marzo 17, 2021
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Transformer Decoder
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Transformer Decoder
En posts anteriores hemos aprendido e implementado la arquitectura Transformer, en particular el Transformer Encoder usado en multitud de aplicaciones. En el post anterior vimos como podemos usar este modelo para clasificar imágenes. Sin embargo, la arquitectura de Transformer original presentada en Attention is all you need incluye también un Decoder.
En este post vamos a implementar esta arquitectura y aplicarla a la tarea de image captioning, generar texto a partir de imágenes.
Dataset
Utilizaremos el famoso dataset MNIST para clasificación de imágenes. En este caso, en vez de clasificar cada dígito nuestro modelo deberá generar el nombre del mismo (0 -> cero, 1 -> uno, ...). Al tratar ahora con secuencias en la salida de longitud variables, tenemos que añadir padding para poder construir batches. Para ellos usaremos el valor 0. Por otro lado, usaremos un valor de 1 para indicar el inicio de una secuencia y 2 para indicar el final. El resto de valores corresponderán con el índice de cada letra en el nombre del número en un vocabulario que incluye todas las posibles letras (+3 para tener en cuenta los 3 tokens extra).
import pytorch_lightning as pl
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F
from sklearn.datasets import fetch_openml
import numpy as np
from torch.utils.data import DataLoader
class Dataset(torch.utils.data.Dataset):
def __init__(self, X, y, max_len=8):
self.X = X
self.y = y
self.max_len = max_len
def __len__(self):
return len(self.X)
def __getitem__(self, ix):
img = torch.tensor(self.X[ix]).float().view(1, 28, 28)
# añadimos `end of sentence` -> 2
# usaremos 1 para `start of sentence`
caption = torch.tensor([1] + self.y[ix] + [2]).long()
# usamos 0 para pad
caption = F.pad(caption, (0, self.max_len - len(caption)), 'constant', 0)
return img, caption
class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule):
def __init__(self, batch_size: int = 1024):
super().__init__()
self.batch_size = batch_size
self.vocab = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
self.len_vocab = len(self.vocab) + 3
def number2caption(self, ix):
if ix == 0: return 'cero'
if ix == 1: return 'uno'
if ix == 2: return 'dos'
if ix == 3: return 'tres'
if ix == 4: return 'cuatro'
if ix == 5: return 'cinco'
if ix == 6: return 'seis'
if ix == 7: return 'siete'
if ix == 8: return 'ocho'
if ix == 9: return 'nueve'
def caption2ixs(self, caption):
return [self.vocab.index(c) + 3 for c in caption]
def ixs2caption(self, ixs):
return ('').join([self.vocab[ix - 3] for ix in ixs if ix not in [0, 1, 2]])
def setup(self, stage=None):
mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1)
X, y = mnist["data"], mnist["target"].astype(np.int)
# convertimos etiquetas en palabras
captions = [self.number2caption(ix) for ix in y]
# cada letra tiene su número (índice en el vocab)
encoded = [self.caption2ixs(caption) for caption in captions]
X_train, X_test, y_train, y_test = X[:60000] / 255., X[60000:] / 255., encoded[:60000], encoded[60000:]
self.train_ds = Dataset(X_train, y_train)
self.val_ds = Dataset(X_test, y_test)
def train_dataloader(self):
return DataLoader(self.train_ds, batch_size=self.batch_size, shuffle=True, pin_memory=True)
def val_dataloader(self):
return DataLoader(self.val_ds, batch_size=self.batch_size, pin_memory=True)
dm = MNISTDataModule(batch_size=64)
dm.setup()
imgs, captions = next(iter(dm.train_dataloader()))
imgs.shape, captions.shape
(torch.Size([64, 1, 28, 28]), torch.Size([64, 8]))
r, c = 8, 8
fig = plt.figure(figsize=(c*2, r*2))
for _r in range(r):
for _c in range(c):
ix = _r*c + _c
ax = plt.subplot(r, c, ix + 1)
img, caption = imgs[ix], captions[ix]
ax.axis("off")
ax.imshow(img.squeeze(0), cmap="gray")
label = dm.ixs2caption(caption)
ax.set_title(label)
plt.tight_layout()
plt.show()
El modelo
Para el modelo usaremos la implementación de Transformer que nos ofrece Pytorch. Esta implementación ya incluye un encoder y decoder, por lo que podremos trabajar con ella de manera muy sencilla. El único detalle que tenemos que tener en cuenta es el procesado de las imágenes y el texto a la entrada del transformer. Para las imágenes optamos por la misma solución que vimos anteriormente con el modelo ViT (sin el primer token de clasificación, ya que en este caso no lo necesitamos).
import torch.nn as nn
# https://github.com/jankrepl/mildlyoverfitted/blob/master/github_adventures/vision_transformer/custom.py
class PatchEmbedding(nn.Module):
def __init__(self, img_size, patch_size, in_chans, embed_dim):
super().__init__()
self.img_size = img_size
self.patch_size = patch_size
self.n_patches = (img_size // patch_size) ** 2
self.patch_size = patch_size
self.proj = nn.Conv2d(in_chans, embed_dim, kernel_size=patch_size, stride=patch_size)
def forward(self, x):
x = self.proj(x) # (B, E, P, P)
x = x.flatten(2) # (B, E, N)
x = x.transpose(1, 2) # (B, N, E)
return x
pe = PatchEmbedding(28, 7, 1, 100)
out = pe(imgs)
out.shape
torch.Size([64, 16, 100])
En cuanto al embedding del texto, utilizaremos la capa de embedding que Pytorch nos ofrece. Lo mismo haremos para el positional embedding del texto en el decoder. Finalmente, usaremos un MLP para obtener una distribución de probabilidad sobre el conjunto del vocabulario para cada salida del decoder. Estos valores los compararemos con el ground truth para construir nuestra loss function y entrenar el modelo completo. Un aspecto interesante es darse cuenta que todo esto ocurre en un solo paso, a diferencia de las redes recurrentes. Este es uno de los motivos que hace que los Transformers sean tan eficientes. Por contra, debemos asegurarnos que, en el generador de texto, en cada paso el modelo solo pueda atender a los tokens pasados. Esto lo conseguimos con una máscara causal (matriz triangular de ceros y unos) que aplicamos a la matriz de atención. A la hora de predecir nuevos valores, utilizaremos el sistema autoregresivo que ya aplicamos cuando trabajamos con redes recurrentes, añadiendo la salida en cada paso a los inputs (que siempre empiezan con el valor 1, o token SOS) hasta que el modelo de a la salida el valor 2 (token EOS) o lleguemos a una longitud de secuencia máxima (para evitar que nuestro generador se quede atrapado en un bucle infinito).
import torch.nn.functional as F
class Model(pl.LightningModule):
def __init__(self,
len_vocab,
img_size=28,
patch_size=7,
in_chans=1,
embed_dim=100,
max_len=8,
nhead=2,
num_encoder_layers=3,
num_decoder_layers=3,
dim_feedforward=400,
dropout=0.1
):
super().__init__()
self.patch_embed = PatchEmbedding(img_size, patch_size, in_chans, embed_dim)
self.pos_embed = nn.Parameter(torch.zeros(1, self.patch_embed.n_patches, embed_dim))
self.trg_emb = nn.Embedding(len_vocab, embed_dim)
self.trg_pos_emb = nn.Embedding(max_len, embed_dim)
self.max_len = max_len
self.transformer = torch.nn.Transformer(
embed_dim, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward, dropout
)
self.l = nn.LayerNorm(embed_dim)
self.fc = nn.Linear(embed_dim, len_vocab)
def forward(self, images, captions):
# embed images
embed_imgs = self.patch_embed(images)
embed_imgs = embed_imgs + self.pos_embed # (B, N, E)
# embed captions
B, trg_seq_len = captions.shape
trg_positions = (torch.arange(0, trg_seq_len).expand(B, trg_seq_len).to(self.device))
embed_trg = self.trg_emb(captions) + self.trg_pos_emb(trg_positions)
trg_mask = self.transformer.generate_square_subsequent_mask(trg_seq_len).to(self.device)
tgt_padding_mask = captions == 0
# transformer
y = self.transformer(
embed_imgs.permute(1,0,2), # S, B, E
embed_trg.permute(1,0,2), # T, B, E
tgt_mask=trg_mask, # T, T
tgt_key_padding_mask = tgt_padding_mask
).permute(1,0,2) # B, T, E
# head
return self.fc(self.l(y))
def predict(self, images):
self.eval()
with torch.no_grad():
images = images.to(self.device)
B = images.shape[0]
# start of sentence
eos = torch.tensor([1], dtype=torch.long, device=self.device).expand(B, 1)
trg_input = eos
#while True:
for _ in range(self.max_len):
preds = self(images, trg_input)
preds = torch.argmax(preds, axis=2)
trg_input = torch.cat([eos, preds], 1)
#if torch.any(captions == 2, 1).sum().item() == B or captions.shape[1] >= model.max_len:
# return preds
return preds
def compute_loss_and_acc(self, batch):
x, y = batch
y_hat = self(x, y[:,:-1])
trg_output = y[:,1:] # target sin EOS token
# [ Batch, seq len, num features ] --> [ Batch, num features, seq len ]
loss = F.cross_entropy(y_hat.permute(0,2,1), trg_output)
acc = (torch.argmax(y_hat, axis=2) == trg_output).sum().item() / (trg_output.shape[0]*trg_output.shape[1])
return loss, acc
def training_step(self, batch, batch_idx):
loss, acc = self.compute_loss_and_acc(batch)
self.log('loss', loss)
self.log('acc', acc, prog_bar=True)
return loss
def validation_step(self, batch, batch_idx):
loss, acc = self.compute_loss_and_acc(batch)
self.log('val_loss', loss, prog_bar=True)
self.log('val_acc', acc, prog_bar=True)
def configure_optimizers(self):
optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=0.0003)
return optimizer
model = Model(dm.len_vocab)
out = model(imgs, captions)
out.shape
torch.Size([64, 8, 29])
dm = MNISTDataModule()
model = Model(dm.len_vocab)
trainer = pl.Trainer(max_epochs=10, gpus=1, precision=16)
trainer.fit(model, dm)
GPU available: True, used: True
TPU available: False, using: 0 TPU cores
LOCAL_RANK: 0 - CUDA_VISIBLE_DEVICES: [0]
Using native 16bit precision.
| Name | Type | Params
-----------------------------------------------
0 | patch_embed | PatchEmbedding | 5 K
1 | trg_emb | Embedding | 2 K
2 | trg_pos_emb | Embedding | 800
3 | transformer | Transformer | 850 K
4 | l | LayerNorm | 200
5 | fc | Linear | 2 K
/home/sensio/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pytorch_lightning/utilities/distributed.py:45: UserWarning: The dataloader, val dataloader 0, does not have many workers which may be a bottleneck. Consider increasing the value of the `num_workers` argument` (try 20 which is the number of cpus on this machine) in the `DataLoader` init to improve performance.
warnings.warn(*args, **kwargs)
Validation sanity check: 0it [00:00, ?it/s]
/home/sensio/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/pytorch_lightning/utilities/distributed.py:45: UserWarning: The dataloader, train dataloader, does not have many workers which may be a bottleneck. Consider increasing the value of the `num_workers` argument` (try 20 which is the number of cpus on this machine) in the `DataLoader` init to improve performance.
warnings.warn(*args, **kwargs)
Training: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
Validating: 0it [00:00, ?it/s]
1
imgs, captions = next(iter(dm.val_dataloader()))
preds = model.predict(imgs)
r, c = 8, 8
fig = plt.figure(figsize=(c*2, r*2))
for _r in range(r):
for _c in range(c):
ix = _r*c + _c
ax = plt.subplot(r, c, ix + 1)
img, caption = imgs[ix], captions[ix]
ax.axis("off")
ax.imshow(img.squeeze(0), cmap="gray")
label = dm.ixs2caption(caption)
pred = dm.ixs2caption(preds[ix])
ax.set_title(label)
ax.set_title(f'{label}/{pred}', color="green" if label == pred else 'red')
plt.tight_layout()
plt.show()
Resumen
En este post hemos entrenado un Transformer completo en su formulación original, con encoder y decoder, para la generación de texto a partir de imágenes. Para ello hemos combinado los conceptos vistos en el post anterior, en el que usamos un Transformer para clasificar imágenes, con la generación de texto autoregresiva usada en modelos como GPT.