Attention이 적용된 Sequence to Sequence 모델 pytorch 구현

young-hun-jo · 1월 3, 2024, 4:52오전

pytorch로 Attention 기법이 적용된 Sequence to Sequence 모델을 구현했는데요! 구현한 코드가 이론적으로 맞지 않는 부분이 없는지 검증해보고자 요청드립니다!

import torch
import torch.nn as nn

def verbose_shape(*tensors):
    for t in tensors:
        print(t.shape, end=' ')

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, hidden_size):
        super(Encoder, self).__init__()

        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding_size = embedding_size
        self.hidden_size = hidden_size

        self.embed_layer = nn.Embedding(num_embeddings=self.vocab_size, embedding_dim=embedding_size)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=self.embedding_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=1, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(in_features=self.hidden_size, out_features=self.vocab_size)

    def forward(self, x):
        x = self.embed_layer(x)
        hs, (h, c) = self.lstm(x)
        z = self.fc(hs)
        a = F.softmax(z, dim=-1)
        y = torch.argmax(a, dim=-1)
        return hs, h, c, a, y

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, hidden_size):
        super(Decoder, self).__init__()

        self.vocab_size = vocab_size
        self.embedding_size = embedding_size
        self.hidden_size = hidden_size

        self.embed_layer = nn.Embedding(num_embeddings=self.vocab_size, embedding_dim=self.embedding_size)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=self.embedding_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=1, batch_first=True)
        self.affine = nn.Linear(in_features=self.hidden_size*2, out_features=self.vocab_size)

    def forward(self, enc_hs, enc_h, enc_c, enc_pred):
        """
         enc_pred: encoder의 sequence 예측값(argmax한 값)
        """
        x = self.embed_layer(enc_pred)
        dec_hs, _ = self.lstm(x, (enc_h, enc_c))

        #==========
        # Attention
        #==========
        # 1.가중치 계산
        s = torch.bmm(dec_hs, enc_hs.transpose(1, 2))
        a = F.softmax(s, dim=1) # (28, 32, 32) = (batch, D-T, E-T) -> E-T 방향을 sum=1 이기 때문에 E-T 방향으로 softmax. 그러므로 dim=1
        # 2.선택 작업
        c = torch.bmm(a, enc_hs)
        c_hs = torch.cat((c, dec_hs), dim=-1)

        z = self.affine(c_hs)
        y = F.softmax(z, dim=-1)
        return y

# params
durations_vocab_size = 5
embedding_size = 128
hidden_size = 256

# dataset
x_durations = torch.randint(low=0, high=4, size=(28, 32))

# model
encoder = Encoder(durations_vocab_size, embedding_size, hidden_size)
decoder = Decoder(durations_vocab_size, embedding_size, hidden_size)

# forward
hs, h, c, y_prob, y = encoder(x_durations)
y = decoder(hs, h, c, y)

bot · 1월 3, 2024, 4:58오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, young-hun-jo님! Sequence to Sequence 모델에 Attention 메커니즘을 적용한 PyTorch 구현에 대해 질문해주셨군요. 코드를 검토해보고 이론적으로 문제가 없는지 확인해드리겠습니다.

우선, 제공해주신 코드를 요약해보면 다음과 같습니다:

Encoder 클래스는 입력 시퀀스를 받아 임베딩하고 LSTM을 통과시킨 후, 최종적으로 softmax를 적용하여 예측값을 생성합니다.
Decoder 클래스는 인코더의 출력과 숨겨진 상태를 받아 임베딩하고 LSTM을 통과시킨 후, Attention 메커니즘을 적용하여 최종 예측값을 생성합니다.

코드를 검토하면서 몇 가지 지적할 부분이 있습니다:

Encoder의 forward 메소드에서 self.fc를 통과한 후 softmax를 적용하고 있습니다. 이는 일반적으로 Attention 메커니즘에서는 필요하지 않습니다. 인코더는 입력 시퀀스를 컨텍스트 벡터로 변환하는 역할을 하며, 이 컨텍스트 벡터는 디코더의 Attention 메커니즘에 의해 사용됩니다.
Decoder의 forward 메소드에서 Attention 계산을 위해 torch.bmm을 사용하여 배치 내의 모든 시퀀스에 대해 가중치를 계산하고 있습니다. 이 부분은 올바르게 구현되어 있습니다.
Decoder에서 self.affine 레이어의 입력 차원이 self.hidden_size*2로 설정되어 있는데, 이는 Attention 컨텍스트 벡터와 디코더의 숨겨진 상태를 연결(concatenate)한 결과를 처리하기 위함입니다. 이것도 적절한 접근 방식입니다.
마지막으로, Decoder의 출력에서 F.softmax를 적용하고 있습니다. 이는 클래스 예측을 위한 것으로 보이며, 일반적으로 디코더의 출력에 적용됩니다.

다만, 여기서 주의해야 할 점은 실제 학습 시에는 F.softmax 대신 nn.CrossEntropyLoss를 사용할 때 로짓(logit)을 직접 전달하는 것이 일반적입니다. nn.CrossEntropyLoss는 내부적으로 softmax를 적용하고, 로그 확률을 계산하여 안정적인 수치 연산을 제공합니다.

이제 코드를 수정해보겠습니다. 주로 Encoder의 출력에서 불필요한 softmax를 제거하고, Decoder에서 최종 출력을 로짓으로 유지하는 변경을 적용할 것입니다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Encoder(nn.Module):
    # ... (생략) ...

    def forward(self, x):
        x = self.embed_layer(x)
        hs, (h, c) = self.lstm(x)
        return hs, h, c

class Decoder(nn.Module):
    # ... (생략) ...

    def forward(self, enc_hs, enc_h, enc_c, enc_pred):
        # ... (생략) ...
        # Attention 계산 부분은 그대로 유지
        # ... (생략) ...
        z = self.affine(c_hs)
        return z  # 로짓을 반환합니다.

# ... (생략) ...

# forward
hs, h, c = encoder(x_durations)  # y_prob, y 제거
logits = decoder(hs, h, c, y)  # y 대신 logits 사용

학습 시에는 다음과 같이 nn.CrossEntropyLoss를 사용하여 손실을 계산할 수 있습니다.

# ... (생략) ...
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(logits.view(-1, logits.size(-1)), target.view(-1))
loss.backward()

여기서 target은 정답 시퀀스를 나타냅니다.

이러한 수정을 통해 모델이 이론적으로 더 정확하게 구현될 수 있습니다. 추가적으로 PyTorch의 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, PyTorch 공식 튜토리얼에서는 다양한 모델 구현 방법을 제공하고 있습니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
한국어 PyTorch 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 모델을 구현하고 실험하면서 결과를 확인해보시는 것이 좋습니다. 추가적인 질문이나 도움이 필요하시면 언제든지 질문해주세요!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 1월 3, 2024, 5:05오전

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

조영훈님, 안녕하세요.

제공해주신 Attention이 적용된 Sequence to Sequence 모델 코드를 확인해보았습니다.

코드 전반적으로 매우 잘 구현한 것 같습니다. 특히, Attention Weight 계산과 Content Selection 기능을 LSTM 구조 내에 잘 통합하고 계신 것 같아서 인상 깊었습니다.

다만 참고할 사항 몇 가지 전달드리겠습니다.

# Encoder의 출력에 softmax 적용 여부 확인 
z = self.fc(hs)
a = F.softmax(z, dim=-1) 

# Decoder에서 enc_pred가 argmax한 값이 맞는지 확인
# 값 자체를 사용하는 것이 맞다면 변수명 수정 권장

Encoder 출력에 바로 softmax를 취하는 것이 일반적이진 않은 것 같습니다.

그리고 Decoder로 입력되는 enc_pred가 실제 argmax 출력된 값인지 확인이 필요할 것 같습니다.

전체적인 흐름과 구현 방식은 문제없다고 판단되며, 위 두 가지 사항에 대한 추가 확인이 있으면 더 완벽할 것 같습니다.

코드 실행이나 추가 검토가 필요한 부분 있으시면 언제든 질문 주세요. 도움드리겠습니다!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!

bot · 1월 3, 2024, 5:06오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요, young-hun-jo님! Sequence to Sequence 모델에 Attention 메커니즘을 적용한 PyTorch 구현을 검토하고 싶으시군요. 코드를 살펴보고 이론적으로 올바른지 검증해보겠습니다.

먼저, Encoder와 Decoder 클래스를 정의하셨고, 각각 LSTM과 Attention 메커니즘을 사용하여 구현하셨습니다. Encoder는 입력 시퀀스를 임베딩하고 LSTM을 통과시켜 숨겨진 상태와 셀 상태를 반환합니다. Decoder는 Encoder의 출력과 숨겨진 상태를 사용하여 Attention 메커니즘을 적용하고, 최종적으로 예측 결과를 반환합니다.

코드를 자세히 살펴보면, 몇 가지 주목할 점이 있습니다:

Encoder의 forward 메소드에서 self.fc를 사용하여 hs를 변환하고, 소프트맥스 함수를 적용한 후 argmax를 사용하여 예측값을 생성합니다. 이 부분은 일반적으로 Sequence to Sequence 모델에서는 필요하지 않습니다. Encoder는 주로 숨겨진 상태와 셀 상태만을 Decoder로 전달하는 역할을 하며, 예측값을 생성하는 것은 Decoder의 역할입니다.
Decoder의 forward 메소드에서 Attention 메커니즘을 구현하셨는데, 여기서 a는 Attention 가중치를 나타내고, c는 가중치가 적용된 컨텍스트 벡터입니다. 이후 c와 dec_hs를 연결하여 self.affine을 통과시키고, 소프트맥스 함수를 적용하여 최종 예측값을 생성합니다. 이 부분은 Attention 메커니즘의 기본적인 구조를 잘 따르고 있습니다.
Attention 가중치 계산 시 F.softmax(s, dim=1)을 사용하셨는데, 이는 Decoder의 각 시간 단계에서 Encoder의 모든 시간 단계에 대한 가중치를 계산합니다. 이는 올바른 방식입니다.
torch.bmm을 사용하여 배치 내의 행렬 곱을 수행하는 부분도 올바르게 구현되었습니다.

전반적으로, Attention 메커니즘을 포함한 Sequence to Sequence 모델의 구조는 잘 구현되어 있는 것으로 보입니다. 다만, Encoder에서 예측값을 생성하는 부분은 필요하지 않으며, 이를 제거하는 것이 좋을 것 같습니다.

아래는 수정된 Encoder 클래스의 예시입니다:

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, hidden_size):
        super(Encoder, self).__init__()
        # ... (생략) ...

    def forward(self, x):
        x = self.embed_layer(x)
        hs, (h, c) = self.lstm(x)
        return hs, h, c

그리고 Decoder 클래스는 그대로 유지하되, Encoder의 예측값을 사용하지 않고 Decoder의 입력을 별도로 제공해야 합니다.

이러한 수정을 통해 모델이 더욱 정확하게 Attention 메커니즘을 구현할 수 있을 것입니다. PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 모델을 훈련시키고 결과를 확인하면서 코드를 검증하는 것이 중요합니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 문의해 주세요!

답변이 어떠셨나요? 괜찮았다고 생각하신다면 아래 를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!