Program()
+ infer_startup_prog = fluid.Program()
+ with fluid.program_guard(infer_prog, infer_startup_prog):
+ with fluid.unique_name.guard():
+ # Infer process
+ infer_model = lm_model.LanguageModel(
+ args, vocab_size, test_mode=True)
+ infer_model.build()
+ infer_progs = infer_prog, infer_startup_prog, infer_model
+
+ with fluid.program_guard(train_prog, train_startup_prog):
+ with fluid.unique_name.guard():
+ # Training process
+ train_model = lm_model.LanguageModel(
+ args, vocab_size, test_mode=False)
+ train_model.build()
+ fluid.clip.set_gradient_clip(
+ clip=fluid.clip.GradientClipByGlobalNorm(
+ clip_norm=args.max_grad_norm))
+
+ # build optimizer
+ if args.optim == 'adagrad':
+ optimizer = fluid.optimizer.Adagrad(
+ learning_rate=args.learning_rate,
+ epsilon=0.0,
+ initial_accumulator_value=1.0)
+ elif args.optim == 'sgd':
+ optimizer = fluid.optimizer.SGD(
+ learning_rate=args.learning_rate)
+ elif args.optim == 'adam':
+ optimizer = fluid.optimizer.Adam(
+ learning_rate=args.learning_rate)
+ elif args.optim == 'rprop':
+ optimizer = fluid.optimizer.RMSPropOptimizer(
+ learning_rate=args.learning_rate)
+ else:
+ logger.error('Unsupported optimizer: {}'.format(args.optim))
+ exit(-1)
+ optimizer.minimize(train_model.loss * args.num_steps)
+
+ # initialize parameters
+ place = core.CUDAPlace(0) if args.use_gpu else core.CPUPlace()
+ exe = Executor(place)
+ train_progs = train_prog, train_startup_prog, train_model
+
+ if args.local:
+ logger.info("local start_up:")
+ train_loop(args, logger, vocab, train_progs, infer_progs, optimizer)
+ else:
+ if args.update_method == "nccl2":
+ trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID", "0"))
+ if args.test_nccl:
+ worker_endpoints_env = os.getenv("PADDLE_WORK_ENDPOINTS")
+ worker_endpoints = worker_endpoints_env.split(',')
+ trainers_num = len(worker_endpoints)
+ current_endpoint = worker_endpoints[trainer_id]
+ else:
+ port = os.getenv("PADDLE_PORT")
+ worker_ips = os.getenv("PADDLE_TRAINERS")
+ worker_endpoints = []
+ for ip in worker_ips.split(","):
+ worker_endpoints.append(':'.join([ip, port]))
+ worker_endpoints_env = ','.join(worker_endpoints)
+ trainers_num = len(worker_endpoints)
+ current_endpoint = os.getenv("POD_IP") + ":" + port
+ if trainer_id == 0:
+ logger.info("train_id == 0, sleep 60s")
+ time.sleep(60)
+
+ logger.info("trainers_num:{}".format(trainers_num))
+ logger.info("worker_endpoints:{}".format(worker_endpoints))
+ logger.info("current_endpoint:{}".format(current_endpoint))
+ config = fluid.DistributeTranspilerConfig()
+ config.mode = "nccl2"
+ t = fluid.DistributeTranspiler(config=config)
+ t.transpile(
+ trainer_id,
+ trainers=worker_endpoints_env,
+ current_endpoint=current_endpoint,
+ program=train_prog,
+ startup_program=train_startup_prog)
+ train_progs = train_prog, train_startup_prog, train_model
+ train_loop(args, logger, vocab, train_progs, infer_progs, optimizer,
+ trainers_num, trainer_id, worker_endpoints)
+ else:
+ port = os.getenv("PADDLE_PORT", "6174")
+ pserver_ips = os.getenv("PADDLE_PSERVERS")
+ eplist = []
+ for ip in pserver_ips.split(","):
+ eplist.append(':'.join([ip, port]))
+ pserver_endpoints = ",".join(eplist)
+ trainers = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM", "0"))
+ current_endpoint = os.getenv("POD_IP") + ":" + port
+ trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"))
+
+ logger.info("pserver_endpoints:{}".format(pserver_endpoints))
+ logger.info("current_endpoint:{}".format(current_endpoint))
+ logger.info("trainer_id:{}".format(trainer_id))
+ logger.info("pserver_ips:{}".format(pserver_ips))
+ logger.info("port:{}".format(port))
+
+ t = fluid.DistributeTranspiler()
+ t.transpile(
+ trainer_id,
+ pservers=pserver_endpoints,
+ trainers=trainers,
+ program=train_prog,
+ startup_program=startup_prog)
+
+ if training_role == "PSERVER":
+ logger.info("distributed: pserver started")
+ current_endpoint = os.getenv("POD_IP") + ":" + os.getenv(
+ "PADDLE_PORT")
+ if not current_endpoint:
+ logger.critical("need env SERVER_ENDPOINT")
+ exit(1)
+ pserver_prog = t.get_pserver_program(current_endpoint)
+ pserver_startup = t.get_startup_program(current_endpoint,
+ pserver_prog)
+
+ exe.run(pserver_startup)
+ exe.run(pserver_prog)
+ elif training_role == "TRAINER":
+ logger.info("distributed: trainer started")
+ trainer_prog = t.get_trainer_program()
+ train_loop(args, logger, vocab, train_progs, infer_progs,
+ optimizer)
+ else:
+ logger.critical(
+ "environment var TRAINER_ROLE should be TRAINER os PSERVER")
+ exit(1)
+
+def init_pretraining_params(exe,
+ pretraining_params_path,
+ main_program):
+ assert os.path.exists(pretraining_params_path
+ ), "[%s] cann't be found." % pretraining_params_path
+
+ def existed_params(var):
+ if not isinstance(var, fluid.framework.Parameter):
+ return False
+ return os.path.exists(os.path.join(pretraining_params_path, var.name))
+
+ fluid.io.load_vars(
+ exe,
+ pretraining_params_path,
+ main_program=main_program,
+ predicate=existed_params)
+ print("Load pretraining parameters from {}.".format(
+ pretraining_params_path))
+
+
+def train_loop(args,
+ logger,
+ vocab,
+ train_progs,
+ infer_progs,
+ optimizer,
+ nccl2_num_trainers=1,
+ nccl2_trainer_id=0,
+ worker_endpoints=None):
+ train_prog, train_startup_prog, train_model = train_progs
+ infer_prog, infer_startup_prog, infer_model = infer_progs
+
+ # prepare device
+ place = core.CUDAPlace(0) if args.use_gpu else core.CPUPlace()
+ exe = Executor(place)
+ if not args.use_gpu:
+ place = fluid.CPUPlace()
+ import multiprocessing
+ dev_count = int(os.environ.get('CPU_NUM', multiprocessing.cpu_count()))
+ else:
+ place = fluid.CUDAPlace(0)
+ dev_count = fluid.core.get_cuda_device_count()
+
+ if args.load_dir:
+ logger.info('load pretrained checkpoints from {}'.format(args.load_dir))
+ fluid.io.load_persistables(exe, args.load_dir, main_program=train_prog)
+ elif args.load_pretraining_params:
+ logger.info('load pretrained params from {}'.format(args.load_pretraining_params))
+ exe.run(train_startup_prog)
+ init_pretraining_params(exe, args.load_pretraining_params, main_program=train_prog)
+ else:
+ exe.run(train_startup_prog)
+
+ # prepare data
+ feed_list = [
+ train_prog.global_block().var(var_name)
+ for var_name in train_model.feed_order
+ ]
+ feeder = fluid.DataFeeder(feed_list, place)
+
+ logger.info('Training the model...')
+ exe_strategy = fluid.parallel_executor.ExecutionStrategy()
+ parallel_executor = fluid.ParallelExecutor(
+ loss_name=train_model.loss.name,
+ main_program=train_prog,
+ use_cuda=bool(args.use_gpu),
+ exec_strategy=exe_strategy,
+ num_trainers=nccl2_num_trainers,
+ trainer_id=nccl2_trainer_id)
+
+ logger.info("begin to load data")
+ train_data = data.BidirectionalLMDataset(
+ args.train_path,
+ vocab,
+ test=(not args.shuffle),
+ shuffle_on_load=args.shuffle)
+ logger.info("finished load vocab")
+
+ # get train epoch size
+ log_interval = args.log_interval
+ total_time = 0.0
+ batch_size = args.batch_size
+ hidden_size = args.hidden_size
+ custom_samples_array = np.zeros(
+ (batch_size, args.num_steps, args.n_negative_samples_batch + 1),
+ dtype='int64')
+ custom_probabilities_array = np.zeros(
+ (batch_size, args.num_steps, args.n_negative_samples_batch + 1),
+ dtype='float32')
+ for i in range(batch_size):
+ for j in range(0, args.num_steps):
+ for k in range(0, args.n_negative_samples_batch + 1):
+ custom_samples_array[i][j][k] = k
+ custom_probabilities_array[i][j][k] = 1.0
+
+ for epoch_id in range(args.max_epoch):
+ start_time = time.time()
+ logger.info("epoch id {}".format(epoch_id))
+ train_data_iter = lambda: train_data.iter_batches(batch_size * dev_count, args.num_steps)
+ train_reader = read_multiple(train_data_iter, batch_size, dev_count)
+
+ total_num = 0
+ n_batch_loss = 0.0
+ n_batch_cnt = 0
+ last_hidden_values = np.zeros(
+ (dev_count, args.num_layers * 2 * batch_size * args.embed_size),
+ dtype='float32')
+ last_cell_values = np.zeros(
+ (dev_count, args.num_layers * 2 * batch_size * hidden_size),
+ dtype='float32')
+
+ begin_time = time.time()
+ for batch_id, batch_list in enumerate(train_reader(), 1):
+ feed_data = batch_reader(batch_list, args)
+ feed = list(feeder.feed_parallel(feed_data, dev_count))
+ for i in range(dev_count):
+ init_hidden_tensor = fluid.core.LoDTensor()
+ if args.use_gpu:
+ placex = fluid.CUDAPlace(i)
+ else:
+ placex = fluid.CPUPlace()
+ init_hidden_tensor.set(last_hidden_values[i], placex)
+ init_cell_tensor = fluid.core.LoDTensor()
+ init_cell_tensor.set(last_cell_values[i], placex)
+
+ feed[i]['init_hiddens'] = init_hidden_tensor
+ feed[i]['init_cells'] = init_cell_tensor
+
+ fetch_outs = parallel_executor.run(
+ feed=feed,
+ fetch_list=[
+ train_model.loss.name, train_model.last_hidden.name,
+ train_model.last_cell.name
+ ],
+ return_numpy=False)
+ cost_train = np.array(fetch_outs[0]).mean()
+ last_hidden_values = np.array(fetch_outs[1])
+ last_hidden_values = last_hidden_values.reshape(
+ (dev_count, args.num_layers * 2 * batch_size * args.embed_size))
+ last_cell_values = np.array(fetch_outs[2])
+ last_cell_values = last_cell_values.reshape((
+ dev_count, args.num_layers * 2 * batch_size * args.hidden_size))
+
+ total_num += args.batch_size * dev_count
+ n_batch_loss += np.array(fetch_outs[0]).sum()
+
+ n_batch_cnt += len(np.array(fetch_outs[0]))
+
+ if batch_id > 0 and batch_id % log_interval == 0:
+ smoothed_ppl = np.exp(n_batch_loss / n_batch_cnt)
+ ppl = np.exp(
+ np.array(fetch_outs[0]).sum() /
+ len(np.array(fetch_outs[0])))
+ used_time = time.time() - begin_time
+ speed = log_interval / used_time
+ logger.info(
+ "[train] epoch:{}, step:{}, loss:{:.3f}, ppl:{:.3f}, smoothed_ppl:{:.3f}, speed:{:.3f}".
+ format(epoch_id, batch_id, n_batch_loss / n_batch_cnt, ppl,
+ smoothed_ppl, speed))
+ n_batch_loss = 0.0
+ n_batch_cnt = 0
+ begin_time = time.time()
+ if batch_id > 0 and batch_id % args.dev_interval == 0:
+ valid_ppl = eval(vocab, infer_progs, dev_count, logger, args)
+ logger.info("valid ppl {}".format(valid_ppl))
+ if batch_id > 0 and batch_id % args.save_interval == 0:
+ model_path = os.path.join(args.para_save_dir,
+ str(batch_id + epoch_id))
+ if not os.path.isdir(model_path):
+ os.makedirs(model_path)
+ fluid.io.save_persistables(
+ executor=exe, dirname=model_path, main_program=train_prog)
+
+ end_time = time.time()
+ total_time += end_time - start_time
+ logger.info("train ppl {}".format(ppl))
+
+ if epoch_id == args.max_epoch - 1 and args.enable_ce:
+ logger.info("lstm_language_model_duration\t%s" %
+ (total_time / args.max_epoch))
+ logger.info("lstm_language_model_loss\t%s" % ppl[0])
+
+ model_path = os.path.join(args.para_save_dir, str(epoch_id))
+ if not os.path.isdir(model_path):
+ os.makedirs(model_path)
+ fluid.io.save_persistables(
+ executor=exe, dirname=model_path, main_program=train_prog)
+ valid_ppl = eval(vocab, infer_progs, dev_count, logger, args)
+ logger.info("valid ppl {}".format(valid_ppl))
+ test_ppl = eval(vocab, infer_progs, dev_count, logger, args)
+ logger.info("test ppl {}".format(test_ppl))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+ train()