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README.md

@@ -1,58 +1,92 @@
 # FastNLP
 ```
 FastNLP
-│  LICENSE
-│  README.md
-│  requirements.txt
-│  setup.py
+├── docs
+│   └── quick_tutorial.md
+├── fastNLP
+│   ├── action
+│   │   ├── action.py
+│   │   ├── inference.py
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── metrics.py
+│   │   ├── optimizer.py
+│   │   ├── README.md
+│   │   ├── tester.py
+│   │   └── trainer.py
+│   ├── fastnlp.py
+│   ├── __init__.py
+│   ├── loader
+│   │   ├── base_loader.py
+│   │   ├── config_loader.py
+│   │   ├── dataset_loader.py
+│   │   ├── embed_loader.py
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── model_loader.py
+│   │   └── preprocess.py
+│   ├── models
+│   │   ├── base_model.py
+│   │   ├── char_language_model.py
+│   │   ├── cnn_text_classification.py
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   └── sequence_modeling.py
+│   ├── modules
+│   │   ├── aggregation
+│   │   │   ├── attention.py
+│   │   │   ├── avg_pool.py
+│   │   │   ├── __init__.py
+│   │   │   ├── kmax_pool.py
+│   │   │   ├── max_pool.py
+│   │   │   └── self_attention.py
+│   │   ├── decoder
+│   │   │   ├── CRF.py
+│   │   │   └── __init__.py
+│   │   ├── encoder
+│   │   │   ├── char_embedding.py
+│   │   │   ├── conv_maxpool.py
+│   │   │   ├── conv.py
+│   │   │   ├── embedding.py
+│   │   │   ├── __init__.py
+│   │   │   ├── linear.py
+│   │   │   ├── lstm.py
+│   │   │   ├── masked_rnn.py
+│   │   │   └── variational_rnn.py
+│   │   ├── __init__.py
+│   │   ├── interaction
+│   │   │   └── __init__.py
+│   │   ├── other_modules.py
+│   │   └── utils.py
+│   └── saver
+│       ├── base_saver.py
+│       ├── __init__.py
+│       ├── logger.py
+│       └── model_saver.py
+├── LICENSE
+├── README.md
+├── reproduction
+│   ├── Char-aware_NLM
+│   │  
+│   ├── CNN-sentence_classification
+│   │  
+│   ├── HAN-document_classification
+│   │  
+│   └── LSTM+self_attention_sentiment_analysis
 |
-├─docs  (documentation)
-|
-└─tests  (unit tests, intergrating tests, system tests)
-|   │  test_charlm.py
-|   │  test_loader.py
-|   │  test_trainer.py
-|   │  test_word_seg.py
-|   │
-|   └─data_for_tests  (test data used by models)
-|            charlm.txt
-|            cws_test
-|            cws_train
-|
-└─fastNLP
-    ├─action      (model independent process)
-    │  │  action.py (base class)
-    │  │  README.md
-    │  │  tester.py (model testing, for deployment and validation)
-    │  │  trainer.py  (main logic for model training)
-    │  │  __init__.py
-    │  │
-    |
-    │
-    ├─loader    (file loader for all loading operations)
-    │   |  base_loader.py  (base class)
-    │   |  config_loader.py   (model-specific configuration/parameter loader)
-    │   |  dataset_loader.py  (data set loader, base class)
-    │   |  embed_loader.py    (embedding loader, base class)
-    │   |  __init__.py
-    │
-    ├─model  (definitions of PyTorch models)
-    │  │  base_model.py  (base class, abstract)
-    │  │  char_language_model.py  (derived class, to implement abstract methods)
-    │  │  word_seg_model.py  
-    │  │  __init__.py
-    │  │
-    │
-    ├─reproduction   (code library for paper reproduction)
-    │  ├─Char-aware_NLM
-    │  │
-    │  ├─CNN-sentence_classification
-    │  │
-    │  └─HAN-document_classification
-    │
-    ├─saver  (file saver for all saving operations)
-    │      base_saver.py
-    │      logger.py
-    │      model_saver.py
-    │
+├── requirements.txt
+├── setup.py
+└── test
+    ├── data_for_tests
+    │   ├── charlm.txt
+    │   ├── config
+    │   ├── cws_test
+    │   ├── cws_train
+    │   ├── people_infer.txt
+    │   └── people.txt
+    ├── test_charlm.py
+    ├── test_cws.py
+    ├── test_fastNLP.py
+    ├── test_loader.py
+    ├── test_seq_labeling.py
+    ├── test_tester.py
+    └── test_trainer.py
+
 ```

fastNLP/action/action.py

@@ -1,71 +0,0 @@
-import numpy as np
-
-
-class Action(object):
-    """
-        base class for Trainer and Tester
-    """
-
-    def __init__(self):
-        super(Action, self).__init__()
-
-
-class BaseSampler(object):
-    """
-        Base class for all samplers.
-    """
-
-    def __init__(self, data_set):
-        self.data_set_length = len(data_set)
-
-    def __len__(self):
-        return self.data_set_length
-
-    def __iter__(self):
-        raise NotImplementedError
-
-
-class SequentialSampler(BaseSampler):
-    """
-    Sample data in the original order.
-    """
-
-    def __init__(self, data_set):
-        super(SequentialSampler, self).__init__(data_set)
-
-    def __iter__(self):
-        return iter(range(self.data_set_length))
-
-
-class RandomSampler(BaseSampler):
-    """
-    Sample data in random permutation order.
-    """
-
-    def __init__(self, data_set):
-        super(RandomSampler, self).__init__(data_set)
-
-    def __iter__(self):
-        return iter(np.random.permutation(self.data_set_length))
-
-
-class Batchifier(object):
-    """
-    Wrap random or sequential sampler to generate a mini-batch.
-    """
-
-    def __init__(self, sampler, batch_size, drop_last=True):
-        super(Batchifier, self).__init__()
-        self.sampler = sampler
-        self.batch_size = batch_size
-        self.drop_last = drop_last
-
-    def __iter__(self):
-        batch = []
-        for idx in self.sampler:
-            batch.append(idx)
-            if len(batch) == self.batch_size:
-                yield batch
-                batch = []
-        if 0 < len(batch) < self.batch_size and self.drop_last is False:
-            yield batch

fastNLP/action/inference.py

@@ -1,26 +0,0 @@
-class Inference(object):
-    """
-    This is an interface focusing on predicting output based on trained models.
-    It does not care about evaluations of the model.
-
-    """
-
-    def __init__(self):
-        pass
-
-    def predict(self, model, data):
-        """
-        this is actually a forward pass. shall be shared by Trainer/Tester
-        :param model:
-        :param data:
-        :return result: the output results
-        """
-        raise NotImplementedError
-
-    def prepare_input(self, data_path):
-        """
-        This can also be shared.
-        :param data_path:
-        :return:
-        """
-        raise NotImplementedError

fastNLP/core/action.py

@@ -0,0 +1,150 @@
+from collections import Counter
+
+import numpy as np
+
+
+class Action(object):
+    """
+        base class for Trainer and Tester
+    """
+
+    def __init__(self):
+        super(Action, self).__init__()
+
+
+def k_means_1d(x, k, max_iter=100):
+    """
+    Perform k-means on 1-D data.
+    :param x: list of int, representing points in 1-D.
+    :param k: the number of clusters required.
+    :param max_iter: maximum iteration
+    :return centroids: numpy array, centroids of the k clusters
+            assignment: numpy array, 1-D, the bucket id assigned to each example.
+    """
+    sorted_x = sorted(list(set(x)))
+    if len(sorted_x) < k:
+        raise ValueError("too few buckets")
+    gap = len(sorted_x) / k
+
+    centroids = np.array([sorted_x[int(x * gap)] for x in range(k)])
+    assign = None
+
+    for i in range(max_iter):
+        # Cluster Assignment step
+        assign = np.array([np.argmin([np.absolute(x_i - x) for x in centroids]) for x_i in x])
+        # Move centroids step
+        new_centroids = np.array([x[assign == k].mean() for k in range(k)])
+        if (new_centroids == centroids).all():
+            centroids = new_centroids
+            break
+        centroids = new_centroids
+    return np.array(centroids), assign
+
+
+def k_means_bucketing(all_inst, buckets):
+    """
+    :param all_inst: 3-level list
+                [
+                    [[word_11, word_12, word_13], [label_11. label_12]],  # sample 1
+                    [[word_21, word_22, word_23], [label_21. label_22]],  # sample 2
+                    ...
+                ]
+    :param buckets: list of int. The length of the list is the number of buckets. Each integer is the maximum length
+        threshold for each bucket (This is usually None.).
+    :return data: 2-level list
+                [
+                    [index_11, index_12, ...],  # bucket 1
+                    [index_21, index_22, ...],  # bucket 2
+                    ...
+                ]
+    """
+    bucket_data = [[] for _ in buckets]
+    num_buckets = len(buckets)
+    lengths = np.array([len(inst[0]) for inst in all_inst])
+    _, assignments = k_means_1d(lengths, num_buckets)
+
+    for idx, bucket_id in enumerate(assignments):
+        if buckets[bucket_id] is None or lengths[idx] <= buckets[bucket_id]:
+            bucket_data[bucket_id].append(idx)
+    return bucket_data
+
+
+class BaseSampler(object):
+    """
+        Base class for all samplers.
+    """
+
+    def __init__(self, data_set):
+        self.data_set_length = len(data_set)
+
+    def __len__(self):
+        return self.data_set_length
+
+    def __iter__(self):
+        raise NotImplementedError
+
+
+class SequentialSampler(BaseSampler):
+    """
+    Sample data in the original order.
+    """
+
+    def __init__(self, data_set):
+        super(SequentialSampler, self).__init__(data_set)
+
+    def __iter__(self):
+        return iter(range(self.data_set_length))
+
+
+class RandomSampler(BaseSampler):
+    """
+    Sample data in random permutation order.
+    """
+
+    def __init__(self, data_set):
+        super(RandomSampler, self).__init__(data_set)
+
+    def __iter__(self):
+        return iter(np.random.permutation(self.data_set_length))
+
+
+class BucketSampler(BaseSampler):
+    """
+    Partition all samples into multiple buckets, each of which contains sentences of approximately the same length.
+    In sampling, first random choose a bucket. Then sample data from it.
+    The number of buckets is decided dynamically by the variance of sentence lengths.
+    """
+
+    def __init__(self, data_set):
+        super(BucketSampler, self).__init__(data_set)
+        BUCKETS = ([None] * 20)
+        self.length_freq = dict(Counter([len(example) for example in data_set]))
+        self.buckets = k_means_bucketing(data_set, BUCKETS)
+
+    def __iter__(self):
+        bucket_samples = self.buckets[np.random.randint(0, len(self.buckets))]
+        np.random.shuffle(bucket_samples)
+        return iter(bucket_samples)
+
+
+class Batchifier(object):
+    """
+    Wrap random or sequential sampler to generate a mini-batch.
+    """
+
+    def __init__(self, sampler, batch_size, drop_last=True):
+        super(Batchifier, self).__init__()
+        self.sampler = sampler
+        self.batch_size = batch_size
+        self.drop_last = drop_last
+
+    def __iter__(self):
+        batch = []
+        while True:
+            for idx in self.sampler:
+                batch.append(idx)
+                if len(batch) == self.batch_size:
+                    yield batch
+                    batch = []
+            if 0 < len(batch) < self.batch_size and self.drop_last is False:
+                yield batch

fastNLP/core/inference.py

@@ -0,0 +1,118 @@
+import torch
+
+from fastNLP.core.action import Batchifier, SequentialSampler
+from fastNLP.loader.preprocess import load_pickle, DEFAULT_UNKNOWN_LABEL
+
+
+class Inference(object):
+    """
+    This is an interface focusing on predicting output based on trained models.
+    It does not care about evaluations of the model, which is different from Tester.
+    This is a high-level model wrapper to be called by FastNLP.
+
+    """
+
+    def __init__(self, pickle_path):
+        self.batch_size = 1
+        self.batch_output = []
+        self.iterator = None
+        self.pickle_path = pickle_path
+        self.index2label = load_pickle(self.pickle_path, "id2class.pkl")
+        self.word2index = load_pickle(self.pickle_path, "word2id.pkl")
+
+    def predict(self, network, data):
+        """
+        Perform inference.
+        :param network:
+        :param data: multi-level lists of strings
+        :return result: the model outputs
+        """
+        # transform strings into indices
+        data = self.prepare_input(data)
+
+        # turn on the testing mode; clean up the history
+        self.mode(network, test=True)
+
+        self.iterator = iter(Batchifier(SequentialSampler(data), self.batch_size, drop_last=False))
+
+        num_iter = len(data) // self.batch_size
+
+        for step in range(num_iter):
+            batch_x = self.make_batch(data)
+
+            prediction = self.data_forward(network, batch_x)
+
+            self.batch_output.append(prediction)
+
+        return self.prepare_output(self.batch_output)
+
+    def mode(self, network, test=True):
+        if test:
+            network.eval()
+        else:
+            network.train()
+        self.batch_output.clear()
+
+    def data_forward(self, network, x):
+        """
+        This is only for sequence labeling with CRF decoder. TODO: more general ?
+        :param network:
+        :param x:
+        :return:
+        """
+        seq_len = [len(seq) for seq in x]
+        x = torch.Tensor(x).long()
+        y = network(x)
+        prediction = network.prediction(y, seq_len)
+        # To do: hide framework
+        results = torch.Tensor(prediction).view(-1, )
+        return list(results.data)
+
+    def make_batch(self, data):
+        indices = next(self.iterator)
+        batch_x = [data[idx] for idx in indices]
+        if self.batch_size > 1:
+            batch_x = self.pad(batch_x)
+        return batch_x
+
+    @staticmethod
+    def pad(batch, fill=0):
+        """
+        Pad a batch of samples to maximum length.
+        :param batch: list of list
+        :param fill: word index to pad, default 0.
+        :return: a padded batch
+        """
+        max_length = max([len(x) for x in batch])
+        for idx, sample in enumerate(batch):
+            if len(sample) < max_length:
+                batch[idx] = sample + [fill * (max_length - len(sample))]
+        return batch
+
+    def prepare_input(self, data):
+        """
+        Transform three-level list of strings into that of index.
+        :param data:
+        [
+            [word_11, word_12, ...],
+            [word_21, word_22, ...],
+            ...
+        ]
+        """
+        assert isinstance(data, list)
+        data_index = []
+        default_unknown_index = self.word2index[DEFAULT_UNKNOWN_LABEL]
+        for example in data:
+            data_index.append([self.word2index.get(w, default_unknown_index) for w in example])
+        return data_index
+
+    def prepare_output(self, batch_outputs):
+        """
+        Transform list of batch outputs into strings.
+        :param batch_outputs: list of list, of shape [num_batch, tag_seq_length]. Element type is Tensor.
+        :return:
+        """
+        results = []
+        for batch in batch_outputs:
+            results.append([self.index2label[int(x.data)] for x in batch])
+        return results

fastNLP/core/optimizor.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+from torch import optim
+
+
+def get_torch_optimizer(params, alg_name='sgd', **args):
+    """
+    construct PyTorch optimizer by algorithm's name
+    optimizer's arguments can be specified, for different optimizer's arguments, please see PyTorch doc
+
+    usage:
+        optimizer = get_torch_optimizer(model.parameters(), 'SGD', lr=0.01)
+
+    """
+
+    name = alg_name.lower()
+    if name == 'adadelta':
+        return optim.Adadelta(params, **args)
+    elif name == 'adagrad':
+        return optim.Adagrad(params, **args)
+    elif name == 'adam':
+        return optim.Adam(params, **args)
+    elif name == 'adamax':
+        return optim.Adamax(params, **args)
+    elif name == 'asgd':
+        return optim.ASGD(params, **args)
+    elif name == 'lbfgs':
+        return optim.LBFGS(params, **args)
+    elif name == 'rmsprop':
+        return optim.RMSprop(params, **args)
+    elif name == 'rprop':
+        return optim.Rprop(params, **args)
+    elif name == 'sgd':
+        # SGD's parameter lr is required
+        if 'lr' not in args:
+            args['lr'] = 0.01
+        return optim.SGD(params, **args)
+    elif name == 'sparseadam':
+        return optim.SparseAdam(params, **args)
+    else:
+        raise TypeError('no such optimizer named {}'.format(alg_name))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    from torch.nn.modules import Linear
+
+    net = Linear(2, 5)
+
+    test1 = get_torch_optimizer(net.parameters(), 'adam', lr=1e-2, weight_decay=1e-3)
+    print(test1)
+    test2 = get_torch_optimizer(net.parameters(), 'SGD')
+    print(test2)

fastNLP/action/tester.py → fastNLP/core/tester.py

@@ -4,9 +4,8 @@ import os
 import numpy as np
 import torch
 
-from fastNLP.action.action import Action
-from fastNLP.action.action import RandomSampler, Batchifier
-from fastNLP.modules.utils import seq_mask
+from fastNLP.core.action import Action
+from fastNLP.core.action import RandomSampler, Batchifier
 
 
 class BaseTester(Action):
@@ -26,14 +25,17 @@ class BaseTester(Action):
         self.batch_size = test_args["batch_size"]
         self.pickle_path = test_args["pickle_path"]
         self.iterator = None
+        self.use_cuda = test_args["use_cuda"]
 
         self.model = None
         self.eval_history = []
         self.batch_output = []
 
     def test(self, network):
-        # print("--------------testing----------------")
-        self.model = network
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            self.model = network.cuda()
+        else:
+            self.model = network
 
         # turn on the testing mode; clean up the history
         self.mode(network, test=True)
@@ -45,7 +47,7 @@ class BaseTester(Action):
         num_iter = len(dev_data) // self.batch_size
 
         for step in range(num_iter):
-            batch_x, batch_y = self.batchify(dev_data)
+            batch_x, batch_y = self.make_batch(dev_data)
 
             prediction = self.data_forward(network, batch_x)
             eval_results = self.evaluate(prediction, batch_y)
@@ -66,7 +68,7 @@ class BaseTester(Action):
             self.save_dev_data = data_dev
         return self.save_dev_data
 
-    def batchify(self, data):
+    def make_batch(self, data, output_length=True):
         """
         1. Perform batching from data and produce a batch of training data.
         2. Add padding.
@@ -84,8 +86,13 @@ class BaseTester(Action):
         batch = [data[idx] for idx in indices]
         batch_x = [sample[0] for sample in batch]
         batch_y = [sample[1] for sample in batch]
-        batch_x = self.pad(batch_x)
-        return batch_x, batch_y
+        batch_x_pad = self.pad(batch_x)
+        batch_y_pad = self.pad(batch_y)
+        if output_length:
+            seq_len = [len(x) for x in batch_x]
+            return (batch_x_pad, seq_len), batch_y_pad
+        else:
+            return batch_x_pad, batch_y_pad
 
     @staticmethod
     def pad(batch, fill=0):
@@ -98,7 +105,7 @@ class BaseTester(Action):
         max_length = max([len(x) for x in batch])
         for idx, sample in enumerate(batch):
             if len(sample) < max_length:
-                batch[idx] = sample + [fill * (max_length - len(sample))]
+                batch[idx] = sample + ([fill] * (max_length - len(sample)))
         return batch
 
     def data_forward(self, network, data):
@@ -112,7 +119,7 @@ class BaseTester(Action):
         raise NotImplementedError
 
     def mode(self, model, test=True):
-        """To do: combine this function with Trainer ?? """
+        """TODO: combine this function with Trainer ?? """
         if test:
             model.eval()
         else:
@@ -141,25 +148,37 @@ class POSTester(BaseTester):
         self.mask = None
         self.batch_result = None
 
-    def data_forward(self, network, x):
-        """To Do: combine with Trainer
+    def data_forward(self, network, inputs):
+        """TODO: combine with Trainer
 
         :param network: the PyTorch model
         :param x: list of list, [batch_size, max_len]
         :return y: [batch_size, num_classes]
         """
-        seq_len = [len(seq) for seq in x]
+        # unpack the returned value from make_batch
+        if isinstance(inputs, tuple):
+            x = inputs[0]
+            self.seq_len = inputs[1]
+        else:
+            x = inputs
         x = torch.Tensor(x).long()
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            x = x.cuda()
         self.batch_size = x.size(0)
         self.max_len = x.size(1)
-        self.mask = seq_mask(seq_len, self.max_len)
+
         y = network(x)
         return y
 
     def evaluate(self, predict, truth):
         truth = torch.Tensor(truth)
-        loss, prediction = self.model.loss(predict, truth, self.mask, self.batch_size, self.max_len)
-        results = torch.Tensor(prediction[0][0]).view((-1,))
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            truth = truth.cuda()
+        loss = self.model.loss(predict, truth, self.seq_len) / self.batch_size
+        prediction = self.model.prediction(predict, self.seq_len)
+        results = torch.Tensor(prediction).view(-1,)
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            results = results.cuda()
         accuracy = float(torch.sum(results == truth.view((-1,)))) / results.shape[0]
         return [loss.data, accuracy]
 
@@ -256,7 +275,7 @@ class ClassTester(BaseTester):
         n_batches = len(data_test) // self.batch_size
         n_print = n_batches // 10
         step = 0
-        for batch_x, batch_y in self.batchify(data_test, max_len=self.max_len):
+        for batch_x, batch_y in self.make_batch(data_test, max_len=self.max_len):
             prediction = self.data_forward(network, batch_x)
             eval_results = self.evaluate(prediction, batch_y)
 
@@ -277,7 +296,7 @@ class ClassTester(BaseTester):
             data = _pickle.load(f)
         return data
 
-    def batchify(self, data, max_len=None):
+    def make_batch(self, data, max_len=None):
         """Batch and pad data."""
         for indices in self.iterator:
             # generate batch and pad
@@ -319,7 +338,7 @@ class ClassTester(BaseTester):
         return y_true.cpu().numpy(), y_prob.cpu().numpy(), acc
 
     def mode(self, model, test=True):
-        """To do: combine this function with Trainer ?? """
+        """TODO: combine this function with Trainer ?? """
         if test:
             model.eval()
         else:

fastNLP/action/trainer.py → fastNLP/core/trainer.py

@@ -7,10 +7,9 @@ import numpy as np
 import torch
 import torch.nn as nn
 
-from fastNLP.action.action import Action
-from fastNLP.action.action import RandomSampler, Batchifier
-from fastNLP.action.tester import POSTester
-from fastNLP.modules.utils import seq_mask
+from fastNLP.core.action import Action
+from fastNLP.core.action import RandomSampler, Batchifier, BucketSampler
+from fastNLP.core.tester import POSTester
 from fastNLP.saver.model_saver import ModelSaver
 
 
@@ -45,6 +44,7 @@ class BaseTrainer(Action):
         self.validate = train_args["validate"]
         self.save_best_dev = train_args["save_best_dev"]
         self.model_saved_path = train_args["model_saved_path"]
+        self.use_cuda = train_args["use_cuda"]
 
         self.model = None
         self.iterator = None
@@ -66,13 +66,19 @@ class BaseTrainer(Action):
             - update
         Subclasses must implement these methods with a specific framework.
         """
-        # prepare model and data
-        self.model = network
+        # prepare model and data, transfer model to gpu if available
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            self.model = network.cuda()
+        else:
+            self.model = network
+
         data_train, data_dev, data_test, embedding = self.prepare_input(self.pickle_path)
 
         # define tester over dev data
+        # TODO: more flexible
         valid_args = {"save_output": True, "validate_in_training": True, "save_dev_input": True,
-                      "save_loss": True, "batch_size": self.batch_size, "pickle_path": self.pickle_path}
+                      "save_loss": True, "batch_size": self.batch_size, "pickle_path": self.pickle_path,
+                      "use_cuda": self.use_cuda}
         validator = POSTester(valid_args)
 
         # main training epochs
@@ -83,11 +89,11 @@ class BaseTrainer(Action):
 
             # turn on network training mode; define optimizer; prepare batch iterator
             self.mode(test=False)
-            self.iterator = iter(Batchifier(RandomSampler(data_train), self.batch_size, drop_last=True))
+            self.iterator = iter(Batchifier(BucketSampler(data_train), self.batch_size, drop_last=True))
 
             # training iterations in one epoch
             for step in range(iterations):
-                batch_x, batch_y = self.batchify(data_train)  # pad ?
+                batch_x, batch_y = self.make_batch(data_train)
 
                 prediction = self.data_forward(network, batch_x)
 
@@ -95,6 +101,9 @@ class BaseTrainer(Action):
                 self.grad_backward(loss)
                 self.update()
 
+                if step % 10 == 0:
+                    print("[epoch {} step {}] train loss={:.2f}".format(epoch, step, loss.data))
+
             if self.validate:
                 if data_dev is None:
                     raise RuntimeError("No validation data provided.")
@@ -110,9 +119,6 @@ class BaseTrainer(Action):
         # finish training
 
     def prepare_input(self, data_path):
-        """
-            To do: Load pkl files of train/dev/test and embedding
-        """
         data_train = _pickle.load(open(data_path + "data_train.pkl", "rb"))
         data_dev = _pickle.load(open(data_path + "data_dev.pkl", "rb"))
         data_test = _pickle.load(open(data_path + "data_test.pkl", "rb"))
@@ -181,7 +187,7 @@ class BaseTrainer(Action):
         """
         raise NotImplementedError
 
-    def batchify(self, data, output_length=True):
+    def make_batch(self, data, output_length=True):
         """
         1. Perform batching from data and produce a batch of training data.
         2. Add padding.
@@ -192,20 +198,24 @@ class BaseTrainer(Action):
                     [[word_21, word_22, word_23], [label_21. label_22]],  # sample 2
                     ...
                 ]
-        :return batch_x: list. Each entry is a list of features of a sample. [batch_size, max_len]
+        :return (batch_x, seq_len): tuple of two elements, if output_length is true.
+                     batch_x: list. Each entry is a list of features of a sample. [batch_size, max_len]
+                     seq_len: list. The length of the pre-padded sequence, if output_length is True.
                  batch_y: list. Each entry is a list of labels of a sample.  [batch_size, num_labels]
-                 seq_len: list. The length of the pre-padded sequence, if output_length is True.
+
+                 return batch_x and batch_y, if output_length is False
         """
         indices = next(self.iterator)
         batch = [data[idx] for idx in indices]
         batch_x = [sample[0] for sample in batch]
         batch_y = [sample[1] for sample in batch]
         batch_x_pad = self.pad(batch_x)
+        batch_y_pad = self.pad(batch_y)
         if output_length:
             seq_len = [len(x) for x in batch_x]
-            return batch_x_pad, batch_y, seq_len
+            return (batch_x_pad, seq_len), batch_y_pad
         else:
-            return batch_x_pad, batch_y
+            return batch_x_pad, batch_y_pad
 
     @staticmethod
     def pad(batch, fill=0):
@@ -286,24 +296,30 @@ class POSTrainer(BaseTrainer):
         self.best_accuracy = 0.0
 
     def prepare_input(self, data_path):
-        """
-            To do: Load pkl files of train/dev/test and embedding
-        """
+
         data_train = _pickle.load(open(data_path + "/data_train.pkl", "rb"))
         data_dev = _pickle.load(open(data_path + "/data_train.pkl", "rb"))
         return data_train, data_dev, 0, 1
 
-    def data_forward(self, network, x):
+    def data_forward(self, network, inputs):
         """
         :param network: the PyTorch model
-        :param x: list of list, [batch_size, max_len]
-        :return y: [batch_size, num_classes]
-        """
-        seq_len = [len(seq) for seq in x]
+        :param inputs: list of list, [batch_size, max_len],
+                        or tuple of (batch_x, seq_len), batch_x == [batch_size, max_len]
+        :return y: [batch_size, max_len, tag_size]
+        """
+        # unpack the returned value from make_batch
+        if isinstance(inputs, tuple):
+            x = inputs[0]
+            self.seq_len = inputs[1]
+        else:
+            x = inputs
         x = torch.Tensor(x).long()
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            x = x.cuda()
         self.batch_size = x.size(0)
         self.max_len = x.size(1)
-        self.mask = seq_mask(seq_len, self.max_len)
+
         y = network(x)
         return y
 
@@ -326,17 +342,20 @@ class POSTrainer(BaseTrainer):
     def get_loss(self, predict, truth):
         """
         Compute loss given prediction and ground truth.
-        :param predict: prediction label vector, [batch_size, num_classes]
+        :param predict: prediction label vector, [batch_size, max_len, tag_size]
         :param truth: ground truth label vector, [batch_size, max_len]
         :return: a scalar
         """
         truth = torch.Tensor(truth)
+        if torch.cuda.is_available() and self.use_cuda:
+            truth = truth.cuda()
+        assert truth.shape == (self.batch_size, self.max_len)
         if self.loss_func is None:
             if hasattr(self.model, "loss"):
                 self.loss_func = self.model.loss
             else:
                 self.define_loss()
-        loss, prediction = self.loss_func(predict, truth, self.mask, self.batch_size, self.max_len)
+        loss = self.loss_func(predict, truth, self.seq_len)
         # print("loss={:.2f}".format(loss.data))
         return loss
 
@@ -348,6 +367,36 @@ class POSTrainer(BaseTrainer):
         else:
             return False
 
+    def make_batch(self, data, output_length=True):
+        """
+        1. Perform batching from data and produce a batch of training data.
+        2. Add padding.
+        :param data: list. Each entry is a sample, which is also a list of features and label(s).
+            E.g.
+                [
+                    [[word_11, word_12, word_13], [label_11. label_12]],  # sample 1
+                    [[word_21, word_22, word_23], [label_21. label_22]],  # sample 2
+                    ...
+                ]
+        :return (batch_x, seq_len): tuple of two elements, if output_length is true.
+                     batch_x: list. Each entry is a list of features of a sample. [batch_size, max_len]
+                     seq_len: list. The length of the pre-padded sequence, if output_length is True.
+                 batch_y: list. Each entry is a list of labels of a sample.  [batch_size, num_labels]
+
+                 return batch_x and batch_y, if output_length is False
+        """
+        indices = next(self.iterator)
+        batch = [data[idx] for idx in indices]
+        batch_x = [sample[0] for sample in batch]
+        batch_y = [sample[1] for sample in batch]
+        batch_x_pad = self.pad(batch_x)
+        batch_y_pad = self.pad(batch_y)
+        if output_length:
+            seq_len = [len(x) for x in batch_x]
+            return (batch_x_pad, seq_len), batch_y_pad
+        else:
+            return batch_x_pad, batch_y_pad
+
 
 class LanguageModelTrainer(BaseTrainer):
     """
@@ -439,7 +488,7 @@ class ClassTrainer(BaseTrainer):
 
             # training iterations in one epoch
             step = 0
-            for batch_x, batch_y in self.batchify(data_train):
+            for batch_x, batch_y in self.make_batch(data_train):
                 prediction = self.data_forward(network, batch_x)
 
                 loss = self.get_loss(prediction, batch_y)
@@ -466,9 +515,6 @@ class ClassTrainer(BaseTrainer):
         # finish training
 
     def prepare_input(self, data_path):
-        """
-            To do: Load pkl files of train/dev/test and embedding
-        """
 
         names = [
             "data_train.pkl", "data_dev.pkl",
@@ -534,7 +580,7 @@ class ClassTrainer(BaseTrainer):
         """Apply gradient."""
         self.optimizer.step()
 
-    def batchify(self, data):
+    def make_batch(self, data):
         """Batch and pad data."""
         for indices in self.iterator:
             batch = [data[idx] for idx in indices]
@@ -560,4 +606,4 @@ if __name__ == "__name__":
     train_args = {"epochs": 1, "validate": False, "batch_size": 3, "pickle_path": "./"}
     trainer = BaseTrainer(train_args)
     data_train = [[[1, 2, 3, 4], [0]] * 10] + [[[1, 3, 5, 2], [1]] * 10]
-    trainer.batchify(data=data_train)
+    trainer.make_batch(data=data_train)

fastNLP/fastnlp.py

@@ -0,0 +1,173 @@
+from fastNLP.core.inference import Inference
+from fastNLP.loader.config_loader import ConfigLoader, ConfigSection
+from fastNLP.loader.model_loader import ModelLoader
+
+"""
+mapping from model name to [URL, file_name.class_name, model_pickle_name]
+Notice that the class of the model should be in "models" directory.
+
+Example:
+    "zh_pos_tag_model": ["www.fudan.edu.cn", "sequence_modeling.SeqLabeling", "saved_model.pkl"]
+"""
+FastNLP_MODEL_COLLECTION = {
+    "zh_pos_tag_model": ["www.fudan.edu.cn", "sequence_modeling.SeqLabeling", "saved_model.pkl"]
+}
+
+
+class FastNLP(object):
+    """
+    High-level interface for direct model inference.
+    Usage:
+        fastnlp = FastNLP()
+        fastnlp.load("zh_pos_tag_model")
+        text = "这是最好的基于深度学习的中文分词系统。"
+        result = fastnlp.run(text)
+        print(result)  # ["这", "是", "最好", "的", "基于", "深度学习", "的", "中文", "分词", "系统", "。"]
+    """
+
+    def __init__(self, model_dir="./"):
+        """
+        :param model_dir: this directory should contain the following files:
+            1. a pre-trained model
+            2. a config file
+            3. "id2class.pkl"
+            4. "word2id.pkl"
+        """
+        self.model_dir = model_dir
+        self.model = None
+
+    def load(self, model_name):
+        """
+        Load a pre-trained FastNLP model together with additional data.
+        :param model_name: str, the name of a FastNLP model.
+        """
+        assert type(model_name) is str
+        if model_name not in FastNLP_MODEL_COLLECTION:
+            raise ValueError("No FastNLP model named {}.".format(model_name))
+
+        if not self.model_exist(model_dir=self.model_dir):
+            self._download(model_name, FastNLP_MODEL_COLLECTION[model_name][0])
+
+        model_class = self._get_model_class(FastNLP_MODEL_COLLECTION[model_name][1])
+
+        model_args = ConfigSection()
+        # To do: customized config file for model init parameters
+        ConfigLoader.load_config(self.model_dir + "config", {"POS_infer": model_args})
+
+        # Construct the model
+        model = model_class(model_args)
+
+        # To do: framework independent
+        ModelLoader.load_pytorch(model, self.model_dir + FastNLP_MODEL_COLLECTION[model_name][2])
+
+        self.model = model
+
+        print("Model loaded. ")
+
+    def run(self, raw_input):
+        """
+        Perform inference over given input using the loaded model.
+        :param raw_input: str, raw text
+        :return results:
+        """
+
+        infer = Inference(self.model_dir)
+        infer_input = self.string_to_list(raw_input)
+
+        results = infer.predict(self.model, infer_input)
+
+        outputs = self.make_output(results)
+        return outputs
+
+    @staticmethod
+    def _get_model_class(file_class_name):
+        """
+        Feature the class specified by <file_class_name>
+        :param file_class_name: str, contains the name of the Python module followed by the name of the class.
+                Example: "sequence_modeling.SeqLabeling"
+        :return module: the model class
+        """
+        import_prefix = "fastNLP.models."
+        parts = (import_prefix + file_class_name).split(".")
+        from_module = ".".join(parts[:-1])
+        module = __import__(from_module)
+        for sub in parts[1:]:
+            module = getattr(module, sub)
+        return module
+
+    def _load(self, model_dir, model_name):
+        # To do
+        return 0
+
+    def _download(self, model_name, url):
+        """
+        Download the model weights from <url> and save in <self.model_dir>.
+        :param model_name:
+        :param url:
+        """
+        print("Downloading {} from {}".format(model_name, url))
+        # To do
+
+    def model_exist(self, model_dir):
+        """
+        Check whether the desired model is already in the directory.
+        :param model_dir:
+        """
+        return True
+
+    def string_to_list(self, text, delimiter="\n"):
+        """
+        For word seg only, currently.
+        This function is used to transform raw input to lists, which is done by DatasetLoader in training.
+        Split text string into three-level lists.
+        [
+            [word_11, word_12, ...],
+            [word_21, word_22, ...],
+            ...
+        ]
+        :param text: string
+        :param delimiter: str, character used to split text into sentences.
+        :return data: three-level lists
+        """
+        data = []
+        sents = text.strip().split(delimiter)
+        for sent in sents:
+            characters = []
+            for ch in sent:
+                characters.append(ch)
+            data.append(characters)
+        # To refactor: this is used in make_output
+        self.data = data
+        return data
+
+    def make_output(self, results):
+        """
+        Transform model output into user-friendly contents.
+        Example: In CWS, convert <BMES> labeling into segmented text.
+        :param results:
+        :return:
+        """
+        outputs = []
+        for sent_char, sent_label in zip(self.data, results):
+            words = []
+            word = ""
+            for char, label in zip(sent_char, sent_label):
+                if label[0] == "B":
+                    if word != "":
+                        words.append(word)
+                    word = char
+                elif label[0] == "M":
+                    word += char
+                elif label[0] == "E":
+                    word += char
+                    words.append(word)
+                    word = ""
+                elif label[0] == "S":
+                    if word != "":
+                        words.append(word)
+                    word = ""
+                    words.append(char)
+                else:
+                    raise ValueError("invalid label")
+            outputs.append(" ".join(words))
+        return outputs

fastNLP/loader/base_loader.py

@@ -17,7 +17,7 @@ class BaseLoader(object):
     def load_lines(self):
         with open(self.data_path, "r", encoding="utf=8") as f:
             text = f.readlines()
-        return text
+        return [line.strip() for line in text]
 
 
 class ToyLoader0(BaseLoader):

fastNLP/loader/config_loader.py

@@ -20,9 +20,13 @@ class ConfigLoader(BaseLoader):
     def load_config(file_path, sections):
         """
         :param file_path: the path of config file
-        :param sections: the dict of sections
-        :return:
+        :param sections: the dict of {section_name(string): Section instance}
+        Example:
+            test_args = ConfigSection()
+            ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+        :return: return nothing, but the value of attributes are saved in sessions
         """
+        assert isinstance(sections, dict)
         cfg = configparser.ConfigParser()
         if not os.path.exists(file_path):
             raise FileNotFoundError("config file {} not found. ".format(file_path))

fastNLP/loader/dataset_loader.py

@@ -22,6 +22,7 @@ class POSDatasetLoader(DatasetLoader):
         and label2
         Jerry   label1
         .   label3
+        (separated by an empty line)
         Hello   label4
         world   label5
         !   label3
@@ -29,6 +30,7 @@ class POSDatasetLoader(DatasetLoader):
     and "Hello world !". Each word has its own label from label1
     to label5.
     """
+
     def __init__(self, data_name, data_path):
         super(POSDatasetLoader, self).__init__(data_name, data_path)
 
@@ -77,6 +79,62 @@ class POSDatasetLoader(DatasetLoader):
         return data
 
 
+class TokenizeDatasetLoader(DatasetLoader):
+    """
+    Data set loader for tokenization data sets
+    """
+
+    def __init__(self, data_name, data_path):
+        super(TokenizeDatasetLoader, self).__init__(data_name, data_path)
+
+    def load_pku(self, max_seq_len=32):
+        """
+        load pku dataset for Chinese word segmentation
+        CWS (Chinese Word Segmentation) pku training dataset format:
+            1. Each line is a sentence.
+            2. Each word in a sentence is separated by space.
+        This function convert the pku dataset into three-level lists with labels <BMES>.
+            B: beginning of a word
+            M: middle of a word
+            E: ending of a word
+            S: single character
+
+        :param max_seq_len: int, the maximum length of a sequence. If a sequence is longer than it, split it into
+                several sequences.
+        :return: three-level lists
+        """
+        assert isinstance(max_seq_len, int) and max_seq_len > 0
+        with open(self.data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            sentences = f.readlines()
+        data = []
+        for sent in sentences:
+            tokens = sent.strip().split()
+            words = []
+            labels = []
+            for token in tokens:
+                if len(token) == 1:
+                    words.append(token)
+                    labels.append("S")
+                else:
+                    words.append(token[0])
+                    labels.append("B")
+                    for idx in range(1, len(token) - 1):
+                        words.append(token[idx])
+                        labels.append("M")
+                    words.append(token[-1])
+                    labels.append("E")
+            num_samples = len(words) // max_seq_len
+            if len(words) % max_seq_len != 0:
+                num_samples += 1
+            for sample_idx in range(num_samples):
+                start = sample_idx * max_seq_len
+                end = (sample_idx + 1) * max_seq_len
+                seq_words = words[start:end]
+                seq_labels = labels[start:end]
+                data.append([seq_words, seq_labels])
+        return data
+
+
 class ClassDatasetLoader(DatasetLoader):
     """Loader for classification data sets"""
 
@@ -163,7 +221,12 @@ class LMDatasetLoader(DatasetLoader):
 
 
 if __name__ == "__main__":
+    """
     data = POSDatasetLoader("xxx", "../../test/data_for_tests/people.txt").load_lines()
     for example in data:
         for w, l in zip(example[0], example[1]):
             print(w, l)
+    """
+
+    ans = TokenizeDatasetLoader("xxx", "/home/zyfeng/Desktop/data/icwb2-data/training/test").load_pku()
+    print(ans)

fastNLP/loader/model_loader.py

@@ -11,9 +11,11 @@ class ModelLoader(BaseLoader):
     def __init__(self, data_name, data_path):
         super(ModelLoader, self).__init__(data_name, data_path)
 
-    def load_pytorch(self, empty_model):
+    @staticmethod
+    def load_pytorch(empty_model, model_path):
         """
         Load model parameters from .pkl files into the empty PyTorch model.
         :param empty_model: a PyTorch model with initialized parameters.
+        :param model_path: str, the path to the saved model.
         """
-        empty_model.load_state_dict(torch.load(self.data_path))
+        empty_model.load_state_dict(torch.load(model_path))

fastNLP/loader/preprocess.py

@@ -1,346 +1,363 @@
-import _pickle
-import os
-
-DEFAULT_PADDING_LABEL = '<pad>'  # dict index = 0
-DEFAULT_UNKNOWN_LABEL = '<unk>'  # dict index = 1
-DEFAULT_RESERVED_LABEL = ['<reserved-2>',
-                          '<reserved-3>',
-                          '<reserved-4>']  # dict index = 2~4
-
-DEFAULT_WORD_TO_INDEX = {DEFAULT_PADDING_LABEL: 0, DEFAULT_UNKNOWN_LABEL: 1,
-                         DEFAULT_RESERVED_LABEL[0]: 2, DEFAULT_RESERVED_LABEL[1]: 3,
-                         DEFAULT_RESERVED_LABEL[2]: 4}
-
-
-# the first vocab in dict with the index = 5
-
-
-class BasePreprocess(object):
-
-    def __init__(self, data, pickle_path):
-        super(BasePreprocess, self).__init__()
-        self.data = data
-        self.pickle_path = pickle_path
-        if not self.pickle_path.endswith('/'):
-            self.pickle_path = self.pickle_path + '/'
-
-
-class POSPreprocess(BasePreprocess):
-    """
-        This class are used to preprocess the pos datasets.
-
-    """
-
-    def __init__(self, data, pickle_path="./", train_dev_split=0):
-        """
-        Preprocess pipeline, including building mapping from words to index, from index to words,
-        from labels/classes to index, from index to labels/classes.
-        :param data: three-level list
-            [
-                [ [word_11, word_12, ...], [label_1, label_1, ...] ],
-                [ [word_21, word_22, ...], [label_2, label_1, ...] ],
-                ...
-            ]
-        :param pickle_path: str, the directory to the pickle files. Default: "./"
-        :param train_dev_split: float in [0, 1]. The ratio of dev data split from training data. Default: 0.
-
-        To do:
-        1. simplify __init__
-        """
-        super(POSPreprocess, self).__init__(data, pickle_path)
-
-        self.pickle_path = pickle_path
-
-        if self.pickle_exist("word2id.pkl"):
-            # load word2index because the construction of the following objects needs it
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl"), "rb") as f:
-                self.word2index = _pickle.load(f)
-        else:
-            self.word2index, self.label2index = self.build_dict(data)
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl"), "wb") as f:
-                _pickle.dump(self.word2index, f)
-
-        if self.pickle_exist("class2id.pkl"):
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "class2id.pkl"), "rb") as f:
-                self.label2index = _pickle.load(f)
-        else:
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "class2id.pkl"), "wb") as f:
-                _pickle.dump(self.label2index, f)
-            #something will be wrong if word2id.pkl is found but class2id.pkl is not found
-
-        if not self.pickle_exist("id2word.pkl"):
-            index2word = self.build_reverse_dict(self.word2index)
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "id2word.pkl"), "wb") as f:
-                _pickle.dump(index2word, f)
-
-        if not self.pickle_exist("id2class.pkl"):
-            index2label = self.build_reverse_dict(self.label2index)
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl"), "wb") as f:
-                _pickle.dump(index2label, f)
-
-        if not self.pickle_exist("data_train.pkl"):
-            data_train = self.to_index(data)
-            if train_dev_split > 0 and not self.pickle_exist("data_dev.pkl"):
-                data_dev = data_train[: int(len(data_train) * train_dev_split)]
-                with open(os.path.join(self.pickle_path, "data_dev.pkl"), "wb") as f:
-                    _pickle.dump(data_dev, f)
-            with open(os.path.join(self.pickle_path, "data_train.pkl"), "wb") as f:
-                _pickle.dump(data_train, f)
-
-    def build_dict(self, data):
-        """
-        Add new words with indices into self.word_dict, new labels with indices into self.label_dict.
-        :param data: three-level list
-            [
-                [ [word_11, word_12, ...], [label_1, label_1, ...] ],
-                [ [word_21, word_22, ...], [label_2, label_1, ...] ],
-                ...
-            ]
-        :return word2index: dict of {str, int}
-                label2index: dict of {str, int}
-        """
-        label2index = {}
-        word2index = DEFAULT_WORD_TO_INDEX
-        for example in data:
-            for word, label in zip(example[0], example[1]):
-                if word not in word2index:
-                    word2index[word] = len(word2index)
-                if label not in label2index:
-                    label2index[label] = len(label2index)
-        return word2index, label2index
-
-    def pickle_exist(self, pickle_name):
-        """
-        :param pickle_name: the filename of target pickle file
-        :return: True if file exists else False
-        """
-        if not os.path.exists(self.pickle_path):
-            os.makedirs(self.pickle_path)
-        file_name = os.path.join(self.pickle_path, pickle_name)
-        if os.path.exists(file_name):
-            return True
-        else:
-            return False
-
-    def build_reverse_dict(self, word_dict):
-        id2word = {word_dict[w]: w for w in word_dict}
-        return id2word
-
-    def to_index(self, data):
-        """
-        Convert word strings and label strings into indices.
-        :param data: three-level list
-            [
-                [ [word_11, word_12, ...], [label_1, label_1, ...] ],
-                [ [word_21, word_22, ...], [label_2, label_1, ...] ],
-                ...
-            ]
-        :return data_index: the shape of data, but each string is replaced by its corresponding index
-        """
-        data_index = []
-        for example in data:
-            word_list = []
-            label_list = []
-            for word, label in zip(example[0], example[1]):
-                word_list.append(self.word2index[word])
-                label_list.append(self.label2index[label])
-            data_index.append([word_list, label_list])
-        return data_index
-
-    @property
-    def vocab_size(self):
-        return len(self.word2index)
-
-    @property
-    def num_classes(self):
-        return len(self.label2index)
-
-
-class ClassPreprocess(BasePreprocess):
-    """
-    Pre-process the classification datasets.
-
-    Params:
-        pickle_path - directory to save result of pre-processing
-    Saves:
-        word2id.pkl
-        id2word.pkl
-        class2id.pkl
-        id2class.pkl
-        embedding.pkl
-        data_train.pkl
-        data_dev.pkl
-        data_test.pkl
-    """
-
-    def __init__(self, pickle_path):
-        # super(ClassPreprocess, self).__init__(data, pickle_path)
-        self.word_dict = None
-        self.label_dict = None
-        self.pickle_path = pickle_path  # save directory
-
-    def process(self, data, save_name):
-        """
-        Process data.
-
-        Params:
-            data - nested list, data = [sample1, sample2, ...],
-                sample = [sentence, label], sentence = [word1, word2, ...]
-            save_name - name of processed data, such as data_train.pkl
-        Returns:
-            vocab_size - vocabulary size
-            n_classes - number of classes
-        """
-        self.build_dict(data)
-        self.word2id()
-        vocab_size = self.id2word()
-        self.class2id()
-        num_classes = self.id2class()
-        self.embedding()
-        self.data_generate(data, save_name)
-
-        return vocab_size, num_classes
-
-    def build_dict(self, data):
-        """Build vocabulary."""
-
-        # just read if word2id.pkl and class2id.pkl exists
-        if self.pickle_exist("word2id.pkl") and \
-                self.pickle_exist("class2id.pkl"):
-            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl")
-            with open(file_name, 'rb') as f:
-                self.word_dict = _pickle.load(f)
-            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "class2id.pkl")
-            with open(file_name, 'rb') as f:
-                self.label_dict = _pickle.load(f)
-            return
-
-        # build vocabulary from scratch if nothing exists
-        self.word_dict = {
-            DEFAULT_PADDING_LABEL: 0,
-            DEFAULT_UNKNOWN_LABEL: 1,
-            DEFAULT_RESERVED_LABEL[0]: 2,
-            DEFAULT_RESERVED_LABEL[1]: 3,
-            DEFAULT_RESERVED_LABEL[2]: 4}
-        self.label_dict = {}
-
-        # collect every word and label
-        for sent, label in data:
-            if len(sent) <= 1:
-                continue
-
-            if label not in self.label_dict:
-                index = len(self.label_dict)
-                self.label_dict[label] = index
-
-            for word in sent:
-                if word not in self.word_dict:
-                    index = len(self.word_dict)
-                    self.word_dict[word[0]] = index
-
-    def pickle_exist(self, pickle_name):
-        """
-        Check whether a pickle file exists.
-
-        Params
-            pickle_name: the filename of target pickle file
-        Return
-            True if file exists else False
-        """
-        if not os.path.exists(self.pickle_path):
-            os.makedirs(self.pickle_path)
-        file_name = os.path.join(self.pickle_path, pickle_name)
-        if os.path.exists(file_name):
-            return True
-        else:
-            return False
-
-    def word2id(self):
-        """Save vocabulary of {word:id} mapping format."""
-        # nothing will be done if word2id.pkl exists
-        if self.pickle_exist("word2id.pkl"):
-            return
-
-        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl")
-        with open(file_name, "wb") as f:
-            _pickle.dump(self.word_dict, f)
-
-    def id2word(self):
-        """Save vocabulary of {id:word} mapping format."""
-        # nothing will be done if id2word.pkl exists
-        if self.pickle_exist("id2word.pkl"):
-            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2word.pkl")
-            with open(file_name, 'rb') as f:
-                id2word_dict = _pickle.load(f)
-            return len(id2word_dict)
-
-        id2word_dict = {self.word_dict[w]: w for w in self.word_dict}
-        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2word.pkl")
-        with open(file_name, "wb") as f:
-            _pickle.dump(id2word_dict, f)
-        return len(id2word_dict)
-
-    def class2id(self):
-        """Save mapping of {class:id}."""
-        # nothing will be done if class2id.pkl exists
-        if self.pickle_exist("class2id.pkl"):
-            return
-
-        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "class2id.pkl")
-        with open(file_name, "wb") as f:
-            _pickle.dump(self.label_dict, f)
-
-    def id2class(self):
-        """Save mapping of {id:class}."""
-        # nothing will be done if id2class.pkl exists
-        if self.pickle_exist("id2class.pkl"):
-            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2class.pkl")
-            with open(file_name, "rb") as f:
-                id2class_dict = _pickle.load(f)
-            return len(id2class_dict)
-
-        id2class_dict = {self.label_dict[c]: c for c in self.label_dict}
-        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2class.pkl")
-        with open(file_name, "wb") as f:
-            _pickle.dump(id2class_dict, f)
-        return len(id2class_dict)
-
-    def embedding(self):
-        """Save embedding lookup table corresponding to vocabulary."""
-        # nothing will be done if embedding.pkl exists
-        if self.pickle_exist("embedding.pkl"):
-            return
-
-        # retrieve vocabulary from pre-trained embedding (not implemented)
-
-    def data_generate(self, data_src, save_name):
-        """Convert dataset from text to digit."""
-
-        # nothing will be done if file exists
-        save_path = os.path.join(self.pickle_path, save_name)
-        if os.path.exists(save_path):
-            return
-
-        data = []
-        # for every sample
-        for sent, label in data_src:
-            if len(sent) <= 1:
-                continue
-
-            label_id = self.label_dict[label]  # label id
-            sent_id = []  # sentence ids
-            for word in sent:
-                if word in self.word_dict:
-                    sent_id.append(self.word_dict[word])
-                else:
-                    sent_id.append(self.word_dict[DEFAULT_UNKNOWN_LABEL])
-            data.append([sent_id, label_id])
-
-        # save data
-        with open(save_path, "wb") as f:
-            _pickle.dump(data, f)
-
-
-class LMPreprocess(BasePreprocess):
-    def __init__(self, data, pickle_path):
-        super(LMPreprocess, self).__init__(data, pickle_path)
+import _pickle
+import os
+
+DEFAULT_PADDING_LABEL = '<pad>'  # dict index = 0
+DEFAULT_UNKNOWN_LABEL = '<unk>'  # dict index = 1
+DEFAULT_RESERVED_LABEL = ['<reserved-2>',
+                          '<reserved-3>',
+                          '<reserved-4>']  # dict index = 2~4
+
+DEFAULT_WORD_TO_INDEX = {DEFAULT_PADDING_LABEL: 0, DEFAULT_UNKNOWN_LABEL: 1,
+                         DEFAULT_RESERVED_LABEL[0]: 2, DEFAULT_RESERVED_LABEL[1]: 3,
+                         DEFAULT_RESERVED_LABEL[2]: 4}
+
+
+# the first vocab in dict with the index = 5
+
+def save_pickle(obj, pickle_path, file_name):
+    with open(os.path.join(pickle_path, file_name), "wb") as f:
+        _pickle.dump(obj, f)
+    print("{} saved. ".format(file_name))
+
+
+def load_pickle(pickle_path, file_name):
+    with open(os.path.join(pickle_path, file_name), "rb") as f:
+        obj = _pickle.load(f)
+    print("{} loaded. ".format(file_name))
+    return obj
+
+
+def pickle_exist(pickle_path, pickle_name):
+    """
+    :param pickle_path: the directory of target pickle file
+    :param pickle_name: the filename of target pickle file
+    :return: True if file exists else False
+    """
+    if not os.path.exists(pickle_path):
+        os.makedirs(pickle_path)
+    file_name = os.path.join(pickle_path, pickle_name)
+    if os.path.exists(file_name):
+        return True
+    else:
+        return False
+
+
+class BasePreprocess(object):
+
+    def __init__(self, data, pickle_path):
+        super(BasePreprocess, self).__init__()
+        # self.data = data
+        self.pickle_path = pickle_path
+        if not self.pickle_path.endswith('/'):
+            self.pickle_path = self.pickle_path + '/'
+
+
+class POSPreprocess(BasePreprocess):
+    """
+        This class are used to preprocess the POS Tag datasets.
+
+    """
+
+    def __init__(self, data, pickle_path="./", train_dev_split=0):
+        """
+        Preprocess pipeline, including building mapping from words to index, from index to words,
+        from labels/classes to index, from index to labels/classes.
+        :param data: three-level list
+            [
+                [ [word_11, word_12, ...], [label_1, label_1, ...] ],
+                [ [word_21, word_22, ...], [label_2, label_1, ...] ],
+                ...
+            ]
+        :param pickle_path: str, the directory to the pickle files. Default: "./"
+        :param train_dev_split: float in [0, 1]. The ratio of dev data split from training data. Default: 0.
+
+        """
+        super(POSPreprocess, self).__init__(data, pickle_path)
+
+        self.pickle_path = pickle_path
+
+        if pickle_exist(pickle_path, "word2id.pkl") and pickle_exist(pickle_path, "class2id.pkl"):
+            self.word2index = load_pickle(self.pickle_path, "word2id.pkl")
+            self.label2index = load_pickle(self.pickle_path, "class2id.pkl")
+        else:
+            self.word2index, self.label2index = self.build_dict(data)
+            save_pickle(self.word2index, self.pickle_path, "word2id.pkl")
+            save_pickle(self.label2index, self.pickle_path, "class2id.pkl")
+
+        if not pickle_exist(pickle_path, "id2word.pkl"):
+            index2word = self.build_reverse_dict(self.word2index)
+            save_pickle(index2word, self.pickle_path, "id2word.pkl")
+
+        if not pickle_exist(pickle_path, "id2class.pkl"):
+            index2label = self.build_reverse_dict(self.label2index)
+            save_pickle(index2label, self.pickle_path, "id2class.pkl")
+
+        if not pickle_exist(pickle_path, "data_train.pkl"):
+            data_train = self.to_index(data)
+            if train_dev_split > 0 and not pickle_exist(pickle_path, "data_dev.pkl"):
+                data_dev = data_train[: int(len(data_train) * train_dev_split)]
+                save_pickle(data_dev, self.pickle_path, "data_dev.pkl")
+            save_pickle(data_train, self.pickle_path, "data_train.pkl")
+
+    def build_dict(self, data):
+        """
+        Add new words with indices into self.word_dict, new labels with indices into self.label_dict.
+        :param data: three-level list
+            [
+                [ [word_11, word_12, ...], [label_1, label_1, ...] ],
+                [ [word_21, word_22, ...], [label_2, label_1, ...] ],
+                ...
+            ]
+        :return word2index: dict of {str, int}
+                label2index: dict of {str, int}
+        """
+        # In seq labeling, both word seq and label seq need to be padded to the same length in a mini-batch.
+        label2index = DEFAULT_WORD_TO_INDEX.copy()
+        word2index = DEFAULT_WORD_TO_INDEX.copy()
+        for example in data:
+            for word, label in zip(example[0], example[1]):
+                if word not in word2index:
+                    word2index[word] = len(word2index)
+                if label not in label2index:
+                    label2index[label] = len(label2index)
+        return word2index, label2index
+
+    def build_reverse_dict(self, word_dict):
+        id2word = {word_dict[w]: w for w in word_dict}
+        return id2word
+
+    def to_index(self, data):
+        """
+        Convert word strings and label strings into indices.
+        :param data: three-level list
+            [
+                [ [word_11, word_12, ...], [label_1, label_1, ...] ],
+                [ [word_21, word_22, ...], [label_2, label_1, ...] ],
+                ...
+            ]
+        :return data_index: the shape of data, but each string is replaced by its corresponding index
+        """
+        data_index = []
+        for example in data:
+            word_list = []
+            label_list = []
+            for word, label in zip(example[0], example[1]):
+                word_list.append(self.word2index[word])
+                label_list.append(self.label2index[label])
+            data_index.append([word_list, label_list])
+        return data_index
+
+    @property
+    def vocab_size(self):
+        return len(self.word2index)
+
+    @property
+    def num_classes(self):
+        return len(self.label2index)
+
+
+class ClassPreprocess(BasePreprocess):
+    """
+    Pre-process the classification datasets.
+
+    Params:
+        pickle_path - directory to save result of pre-processing
+    Saves:
+        word2id.pkl
+        id2word.pkl
+        class2id.pkl
+        id2class.pkl
+        embedding.pkl
+        data_train.pkl
+        data_dev.pkl
+        data_test.pkl
+    """
+
+    def __init__(self, pickle_path):
+        # super(ClassPreprocess, self).__init__(data, pickle_path)
+        self.word_dict = None
+        self.label_dict = None
+        self.pickle_path = pickle_path  # save directory
+
+    def process(self, data, save_name):
+        """
+        Process data.
+
+        Params:
+            data - nested list, data = [sample1, sample2, ...],
+                sample = [sentence, label], sentence = [word1, word2, ...]
+            save_name - name of processed data, such as data_train.pkl
+        Returns:
+            vocab_size - vocabulary size
+            n_classes - number of classes
+        """
+        self.build_dict(data)
+        self.word2id()
+        vocab_size = self.id2word()
+        self.class2id()
+        num_classes = self.id2class()
+        self.embedding()
+        self.data_generate(data, save_name)
+
+        return vocab_size, num_classes
+
+    def build_dict(self, data):
+        """Build vocabulary."""
+
+        # just read if word2id.pkl and class2id.pkl exists
+        if self.pickle_exist("word2id.pkl") and \
+                self.pickle_exist("class2id.pkl"):
+            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl")
+            with open(file_name, 'rb') as f:
+                self.word_dict = _pickle.load(f)
+            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "class2id.pkl")
+            with open(file_name, 'rb') as f:
+                self.label_dict = _pickle.load(f)
+            return
+
+        # build vocabulary from scratch if nothing exists
+        self.word_dict = {
+            DEFAULT_PADDING_LABEL: 0,
+            DEFAULT_UNKNOWN_LABEL: 1,
+            DEFAULT_RESERVED_LABEL[0]: 2,
+            DEFAULT_RESERVED_LABEL[1]: 3,
+            DEFAULT_RESERVED_LABEL[2]: 4}
+        self.label_dict = {}
+
+        # collect every word and label
+        for sent, label in data:
+            if len(sent) <= 1:
+                continue
+
+            if label not in self.label_dict:
+                index = len(self.label_dict)
+                self.label_dict[label] = index
+
+            for word in sent:
+                if word not in self.word_dict:
+                    index = len(self.word_dict)
+                    self.word_dict[word[0]] = index
+
+    def pickle_exist(self, pickle_name):
+        """
+        Check whether a pickle file exists.
+
+        Params
+            pickle_name: the filename of target pickle file
+        Return
+            True if file exists else False
+        """
+        if not os.path.exists(self.pickle_path):
+            os.makedirs(self.pickle_path)
+        file_name = os.path.join(self.pickle_path, pickle_name)
+        if os.path.exists(file_name):
+            return True
+        else:
+            return False
+
+    def word2id(self):
+        """Save vocabulary of {word:id} mapping format."""
+        # nothing will be done if word2id.pkl exists
+        if self.pickle_exist("word2id.pkl"):
+            return
+
+        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "word2id.pkl")
+        with open(file_name, "wb") as f:
+            _pickle.dump(self.word_dict, f)
+
+    def id2word(self):
+        """Save vocabulary of {id:word} mapping format."""
+        # nothing will be done if id2word.pkl exists
+        if self.pickle_exist("id2word.pkl"):
+            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2word.pkl")
+            with open(file_name, 'rb') as f:
+                id2word_dict = _pickle.load(f)
+            return len(id2word_dict)
+
+        id2word_dict = {self.word_dict[w]: w for w in self.word_dict}
+        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2word.pkl")
+        with open(file_name, "wb") as f:
+            _pickle.dump(id2word_dict, f)
+        return len(id2word_dict)
+
+    def class2id(self):
+        """Save mapping of {class:id}."""
+        # nothing will be done if class2id.pkl exists
+        if self.pickle_exist("class2id.pkl"):
+            return
+
+        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "class2id.pkl")
+        with open(file_name, "wb") as f:
+            _pickle.dump(self.label_dict, f)
+
+    def id2class(self):
+        """Save mapping of {id:class}."""
+        # nothing will be done if id2class.pkl exists
+        if self.pickle_exist("id2class.pkl"):
+            file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2class.pkl")
+            with open(file_name, "rb") as f:
+                id2class_dict = _pickle.load(f)
+            return len(id2class_dict)
+
+        id2class_dict = {self.label_dict[c]: c for c in self.label_dict}
+        file_name = os.path.join(self.pickle_path, "id2class.pkl")
+        with open(file_name, "wb") as f:
+            _pickle.dump(id2class_dict, f)
+        return len(id2class_dict)
+
+    def embedding(self):
+        """Save embedding lookup table corresponding to vocabulary."""
+        # nothing will be done if embedding.pkl exists
+        if self.pickle_exist("embedding.pkl"):
+            return
+
+        # retrieve vocabulary from pre-trained embedding (not implemented)
+
+    def data_generate(self, data_src, save_name):
+        """Convert dataset from text to digit."""
+
+        # nothing will be done if file exists
+        save_path = os.path.join(self.pickle_path, save_name)
+        if os.path.exists(save_path):
+            return
+
+        data = []
+        # for every sample
+        for sent, label in data_src:
+            if len(sent) <= 1:
+                continue
+
+            label_id = self.label_dict[label]  # label id
+            sent_id = []  # sentence ids
+            for word in sent:
+                if word in self.word_dict:
+                    sent_id.append(self.word_dict[word])
+                else:
+                    sent_id.append(self.word_dict[DEFAULT_UNKNOWN_LABEL])
+            data.append([sent_id, label_id])
+
+        # save data
+        with open(save_path, "wb") as f:
+            _pickle.dump(data, f)
+
+
+class LMPreprocess(BasePreprocess):
+    def __init__(self, data, pickle_path):
+        super(LMPreprocess, self).__init__(data, pickle_path)
+
+
+def infer_preprocess(pickle_path, data):
+    """
+        Preprocess over inference data.
+        Transform three-level list of strings into that of index.
+        [
+            [word_11, word_12, ...],
+            [word_21, word_22, ...],
+            ...
+        ]
+    """
+    word2index = load_pickle(pickle_path, "word2id.pkl")
+    data_index = []
+    for example in data:
+        data_index.append([word2index.get(w, DEFAULT_UNKNOWN_LABEL) for w in example])
+    return data_index

fastNLP/models/base_model.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import torch
 
 class BaseModel(torch.nn.Module):
     """Base PyTorch model for all models.
-        To do: add some useful common features
     """
 
     def __init__(self):

fastNLP/models/char_language_model.py

@@ -19,8 +19,6 @@ USE_GPU = True
 class CharLM(BaseModel):
     """
         Controller of the Character-level Neural Language Model
-        To do:
-        - where the data goes, call data savers.
     """
     def __init__(self, lstm_batch_size, lstm_seq_len):
         super(CharLM, self).__init__()

fastNLP/models/sequence_modeling.py

@@ -1,9 +1,7 @@
 import torch
-import torch.nn as nn
-from torch.nn import functional as F
 
 from fastNLP.models.base_model import BaseModel
-from fastNLP.modules.decoder.CRF import ContionalRandomField
+from fastNLP.modules import decoder, encoder, utils
 
 
 class SeqLabeling(BaseModel):
@@ -11,87 +9,71 @@ class SeqLabeling(BaseModel):
     PyTorch Network for sequence labeling
     """
 
-    def __init__(self, hidden_dim,
-                 rnn_num_layer,
-                 num_classes,
-                 vocab_size,
-                 word_emb_dim=100,
-                 init_emb=None,
-                 rnn_mode="gru",
-                 bi_direction=False,
-                 dropout=0.5,
-                 use_crf=True):
+    def __init__(self, args):
         super(SeqLabeling, self).__init__()
+        vocab_size = args["vocab_size"]
+        word_emb_dim = args["word_emb_dim"]
+        hidden_dim = args["rnn_hidden_units"]
+        num_classes = args["num_classes"]
 
-        self.Emb = nn.Embedding(vocab_size, word_emb_dim)
-        if init_emb:
-            self.Emb.weight = nn.Parameter(init_emb)
-
-        self.num_classes = num_classes
-        self.input_dim = word_emb_dim
-        self.layers = rnn_num_layer
-        self.hidden_dim = hidden_dim
-        self.bi_direction = bi_direction
-        self.dropout = dropout
-        self.mode = rnn_mode
-
-        if self.mode == "lstm":
-            self.rnn = nn.LSTM(self.input_dim, self.hidden_dim, self.layers, batch_first=True,
-                               bidirectional=self.bi_direction, dropout=self.dropout)
-        elif self.mode == "gru":
-            self.rnn = nn.GRU(self.input_dim, self.hidden_dim, self.layers, batch_first=True,
-                              bidirectional=self.bi_direction, dropout=self.dropout)
-        elif self.mode == "rnn":
-            self.rnn = nn.RNN(self.input_dim, self.hidden_dim, self.layers, batch_first=True,
-                              bidirectional=self.bi_direction, dropout=self.dropout)
-        else:
-            raise Exception
-        if bi_direction:
-            self.linear = nn.Linear(self.hidden_dim * 2, self.num_classes)
-        else:
-            self.linear = nn.Linear(self.hidden_dim, self.num_classes)
-        self.use_crf = use_crf
-        if self.use_crf:
-            self.crf = ContionalRandomField(num_classes)
+        self.Embedding = encoder.embedding.Embedding(vocab_size, word_emb_dim)
+        self.Rnn = encoder.lstm.Lstm(word_emb_dim, hidden_dim)
+        self.Linear = encoder.linear.Linear(hidden_dim, num_classes)
+        self.Crf = decoder.CRF.ConditionalRandomField(num_classes)
 
     def forward(self, x):
         """
         :param x: LongTensor, [batch_size, mex_len]
-        :return y: [batch_size, tag_size, tag_size]
+        :return y: [batch_size, mex_len, tag_size]
         """
-        x = self.Emb(x)
+        x = self.Embedding(x)
         # [batch_size, max_len, word_emb_dim]
-        x, hidden = self.rnn(x)
+        x = self.Rnn(x)
         # [batch_size, max_len, hidden_size * direction]
-        y = self.linear(x)
+        x = self.Linear(x)
         # [batch_size, max_len, num_classes]
-        return y
+        return x
 
-    def loss(self, x, y, mask, batch_size, max_len):
+    def loss(self, x, y, seq_length):
         """
         Negative log likelihood loss.
-        :param x: FloatTensor, [batch_size, tag_size, tag_size]
+        :param x: FloatTensor, [batch_size, max_len, tag_size]
         :param y: LongTensor, [batch_size, max_len]
-        :param mask: ByteTensor, [batch_size, max_len]
-        :param batch_size: int
-        :param max_len: int
+        :param seq_length: list of int. [batch_size]
         :return loss: a scalar Tensor
-                prediction: list of tuple of (decode path(list), best score)
+
         """
         x = x.float()
         y = y.long()
-        mask = mask.byte()
-        # print(x.shape, y.shape, mask.shape)
-
-        if self.use_crf:
-            total_loss = self.crf(x, y, mask)
-            tag_seq = self.crf.viterbi_decode(x, mask)
-        else:
-            # error
-            loss_function = nn.NLLLoss(ignore_index=0, size_average=False)
-            x = x.view(batch_size * max_len, -1)
-            score = F.log_softmax(x)
-            total_loss = loss_function(score, y.view(batch_size * max_len))
-            _, tag_seq = torch.max(score)
-            tag_seq = tag_seq.view(batch_size, max_len)
-        return torch.mean(total_loss), tag_seq
+
+        batch_size = x.size(0)
+        max_len = x.size(1)
+
+        mask = utils.seq_mask(seq_length, max_len)
+        mask = mask.byte().view(batch_size, max_len)
+
+        # TODO: remove
+        if torch.cuda.is_available():
+            mask = mask.cuda()
+        # mask = x.new(batch_size, max_len)
+
+        total_loss = self.Crf(x, y, mask)
+
+        return torch.mean(total_loss)
+
+    def prediction(self, x, seq_length):
+        """
+        :param x: FloatTensor, [batch_size, max_len, tag_size]
+        :param seq_length: int
+        :return prediction: list of tuple of (decode path(list), best score)
+        """
+        x = x.float()
+        max_len = x.size(1)
+
+        mask = utils.seq_mask(seq_length, max_len)
+        # hack: make sure mask has the same device as x
+        mask = mask.to(x).byte()
+
+        tag_seq = self.Crf.viterbi_decode(x, mask)
+
+        return tag_seq

fastNLP/modules/__init__.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+from . import aggregation
+from . import decoder
+from . import encoder
+from . import interaction
+
+__version__ = '0.0.0'
+
+__all__ = ['encoder',
+           'decoder',
+           'aggregation',
+           'interaction']

fastNLP/modules/decoder/CRF.py

@@ -18,13 +18,13 @@ def seq_len_to_byte_mask(seq_lens):
     return mask
 
 
-class ContionalRandomField(nn.Module):
+class ConditionalRandomField(nn.Module):
     def __init__(self, tag_size, include_start_end_trans=True):
         """
         :param tag_size: int, num of tags
         :param include_start_end_trans: bool, whether to include start/end tag
         """
-        super(ContionalRandomField, self).__init__()
+        super(ConditionalRandomField, self).__init__()
 
         self.include_start_end_trans = include_start_end_trans
         self.tag_size = tag_size
@@ -47,7 +47,6 @@ class ContionalRandomField(nn.Module):
         """
         Computes the (batch_size,) denominator term for the log-likelihood, which is the
         sum of the likelihoods across all possible state sequences.
-
         :param feats:FloatTensor, batch_size x max_len x tag_size
         :param masks:ByteTensor, batch_size x max_len
         :return:FloatTensor, batch_size
@@ -128,7 +127,7 @@ class ContionalRandomField(nn.Module):
 
         return all_path_score - gold_path_score
 
-    def viterbi_decode(self, feats, masks):
+    def viterbi_decode(self, feats, masks, get_score=False):
         """
         Given a feats matrix, return best decode path and best score.
         :param feats:
@@ -147,28 +146,28 @@ class ContionalRandomField(nn.Module):
             for t in range(self.tag_size):
                 pre_scores = self.transition_m[:, t].view(
                     1, self.tag_size) + alpha
-                max_scroe, indice = pre_scores.max(dim=1)
-                new_alpha[:, t] = max_scroe + feats[:, i, t]
-                paths[:, i - 1, t] = indice
-            alpha = new_alpha * \
-                    masks[:, i:i + 1].float() + alpha * \
-                    (1 - masks[:, i:i + 1].float())
+                max_score, indices = pre_scores.max(dim=1)
+                new_alpha[:, t] = max_score + feats[:, i, t]
+                paths[:, i - 1, t] = indices
+            alpha = new_alpha * masks[:, i:i + 1].float() + alpha * (1 - masks[:, i:i + 1].float())
 
         if self.include_start_end_trans:
             alpha += self.end_scores.view(1, -1)
 
-        max_scroes, indice = alpha.max(dim=1)
-        indice = indice.cpu().numpy()
+        max_scores, indices = alpha.max(dim=1)
+        indices = indices.cpu().numpy()
         final_paths = []
         paths = paths.cpu().numpy().astype(int)
 
         seq_lens = masks.cumsum(dim=1, dtype=torch.long)[:, -1]
 
         for b in range(batch_size):
-            path = [indice[b]]
+            path = [indices[b]]
             for i in range(seq_lens[b] - 2, -1, -1):
                 index = paths[b, i, path[-1]]
                 path.append(index)
             final_paths.append(path[::-1])
-
-        return list(zip(final_paths, max_scroes.detach().cpu().numpy()))
+        if get_score:
+            return list(zip(final_paths, max_scores.detach().cpu().numpy()))
+        else:
+            return final_paths

fastNLP/modules/decoder/__init__.py

@@ -0,0 +1,3 @@
+from .CRF import ConditionalRandomField
+
+__all__ = ["ConditionalRandomField"]

fastNLP/modules/encoder/__init__.py

@@ -0,0 +1,7 @@
+from .embedding import Embedding
+from .linear import Linear
+from .lstm import Lstm
+
+__all__ = ["Lstm",
+           "Embedding",
+           "Linear"]

fastNLP/modules/encoder/embedding.py

@@ -1,25 +1,24 @@
 import torch.nn as nn
 
 
-class Lookuptable(nn.Module):
+class Embedding(nn.Module):
     """
     A simple lookup table
-
     Args:
     nums : the size of the lookup table
-    dims : the size of each vector. Default: 50.
+    dims : the size of each vector
     padding_idx : pads the tensor with zeros whenever it encounters this index
     sparse : If True, gradient matrix will be a sparse tensor. In this case,
     only optim.SGD(cuda and cpu) and optim.Adagrad(cpu) can be used
     """
 
-    def __init__(self, nums, dims=50, padding_idx=0, sparse=False):
-        super(Lookuptable, self).__init__()
+    def __init__(self, nums, dims, padding_idx=0, sparse=False, init_emb=None, dropout=0.0):
+        super(Embedding, self).__init__()
         self.embed = nn.Embedding(nums, dims, padding_idx, sparse=sparse)
-        
-    def forward(self, x):
-        return self.embed(x)
+        if init_emb:
+            self.embed.weight = nn.Parameter(init_emb)
+        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
 
-
-if __name__ == "__main__":
-    model = Lookuptable(10, 20)
+    def forward(self, x):
+        x = self.embed(x)
+        return self.dropout(x)

fastNLP/modules/encoder/linear.py

@@ -0,0 +1,21 @@
+import torch.nn as nn
+
+
+class Linear(nn.Module):
+    """
+    Linear module
+    Args:
+    input_size : input size
+    hidden_size : hidden size
+    num_layers : number of hidden layers
+    dropout : dropout rate
+    bidirectional : If True, becomes a bidirectional RNN
+    """
+
+    def __init__(self, input_size, output_size, bias=True):
+        super(Linear, self).__init__()
+        self.linear = nn.Linear(input_size, output_size, bias)
+
+    def forward(self, x):
+        x = self.linear(x)
+        return x

fastNLP/modules/encoder/lstm.py

@@ -13,7 +13,7 @@ class Lstm(nn.Module):
     bidirectional : If True, becomes a bidirectional RNN. Default: False.
     """
 
-    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1, dropout=0.5, bidirectional=False):
+    def __init__(self, input_size, hidden_size=100, num_layers=1, dropout=0, bidirectional=False):
         super(Lstm, self).__init__()
         self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, bias=True, batch_first=True,
                             dropout=dropout, bidirectional=bidirectional)

reproduction/LSTM+self_attention_sentiment_analysis/example.py

@@ -18,7 +18,7 @@ MLP_HIDDEN = 2000
 CLASSES_NUM = 5
 
 from fastNLP.models.base_model import BaseModel
-from fastNLP.action.trainer import BaseTrainer
+from fastNLP.core.trainer import BaseTrainer
 
 
 class MyNet(BaseModel):

reproduction/chinese_word_seg/cws.cfg

@@ -0,0 +1,29 @@
+[train]
+epochs = 2
+batch_size = 32
+pickle_path = "./save/"
+validate = true
+save_best_dev = true
+model_saved_path = "./save/"
+rnn_hidden_units = 100
+rnn_layers = 2
+rnn_bi_direction = true
+word_emb_dim = 100
+dropout = 0.5
+use_crf = true
+use_cuda = true
+
+[test]
+save_output = true
+validate_in_training = true
+save_dev_input = false
+save_loss = true
+batch_size = 64
+pickle_path = "./save/"
+rnn_hidden_units = 100
+rnn_layers = 1
+rnn_bi_direction = true
+word_emb_dim = 100
+dropout = 0.5
+use_crf = true
+use_cuda = true

reproduction/chinese_word_seg/cws_train.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+import sys
+
+sys.path.append("..")
+
+from fastNLP.loader.config_loader import ConfigLoader, ConfigSection
+from fastNLP.core.trainer import POSTrainer
+from fastNLP.loader.dataset_loader import TokenizeDatasetLoader, BaseLoader
+from fastNLP.loader.preprocess import POSPreprocess, load_pickle
+from fastNLP.saver.model_saver import ModelSaver
+from fastNLP.loader.model_loader import ModelLoader
+from fastNLP.core.tester import POSTester
+from fastNLP.models.sequence_modeling import SeqLabeling
+from fastNLP.core.inference import Inference
+
+data_name = "pku_training.utf8"
+cws_data_path = "/home/zyfeng/data/pku_training.utf8"
+pickle_path = "./save/"
+data_infer_path = "data_for_tests/people_infer.txt"
+
+
+def infer():
+    # Load infer configuration, the same as test
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+
+    # fetch dictionary size and number of labels from pickle files
+    word2index = load_pickle(pickle_path, "word2id.pkl")
+    test_args["vocab_size"] = len(word2index)
+    index2label = load_pickle(pickle_path, "id2class.pkl")
+    test_args["num_classes"] = len(index2label)
+
+    # Define the same model
+    model = SeqLabeling(test_args)
+
+    # Dump trained parameters into the model
+    ModelLoader.load_pytorch(model, "./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    print("model loaded!")
+
+    # Data Loader
+    raw_data_loader = BaseLoader(data_name, data_infer_path)
+    infer_data = raw_data_loader.load_lines()
+
+    # Inference interface
+    infer = Inference(pickle_path)
+    results = infer.predict(model, infer_data)
+
+    print(results)
+    print("Inference finished!")
+
+
+def train():
+    # Config Loader
+    train_args = ConfigSection()
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("good_name", "good_path").load_config("./cws.cfg", {"train": train_args, "test": test_args})
+
+    # Data Loader
+    loader = TokenizeDatasetLoader(data_name, cws_data_path)
+    train_data = loader.load_pku()
+
+    # Preprocessor
+    p = POSPreprocess(train_data, pickle_path)
+    train_args["vocab_size"] = p.vocab_size
+    train_args["num_classes"] = p.num_classes
+
+    # Trainer
+    trainer = POSTrainer(train_args)
+
+    # Model
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    # Start training
+    trainer.train(model)
+    print("Training finished!")
+
+    # Saver
+    saver = ModelSaver("./save/saved_model.pkl")
+    saver.save_pytorch(model)
+    print("Model saved!")
+
+
+def test():
+    # Config Loader
+    train_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS": train_args})
+
+    # Define the same model
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    # Dump trained parameters into the model
+    ModelLoader.load_pytorch(model, "./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    print("model loaded!")
+
+    # Load test configuration
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+
+    # Tester
+    tester = POSTester(test_args)
+
+    # Start testing
+    tester.test(model)
+
+    # print test results
+    print(tester.show_matrices())
+    print("model tested!")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    train()

test/data_for_tests/config

@@ -54,8 +54,8 @@ test = 5
 new_attr = 40
 
 [POS]
-epochs = 20
-batch_size = 1
+epochs = 1
+batch_size = 32
 pickle_path = "./data_for_tests/"
 validate = true
 save_best_dev = true
@@ -66,6 +66,7 @@ rnn_bi_direction = true
 word_emb_dim = 100
 dropout = 0.5
 use_crf = true
+use_cuda = true
 
 [POS_test]
 save_output = true
@@ -74,3 +75,19 @@ save_dev_input = false
 save_loss = true
 batch_size = 1
 pickle_path = "./data_for_tests/"
+rnn_hidden_units = 100
+rnn_layers = 1
+rnn_bi_direction = true
+word_emb_dim = 100
+dropout = 0.5
+use_crf = true
+use_cuda = true
+
+[POS_infer]
+pickle_path = "./data_for_tests/"
+rnn_hidden_units = 100
+rnn_layers = 1
+rnn_bi_direction = true
+word_emb_dim = 100
+vocab_size = 52
+num_classes = 22

test/data_for_tests/cws_pku_utf_8

@@ -0,0 +1,56 @@
+迈向  充满  希望  的  新  世纪  ——  一九九八年  新年  讲话  （  附  图片  １  张  ）
+中共中央  总书记  、  国家  主席  江  泽民
+（  一九九七年  十二月  三十一日  ）
+１２月  ３１日  ，  中共中央  总书记  、  国家  主席  江  泽民  发表  １９９８年  新年  讲话  《  迈向  充满  希望  的  新  世纪  》  。  （  新华社  记者  兰  红光  摄  ）
+同胞  们  、  朋友  们  、  女士  们  、  先生  们  ：
+在  １９９８年  来临  之际  ，  我  十分  高兴  地  通过  中央  人民  广播  电台  、  中国  国际  广播  电台  和  中央  电视台  ，  向  全国  各族  人民  ，  向  香港  特别  行政区  同胞  、  澳门  和  台湾  同胞  、  海外  侨胞  ，  向  世界  各国  的  朋友  们  ，  致以  诚挚  的  问候  和  良好  的  祝愿  ！
+１９９７年  ，  是  中国  发展  历史  上  非常  重要  的  很  不  平凡  的  一  年  。  中国  人民  决心  继承  邓  小平  同志  的  遗志  ，  继续  把  建设  有  中国  特色  社会主义  事业  推向  前进  。  中国  政府  顺利  恢复  对  香港  行使  主权  ，  并  按照  “  一国两制  ”  、  “  港人治港  ”  、  高度  自治  的  方针  保持  香港  的  繁荣  稳定  。  中国  共产党  成功  地  召开  了  第十五  次  全国  代表大会  ，  高举  邓小平理论  伟大  旗帜  ，  总结  百年  历史  ，  展望  新  的  世纪  ，  制定  了  中国  跨  世纪  发展  的  行动  纲领  。
+在  这  一  年  中  ，  中国  的  改革  开放  和  现代化  建设  继续  向前  迈进  。  国民经济  保持  了  “  高  增长  、  低  通胀  ”  的  良好  发展  态势  。  农业  生产  再次  获得  好  的  收成  ，  企业  改革  继续  深化  ，  人民  生活  进一步  改善  。  对外  经济  技术  合作  与  交流  不断  扩大  。  民主  法制  建设  、  精神文明  建设  和  其他  各项  事业  都  有  新  的  进展  。  我们  十分  关注  最近  一个  时期  一些  国家  和  地区  发生  的  金融  风波  ，  我们  相信  通过  这些  国家  和  地区  的  努力  以及  有关  的  国际  合作  ，  情况  会  逐步  得到  缓解  。  总的来说  ，  中国  改革  和  发展  的  全局  继续  保持  了  稳定  。
+在  这  一  年  中  ，  中国  的  外交  工作  取得  了  重要  成果  。  通过  高层  互访  ，  中国  与  美国  、  俄罗斯  、  法国  、  日本  等  大国  确定  了  双方  关系  未来  发展  的  目标  和  指导  方针  。  中国  与  周边  国家  和  广大  发展中国家  的  友好  合作  进一步  加强  。  中国  积极  参与  亚太经合  组织  的  活动  ，  参加  了  东盟  —  中  日  韩  和  中国  —  东盟  首脑  非正式  会晤  。  这些  外交  活动  ，  符合  和平  与  发展  的  时代  主题  ，  顺应  世界  走向  多极化  的  趋势  ，  对于  促进  国际  社会  的  友好  合作  和  共同  发展  作出  了  积极  的  贡献  。
+１９９８年  ，  中国  人民  将  满怀信心  地  开创  新  的  业绩  。  尽管  我们  在  经济社会  发展  中  还  面临  不少  困难  ，  但  我们  有  邓小平理论  的  指引  ，  有  改革  开放  近  ２０  年  来  取得  的  伟大  成就  和  积累  的  丰富  经验  ，  还有  其他  的  各种  有利  条件  ，  我们  一定  能够  克服  这些  困难  ，  继续  稳步前进  。  只要  我们  进一步  解放思想  ，  实事求是  ，  抓住  机遇  ，  开拓进取  ，  建设  有  中国  特色  社会主义  的  道路  就  会  越  走  越  宽广  。
+实现  祖国  的  完全  统一  ，  是  海内外  全体  中国  人  的  共同  心愿  。  通过  中  葡  双方  的  合作  和  努力  ，  按照  “  一国两制  ”  方针  和  澳门  《  基本法  》  ，  １９９９年  １２月  澳门  的  回归  一定  能够  顺利  实现  。
+台湾  是  中国  领土  不可分割  的  一  部分  。  完成  祖国  统一  ，  是  大势所趋  ，  民心所向  。  任何  企图  制造  “  两  个  中国  ”  、  “  一中一台  ”  、  “  台湾  独立  ”  的  图谋  ，  都  注定  要  更  失败  。  希望  台湾  当局  以  民族  大义  为重  ，  拿  出  诚意  ，  采取  实际  的  行动  ，  推动  两岸  经济  文化  交流  和  人员  往来  ，  促进  两岸  直接  通邮  、  通航  、  通商  的  早日  实现  ，  并  尽早  回应  我们  发出  的  在  一个  中国  的  原则  下  两岸  进行  谈判  的  郑重  呼吁  。
+环顾  全球  ，  日益  密切  的  世界  经济  联系  ，  日新月异  的  科技  进步  ，  正在  为  各国  经济  的  发展  提供  历史  机遇  。  但是  ，  世界  还  不  安宁  。  南北  之间  的  贫富  差距  继续  扩大  ；  局部  冲突  时有发生  ；  不  公正  不  合理  的  旧  的  国际  政治经济  秩序  还  没有  根本  改变  ；  发展中国家  在  激烈  的  国际  经济  竞争  中  仍  处于  弱势  地位  ；  人类  的  生存  与  发展  还  面临  种种  威胁  和  挑战  。  和平  与  发展  的  前景  是  光明  的  ，  ２１  世纪  将  是  充满  希望  的  世纪  。  但  前进  的  道路  不  会  也  不  可能  一帆风顺  ，  关键  是  世界  各国  人民  要  进一步  团结  起来  ，  共同  推动  早日  建立  公正  合理  的  国际  政治经济  新  秩序  。
+中国  政府  将  继续  坚持  奉行  独立自主  的  和平  外交  政策  ，  在  和平共处  五  项  原则  的  基础  上  努力  发展  同  世界  各国  的  友好  关系  。  中国  愿意  加强  同  联合国  和  其他  国际  组织  的  协调  ，  促进  在  扩大  经贸  科技  交流  、  保护  环境  、  消除  贫困  、  打击  国际  犯罪  等  方面  的  国际  合作  。  中国  永远  是  维护  世界  和平  与  稳定  的  重要  力量  。  中国  人民  愿  与  世界  各国  人民  一道  ，  为  开创  持久  和平  、  共同  发展  的  新  世纪  而  不懈努力  ！
+在  这  辞旧迎新  的  美好  时刻  ，  我  祝  大家  新年  快乐  ，  家庭  幸福  ！
+谢谢  ！  （  新华社  北京  １２月  ３１日  电  ）
+在  十五大  精神  指引  下  胜利  前进  ——  元旦  献辞
+我们  即将  以  丰收  的  喜悦  送  走  牛年  ，  以  昂扬  的  斗志  迎来  虎年  。  我们  伟大  祖国  在  新  的  一  年  ，  将  是  充满  生机  、  充满  希望  的  一  年  。
+刚刚  过去  的  一  年  ，  大气磅礴  ，  波澜壮阔  。  在  这  一  年  ，  以  江  泽民  同志  为  核心  的  党中央  ，  继承  邓  小平  同志  的  遗志  ，  高举  邓小平理论  的  伟大  旗帜  ，  领导  全党  和  全国  各族  人民  坚定不移  地  沿着  建设  有  中国  特色  社会主义  道路  阔步  前进  ，  写  下  了  改革  开放  和  社会主义  现代化  建设  的  辉煌  篇章  。  顺利  地  恢复  对  香港  行使  主权  ，  胜利  地  召开  党  的  第十五  次  全国  代表大会  ———  两  件  大事  办  得  圆满  成功  。  国民经济  稳中求进  ，  国家  经济  实力  进一步  增强  ，  人民  生活  继续  改善  ，  对外  经济  技术  交流  日益  扩大  。  在  国际  金融  危机  的  风浪  波及  许多  国家  的  情况  下  ，  我国  保持  了  金融  形势  和  整个  经济  形势  的  稳定  发展  。  社会主义  精神文明  建设  和  民主  法制  建设  取得  新  的  成绩  ，  各项  社会  事业  全面  进步  。  外交  工作  取得  可喜  的  突破  ，  我国  的  国际  地位  和  国际  威望  进一步  提高  。  实践  使  亿万  人民  对  邓小平理论  更加  信仰  ，  对  以  江  泽民  同志  为  核心  的  党中央  更加  信赖  ，  对  伟大  祖国  的  光辉  前景  更加  充满  信心  。
+１９９８年  ，  是  全面  贯彻  落实  党  的  十五大  提  出  的  任务  的  第一  年  ，  各  条  战线  改革  和  发展  的  任务  都  十分  繁重  ，  有  许多  深  层次  的  矛盾  和  问题  有待  克服  和  解决  ，  特别  是  国有  企业  改革  已经  进入  攻坚  阶段  。  我们  必须  进一步  深入  学习  和  掌握  党  的  十五大  精神  ，  统揽全局  ，  精心  部署  ，  狠抓  落实  ，  团结  一致  ，  艰苦奋斗  ，  开拓  前进  ，  为  夺取  今年  改革  开放  和  社会主义  现代化  建设  的  新  胜利  而  奋斗  。
+今年  是  党  的  十一  届  三中全会  召开  ２０  周年  ，  是  我们  党  和  国家  实现  伟大  的  历史  转折  、  进入  改革  开放  历史  新  时期  的  ２０  周年  。  在  新  的  一  年  里  ，  大力  发扬  十一  届  三中全会  以来  我们  党  所  恢复  的  优良  传统  和  在  新  的  历史  条件  下  形成  的  优良  作风  ，  对于  完成  好  今年  的  各项  任务  具有  十分  重要  的  意义  。
+我们  要  更  好  地  坚持  解放思想  、  实事求是  的  思想  路线  。  解放思想  、  实事求是  ，  是  邓小平理论  的  精髓  。  实践  证明  ，  只有  解放思想  、  实事求是  ，  才  能  冲破  各种  不  切合  实际  的  或者  过时  的  观念  的  束缚  ，  真正  做到  尊重  、  认识  和  掌握  客观  规律  ，  勇于  突破  ，  勇于  创新  ，  不断  开创  社会主义  现代化  建设  的  新  局面  。  党  的  十五大  是  我们  党  解放思想  、  实事求是  的  新  的  里程碑  。  进一步  认真  学习  和  掌握  十五大  精神  ，  解放思想  、  实事求是  ，  我们  的  各项  事业  就  能  结  出  更加  丰硕  的  成果  。
+我们  要  更  好  地  坚持  以  经济  建设  为  中心  。  各项  工作  必须  以  经济  建设  为  中心  ，  是  邓小平理论  的  基本  观点  ，  是  党  的  基本  路线  的  核心  内容  ，  近  ２０  年  来  的  实践  证明  ，  坚持  这个  中心  ，  是  完全  正确  的  。  今后  ，  我们  能否  把  建设  有  中国  特色  社会主义  伟大  事业  全面  推向  ２１  世纪  ，  关键  仍然  要  看  能否  把  经济  工作  搞  上去  。  各级  领导  干部  要  切实  把  精力  集中  到  贯彻  落实  好  中央  关于  今年  经济  工作  的  总体  要求  和  各项  重要  任务  上  来  ，  不断  提高  领导  经济  建设  的  能力  和  水平  。
+我们  要  更  好  地  坚持  “  两手抓  、  两手  都  要  硬  ”  的  方针  。  在  坚持  以  经济  建设  为  中心  的  同时  ，  积极  推进  社会主义  精神文明  建设  和  民主  法制  建设  ，  是  建设  富强  、  民主  、  文明  的  社会主义  现代化  国家  的  重要  内容  。  实践  证明  ，  经济  建设  的  顺利  进行  ，  离  不  开  精神文明  建设  和  民主  法制  建设  的  保证  。  党  的  十五大  依据  邓小平理论  和  党  的  基本  路线  提  出  的  党  在  社会主义  初级阶段  经济  、  政治  、  文化  的  基本  纲领  ，  为  “  两手抓  、  两手  都  要  硬  ”  提供  了  新  的  理论  根据  ，  提  出  了  更  高  要求  ，  现在  的  关键  是  认真  抓好  落实  。
+我们  要  更  好  地  发扬  求真务实  、  密切  联系  群众  的  作风  。  这  是  把  党  的  方针  、  政策  落到实处  ，  使  改革  和  建设  取得  胜利  的  重要  保证  。  在  当前  改革  进一步  深化  ，  经济  不断  发展  ，  同时  又  出现  一些  新  情况  、  新  问题  和  新  困难  的  形势  下  ，  更  要  发扬  这样  的  好  作风  。  要  尊重  群众  的  意愿  ，  重视  群众  的  首创  精神  ，  关心  群众  的  生活  疾苦  。  江  泽民  同志  最近  强调  指出  ，  要  大力  倡导  说实话  、  办  实事  、  鼓  实劲  、  讲  实效  的  作风  ，  坚决  制止  追求  表面文章  ，  搞  花架子  等  形式主义  ，  坚决  杜绝  脱离  群众  、  脱离  实际  、  浮躁  虚夸  等  官僚主义  。  这  是  非常  重要  的  。  因此  ，  各级  领导  干部  务必  牢记  全心全意  为  人民  服务  的  宗旨  ，  在  勤政廉政  、  艰苦奋斗  方面  以身作则  ，  当  好  表率  。
+１９９８  ，  瞩目  中华  。  新  的  机遇  和  挑战  ，  催  人  进取  ；  新  的  目标  和  征途  ，  催  人  奋发  。  英雄  的  中国  人民  在  以  江  泽民  同志  为  核心  的  党中央  坚强  领导  和  党  的  十五大  精神  指引  下  ，  更  高  地  举起  邓小平理论  的  伟大  旗帜  ，  团结  一致  ，  扎实  工作  ，  奋勇前进  ，  一定  能够  创造  出  更加  辉煌  的  业绩  ！
+北京  举行  新年  音乐会
+江  泽民  李  鹏  乔  石  朱  镕基  李  瑞环  刘  华清  尉  健行  李  岚清  与  万  名  首都  各界  群众  和  劳动模范  代表  一起  辞旧迎新  （  附  图片  １  张  ）
+党  和  国家  领导人  江  泽民  、  李  鹏  、  乔  石  、  朱  镕基  、  李  瑞环  、  刘  华清  、  尉  健行  、  李  岚清  等  与  万  名  首都  各界  群众  和  劳动模范  代表  一起  欣赏  了  ’９８  北京  新年  音乐会  的  精彩  节目  。  这  是  江  泽民  等  在  演出  结束  后  同  演出  人员  合影  。
+（  新华社  记者  樊  如钧  摄  ）
+本报  北京  １２月  ３１日  讯  新华社  记者  陈  雁  、  本报  记者  何  加正  报道  ：  在  度过  了  非凡  而  辉煌  的  １９９７年  ，  迈向  充满  希望  的  １９９８年  之际  ，  ’９８  北京  新年  音乐会  今晚  在  人民  大会堂  举行  。  党  和  国家  领导人  江  泽民  、  李  鹏  、  乔  石  、  朱  镕基  、  李  瑞环  、  刘  华清  、  尉  健行  、  李  岚清  与  万  名  首都  各界  群众  和  劳动模范  代表  一起  ，  在  激昂  奋进  的  音乐声  中  辞旧迎新  。
+今晚  的  长安街  流光溢彩  ，  火树银花  ；  人民  大会堂  里  灯火辉煌  ，  充满  欢乐  祥和  的  喜庆  气氛  。  在  这  场  由  中共  北京  市委  宣传部  、  市政府  办公厅  等  单位  主办  的  题  为  “  世纪  携手  、  共  奏  华章  ”  的  新年  音乐会  上  ，  中国  三  个  著名  交响乐团  ———  中国  交响乐团  、  上海  交响乐团  、  北京  交响乐团  首  次  联袂  演出  。  著名  指挥家  陈  佐湟  、  陈  燮阳  、  谭  利华  分别  指挥  演奏  了  一  批  中外  名曲  ，  京  沪  两地  ２００  多  位  音乐家  组成  的  大型  乐队  以  饱满  的  激情  和  精湛  的  技艺  为  观众  奉献  了  一  台  高  水准  的  交响音乐会  。
+音乐会  在  雄壮  的  管弦乐  《  红旗  颂  》  中  拉开  帷幕  ，  舒展  、  优美  的  乐曲声  使  人们  仿佛  看到  ：  五星红旗  在  天安门  城楼  上  冉冉  升起  ；  仿佛  听到  ：  在  红旗  的  指引  下  中国  人民  向  现代化  新  征程  迈进  的  脚步声  。  钢琴  与  管弦乐队  作品  《  东方  之  珠  》  ，  把  广大  听众  耳熟能详  的  歌曲  改编  为  器乐曲  ，  以  其  优美  感人  的  旋律  抒发  了  洗雪  百年  耻辱  的  香港  明天  会  更  好  的  情感  。  专程  回国  参加  音乐会  的  著名  女高音  歌唱家  迪里拜尔  演唱  的  《  春  之  声  》  ，  把  人们  带  到  了  万象更新  的  田野  和  山谷  ；  享誉  国际  乐坛  的  男高音  歌唱家  莫  华伦  演唱  了  著名  歌剧  《  图兰朵  》  选段  “  今夜  无  人  入睡  ”  ，  把  人们  带入  迷人  的  艺术  境地  。  音乐会  上  还  演奏  了  小提琴  协奏曲  《  梁  山伯  与  祝  英台  》  、  柴可夫斯基  的  《  第四  交响曲  ———  第四  乐章  》  、  交响诗  《  罗马  的  松树  》  等  中外  著名  交响曲  。
+万  人  大会堂  今晚  座无虚席  ，  观众  被  艺术家  们  精湛  的  表演  深深  打动  ，  不断  报  以  经久不息  的  热烈  掌声  。  艺术家  们  频频  谢幕  ，  指挥家  依次  指挥  演出  返  场  曲目  ，  最后  音乐会  在  《  红色  娘子军  》  选曲  、  《  白毛女  》  选曲  、  《  北京  喜讯  到  边寨  》  等  乐曲声  中  达到  高潮  。
+演出  结束  后  ，  江  泽民  等  党  和  国家  领导人  走  上  舞台  ，  亲切  会见  了  参加  演出  的  全体  人员  ，  祝贺  演出  成功  ，  并  与  他们  合影  留念  。
+李  铁映  、  贾  庆林  、  曾  庆红  等  领导  同志  也  出席  了  今晚  音乐会  。
+李  鹏  在  北京  考察  企业
+向  广大  职工  祝贺  新年  ，  对  节日  坚守  岗位  的  同志  们  表示  慰问
+新华社  北京  十二月  三十一日  电  （  中央  人民  广播  电台  记者  刘  振英  、  新华社  记者  张  宿堂  ）  今天  是  一九九七年  的  最后  一  天  。  辞旧迎新  之际  ，  国务院  总理  李  鹏  今天  上午  来到  北京  石景山  发电  总厂  考察  ，  向  广大  企业  职工  表示  节日  的  祝贺  ，  向  将要  在  节日  期间  坚守  工作  岗位  的  同志  们  表示  慰问  。
+上午  九时  二十分  ，  李  鹏  总理  在  北京  市委  书记  、  市长  贾  庆林  的  陪同  下  ，  来到  位于  北京  西郊  的  北京  石景山  发电  总厂  。  始建  于  一九一九年  的  北京  石景山  发电  总厂  是  华北  电力  集团公司  骨干  发电  企业  ，  承担  着  向  首都  供电  、  供热  任务  ，  装机  总  容量  一百一十六点六万  千瓦  。  总厂  年发电量  四十五亿  千瓦时  ，  供热  能力  八百  百万大卡／小时  ，  现  供热  面积  已  达  八百  多  万  平方米  。  早  在  担任  华北  电管局  领导  时  ，  李  鹏  就  曾  多次  到  发电  总厂  检查  指导  工作  。
+在  总厂  所  属  的  石景山  热电厂  ，  李  鹏  首先  向  华北  电管局  、  电厂  负责人  详细  询问  了  目前  电厂  生产  、  职工  生活  和  华北  电网  向  首都  供电  、  供热  的  有关  情况  。  随后  ，  他  又  实地  察看  了  发电机组  的  运行  情况  和  电厂  一号机  、  二号机  控制室  。  在  控制室  ，  李  鹏  与  职工  们  一一  握手  ，  向  大家  表示  慰问  。  他  说  ，  在  一九九八年  即将  到来之际  ，  有  机会  再次  回到  石景山  发电  总厂  ，  感到  十分  高兴  。  李  鹏  亲切  地  说  ：  『  今天  我  看到  了  许多  新  的  、  年轻  的  面孔  ，  这  说明  在  老  同志  们  作出  贡献  退  下来  后  ，  新  一代  的  年轻人  成长  起来  了  、  成熟  起来  了  ，  我  感到  十分  欣慰  。  』
+（  Ａ  、  Ｂ  ）
+李  鹏  说  ：  “  作为  首都  的  电力  工作者  ，  你们  为  首都  的  各项  重大  活动  的  顺利  进行  ，  为  保障  人民  群众  的  工作  、  生活  和  学习  ，  为  促进  首都  经济  的  发展  作出  了  自己  的  贡献  。  明天  就  是  元旦  ，  你们  还有  许多  同志  要  坚守  岗位  ，  我  向  你们  、  向  全体  电力  工作者  表示  感谢  。  现在  ，  我们  的  首都  已经  结束  了  拉  闸  限  电  的  历史  ，  希望  依靠  大家  ，  使  拉  闸  限  电  的  历史  永远  不再  重演  。  同时  ，  也  希望  你们  安全  生产  、  经济  调度  ，  实现  经济  增长  方式  的  转变  。  ”  李  鹏  最后  向  电业  职工  ，  向  全  北京市  的  人民  拜年  ，  向  大家  致以  新春  的  问候  ，  祝愿  电力  事业  取得  新  的  成绩  ，  祝愿  北京市  在  改革  、  发展  和  稳定  的  各项  工作  中  取得  新  的  成就  。
+参观  工厂  结束  后  ，  李  鹏  又  来到  工厂  退休  职工  郭  树范  和  闫  戌麟  家  看望  慰问  ，  向  他们  拜年  。  曾经  是  高级  工程师  的  郭  树范  退休  前  一直  在  发电厂  从事  土建工程  建设  ，  退休  后  ，  与  老伴  一起  抚养  着  身体  欠佳  的  孙子  。  李  鹏  对  他们  倾心  照顾  下  一  代  表示  肯定  。  他  说  ：  “  人  老  了  ，  照顾  照顾  后代  也  是  一  件  可以  带来  快乐  的  事  ，  当然  ，  对  孩子  们  不  能  溺爱  ，  要  让  他们  健康  成长  。  ”  在  老工人  闫  戌麟  家  ，  当  李  鹏  了解  到  老闫  退休  前  一直  都  是  厂里  的  先进  工作者  、  曾经  被  评为  北京市  “  五好  职工  ”  ，  退休  后  仍然  为  改善  职工  的  住房  而  奔波  时  ，  十分  高兴  ，  对  他  为  工厂  建设  作出  的  贡献  表示  感谢  。  在  郭  家  和  闫  家  ，  李  鹏  都  具体  地  了解  了  他们  退休  后  的  生活  保障  问题  ，  并  与  一些  老  职工  一起  回忆  起  了  当年  建设  电厂  的  情景  。  李  鹏  说  ：  “  当年  搞  建设  ，  条件  比  现在  差  多  了  ，  大家  也  很  少  计较  什么  ，  只是  一心  想  着  把  电厂  建  好  。  现在  条件  好  了  ，  但  艰苦奋斗  、  无私奉献  的  精神  可  不  能  丢  。  ”  李  鹏  最后  祝  他们  新春  快乐  ，  身体  健康  ，  家庭  幸福  。
+陪同  考察  企业  并  看望  慰问  职工  的  国务院  有关  部门  和  北京市  负责人  还有  ：  史  大桢  、  高  严  、  石  秀诗  、  阳  安江  等  。
+挂  起  红灯  迎  新年  （  图片  ）
+元旦  来临  ，  安徽省  合肥市  长江路  悬挂  起  ３３００  盏  大  红灯笼  ，  为  节日  营造  出  “  千  盏  灯笼  凌空  舞  ，  十  里  长街  别样  红  ”  的  欢乐  祥和  气氛  。  （  新华社  记者  戴  浩  摄  ）
+（  传真  照片  ）
+全总  致  全国  各族  职工  慰问信
+勉励  广大  职工  发挥  工人阶级  主力军  作用  ，  为  企业  改革  发展  建功立业
+本报  北京  １月  １日  讯  中华  全国  总工会  今日  发出  《  致  全国  各族  职工  慰问信  》  ，  向  全国  各族  职工  祝贺  新年  。
+慰问信  说  ，  实现  党  的  十五大  提  出  的  宏伟  目标  ，  必须  依靠  工人阶级  和  全体  人民  的  长期  奋斗  。  工人阶级  是  我们  国家  的  领导  阶级  ，  是  先进  生产力  和  生产关系  的  代表  ，  是  两  个  文明  建设  的  主力军  ，  是  维护  社会  安定团结  的  中坚  力量  。  党  的  十五大  再次  强调  要  坚持  全心全意  依靠  工人阶级  的  方针  ，  具有  重大  的  意义  。  广大  职工  要  以  邓小平理论  和  党  的  基本  路线  为  指导  ，  坚持  党  的  基本  纲领  和  各项  方针  政策  ，  积极  投身  于  改革  和  建设  事业  。  要  坚持  站  在  改革  的  前列  ，  转变  思想  观念  ，  增强  市场  意识  、  竞争  意识  和  效益  意识  ，  以  实际  行动  促进  改革  的  不断  深化  。  要  发扬  工人阶级  的  首创  精神  ，  不断  为  企业  转机建制  、  调整  结构  、  加强  管理  、  提高  效益  献计献策  。  要  大力  开展  劳动  竞赛  、  合理化  建议  、  技术  革新  、  技术  协作  和  发明  创造  等  活动  ，  努力  提高  产品  质量  和  经济效益  ，  推动  企业  加快  技术  进步  ，  实现  增长  方式  的  根本  转变  ，  再  创  国有  企业  的  辉煌  。  要  正确  对待  企业  改革  和  发展  中  的  困难  和  问题  ，  树立  起  战胜  困难  的  勇气  和  信心  ，  锲而不舍  ，  迎难而上  ，  为  企业  的  改革  和  发展  建功立业  。
+慰问信  指出  ，  广大  职工  要  以  主人翁  的  姿态  ，  积极  行使  当家作主  的  权利  。  要  不断  提高  自身  素质  ，  发扬  爱国  奉献  、  爱厂如家  、  爱岗敬业  的  精神  ，  学习  掌握  先进  科学  文化  知识  ，  成为  本职工作  的  行家里手  ，  迎接  新  世纪  面临  的  挑战  。
+慰问信  最后  说  ，  让  我们  在  邓小平理论  和  党  的  基本  路线  指导  下  ，  更加  紧密  地  团结  在  以  江  泽民  同志  为  核心  的  党中央  周围  ，  统揽全局  ，  精心  部署  ，  狠抓  落实  ，  团结  一致  ，  艰苦奋斗  ，  开拓  前进  ，  在  两  个  文明  建设  中  充分  发挥  工人阶级  主力军  作用  ，  为  实现  跨  世纪  宏伟  目标  作出  新  的  更  大  的  贡献  。
+忠诚  的  共产主义  战士  ，  久经考验  的  无产阶级  革命家  刘  澜涛  同志  逝世
+（  附  图片  １  张  ）

test/data_for_tests/people_infer.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+迈向充满希望的新世纪——一九九八年新年讲话
+（附图片1张）

test/test_POS_pipeline.py

@@ -1,99 +0,0 @@
-import sys
-
-sys.path.append("..")
-
-from fastNLP.loader.config_loader import ConfigLoader, ConfigSection
-from fastNLP.action.trainer import POSTrainer
-from fastNLP.loader.dataset_loader import POSDatasetLoader
-from fastNLP.loader.preprocess import POSPreprocess
-from fastNLP.saver.model_saver import ModelSaver
-from fastNLP.loader.model_loader import ModelLoader
-from fastNLP.action.tester import POSTester
-from fastNLP.models.sequence_modeling import SeqLabeling
-from fastNLP.action.inference import Inference
-
-data_name = "people.txt"
-data_path = "data_for_tests/people.txt"
-pickle_path = "data_for_tests"
-
-
-def test_infer():
-    # Define the same model
-    model = SeqLabeling(hidden_dim=train_args["rnn_hidden_units"], rnn_num_layer=train_args["rnn_layers"],
-                        num_classes=train_args["num_classes"], vocab_size=train_args["vocab_size"],
-                        word_emb_dim=train_args["word_emb_dim"], bi_direction=train_args["rnn_bi_direction"],
-                        rnn_mode="gru", dropout=train_args["dropout"], use_crf=train_args["use_crf"])
-
-    # Dump trained parameters into the model
-    ModelLoader("arbitrary_name", "./saved_model.pkl").load_pytorch(model)
-    print("model loaded!")
-
-    # Data Loader
-    pos_loader = POSDatasetLoader(data_name, data_path)
-    infer_data = pos_loader.load_lines()
-
-    # Preprocessor
-    POSPreprocess(infer_data, pickle_path)
-
-    # Inference interface
-    infer = Inference()
-    results = infer.predict(model, infer_data)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Config Loader
-    train_args = ConfigSection()
-    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS": train_args})
-
-    # Data Loader
-    pos_loader = POSDatasetLoader(data_name, data_path)
-    train_data = pos_loader.load_lines()
-
-    # Preprocessor
-    p = POSPreprocess(train_data, pickle_path)
-    train_args["vocab_size"] = p.vocab_size
-    train_args["num_classes"] = p.num_classes
-
-    # Trainer
-    trainer = POSTrainer(train_args)
-
-    # Model
-    model = SeqLabeling(hidden_dim=train_args["rnn_hidden_units"], rnn_num_layer=train_args["rnn_layers"],
-                        num_classes=train_args["num_classes"], vocab_size=train_args["vocab_size"],
-                        word_emb_dim=train_args["word_emb_dim"], bi_direction=train_args["rnn_bi_direction"],
-                        rnn_mode="gru", dropout=train_args["dropout"], use_crf=train_args["use_crf"])
-
-    # Start training
-    trainer.train(model)
-    print("Training finished!")
-
-    # Saver
-    saver = ModelSaver("./saved_model.pkl")
-    saver.save_pytorch(model)
-    print("Model saved!")
-
-    del model, trainer, pos_loader
-
-    # Define the same model
-    model = SeqLabeling(hidden_dim=train_args["rnn_hidden_units"], rnn_num_layer=train_args["rnn_layers"],
-                        num_classes=train_args["num_classes"], vocab_size=train_args["vocab_size"],
-                        word_emb_dim=train_args["word_emb_dim"], bi_direction=train_args["rnn_bi_direction"],
-                        rnn_mode="gru", dropout=train_args["dropout"], use_crf=train_args["use_crf"])
-
-    # Dump trained parameters into the model
-    ModelLoader("arbitrary_name", "./saved_model.pkl").load_pytorch(model)
-    print("model loaded!")
-
-    # Load test configuration
-    test_args = ConfigSection()
-    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
-
-    # Tester
-    tester = POSTester(test_args)
-
-    # Start testing
-    tester.test(model)
-
-    # print test results
-    print(tester.show_matrices())
-    print("model tested!")

test/test_charlm.py

@@ -1,31 +1,7 @@
-from loader.base_loader import ToyLoader0
-from model.char_language_model import CharLM
-
-from fastNLP.action import Tester
-from fastNLP.action.trainer import Trainer
 
 
 def test_charlm():
-    train_config = Trainer.TrainConfig(epochs=1, validate=True, save_when_better=True,
-                                       log_per_step=10, log_validation=True, batch_size=160)
-    trainer = Trainer(train_config)
-
-    model = CharLM(lstm_batch_size=16, lstm_seq_len=10)
-
-    train_data = ToyLoader0("load_train", "./data_for_tests/charlm.txt").load()
-    valid_data = ToyLoader0("load_valid", "./data_for_tests/charlm.txt").load()
-
-    trainer.train(model, train_data, valid_data)
-
-    trainer.save_model(model)
-
-    test_config = Tester.TestConfig(save_output=True, validate_in_training=True,
-                                    save_dev_input=True, save_loss=True, batch_size=160)
-    tester = Tester(test_config)
-
-    test_data = ToyLoader0("load_test", "./data_for_tests/charlm.txt").load()
-
-    tester.test(model, test_data)
+    pass
 
 
 if __name__ == "__main__":

test/test_cws.py

@@ -0,0 +1,116 @@
+import sys
+
+sys.path.append("..")
+
+from fastNLP.loader.config_loader import ConfigLoader, ConfigSection
+from fastNLP.core.trainer import POSTrainer
+from fastNLP.loader.dataset_loader import TokenizeDatasetLoader, BaseLoader
+from fastNLP.loader.preprocess import POSPreprocess, load_pickle
+from fastNLP.saver.model_saver import ModelSaver
+from fastNLP.loader.model_loader import ModelLoader
+from fastNLP.core.tester import POSTester
+from fastNLP.models.sequence_modeling import SeqLabeling
+from fastNLP.core.inference import Inference
+
+data_name = "pku_training.utf8"
+# cws_data_path = "/home/zyfeng/Desktop/data/pku_training.utf8"
+cws_data_path = "data_for_tests/cws_pku_utf_8"
+pickle_path = "data_for_tests"
+data_infer_path = "data_for_tests/people_infer.txt"
+
+
+def infer():
+    # Load infer configuration, the same as test
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+
+    # fetch dictionary size and number of labels from pickle files
+    word2index = load_pickle(pickle_path, "word2id.pkl")
+    test_args["vocab_size"] = len(word2index)
+    index2label = load_pickle(pickle_path, "id2class.pkl")
+    test_args["num_classes"] = len(index2label)
+
+    # Define the same model
+    model = SeqLabeling(test_args)
+
+    # Dump trained parameters into the model
+    ModelLoader.load_pytorch(model, "./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    print("model loaded!")
+
+    # Data Loader
+    raw_data_loader = BaseLoader(data_name, data_infer_path)
+    infer_data = raw_data_loader.load_lines()
+    """
+        Transform strings into list of list of strings. 
+        [
+            [word_11, word_12, ...],
+            [word_21, word_22, ...],
+            ...
+        ]
+        In this case, each line in "people_infer.txt" is already a sentence. So load_lines() just splits them.
+    """
+
+    # Inference interface
+    infer = Inference(pickle_path)
+    results = infer.predict(model, infer_data)
+
+    print(results)
+    print("Inference finished!")
+
+
+def train_test():
+    # Config Loader
+    train_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS": train_args})
+
+    # Data Loader
+    loader = TokenizeDatasetLoader(data_name, cws_data_path)
+    train_data = loader.load_pku()
+
+    # Preprocessor
+    p = POSPreprocess(train_data, pickle_path)
+    train_args["vocab_size"] = p.vocab_size
+    train_args["num_classes"] = p.num_classes
+
+    # Trainer
+    trainer = POSTrainer(train_args)
+
+    # Model
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    # Start training
+    trainer.train(model)
+    print("Training finished!")
+
+    # Saver
+    saver = ModelSaver("./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    saver.save_pytorch(model)
+    print("Model saved!")
+
+    del model, trainer, loader
+
+    # Define the same model
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    # Dump trained parameters into the model
+    ModelLoader.load_pytorch(model, "./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    print("model loaded!")
+
+    # Load test configuration
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+
+    # Tester
+    tester = POSTester(test_args)
+
+    # Start testing
+    tester.test(model)
+
+    # print test results
+    print(tester.show_matrices())
+    print("model tested!")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    train_test()
+    infer()

test/test_fastNLP.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+from fastNLP.fastnlp import FastNLP
+
+
+def foo():
+    nlp = FastNLP("./data_for_tests/")
+    nlp.load("zh_pos_tag_model")
+    text = "这是最好的基于深度学习的中文分词系统。"
+    result = nlp.run(text)
+    print(result)
+    print("FastNLP finished!")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    foo()

test/test_keras_like.py

@@ -1,28 +0,0 @@
-import aggregation
-import decoder
-import encoder
-
-
-class Input(object):
-    def __init__(self):
-        pass
-
-
-class Trainer(object):
-    def __init__(self, input, target, truth):
-        pass
-
-    def train(self):
-        pass
-
-
-def test_keras_like():
-    data_train, label_train = dataLoader("./data_path")
-
-    x = Input()
-    x = encoder.LSTM(input=x)
-    x = aggregation.max_pool(input=x)
-    y = decoder.CRF(input=x)
-
-    trainer = Trainer(input=data_train, target=y, truth=label_train)
-    trainer.train()

test/test_seq_labeling.py

@@ -0,0 +1,115 @@
+import sys
+
+sys.path.append("..")
+
+from fastNLP.loader.config_loader import ConfigLoader, ConfigSection
+from fastNLP.core.trainer import POSTrainer
+from fastNLP.loader.dataset_loader import POSDatasetLoader, BaseLoader
+from fastNLP.loader.preprocess import POSPreprocess, load_pickle
+from fastNLP.saver.model_saver import ModelSaver
+from fastNLP.loader.model_loader import ModelLoader
+from fastNLP.core.tester import POSTester
+from fastNLP.models.sequence_modeling import SeqLabeling
+from fastNLP.core.inference import Inference
+
+data_name = "people.txt"
+data_path = "data_for_tests/people.txt"
+pickle_path = "data_for_tests"
+data_infer_path = "data_for_tests/people_infer.txt"
+
+
+def infer():
+    # Load infer configuration, the same as test
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+
+    # fetch dictionary size and number of labels from pickle files
+    word2index = load_pickle(pickle_path, "word2id.pkl")
+    test_args["vocab_size"] = len(word2index)
+    index2label = load_pickle(pickle_path, "id2class.pkl")
+    test_args["num_classes"] = len(index2label)
+
+    # Define the same model
+    model = SeqLabeling(test_args)
+
+    # Dump trained parameters into the model
+    ModelLoader.load_pytorch(model, "./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    print("model loaded!")
+
+    # Data Loader
+    raw_data_loader = BaseLoader(data_name, data_infer_path)
+    infer_data = raw_data_loader.load_lines()
+    """
+        Transform strings into list of list of strings. 
+        [
+            [word_11, word_12, ...],
+            [word_21, word_22, ...],
+            ...
+        ]
+        In this case, each line in "people_infer.txt" is already a sentence. So load_lines() just splits them.
+    """
+
+    # Inference interface
+    infer = Inference(pickle_path)
+    results = infer.predict(model, infer_data)
+
+    print(results)
+    print("Inference finished!")
+
+
+def train_test():
+    # Config Loader
+    train_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS": train_args})
+
+    # Data Loader
+    pos_loader = POSDatasetLoader(data_name, data_path)
+    train_data = pos_loader.load_lines()
+
+    # Preprocessor
+    p = POSPreprocess(train_data, pickle_path)
+    train_args["vocab_size"] = p.vocab_size
+    train_args["num_classes"] = p.num_classes
+
+    # Trainer
+    trainer = POSTrainer(train_args)
+
+    # Model
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    # Start training
+    trainer.train(model)
+    print("Training finished!")
+
+    # Saver
+    saver = ModelSaver("./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    saver.save_pytorch(model)
+    print("Model saved!")
+
+    del model, trainer, pos_loader
+
+    # Define the same model
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    # Dump trained parameters into the model
+    ModelLoader.load_pytorch(model, "./data_for_tests/saved_model.pkl")
+    print("model loaded!")
+
+    # Load test configuration
+    test_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS_test": test_args})
+
+    # Tester
+    tester = POSTester(test_args)
+
+    # Start testing
+    tester.test(model)
+
+    # print test results
+    print(tester.show_matrices())
+    print("model tested!")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    train_test()
+    # infer()

test/test_tester.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+from fastNLP.core.tester import POSTester
+from fastNLP.loader.config_loader import ConfigSection, ConfigLoader
+from fastNLP.loader.dataset_loader import TokenizeDatasetLoader
+from fastNLP.loader.preprocess import POSPreprocess
+from fastNLP.models.sequence_modeling import SeqLabeling
+
+data_name = "pku_training.utf8"
+cws_data_path = "/home/zyfeng/Desktop/data/pku_training.utf8"
+pickle_path = "data_for_tests"
+
+
+def foo():
+    loader = TokenizeDatasetLoader(data_name, "./data_for_tests/cws_pku_utf_8")
+    train_data = loader.load_pku()
+
+    train_args = ConfigSection()
+    ConfigLoader("config.cfg", "").load_config("./data_for_tests/config", {"POS": train_args})
+
+    # Preprocessor
+    p = POSPreprocess(train_data, pickle_path)
+    train_args["vocab_size"] = p.vocab_size
+    train_args["num_classes"] = p.num_classes
+
+    model = SeqLabeling(train_args)
+
+    valid_args = {"save_output": True, "validate_in_training": True, "save_dev_input": True,
+                  "save_loss": True, "batch_size": 8, "pickle_path": "./data_for_tests/",
+                  "use_cuda": True}
+    validator = POSTester(valid_args)
+
+    print("start validation.")
+    validator.test(model)
+    print(validator.show_matrices())
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    foo()

test/test_trainer.py

@@ -1,12 +1,5 @@
 def test_trainer():
-    Config = namedtuple("config", ["epochs", "validate", "save_when_better"])
-    train_config = Config(epochs=5, validate=True, save_when_better=True)
-    trainer = Trainer(train_config)
-
-    net = ToyModel()
-    data = np.random.rand(20, 6)
-    dev_data = np.random.rand(20, 6)
-    trainer.train(net, data, dev_data)
+    pass
 
 
 if __name__ == "__main__":