neural-machine-translation/3.gru-seq2seq.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2'"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_qint8 = np.dtype([(\"qint8\", np.int8, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_quint8 = np.dtype([(\"quint8\", np.uint8, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_qint16 = np.dtype([(\"qint16\", np.int16, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:519: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_quint16 = np.dtype([(\"quint16\", np.uint16, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:520: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_qint32 = np.dtype([(\"qint32\", np.int32, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:525: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  np_resource = np.dtype([(\"resource\", np.ubyte, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_qint8 = np.dtype([(\"qint8\", np.int8, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_quint8 = np.dtype([(\"quint8\", np.uint8, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_qint16 = np.dtype([(\"qint16\", np.int16, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:544: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_quint16 = np.dtype([(\"quint16\", np.uint16, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  _np_qint32 = np.dtype([(\"qint32\", np.int32, 1)])\n",
      "/home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py:550: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.\n",
      "  np_resource = np.dtype([(\"resource\", np.ubyte, 1)])\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import tensorflow as tf"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import json\n",
    "\n",
    "with open('train-test.json') as fopen:\n",
    "    dataset = json.load(fopen)\n",
    "    \n",
    "with open('dictionary.json') as fopen:\n",
    "    dictionary = json.load(fopen)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_X = dataset['train_X']\n",
    "train_Y = dataset['train_Y']\n",
    "test_X = dataset['test_X']\n",
    "test_Y = dataset['test_Y']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "dict_keys(['from', 'to'])"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "dictionary.keys()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "dictionary_from = dictionary['from']['dictionary']\n",
    "rev_dictionary_from = dictionary['from']['rev_dictionary']\n",
    "\n",
    "dictionary_to = dictionary['to']['dictionary']\n",
    "rev_dictionary_to = dictionary['to']['rev_dictionary']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "GO = dictionary_from['GO']\n",
    "PAD = dictionary_from['PAD']\n",
    "EOS = dictionary_from['EOS']\n",
    "UNK = dictionary_from['UNK']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'Rachel Pike : The science behind a climate headline EOS'"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "for i in range(len(train_X)):\n",
    "    train_X[i] += ' EOS'\n",
    "    \n",
    "train_X[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "'How can I speak in <NUM> minutes about the bonds of women over three generations , about how the astonishing strength of those bonds took hold in the life of a four - year - old girl huddled with her young sister , her mother and her grandmother for five days and nights in a small boat in the China Sea more than <NUM> years ago , bonds that took hold in the life of that small girl and never let go - - that small girl now living in San Francisco and speaking to you today ? EOS'"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "for i in range(len(test_X)):\n",
    "    test_X[i] += ' EOS'\n",
    "    \n",
    "test_X[0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def pad_second_dim(x, desired_size):\n",
    "    padding = tf.tile([[[0.0]]], tf.stack([tf.shape(x)[0], desired_size - tf.shape(x)[1], tf.shape(x)[2]], 0))\n",
    "    return tf.concat([x, padding], 1)\n",
    "\n",
    "class Translator:\n",
    "    def __init__(self, size_layer, num_layers, embedded_size,\n",
    "                 from_dict_size, to_dict_size, learning_rate, batch_size):\n",
    "        \n",
    "        def cells(reuse=False):\n",
    "            return tf.nn.rnn_cell.GRUCell(size_layer,reuse=reuse)\n",
    "        \n",
    "        self.X = tf.placeholder(tf.int32, [None, None])\n",
    "        self.Y = tf.placeholder(tf.int32, [None, None])\n",
    "        \n",
    "        self.X_seq_len = tf.count_nonzero(self.X, 1, dtype = tf.int32)\n",
    "        self.Y_seq_len = tf.count_nonzero(self.Y, 1, dtype = tf.int32)\n",
    "        batch_size = tf.shape(self.X)[0]\n",
    "        \n",
    "        encoder_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([from_dict_size, embedded_size], -1, 1))\n",
    "        decoder_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([to_dict_size, embedded_size], -1, 1))\n",
    "        encoder_embedded = tf.nn.embedding_lookup(encoder_embeddings, self.X)\n",
    "        main = tf.strided_slice(self.X, [0, 0], [batch_size, -1], [1, 1])\n",
    "        decoder_input = tf.concat([tf.fill([batch_size, 1], GO), main], 1)\n",
    "        decoder_embedded = tf.nn.embedding_lookup(encoder_embeddings, decoder_input)\n",
    "        rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cells() for _ in range(num_layers)])\n",
    "        _, last_state = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cells, encoder_embedded,\n",
    "                                          sequence_length=self.X_seq_len,\n",
    "                                          dtype = tf.float32)\n",
    "        with tf.variable_scope(\"decoder\"):\n",
    "            rnn_cells_dec = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cells() for _ in range(num_layers)])\n",
    "            outputs, _ = tf.nn.dynamic_rnn(rnn_cells_dec, decoder_embedded, \n",
    "                                           sequence_length=self.X_seq_len,\n",
    "                                           initial_state = last_state,\n",
    "                                           dtype = tf.float32)\n",
    "            self.logits = tf.layers.dense(outputs,to_dict_size)\n",
    "        \n",
    "        self.training_logits = self.logits[:, :tf.reduce_max(self.Y_seq_len)]\n",
    "        self.training_logits = pad_second_dim(self.training_logits, tf.reduce_max(self.Y_seq_len))\n",
    "            \n",
    "        masks = tf.sequence_mask(self.Y_seq_len, tf.reduce_max(self.Y_seq_len), dtype=tf.float32)\n",
    "        self.cost = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits = self.training_logits,\n",
    "                                                     targets = self.Y,\n",
    "                                                     weights = masks)\n",
    "        self.optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate = learning_rate).minimize(self.cost)\n",
    "        y_t = tf.argmax(self.training_logits,axis=2)\n",
    "        y_t = tf.cast(y_t, tf.int32)\n",
    "        self.prediction = tf.boolean_mask(y_t, masks)\n",
    "        mask_label = tf.boolean_mask(self.Y, masks)\n",
    "        correct_pred = tf.equal(self.prediction, mask_label)\n",
    "        correct_index = tf.cast(correct_pred, tf.float32)\n",
    "        self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "size_layer = 512\n",
    "num_layers = 2\n",
    "embedded_size = 256\n",
    "learning_rate = 1e-3\n",
    "batch_size = 128\n",
    "epoch = 20"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.\n",
      "W0902 10:35:02.010806 139636772824896 deprecation.py:506] From /home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py:507: calling count_nonzero (from tensorflow.python.ops.math_ops) with axis is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "reduction_indices is deprecated, use axis instead\n",
      "W0902 10:35:02.057063 139636772824896 deprecation.py:323] From <ipython-input-10-81d54ea305ea>:10: GRUCell.__init__ (from tensorflow.python.ops.rnn_cell_impl) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "This class is equivalent as tf.keras.layers.GRUCell, and will be replaced by that in Tensorflow 2.0.\n",
      "W0902 10:35:02.058954 139636772824896 deprecation.py:323] From <ipython-input-10-81d54ea305ea>:25: MultiRNNCell.__init__ (from tensorflow.python.ops.rnn_cell_impl) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "This class is equivalent as tf.keras.layers.StackedRNNCells, and will be replaced by that in Tensorflow 2.0.\n",
      "W0902 10:35:02.060249 139636772824896 deprecation.py:323] From <ipython-input-10-81d54ea305ea>:28: dynamic_rnn (from tensorflow.python.ops.rnn) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Please use `keras.layers.RNN(cell)`, which is equivalent to this API\n",
      "W0902 10:35:02.491889 139636772824896 deprecation.py:506] From /home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/init_ops.py:1251: calling VarianceScaling.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n",
      "W0902 10:35:02.501817 139636772824896 deprecation.py:506] From /home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py:564: calling Constant.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n",
      "W0902 10:35:02.515000 139636772824896 deprecation.py:506] From /home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py:574: calling Zeros.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor\n",
      "W0902 10:35:02.748422 139636772824896 deprecation.py:323] From /home/husein/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py:244: add_dispatch_support.<locals>.wrapper (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where\n",
      "W0902 10:35:02.950766 139636772824896 deprecation.py:323] From <ipython-input-10-81d54ea305ea>:35: dense (from tensorflow.python.layers.core) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
      "Instructions for updating:\n",
      "Use keras.layers.dense instead.\n",
      "W0902 10:35:03.903399 139636772824896 lazy_loader.py:50] \n",
      "The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0.\n",
      "For more information, please see:\n",
      "  * https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20180907-contrib-sunset.md\n",
      "  * https://github.com/tensorflow/addons\n",
      "  * https://github.com/tensorflow/io (for I/O related ops)\n",
      "If you depend on functionality not listed there, please file an issue.\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "tf.reset_default_graph()\n",
    "sess = tf.InteractiveSession()\n",
    "model = Translator(size_layer, num_layers, embedded_size, len(dictionary_from), \n",
    "                len(dictionary_to), learning_rate,batch_size)\n",
    "sess.run(tf.global_variables_initializer())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def str_idx(corpus, dic):\n",
    "    X = []\n",
    "    for i in corpus:\n",
    "        ints = []\n",
    "        for k in i.split():\n",
    "            ints.append(dic.get(k,UNK))\n",
    "        X.append(ints)\n",
    "    return X\n",
    "\n",
    "def pad_sentence_batch(sentence_batch, pad_int):\n",
    "    padded_seqs = []\n",
    "    seq_lens = []\n",
    "    max_sentence_len = max([len(sentence) for sentence in sentence_batch])\n",
    "    for sentence in sentence_batch:\n",
    "        padded_seqs.append(sentence + [pad_int] * (max_sentence_len - len(sentence)))\n",
    "        seq_lens.append(len(sentence))\n",
    "    return padded_seqs, seq_lens"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_X = str_idx(train_X, dictionary_from)\n",
    "test_X = str_idx(test_X, dictionary_from)\n",
    "train_Y = str_idx(train_Y, dictionary_to)\n",
    "test_Y = str_idx(test_Y, dictionary_to)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 15,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:32<00:00,  2.65it/s, accuracy=0.0983, cost=6.53]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.07it/s, accuracy=0.096, cost=6.29]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 1, training avg loss 6.691558, training avg acc 0.087442\n",
      "epoch 1, testing avg loss 6.286834, testing avg acc 0.111339\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:35<00:00,  2.64it/s, accuracy=0.107, cost=5.86] \n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.26it/s, accuracy=0.107, cost=5.75]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 2, training avg loss 5.927492, training avg acc 0.131674\n",
      "epoch 2, testing avg loss 5.818051, testing avg acc 0.127184\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:37<00:00,  2.62it/s, accuracy=0.151, cost=5.08] \n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.28it/s, accuracy=0.124, cost=5.56]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 3, training avg loss 5.432745, training avg acc 0.149329\n",
      "epoch 3, testing avg loss 5.607036, testing avg acc 0.133004\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:35<00:00,  2.64it/s, accuracy=0.223, cost=4.31]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.41it/s, accuracy=0.107, cost=5.48]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 4, training avg loss 5.050193, training avg acc 0.163932\n",
      "epoch 4, testing avg loss 5.515925, testing avg acc 0.133554\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:36<00:00,  2.63it/s, accuracy=0.254, cost=3.75]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.42it/s, accuracy=0.136, cost=5.47]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 5, training avg loss 4.738652, training avg acc 0.179632\n",
      "epoch 5, testing avg loss 5.466679, testing avg acc 0.135932\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:35<00:00,  2.63it/s, accuracy=0.331, cost=3.43]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.28it/s, accuracy=0.119, cost=5.37]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 6, training avg loss 4.501177, training avg acc 0.192803\n",
      "epoch 6, testing avg loss 5.472087, testing avg acc 0.132355\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:35<00:00,  2.63it/s, accuracy=0.365, cost=3.12]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.23it/s, accuracy=0.153, cost=5.31]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 7, training avg loss 4.299434, training avg acc 0.205994\n",
      "epoch 7, testing avg loss 5.487160, testing avg acc 0.135216\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:35<00:00,  2.64it/s, accuracy=0.387, cost=2.92]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.11it/s, accuracy=0.169, cost=5.41]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 8, training avg loss 4.117992, training avg acc 0.220202\n",
      "epoch 8, testing avg loss 5.501210, testing avg acc 0.135708\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:34<00:00,  2.64it/s, accuracy=0.459, cost=2.63]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.41it/s, accuracy=0.175, cost=5.52]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 9, training avg loss 3.967011, training avg acc 0.233786\n",
      "epoch 9, testing avg loss 5.584359, testing avg acc 0.134199\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:32<00:00,  2.65it/s, accuracy=0.501, cost=2.48]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.35it/s, accuracy=0.181, cost=5.57]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 10, training avg loss 3.840078, training avg acc 0.246893\n",
      "epoch 10, testing avg loss 5.663902, testing avg acc 0.131424\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:38<00:00,  2.61it/s, accuracy=0.538, cost=2.33]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.30it/s, accuracy=0.169, cost=5.6] \n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 11, training avg loss 3.733264, training avg acc 0.258511\n",
      "epoch 11, testing avg loss 5.735988, testing avg acc 0.129093\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:39<00:00,  2.61it/s, accuracy=0.545, cost=2.18]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.26it/s, accuracy=0.169, cost=5.69]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 12, training avg loss 3.644986, training avg acc 0.268671\n",
      "epoch 12, testing avg loss 5.815042, testing avg acc 0.128645\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:38<00:00,  2.61it/s, accuracy=0.59, cost=2.07] \n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.25it/s, accuracy=0.158, cost=5.74]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 13, training avg loss 3.559016, training avg acc 0.279310\n",
      "epoch 13, testing avg loss 5.908139, testing avg acc 0.126750\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:39<00:00,  2.61it/s, accuracy=0.6, cost=2.02]  \n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.35it/s, accuracy=0.141, cost=5.89]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 14, training avg loss 3.483728, training avg acc 0.289050\n",
      "epoch 14, testing avg loss 6.031714, testing avg acc 0.124282\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:39<00:00,  2.61it/s, accuracy=0.618, cost=1.95]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.44it/s, accuracy=0.136, cost=5.93]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 15, training avg loss 3.415818, training avg acc 0.298102\n",
      "epoch 15, testing avg loss 6.097027, testing avg acc 0.121837\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:39<00:00,  2.61it/s, accuracy=0.626, cost=1.94]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.38it/s, accuracy=0.141, cost=5.89]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 16, training avg loss 3.356118, training avg acc 0.306187\n",
      "epoch 16, testing avg loss 6.121272, testing avg acc 0.120318\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:38<00:00,  2.62it/s, accuracy=0.614, cost=1.91]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.32it/s, accuracy=0.158, cost=5.82]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 17, training avg loss 3.301460, training avg acc 0.314184\n",
      "epoch 17, testing avg loss 6.118767, testing avg acc 0.121804\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:33<00:00,  2.65it/s, accuracy=0.661, cost=1.8] \n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.28it/s, accuracy=0.147, cost=5.94]\n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 18, training avg loss 3.252731, training avg acc 0.321337\n",
      "epoch 18, testing avg loss 6.173470, testing avg acc 0.120038\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:31<00:00,  2.66it/s, accuracy=0.668, cost=1.79]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.35it/s, accuracy=0.124, cost=6.05] \n",
      "minibatch loop:   0%|          | 0/1042 [00:00<?, ?it/s]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 19, training avg loss 3.207971, training avg acc 0.328012\n",
      "epoch 19, testing avg loss 6.258489, testing avg acc 0.116423\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "minibatch loop: 100%|██████████| 1042/1042 [06:32<00:00,  2.66it/s, accuracy=0.671, cost=1.76]\n",
      "minibatch loop: 100%|██████████| 23/23 [00:02<00:00,  8.29it/s, accuracy=0.136, cost=6.09] "
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "epoch 20, training avg loss 3.165234, training avg acc 0.334702\n",
      "epoch 20, testing avg loss 6.349548, testing avg acc 0.115032\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tqdm\n",
    "\n",
    "for e in range(epoch):\n",
    "    pbar = tqdm.tqdm(\n",
    "        range(0, len(train_X), batch_size), desc = 'minibatch loop')\n",
    "    train_loss, train_acc, test_loss, test_acc = [], [], [], []\n",
    "    for i in pbar:\n",
    "        index = min(i + batch_size, len(train_X))\n",
    "        maxlen = max([len(s) for s in train_X[i : index] + train_Y[i : index]])\n",
    "        batch_x, seq_x = pad_sentence_batch(train_X[i : index], PAD)\n",
    "        batch_y, seq_y = pad_sentence_batch(train_Y[i : index], PAD)\n",
    "        feed = {model.X: batch_x,\n",
    "                model.Y: batch_y}\n",
    "        accuracy, loss, _ = sess.run([model.accuracy,model.cost,model.optimizer],\n",
    "                                    feed_dict = feed)\n",
    "        train_loss.append(loss)\n",
    "        train_acc.append(accuracy)\n",
    "        pbar.set_postfix(cost = loss, accuracy = accuracy)\n",
    "    \n",
    "    \n",
    "    pbar = tqdm.tqdm(\n",
    "        range(0, len(test_X), batch_size), desc = 'minibatch loop')\n",
    "    for i in pbar:\n",
    "        index = min(i + batch_size, len(test_X))\n",
    "        batch_x, seq_x = pad_sentence_batch(test_X[i : index], PAD)\n",
    "        batch_y, seq_y = pad_sentence_batch(test_Y[i : index], PAD)\n",
    "        feed = {model.X: batch_x,\n",
    "                model.Y: batch_y,}\n",
    "        accuracy, loss = sess.run([model.accuracy,model.cost],\n",
    "                                    feed_dict = feed)\n",
    "\n",
    "        test_loss.append(loss)\n",
    "        test_acc.append(accuracy)\n",
    "        pbar.set_postfix(cost = loss, accuracy = accuracy)\n",
    "    \n",
    "    print('epoch %d, training avg loss %f, training avg acc %f'%(e+1,\n",
    "                                                                 np.mean(train_loss),np.mean(train_acc)))\n",
    "    print('epoch %d, testing avg loss %f, testing avg acc %f'%(e+1,\n",
    "                                                              np.mean(test_loss),np.mean(test_acc)))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 16,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "rev_dictionary_to = {int(k): v for k, v in rev_dictionary_to.items()}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 17,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(20, 99)"
      ]
     },
     "execution_count": 17,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "test_size = 20\n",
    "\n",
    "batch_x, seq_x = pad_sentence_batch(test_X[: test_size], PAD)\n",
    "batch_y, seq_y = pad_sentence_batch(test_Y[: test_size], PAD)\n",
    "feed = {model.X: batch_x,model.Y: batch_y,}\n",
    "logits = np.argmax(sess.run(model.logits, feed_dict = feed), axis = 2)\n",
    "logits.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 18,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0 predict: Cách cách nào tôi nói với cách <NUM> khoảng khoảng những của nữ nữ phụ ngày hệ , bao cách về về mập mập cảm sống những trong trong trong trong sống sống sống sống sống sống sống sống sống sống với sống sống và , ở sống ở ở ở ở ở đêm đêm đêm ở ở ở ở ở ở ở ở ở ở ở ở <NUM> năm năm <NUM> <NUM> <NUM> , sống sống sống sống sống ở ở , và và và vùng , , sống sống sống ở ở ở ở này này với\n",
      "0 actual: Làm sao tôi có thể trình bày trong <NUM> phút về sợi dây liên kết những người phụ nữ qua ba thế hệ , về việc làm thế nào những sợi dây mạnh mẽ đáng kinh ngạc ấy đã níu chặt lấy cuộc sống của một cô bé bốn tuổi co quắp với đứa em gái nhỏ của cô bé , với mẹ và bà trong suốt năm ngày đêm trên con thuyền nhỏ lênh đênh trên Biển Đông hơn <NUM> năm trước , những sợi dây liên kết đã níu lấy cuộc đời cô bé ấy và không bao giờ rời đi - - cô bé ấy giờ sống ở San Francisco và đang nói chuyện với các bạn hôm nay ?\n",
      "\n",
      "1 predict: Đây không phải là là một chuyện . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "1 actual: Câu chuyện này chưa kết thúc .\n",
      "\n",
      "2 predict: Nó là một kết một đoạn gắn kết kết . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "2 actual: Nó là một trò chơi ghép hình vẫn đang được xếp .\n",
      "\n",
      "3 predict: Hãy tôi nói cho các về một số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "3 actual: Hãy để tôi kể cho các bạn về vài mảnh ghép nhé .\n",
      "\n",
      "4 predict: Hình tượng tượng dung dung : một đàn con ông ông đời đời đời đời . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "4 actual: Hãy tưởng tượng mảnh đầu tiên : một người đàn ông đốt cháy sự nghiệp cả đời mình .\n",
      "\n",
      "5 predict: Ông là là ngôi ngôi , ngôi người , cầm một một đàn cầm người người ước ước ước và và mọi mọi người nhà nhà thợ thợ và và . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "5 actual: Ông là nhà thơ , nhà viết kịch , một người mà cả cuộc đời chênh vênh trên tia hi vọng duy nhất rằng đất nước ông sẽ độc lập tự do .\n",
      "\n",
      "6 predict: Hãy tưởng ông ta rô chất chất đối , , , phong thực thực sự sự sự sự ông lương lương . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "6 actual: Hãy tưởng tượng ông , một người cộng sản tiến vào , đối diện sự thật rằng cả cuộc đời ông đã phí hoài .\n",
      "\n",
      "7 predict: Từ , , với thưa thưa anh anh bè anh anh anh anh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "7 actual: Ngôn từ , qua bao năm tháng là bạn đồng hành với ông , giờ quay ra chế giễu ông .\n",
      "\n",
      "8 predict: Anh im đến vào . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "8 actual: Ông rút lui vào yên lặng .\n",
      "\n",
      "9 predict: Ông ta qua lịch lịch lịch lịch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "9 actual: Ông qua đời , bị lịch sử quật ngã .\n",
      "\n",
      "10 predict: Ông ấy là tôi ông tôi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "10 actual: Ông là ông của tôi .\n",
      "\n",
      "11 predict: Tôi bao bao tôi đã bao trong đời đời . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "11 actual: Tôi chưa bao giờ gặp ông ngoài đời .\n",
      "\n",
      "12 predict: Nhưng bộ sống của chúng ta rất hơn hơn hơn ức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "12 actual: Nhưng cuộc đời ta nhiều hơn những gì ta lưu trong kí ức nhiều .\n",
      "\n",
      "13 predict: Mẹ tôi bao giờ giờ giờ giờ giờ đời . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "13 actual: Bà tôi chưa bao giờ cho phép tôi quên cuộc đời của ông .\n",
      "\n",
      "14 predict: Tôi của tôi là chúng đã để để , để để để , , tôi , tôi không để để hát sử sinh , , , , tôi phải phải phải chúng tôi tôi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "14 actual: Nhiệm vụ của tôi là không để cuộc đời ấy qua trong vô vọng , và bài học của tôi là nhận ra rằng , vâng , lịch sử đã cố quật ngã chúng tôi , nhưng chúng tôi đã chịu đựng được .\n",
      "\n",
      "15 predict: Tiếp kế theo theo theo là là chìm chìm chìm chìm ẩm để để ẩm lên tránh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "15 actual: Mảnh ghép tiếp theo của tấm hình là một con thuyền trong sớm hoàng hôn lặng lẽ trườn ra biển .\n",
      "\n",
      "16 predict: Mẹ tôi , lúc lúc lúc tuổi lúc tôi tôi được trong - , ở hai một xã , , , , , , , con . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "16 actual: Mẹ tôi , Mai , mới <NUM> tuổi khi ba của mẹ mất - - đã lập gia đình , một cuộc hôn nhân sắp đặt trước , đã có hai cô con gái nhỏ .\n",
      "\n",
      "17 predict: Mắt sống sống đình sống sống sống thân thân thân một một cuộc sống đời đời cuộc cuộc cuộc và và cuộc cuộc và . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "17 actual: Với mẹ , cuộc đời cô đọng vào nhiệm vụ duy nhất : để gia đình mẹ trốn thoát và bắt đầu cuộc sống mới ở Úc .\n",
      "\n",
      "18 predict: Với đó bà bà ấy cho của công giành . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "18 actual: Mẹ không bao giờ chấp nhận được là mẹ sẽ không thành công .\n",
      "\n",
      "19 predict: Sau một , năm năm , , hình , , , , là đặt đặt bờ lên khỏi biển nước nước nước biển hành . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .\n",
      "19 actual: Thế là sau bốn năm , một trường thiên đằng đẵng hơn cả trong truyện , một chiếc thuyền trườn ra biển nguỵ trang là thuyền đánh cá .\n",
      "\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "rejected = ['PAD', 'EOS', 'UNK', 'GO']\n",
    "\n",
    "for i in range(test_size):\n",
    "    predict = [rev_dictionary_to[i] for i in logits[i] if rev_dictionary_to[i] not in rejected]\n",
    "    actual = [rev_dictionary_to[i] for i in batch_y[i] if rev_dictionary_to[i] not in rejected]\n",
    "    print(i, 'predict:', ' '.join(predict))\n",
    "    print(i, 'actual:', ' '.join(actual))\n",
    "    print()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.8"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}