Pytorch Text AttributeError：“BucketIterator”对象没有属性答案

【问题标题】：Pytorch Text AttributeError: ‘BucketIterator’ object has no attributePytorch Text AttributeError：“BucketIterator”对象没有属性
【发布时间】：2021-10-26 02:16:34
【问题描述】：

我正在对自己的数据集进行 seq2seq 机器翻译。我已经使用此代码对我的数据集进行了预处理。

当我尝试使用 BucketIterator.split() 拆分 train_data 时出现问题

def tokenize_word(text):
  return nltk.word_tokenize(text)

id = Field(sequential=True, tokenize = tokenize_word, lower=True, init_token="<sos>", eos_token="<eos>")
ti = Field(sequential=True, tokenize = tokenize_word, lower=True, init_token="<sos>", eos_token="<eos>")

fields = {'id': ('i', id), 'ti': ('t', ti)}

train_data = TabularDataset.splits(
    path='/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Tidore/',
    train = 'id_ti.tsv',
    format='tsv',
    fields=fields
)[0]

id.build_vocab(train_data)
ti.build_vocab(train_data)

print(f"Unique tokens in source (id) vocabulary: {len(id.vocab)}")
print(f"Unique tokens in target (ti) vocabulary: {len(ti.vocab)}")

train_iterator = BucketIterator.splits(
    (train_data),
    batch_size = batch_size,
    sort_within_batch = True,
    sort_key = lambda x: len(x.id),
    device = device
)

print(len(train_iterator))

for data in train_iterator:
  print(data.i)

这是上面代码的结果

Unique tokens in source (id) vocabulary: 1425
Unique tokens in target (ti) vocabulary: 1297
2004

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-72-e73a211df4bd> in <module>()
     31 
     32 for data in train_iterator:
---> 33   print(data.i)

AttributeError: 'BucketIterator' object has no attribute 'i'

这是我尝试打印 train_iterator 时的结果

我很困惑，因为我不知道应该为训练迭代器使用什么键。谢谢你的帮助

【问题讨论】：

请用代码 sn-ps 代替图片提供问题:)

标签： python nlp pytorch machine-translation seq2seq

【解决方案1】：

根据torchtextdocuments，最好用TranslationDataset来做自己想做的事！但如果出于某种原因您更喜欢使用TabularDataset，最好这样做：

import nltk
print(nltk.__version__)
from torchtext import data
import torchtext
print(torchtext.__version__)
def tokenize_word(text):
    return nltk.word_tokenize(text)

batch_size = 5

SRC = Field(sequential=True, tokenize = tokenize_word, lower=True, init_token="<sos>", eos_token="<eos>")
TRG = Field(sequential=True, tokenize = tokenize_word, lower=True, init_token="<sos>", eos_token="<eos>")

train = data.TabularDataset.splits(
    path='./data/', train='tr.tsv', format='tsv',
    fields=[('src', SRC), ('trg', TRG)])[0]

SRC.build_vocab(train)
TRG.build_vocab(train)

train_iter = data.BucketIterator(
    train, batch_size=batch_size,
    sort_key=lambda x: len(x.text), device=0)

for item in train_iter:
    print(item.trg)

输出：

3.6.2
0.6.0
tensor([[2, 2, 2, 2, 2],
        [5, 5, 5, 5, 5],
        [4, 4, 4, 4, 4],
        [6, 6, 6, 6, 6],
        [7, 7, 7, 7, 7],
        [3, 3, 3, 3, 3]])
tensor([[2, 2, 2, 2, 2],
        [5, 5, 5, 5, 5],
        [4, 4, 4, 4, 4],
        [6, 6, 6, 6, 6],
        [7, 7, 7, 7, 7],
        [3, 3, 3, 3, 3]])

注意：确保数据目录中有 tr.tsv 文件包含由制表符分隔的文本列。欢迎使用 stackoverflow，希望对您有所帮助:)

【讨论】：

【解决方案2】：

train_iterator = BucketIterator.splits(
  (train_data),
  batch_size = batch_size,
  sort_within_batch = True,
  sort_key = lambda x: len(x.id),
  device = device
)

这里
当只需要生成一个迭代器时，使用 BucketIterator 而不是 BucketIterator.splits。

我遇到了这个问题，上面提到的方法有效。

【讨论】：