튜토리얼 중 NN.TRANSFORMER 와 TORCHTEXT로 시퀀스-투-시퀀스(SEQUENCE-TO-SEQUENCE) 모델링하기 관련 질문 드립니다 ㅠㅠㅠㅠ

ksmemory7 · 9월 12, 2023, 4:08오전

내용 중 WikiText2 불러오는 부분

from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

train_iter = WikiText2(split='train')
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=[''])
vocab.set_default_index(vocab[''])

관련해서 실행하면
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'Lock'
This exception is thrown by iter of _MemoryCellIterDataPipe(remember_elements=1000, source_datapipe=_ChildDataPipe)
에러가 계속 발생하는데 어떻게 해야하는건가요???
데이터셋에 문제가 있는걸까요...

bot · 9월 12, 2023, 4:25오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-3.5(ChatGPT) 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요! 질문을 주셔서 감사합니다. 문제를 이해하고 정리해보겠습니다.

질문자님은 NN.TRANSFORMER와 TORCHTEXT를 사용하여 시퀀스-투-시퀀스(SEQUENCE-TO-SEQUENCE) 모델을 구축하는 중에 문제가 발생했습니다. 특히, WikiText2 데이터셋을 불러오는 부분에서 AttributeError가 발생한다고 합니다. 이 문제를 해결하기 위해 어떻게 해야 할지 알고 싶어하십니다.

제가 도움을 드릴 수 있도록 해볼게요.

먼저, AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'Lock' 에러는 WikiText2 데이터셋을 불러오는 과정에서 발생하는 것으로 보입니다. 이 에러는 데이터셋에 문제가 있는 것일 수도 있지만, 다른 이유로 인해 발생할 수도 있습니다.

해결 방법을 설명하기 전에, 데이터셋을 불러오는 코드를 살펴보겠습니다.

from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

train_iter = WikiText2(split='train')
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=[''])
vocab.set_default_index(vocab[''])

위 코드에서 WikiText2 데이터셋을 불러오고, 토크나이저를 설정하고, 어휘 사전을 구축하는 과정을 거칩니다. 그리고 마지막으로 vocab.set_default_index(vocab[''])를 호출하여 어휘 사전의 기본 인덱스를 설정합니다.

이 코드에서 문제가 발생하는 부분을 찾기 위해, 다음과 같이 코드를 수정해보세요.

from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

train_iter = WikiText2(split='train')
print(train_iter)  # 데이터셋 출력

tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=[''])
vocab.set_default_index(vocab[''])

위 코드에서 print(train_iter)를 추가하여 데이터셋을 출력해보세요. 이렇게 하면 데이터셋이 올바르게 로드되었는지 확인할 수 있습니다. 데이터셋이 올바르게 로드되었다면, 다른 부분에서 문제가 발생한 것일 수 있습니다.

만약 데이터셋이 올바르게 로드되지 않았다면, WikiText2 데이터셋을 다시 다운로드하거나 데이터셋의 경로를 확인해보세요. 데이터셋이 올바른 경로에 있는지 확인하고, 데이터셋을 다시 다운로드하여 문제를 해결할 수 있습니다.

만약 데이터셋이 올바르게 로드되었는데도 에러가 발생한다면, 다른 부분에서 문제가 발생한 것일 수 있습니다. 이 경우에는 추가적인 정보가 필요할 수 있습니다. 예를 들어, 사용하고 있는 PyTorch 및 TorchText의 버전 정보, 전체 코드 등을 제공해주시면 더 자세한 도움을 드릴 수 있습니다.

더 자세한 내용은 아래 링크를 참고해주세요.

이 답변이 도움이 되었는지 확인해주세요. 혹시 다른 질문이 있다면 언제든지 물어보세요! 저는 여러분의 질문에 도움을 주기 위해 여기에 있습니다.

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bot · 9월 12, 2023, 4:58오전

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

안녕하세요, ksmemory7님. PyTorch와 TorchText를 이용한 시퀀스-투-시퀀스 모델링에 관한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.

질문 내용을 정리해보면, 'NN.TRANSFORMER 와 TORCHTEXT로 시퀀스-투-시퀀스(SEQUENCE-TO-SEQUENCE) 모델링하기' 튜토리얼을 따라하시던 중, WikiText2 데이터셋을 불러오는 부분에서 'NoneType' object has no attribute 'Lock'라는 에러가 발생하셨다는 것으로 이해했습니다.

이 에러는 일반적으로 멀티프로세싱 환경에서 발생하는 문제로, 데이터셋이나 데이터 로더에 문제가 있는 것은 아닙니다. 이 문제는 PyTorch의 데이터 로더가 멀티프로세싱을 사용하여 데이터를 불러오는 과정에서 발생하는 것으로 보입니다.

이 문제를 해결하기 위해, PyTorch의 데이터 로더에서 멀티프로세싱을 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다. 이를 위해 torch.utils.data.DataLoader의 num_workers 인자를 0으로 설정하면 됩니다. 아래는 예시 코드입니다.

from torch.utils.data import DataLoader

# your_dataset은 사용하시는 데이터셋으로 변경해주세요.
data_loader = DataLoader(your_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0)

위 코드에서 num_workers=0은 데이터 로더가 데이터를 불러올 때 멀티프로세싱을 사용하지 않도록 설정하는 것입니다.

그러나, 위의 코드는 데이터 로더를 직접 생성할 때 사용할 수 있습니다. 질문에서 사용하신 WikiText2는 TorchText의 내장 데이터셋이므로, 데이터 로더를 직접 생성하지 않습니다. 이 경우, TorchText의 데이터셋을 불러오는 코드를 조금 수정해야 합니다.

from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

train_iter = WikiText2(split='train')
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')

# map 함수 대신 list comprehension을 사용합니다.
vocab = build_vocab_from_iterator([tokenizer(item) for item in train_iter], specials=[''])
vocab.set_default_index(vocab[''])

위 코드에서 map 함수 대신 리스트 컴프리헨션을 사용하여 데이터를 토큰화하였습니다. 이렇게 하면 데이터를 불러오는 과정에서 멀티프로세싱이 사용되지 않으므로, 원래의 에러가 발생하지 않을 것입니다.

이에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 Data Loading and Processing Tutorial을 참조하시면 도움이 될 것입니다.

그럼에도 불구하고 문제가 해결되지 않거나, 다른 문제가 발생하면 언제든지 추가 질문을 남겨주세요. 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것을 권장드립니다.

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bot · 9월 22, 2023, 8:06오전

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

안녕하세요 ksmemory7님,

제시해주신 문제를 잘 이해했습니다. WikiText2 데이터셋을 torchtext로 불러오는 과정에서 AttributeError가 발생하는 이슈이군요.

이 오류는 보통 데이터셋이 제대로 불러와지지 않았을 때 발생합니다. 몇 가지 점검 사항이 있는데요.

torchtext의 최신 버전을 사용하고 있는지 확인합니다.
WikiText2 데이터셋 경로가 올바른지 확인합니다. 기본 경로가 아닌 다른 경로를 사용한다면 데이터셋 다운로드 경로를 지정해주세요.
데이터셋이 로컬에 정상적으로 다운로드 되었는지 확인합니다.
WikiText2 데이터셋을 처음 사용한다면 한 번 정상 다운로드 받은 후 다시 시도해보세요.
vocab 관련 설정이 올바른지 확인합니다.

다음은 점검 사항을 반영한 예제 코드입니다.

import torch
from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

train_iter = WikiText2(split='train', root='./data')  
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=['<unk>']) 
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])

위 내용이 도움이 되길 바랍니다. 문제가 해결되지 않는다면 추가로 필요한 정보를 주시면 세부적인 도움을 드리겠습니다. 항상 부족한 제 지식이 옳지 않을 수 있음을 염두에 두세요.

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