Sockeye GitHub 链接：https://github.com/awslabs/sockeye 

说明文档：http://sockeye.readthedocs.io/en/latest/

你想使用机器学习做翻译吗？通过 Sockeye 框架，你可以建模机器学习以及其他序列到序列的任务。基于 Apache MXNet 的 Sockeye 架构可为打造、训练和运行当前最优的序列到序列模型承担绝大部分工作

在自然语言处理 (NLP) 中，很多任务是关于序列预测问题。例如，在机器翻译 (MT) 中，任务是在给定输入单词序列的情况下预测已翻译单词的序列。执行这种任务的模型常被称为序列到序列模型。近来，深度神经网络（DNN）显著提升了这些模型的性能。Sockeye 同时提供了一个当前最优的神经机器翻译（NMT）模型的实现和一个开展 NMT 研究的平台。Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。Sockeye 代码库具有来自 MXNet 的独特优势。例如，通过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它同样可以在多块GPU上并行训练模型。本文中，我们首先对 NMT 作了一个概述，接着展示了如何使用 Sockeye 训练一个带有注意力的最小 NMT 模型。

为了理解 Sockeye 的内在运行机制，首先让我们看一看学界和业界通常使用的神经网络架构。

神经网络包含三个主要部分：编码器、解码器和注意力机制。编码器一次一词地读取源语句直到读完语句（<EOS>）并生成语句的一个隐表征。编码器经常作为循环神经网络（RNN）被实现，比如一个长短时记忆（LSTM）网络。

解码器，也作为 RNN 被实现，从语句开头的符号（<BOS>）一次一词地生成目标语句。它可以通过生成语境向量的注意力机制获取源语句。解码器可以决定哪个词与生成的下一个目标词最相关。通过这种方式，解码器在所有时间步骤上获得了整个输入句子。

神经网络生成的下一个词成为了解码器的输入。解码器基于生成的词及其隐表征产生了后续词。神经网络持续生成词直到语句结束符 <EOS> 出现。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它同样为所有序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，你无需担心停止标准、指标跟踪或者权重初始化。你可以简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI）。

你可以轻易改变基础模型架构，比如：

RNN 单元类型（LSTM 或 GRU）和隐藏状态大小

RNN 层的数量

源序列和目标序列嵌入的大小

应用于源编码的注意力机制的类型

Sockeye 同样有其他更高级的功能，比如：

束搜索推理

多模型的简单集成

RNN 层之间的残差链接

输出层预测的词汇偏倚

门控语境（Context gating）

交叉熵标签平滑

层归一化

为了训练，Sockeye 允许你完全掌控重要的优化参数。例如，你可以设置优化器类型、学习率、动量、权重衰减和提前停止条件。Sockeye 跟踪了训练和验证数据上的多个指标（包括专门针对机器翻译的指标，比如 BLEU）。

我们计划不断扩展 Sockeye 功能集，为研究者提供实验 NMT 新想法的平台。

现在，我们先来训练第一个神经机器翻译模型，下列命令需要在类 Unix 操作系统壳层（shell）上运行，如 Linux 或 Mac OS X。

首先，获取一个平行语料库（parallel corpus）。平行语料库是多个原文和译文的集合。Sockeye 需要所有的输入数据是空格分隔开的语言符号。把数据输入到 Sockeye 之前，运行分词器，把词和标点分隔开来。你可以从本文中下载 WMT 2017 新闻翻译任务分词后的训练数据和开发数据。使用以下壳层命令下载新闻文章的德-英平行句对：

curl http://data.statmt.org/wmt17/translation-task/preprocessed/de-en/corpus.tc.de.gz | gunzip | head -n 1000000 > train.de curl http://data.statmt.org/wmt17/translation-task/preprocessed/de-en/corpus.tc.en.gz | gunzip | head -n 1000000 > train.en

这里，我们只需要使用前 100 万句对进行训练。但是实际中，你需要在更大的数据集上训练模型。

为跟踪训练过程中未知句对的质量指数，你需要下载一个验证集：

curl http://data.statmt.org/wmt17/translation-task/preprocessed/de-en/dev.tgz | tar xvzf -

现在，你有了包含训练用平行句对的 train.de 和 train.en 文件、包含未知验证句对的 newstest2016.tc.de 和 newstest2016.tc.en 文件。在未知句对上评估模型质量非常重要，因为这可以帮助正确地评估模型在新句对上的性能表现。

由于模型计算成本高昂，我们通常推荐在一个 GPU 上运行 Sockeye。也就是说，你可以在没有 GPU 的电脑上运行 Sockeye。如果你想在 CPU 上运行 Sockeye，使用下列命令安装 Sockeye： 

pip install sockeye

在 CPU 上运行 Sockeye 的时候，必须确保在所有命令上添加--use-cpu。否则，Sockeye 将尝试在 GPU 上运行，并失败

如果你有可用的 GPU，那么使用以下命令安装适用于 CUDA 8.0 的 Sockeye：

pip install sockeye --no-deps numpy mxnet-cu80==0.10.0

使用下列命令，安装适用于 CUDA 7.5 的 Sockeye：

pip install sockeye --no-deps numpy mxnet-cu75==0.10.0

现在你已经做好训练前的一切准备了。运行下列命令开始训练你的第一个德语英语神经机器翻译模型：

python -m sockeye.train -s train.de \                       -t train.en \                       -vs newstest2016.tc.de \                       -vt newstest2016.tc.en \                       --num-embed 128 \                       --rnn-num-hidden 512 \                       --attention-type dot \                       --dropout 0.5 \                       -o model

上述命令适用于对嵌入 128 和 512 个隐藏单元的模型进行训练。在训练过程中，Sockeye 定期输出验证指数。

在 p2 样例上使用单个 K80 GPU 进行训练大约需要 13 个小时。训练结束后，你可以在 model 文件夹中找到所有伪影（artifact），如模型参数。

模型训练结束后，你可以输入分词后的句子开始翻译：

echo "Das grüne Haus ." | python -m sockeye.translate -m model 2>/dev/null

这句话的译文是「the green house.」。试着翻译更难的句子。确保输入的句子经过分词处理，即所有标点符号与单词之间均由空格隔开。注意如果该模型不认识某个单词时，就会输出<unk>符号

你还可以实现注意力网络可视化。关于这个，如果没有 matplotlib，你还需要安装 matplotlib 作为额外依赖项：

pip install matplotlib

将输出类型设置成 align_plot，以创建可以看到注意力网络的 align_1.png 文件：

echo "Das grüne Haus ." | python -m sockeye.translate -m model --output-type align_plot

输出结果应该与下图类似：

你可以看到，目标语言中的每一个单词都对应该网络注意到的源语言单词。该注意力机制对于促使该模型输出高质量的翻译结果并不总是奏效。如果句子比较复杂，那么注意力就可能如下图：

你可以看到该模型认为单词「sprechen」对应英语中的「discuss」，尽管这两个单词在句子中的位置并不对应。你还可以看到该网络不认识部分单词，并将它们输出为<unk>符号。

在本文中，你了解了用于神经机器翻译（NMT）的序列到序列模型，也学习了如何使用 Sockeye——一个基于 MXNet 的序列到序列框架——来训练并运行一个最小 NMT 模型。

该项目包含 Sockeye，一个基于 Apache MXNet，用于神经机器翻译的序列到序列框架。它可以实现著名的、带有注意力机制的编码器-解码器架构。

Sockeye 要求的环境：

Python3

MXNet-0.10.0 (https://github.com/dmlc/mxnet/tree/v0.10.0

numpy

AWS DeepLearning AMI 用户只需运行以下代码即可安装 sockeye：

> sudo pip3 install sockeye --no-deps

对于其他环境，你可以选择通过 PIP 或直接录入源代码。

CPU

> pip install sockeye

GPU

如果你希望在 GPU 上运行 sockeye，你需要确认你的 Apache MXNet 包含了 GPU 的代码。在 CUDA8.0 中，你可以通过以下代码运行：

> wget https://raw.githubusercontent.com/awslabs/sockeye/master/requirements.gpu-cu80.txt> pip install sockeye --no-deps -r requirements.gpu-cu80.txt> rm requirements.gpu-cu80.txt

在 CUDA 7.5 中：

> wget https://raw.githubusercontent.com/awslabs/sockeye/master/requirements.gpu-cu75.txt> pip install sockeye --no-deps -r requirements.gpu-cu75.txt> rm requirements.gpu-cu75.txt

CPU

如果你仅希望使用 sockeye 而不去扩展它，在复制 git 代码后只需如此安装：

> python setup.py install

GPU

如果你希望在 GPU 上运行 sockeye，你需要确定 Apache MXNet 包含了 GPU 代码。如果你的 CUDA 是 8.0 版本，你可以用如下代码运行：

> python setup.py install -r requirements.gpu-cu80.txt

如果 CUDA 为 7.5 版本：

> python setup.py install -r requirements.gpu-cu75.txt

为了跟踪训练过程中的学习曲线，你可以选择安装 dmlc tensorboard（pip install tensorboard）。如果你希望创建校准图，你可以安装 matplotlib（pip install matplotlib）。一般来说，你可以使用以下方式从 Sockeye 源文件夹中安装所有可选依赖项：

> pip install -e '.[optional]'

AWS DeepLearning AMI 用户需要使用 python3 命令而非 Python。

在安装后，如 sockeye-train、sockeye-translate、sockeye-average、sockeye-embeddings 这样的命令行工具均可使用。此外，如果 sockeye 在你的 PYTHONPATH 目录中，你可以直接使用其中的模组。例如 sockeye-train 可以这样调用：

> python -m sockeye.train <args>

AWS DeepLearning AMI 用户需要使用 python3 命令而非 Python

为训练你的第一个神经机器翻译模型，你需要两个平行的文件：一个用于训练，另一个用于验证。后者将用于在训练期间计算各种指标。每个集合应包含两个文件：一个用于源文件，一个用于目标句子（翻译结果）。两个文件应该有相同的行数，每一行包含一个句子。每个句子应该是一个用空格分隔的表征列表。

例如，如果训练德语-英语翻译模型，你需要如此调用 Sockeye：

> python -m sockeye.train --source sentences.de \                      --target sentences.en \                      --validation-source sentences.dev.de \                      --validation-target sentences.dev.en \                      --use-cpu \                      --output <model_dir>

在训练之后，词典<model_dir>会包含所有模型组件，如参数和模型配置。

用于翻译的输入数据需要与训练数据格式统一（表征化、经过预处理）。可通过以下方式进行翻译：

> python -m sockeye.translate --models <model_dir> --use-cpu

这将使用训练中得到的最佳参数组，从 STDIN 翻译字符串，将结果写入 STDOUT。