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SQuAD_evolution_examples.md

File metadata and controls

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在阅读理解上使用自动模型架构搜索

该样例展示了如何使用遗传算法为阅读理解任务找到好的模型架构。

1. 搜索空间

在阅读理解领域，注意力（Attention）和循环神经网络都已被证明是非常有效的方法，因此搜索空间定义如下：

  1. IDENTITY (Effectively 表示继续训练)。
  2. INSERT-RNN-LAYER (插入 LSTM。 在 Experiment 中比较了 GRU 和 LSTM 的性能后，我们决定在这里采用 LSTM。)
  3. REMOVE-RNN-LAYER
  4. INSERT-ATTENTION-LAYER (插入注意力层。)
  5. REMOVE-ATTENTION-LAYER
  6. ADD-SKIP (在随机层之间一致).
  7. REMOVE-SKIP (移除随机跳过).

新版本

另一个时间更快，性能更好的版本正在开发中。 很快将发布。

2. 如何在本机运行此样例？

2.1 使用下载脚本来下载数据

执行下列命令来下载所需要的数据：

chmod +x ./download.sh
./download.sh

或手动下载

  1. 在 https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ 下载 "dev-v1.1.json" 和 "train-v1.1.json"。
wget https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/train-v1.1.json
wget https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/dataset/dev-v1.1.json
  1. 在 https://nlp.stanford.edu/projects/glove/ 下载 "glove.840B.300d.txt"。
wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip
unzip glove.840B.300d.zip

2.2 更新配置

修改 nni/examples/trials/ga_squad/config.yml，以下是默认配置：

authorName: default
experimentName: example_ga_squad
trialConcurrency: 1
maxExecDuration: 1h
maxTrialNum: 1
#可选项: local, remote
trainingServicePlatform: local
#可选项: true, false
useAnnotation: false
tuner:
  codeDir: ~/nni/examples/tuners/ga_customer_tuner
  classFileName: customer_tuner.py
  className: CustomerTuner
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
trial:
  command: python3 trial.py
  codeDir: ~/nni/examples/trials/ga_squad
  gpuNum: 0

在 "Trial" 部分中，如果需要使用 GPU 来进行架构搜索，可将 gpuNum 从 0 改为 1。 根据训练时长，可以增加 maxTrialNum 和 maxExecDuration。

2.3 提交任务

nnictl create --config ~/nni/examples/trials/ga_squad/config.yml

3 在 OpenPAI 上运行此样例

根据上传大小的限制，仅上传源代码，并在训练过程中下载数据。 本 Experiment 需要的内存 memoryMB >= 32G，训练过程可能需要数小时。

3.1 更新配置

修改 nni/examples/trials/ga_squad/config_pai.yml，以下是默认配置：

authorName: default
experimentName: example_ga_squad
trialConcurrency: 1
maxExecDuration: 1h
maxTrialNum: 10
#可选项: local, remote, pai
trainingServicePlatform: pai
#可选项: true, false
useAnnotation: false
# nni_manager 的 ip
nniManagerIp: 10.10.10.10
tuner:
  codeDir: ../../tuners/ga_customer_tuner
  classFileName: customer_tuner.py
  className: CustomerTuner
  classArgs:
    optimize_mode: maximize
trial:
  command: chmod +x ./download.sh && ./download.sh && python3 trial.py
  codeDir: https://github.com/Microsoft/nni/tree/master/examples/tuners/ga_customer_tuner
  gpuNum: 0
  cpuNum: 1
  memoryMB: 32869
  #在 OpenPAI 上运行 NNI 任务的 Docker 映像
  image: msranni/nni:latest
  #在 OpenPAI 的 hdfs 目录上存储数据的目录，如：'hdfs://host:port/directory'
  dataDir: hdfs://10.10.10.10:9000/username/nni
  #在 OpenPAI 的 hdfs 目录上存储输出的目录，如：'hdfs://host:port/directory'
  outputDir: hdfs://10.10.10.10:9000/username/nni
paiConfig:
  #登录 OpenPAI 的用户名
  userName: username
  #登录 OpenPAI 的密码
  passWord: password
  # OpenPAI 的 RESTful 服务器地址
  host: 10.10.10.10

将默认值改为个人账户和服务器信息。 包括 nniManagerIp, dataDir, outputDir, userName, passWord 和 host。

在 "Trial" 部分中，如果需要使用 GPU 来进行架构搜索，可将 gpuNum 从 0 改为 1。 根据训练时长，可以增加 maxTrialNum 和 maxExecDuration。

trialConcurrency 是并发运行的 Trial 的数量。如果将 gpuNum 设置为 1，则需要与 GPU 数量一致。

3.2 提交任务

nnictl create --config ~/nni/examples/trials/ga_squad/config_pai.yml

4. 代码实现

4.1 实现方法

基于进化算法架构的问答和其它样例一样，有两个部分：Trial 和 Tuner。

4.2 Trial

Trial 有大量的文件、函数和类。 这里只简单介绍最重要的文件：

  • attention.py 包含了 Tensorflow 注意力算法的实现。
  • data.py 包含了数据处理函数。
  • evaluate.py 包含了评估脚本。
  • graph.py 包含了计算图的定义。
  • rnn.py 包含了 TensorFlow 的 GRU 实现。
  • train_model.py 是整个文档模型的封装。

这些文件中，trial.py 和 graph_to_tf.py 非常特别。

graph_to_tf.py 有一个叫做 graph_to_network的函数，其框架代码如下：

def graph_to_network(input1,
                     input2,
                     input1_lengths,
                     input2_lengths,
                     graph,
                     dropout_rate,
                     is_training,
                     num_heads=1,
                     rnn_units=256):
    topology = graph.is_topology()
    layers = dict()
    layers_sequence_lengths = dict()
    num_units = input1.get_shape().as_list()[-1]
    layers[0] = input1*tf.sqrt(tf.cast(num_units, tf.float32)) + \
        positional_encoding(input1, scale=False, zero_pad=False)
    layers[1] = input2*tf.sqrt(tf.cast(num_units, tf.float32))
    layers[0] = dropout(layers[0], dropout_rate, is_training)
    layers[1] = dropout(layers[1], dropout_rate, is_training)
    layers_sequence_lengths[0] = input1_lengths
    layers_sequence_lengths[1] = input2_lengths
    for _, topo_i in enumerate(topology):
        if topo_i == '|':
            continue
        if graph.layers[topo_i].graph_type == LayerType.input.value:
            # ......
        elif graph.layers[topo_i].graph_type == LayerType.attention.value:
            # ......
        # 处理更多层

正如我们看到的，这个函数实际上是个编译器。它将内部模型的 DAG 配置图（在模型配置格式章节介绍）转换为 Tensorflow 的计算图。

topology = graph.is_topology()

将内部图表示进行拓扑排序，代码在下列循环中：

for _, topo_i in enumerate(topology):

执行实际转换，将每层映射为 TensorFlow 计算图中的一部分。

4.3 Tuner

Tuner 比 Trial 代码简单很多。 它们共用了同样的 graph.py。 此外，Tuner 有 customer_tuner.py，其中最重要的类是 CustomerTuner：

class CustomerTuner(Tuner):
    # ......

    def generate_parameters(self, parameter_id):
        """将一组 Trial 图配置作为序列化对象返回。
        parameter_id : int
        """
        if len(self.population) <= 0:
            logger.debug("the len of poplution lower than zero.")
            raise Exception('The population is empty')
        pos = -1
        for i in range(len(self.population)):
            if self.population[i].result == None:
                pos = i
                break
        if pos != -1:
            indiv = copy.deepcopy(self.population[pos])
            self.population.pop(pos)
            temp = json.loads(graph_dumps(indiv.config))
        else:
            random.shuffle(self.population)
            if self.population[0].result > self.population[1].result:
                self.population[0] = self.population[1]
            indiv = copy.deepcopy(self.population[0])
            self.population.pop(1)
            indiv.mutation()
            graph = indiv.config
            temp =  json.loads(graph_dumps(graph))

    # ......

重载函数 generate_parameters 实现了简单的变异算法。 代码如下：

            if self.population[0].result > self.population[1].result:
                self.population[0] = self.population[1]
            indiv = copy.deepcopy(self.population[0])

控制突变过程。 它会在种群中随机取出两个个体，对更好结果的一个保留数据，并突变另一个。

4.4 模型配置格式

这是模型配置的样例，在架构搜索过程中，从 Tuner 传入 Trial 的代码。

{
    "max_layer_num": 50,
    "layers": [
        {
            "input_size": 0,
            "type": 3,
            "output_size": 1,
            "input": [],
            "size": "x",
            "output": [4, 5],
            "is_delete": false
        },
        {
            "input_size": 0,
            "type": 3,
            "output_size": 1,
            "input": [],
            "size": "y",
            "output": [4, 5],
            "is_delete": false
        },
        {
            "input_size": 1,
            "type": 4,
            "output_size": 0,
            "input": [6],
            "size": "x",
            "output": [],
            "is_delete": false
        },
        {
            "input_size": 1,
            "type": 4,
            "output_size": 0,
            "input": [5],
            "size": "y",
            "output": [],
            "is_delete": false
        },
        {"Comment": "实际图会有更多层。"}
    ]
}

每个模型配置都有一个 "layers" 部分，这是层定义的 JSON 列表。 每层的定义也是一个 JSON 对象：

  • type 是层的类型。 0, 1, 2, 3, 4 对应注意力、自注意力、RNN、输入和输出层。
  • size 是输出的长度。 "x", "y" 对应文档长度和问题长度。
  • input_size 是该层的输入数量。
  • input 表示输入层的索引。
  • output 是输出层的索引，该层会作为这些层的输入。
  • is_delete 表示此层是否可用。