rasa train nlu详解:1.2-_train_graph()函数

2023-11-12 01:36

本文主要是介绍rasa train nlu详解:1.2-_train_graph()函数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

  本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。

一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数
  _train_graph()函数实现,如下所示:

def _train_graph(file_importer: TrainingDataImporter,training_type: TrainingType,output_path: Text,fixed_model_name: Text,model_to_finetune: Optional[Union[Text, Path]] = None,force_full_training: bool = False,dry_run: bool = False,**kwargs: Any,
) -> TrainingResult:if model_to_finetune:  # 如果有模型微调model_to_finetune = rasa.model.get_model_for_finetuning(model_to_finetune)  # 获取模型微调if not model_to_finetune:  # 如果没有模型微调rasa.shared.utils.cli.print_error_and_exit(  # 打印错误并退出f"No model for finetuning found. Please make sure to either "   # 没有找到微调模型。请确保f"specify a path to a previous model or to have a finetunable " # 要么指定一个以前模型的路径,要么有一个可微调的f"model within the directory '{output_path}'."                  # 在目录'{output_path}'中的模型。)rasa.shared.utils.common.mark_as_experimental_feature(  # 标记为实验性功能"Incremental Training feature"  # 增量训练功能)is_finetuning = model_to_finetune is not None  # 如果有模型微调config = file_importer.get_config()  # 获取配置recipe = Recipe.recipe_for_name(config.get("recipe"))  # 获取配方config, _missing_keys, _configured_keys = recipe.auto_configure(  # 自动配置file_importer.get_config_file_for_auto_config(),  # 获取自动配置的配置文件config,  # 配置training_type,  # 训练类型)model_configuration = recipe.graph_config_for_recipe(  # 配方的graph配置config,  # 配置kwargs,  # 关键字参数training_type=training_type,  # 训练类型is_finetuning=is_finetuning,  # 是否微调)rasa.engine.validation.validate(model_configuration)  # 验证tempdir_name = rasa.utils.common.get_temp_dir_name()  # 获取临时目录名称# Use `TempDirectoryPath` instead of `tempfile.TemporaryDirectory` as this leads to errors on Windows when the context manager tries to delete an already deleted temporary directory (e.g. https://bugs.python.org/issue29982)# 翻译:使用TempDirectoryPath而不是tempfile.TemporaryDirectory,因为当上下文管理器尝试删除已删除的临时目录时,这会导致Windows上的错误(例如https://bugs.python.org/issue29982)with rasa.utils.common.TempDirectoryPath(tempdir_name) as temp_model_dir:  # 临时模型目录model_storage = _create_model_storage(  # 创建模型存储is_finetuning, model_to_finetune, Path(temp_model_dir)  # 是否微调,模型微调,临时模型目录)cache = LocalTrainingCache()  # 本地训练缓存trainer = GraphTrainer(model_storage, cache, DaskGraphRunner)  # Graph训练器if dry_run:  # dry运行fingerprint_status = trainer.fingerprint(                        # fingerprint状态model_configuration.train_schema, file_importer              # 模型配置的训练模式,文件导入器)return _dry_run_result(fingerprint_status, force_full_training)  # 返回dry运行结果model_name = _determine_model_name(fixed_model_name, training_type)  # 确定模型名称full_model_path = Path(output_path, model_name)                # 完整的模型路径with telemetry.track_model_training(                    # 跟踪模型训练file_importer, model_type=training_type.model_type  # 文件导入器,模型类型):trainer.train(                               # 训练model_configuration,                     # 模型配置file_importer,                           # 文件导入器full_model_path,                         # 完整的模型路径force_retraining=force_full_training,    # 强制重新训练is_finetuning=is_finetuning,             # 是否微调)rasa.shared.utils.cli.print_success(         # 打印成功f"Your Rasa model is trained and saved at '{full_model_path}'."  # Rasa模型已经训练并保存在'{full_model_path}'。)return TrainingResult(str(full_model_path), 0)   # 训练结果

1.传递来的形参数据

2._train_graph()函数组成
  该函数主要由3个方法组成,如下所示:

  • model_configuration = recipe.graph_config_for_recipe(*)
  • trainer = GraphTrainer(model_storage, cache, DaskGraphRunner)
  • trainer.train(model_configuration, file_importer, full_model_path, force_retraining, is_finetuning)

二._train_graph()函数中的方法
1.file_importer.get_config()
  将config.yml文件转化为dict类型,如下所示:

2.Recipe.recipe_for_name(config.get(“recipe”))

(1)ENTITY_EXTRACTOR = ComponentType.ENTITY_EXTRACTOR
实体抽取器。
(2)INTENT_CLASSIFIER = ComponentType.INTENT_CLASSIFIER
意图分类器。
(3)MESSAGE_FEATURIZER = ComponentType.MESSAGE_FEATURIZER
消息特征化。
(4)MESSAGE_TOKENIZER = ComponentType.MESSAGE_TOKENIZER
消息Tokenizer。
(5)MODEL_LOADER = ComponentType.MODEL_LOADER
模型加载器。
(6)POLICY_WITHOUT_END_TO_END_SUPPORT = ComponentType.POLICY_WITHOUT_END_TO_END_SUPPORT
非端到端策略支持。
(7)POLICY_WITH_END_TO_END_SUPPORT = ComponentType.POLICY_WITH_END_TO_END_SUPPORT
端到端策略支持。

3.model_configuration = recipe.graph_config_for_recipe(*)
  model_configuration.train_schema和model_configuration.predict_schema的数据类型都是GraphSchema类对象,分别表示在训练和预测时所需要的SchemaNode,以及SchemaNode在GraphSchema中的依赖关系。

(1)model_configuration.train_schema

  • schema_validator:rasa.graph_components.validators.default_recipe_validator.DefaultV1RecipeValidator类中的validate方法
  • finetuning_validator:rasa.graph_components.validators.finetuning_validator.FinetuningValidator类中的validate方法
  • nlu_training_data_provider:rasa.graph_components.providers.nlu_training_data_provider.NLUTrainingDataProvider类中的provide方法
  • train_JiebaTokenizer0:rasa.nlu.tokenizers.jieba_tokenizer.JiebaTokenizer类中的train方法
  • run_JiebaTokenizer0:rasa.nlu.tokenizers.jieba_tokenizer.JiebaTokenizer类中的process_training_data方法
  • run_LanguageModelFeaturizer1:rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer.lm_featurizer.LanguageModelFeaturizer类中的process_training_data方法
  • train_DIETClassifier2:rasa.nlu.classifiers.diet_classifier.DIETClassifier类中的train方法
  • train_ResponseSelector3:rasa.nlu.selectors.response_selector.ResponseSelector类中的train方法

说明:ResponseSelector类继承自DIETClassifier类。

(2)model_configuration.predict_schema

  • nlu_message_converter:rasa.graph_components.converters.nlu_message_converter.NLUMessageConverter类中的convert_user_message方法
  • run_JiebaTokenizer0:rasa.nlu.tokenizers.jieba_tokenizer.JiebaTokenizer类中的process方法
  • run_LanguageModelFeaturizer1:rasa.nlu.featurizers.dense_featurizer.lm_featurizer.LanguageModelFeaturizer类中的process方法
  • run_DIETClassifier2:rasa.nlu.classifiers.diet_classifier.DIETClassifier类中的process方法
  • run_ResponseSelector3:rasa.nlu.selectors.response_selector.ResponseSelector类中的process方法
  • run_RegexMessageHandler:rasa.nlu.classifiers.regex_message_handler.RegexMessageHandler类中的process方法

4.tempdir_name
  ‘C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\tmpg0v179ea’

5.trainer = GraphTrainer(*)和trainer.train(*)
  这里执行的代码是rasa/engine/training/graph_trainer.py中GraphTrainer类的train()方法,实现功能为训练和打包模型并返回预测graph运行程序。

6.Rasa中GraphComponent的子类


参考文献:
[1]https://github.com/RasaHQ/rasa
[2]rasa 3.2.10 NLU模块的训练:https://zhuanlan.zhihu.com/p/574935615
[3]rasa.engine.graph:https://rasa.com/docs/rasa/next/reference/rasa/engine/graph/

这篇关于rasa train nlu详解:1.2-_train_graph()函数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/394195

相关文章

Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解

《Python正则表达式语法及re模块中的常用函数详解》这篇文章主要给大家介绍了关于Python正则表达式语法及re模块中常用函数的相关资料,正则表达式是一种强大的字符串处理工具,可以用于匹配、切分、... 目录概念、作用和步骤语法re模块中的常用函数总结 概念、作用和步骤概念: 本身也是一个字符串,其中

Nginx location匹配模式与规则详解

《Nginxlocation匹配模式与规则详解》:本文主要介绍Nginxlocation匹配模式与规则,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录一、环境二、匹配模式1. 精准模式2. 前缀模式(不继续匹配正则)3. 前缀模式(继续匹配正则)4. 正则模式(大

Android实现在线预览office文档的示例详解

《Android实现在线预览office文档的示例详解》在移动端展示在线Office文档(如Word、Excel、PPT)是一项常见需求,这篇文章为大家重点介绍了两种方案的实现方法,希望对大家有一定的... 目录一、项目概述二、相关技术知识三、实现思路3.1 方案一:WebView + Office Onl

Java实现优雅日期处理的方案详解

《Java实现优雅日期处理的方案详解》在我们的日常工作中,需要经常处理各种格式,各种类似的的日期或者时间,下面我们就来看看如何使用java处理这样的日期问题吧,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言一、日期的坑1.1 日期格式化陷阱1.2 时区转换二、优雅方案的进阶之路2.1 线程安全重构2

Java中的JSONObject详解

《Java中的JSONObject详解》:本文主要介绍Java中的JSONObject详解,需要的朋友可以参考下... Java中的jsONObject详解一、引言在Java开发中,处理JSON数据是一种常见的需求。JSONObject是处理JSON对象的一个非常有用的类,它提供了一系列的API来操作J

HTML5中的Microdata与历史记录管理详解

《HTML5中的Microdata与历史记录管理详解》Microdata作为HTML5新增的一个特性,它允许开发者在HTML文档中添加更多的语义信息,以便于搜索引擎和浏览器更好地理解页面内容,本文将探... 目录html5中的Mijscrodata与历史记录管理背景简介html5中的Microdata使用M

html5的响应式布局的方法示例详解

《html5的响应式布局的方法示例详解》:本文主要介绍了HTML5中使用媒体查询和Flexbox进行响应式布局的方法,简要介绍了CSSGrid布局的基础知识和如何实现自动换行的网格布局,详细内容请阅读本文,希望能对你有所帮助... 一 使用媒体查询响应式布局        使用的参数@media这是常用的

HTML5表格语法格式详解

《HTML5表格语法格式详解》在HTML语法中,表格主要通过table、tr和td3个标签构成,本文通过实例代码讲解HTML5表格语法格式,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、表格1.表格语法格式2.表格属性 3.例子二、不规则表格1.跨行2.跨列3.例子一、表格在html语法中,表格主要通过< tab

Linux之计划任务和调度命令at/cron详解

《Linux之计划任务和调度命令at/cron详解》:本文主要介绍Linux之计划任务和调度命令at/cron的使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录linux计划任务和调度命令at/cron一、计划任务二、命令{at}介绍三、命令语法及功能 :at

Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解

《Java使用SLF4J记录不同级别日志的示例详解》SLF4J是一个简单的日志门面,它允许在运行时选择不同的日志实现,这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用SLF4J记录不同级别日志,感兴趣的可以了解下... 目录一、SLF4J简介二、添加依赖三、配置Logback四、记录不同级别的日志五、总结一、SLF4J