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:house_with_garden: Fast & easy transfer learning for NLP. Harvesting language models for the industry. Focus on Question Answering.
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Label_ids "None" upon initiating training of Adaptive Model #92

Closed FelineWeise closed 4 years ago

FelineWeise commented 4 years ago

When calling train method on the adaptive model, an error is thrown upon collecting the losses from the prediction head (logits_to_loss_per_head, adaptive_model) when logits and labels in prediction head are combined (logits_to_loss, prediction_head) to create a per_sample_loss because the variable "label_ids" is None and the "view()" function cannot be called upon it. The variable "label_ids" becomes None due to the fact that the function call assigning values to it "kwargs.get(self.label_tensor_name)" returns None. However, the documentation does not reveal whether and where "label_ids" or rather, "label_tensor_names" ought to be specified.

Error message Train epoch 1/5: 0%| | 0/200 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 2060, in main() File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 2054, in main globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module) File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 1405, in run return self._exec(is_module, entry_point_fn, module_name, file, globals, locals) File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 1412, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/src/scripts/BertBaseCased.py", line 152, in model_training = trainer.train(model) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/train.py", line 154, in train per_sample_loss = model.logits_to_loss(logits=logits, batch) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/modeling/adaptive_model.py", line 129, in logits_to_loss all_losses = self.logits_to_loss_per_head(logits, kwargs) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/modeling/adaptive_model.py", line 116, in logits_to_loss_per_head all_losses.append(head.logits_to_loss(logits=logits_for_one_head, **kwargs)) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/modeling/prediction_head.py", line 263, in logits_to_loss return self.loss_fct(logits, label_ids.view(-1)) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'view'

Expected behavior I expected the variable "label_id" to be a tensor of the same lengths/shape as there are samples in the training set, such that a per_sample_loss can be calculated and the training successfully begins.

To Reproduce `class BertBaseCased(object):

def get_layout_for_pytorch(self, list_of_pcs):

    list_of_texts_to_channels = []
    for pc in list_of_pcs:
        pc.text = re.sub('\s+', ' ', pc.text).strip() 
        pc.text = re.sub('[^a-zA-ZÜÖÄüöä\d\s:\.\,]', ' ', pc.text)
        if pc.text is "" or " ' " and pc.text in list_of_texts_to_channels:
            continue
        else:
            list_of_texts_to_channels.append([pc.text, 'sensitive' if pc.channel.class_channel_id < 100 else 'non-sensitive'])
    return list_of_texts_to_channels

import logging
logging.getLogger().setLevel(logging.INFO)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print("Devices available: {}".format(device))

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path="bert-base-german-cased",
    do_lower_case=True)

processor = TextClassificationProcessor(tokenizer=tokenizer,
                                        max_seq_len=50,
                                        data_dir="/home/f_weise/projects/adup-watchdog/src/scripts/",
                                        train_filename="data_train.tsv",
                                        dev_filename=None,
                                        test_filename="data_test.tsv",
                                        dev_split=0.1,
                                        columns = ["text", "label"],
                                        label_list= ["sensitive", "non-sensitive"],
                                        source_field= "label",
                                        metrics = ["acc"],
                                        use_multiprocessing = True)

data_silo = DataSilo(processor=processor,batch_size= 15)

MODEL_NAME_OR_PATH = "bert-base-german-cased"

language_model = Bert.load(MODEL_NAME_OR_PATH)

LAYER_DIMS = [768, 2]

processor.add_task(name='text_classification', metric='acc', label_list=["sensitive", "non-sensitive"])
prediction_head = TextClassificationHead(layer_dims=[768, 2])

EMBEDS_DROPOUT_PROB = 0.1

model = AdaptiveModel(
    language_model=language_model,
    prediction_heads=[prediction_head],
    embeds_dropout_prob=EMBEDS_DROPOUT_PROB,
    lm_output_types=["per_sequence"],
    device=device)

LEARNING_RATE = 2e-5
WARMUP_PROPORTION = 0.1
N_EPOCHS = 5

optimizer, warmup_linear = initialize_optimizer(
    model=model,
    learning_rate=LEARNING_RATE,
    warmup_proportion=WARMUP_PROPORTION,
    n_batches=len(data_silo.loaders["train"]),
    n_epochs=N_EPOCHS)

N_GPU = 0

trainer = Trainer(
    optimizer=optimizer,
    data_silo=data_silo,
    epochs=N_EPOCHS,
    n_gpu=N_GPU,
    warmup_linear=warmup_linear,
    device=device,
)

model_training = trainer.train(model)

save_dir = "bert-german-test_version"
model.save(save_dir)
processor.save(save_dir)

`

data_test_screenshot data_train_screenshot

System:

Timoeller commented 4 years ago

Hey Feline, It sounds to me as if there might be some labels missing or malformed in the input. Farm prints 3 samples per train dev test set to see weather the conversion is done right.

Could you post one full sample output here so we can check?

FelineWeise commented 4 years ago

3 examples train set 09/18/2019 15:59:47 - INFO - farm.data_handler.processor - Show 3 random examples 09/18/2019 15:59:47 - INFO - farm.datahandler.processor -
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ID: data_train-2334-0 Clear Text: text: Wetter Browser Telefonverz. Lotto Tarife Produkte Telekom Services Telekom Hilfe Service Telekom Services Kundencenter Freemail MagentaCloud Home Politik Panorama Sport Unterhaltung Digital Finanzen Auto Gesundheit Heim Garten Leben Spiele Regional Video Kaufberatung Damen Röcke Kleider Angebote bei Lidl.de Tour de France Drama bei der Tour Etappe wegen Erdrutsch abgebrochen Alle Schlagzeilen anzeigen Schlagzeilen Teenager rei t sich beim Baden Arm ab Frau bringt riesiges Baby zur Welt Norovirus im Bodensee: Strände gesperrt Maserati Fahrer greift Polizisten an F1: Ferrari glänzt in Hockenheim Meike Schlecker tritt Haft an Riesiger Dino Knochen ausgegraben Selma Blair trägt jetzt Glatze EZB Kurs hält Bauzinsen auf Rekordtief Einbrecher freuen sich über Urlaubsfotos Zweitliga Auftakt live im TV sehen Kampfansage an die EU Johnsons Brexit Strategie: drohen und erpressen Kampfansage an die EU Johnsons Brexit Strategie: drohen und erpressen Der neue britische Premierminister droht, die Austrittszahlungen für den Brexit zu verweigern. 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Also rief eine Passantin die Feuerwehr. Die Oma des Jungen war allerdings nicht begeistert, als sie zurückkam. Peter Maffay Ich habe geraucht wie ein Schlot und gesoffen wie ein Loch Peter Maffay Ich habe geraucht wie ein Schlot und gesoffen wie ein Loch Seit über 50 Jahren steht er auf der Bühne, im August feiert er seinen 70. Geburtstag. Peter Maffay hat Karriere gemacht, wie nur wenige andere. Doch es gab auch Tiefpunkte in seinem Leben. Wissen zum Heim Quiz: Was lebt in deutschen Gärten Wissen zum Heim Quiz: Was lebt in deutschen Gärten Vögel, Insekten und kleine Nager heimische Gärten sind der Lebensraum für viele verschiedene Tierarten. Wie gut kennen Sie die Tiere in Ihrem Garten Hypertonie Bluthochdruck: Ab diesen Werten wird es kritisch Hypertonie Bluthochdruck: Ab diesen Werten wird es kritisch Etwa 18 bis 35 Millionen Menschen in Deutschland haben einen zu hohen Blutdruck. Experten empfehlen, ihn ab 40 Jahren regelmä ig zu messen. Dabei gilt es, bestimmte Fehler zu vermeiden. Die grö ten Fehler Bei Hitze morgens oder abends gie en Die grö ten Fehler Bei Hitze morgens oder abends gie en Wann und wie oft sollte man also gie en Welche Pflanze braucht wie viel Wasser Und wie erkenne ich den Bedarf meiner Gartengewächse Farbenfrohe Trends fürs Bad Kuschelige Handtücher, Möbel und Accessoires Modeneuheiten entdecken Inspirierende Looks für die neue Saison Immer etwas Besonderes Jumpsuits, ein Hingucker zu jeder Jahreszeit Bis zu 50 sparen Ausgewählte Artikel reduziert im BRAX Special Anzeige Für den Sommer: Kurz armhemden mit Mustern jetzt entdecken bei Walbusch meistgelesene Artikel 1 Sah aus, als ob er um sein Leben rennt : Bewaffneter Überfall auf Ex DFB Star Mesut Özil 2 Randale in Bayern: Rund einhundert Schüler wollen Polizeiwache stürmen 3 Reform gegen XXL Bundestag: Union empört über Oppermann Vorsto für Wahlrechtsreform 4 Newsblog zum Wetter: Deutscher Wetterdienst bestätigt umstrittenen Hitzerekord 5 Hitze in Dortmund: Feuerwehr rettet Kind aus Auto Oma beschimpft Retter Fan werden Folgen Anzeige Ideales Sommer Piece: Lyocell Bluse im Denim Look zur Sommermode von ESPRIT Panorama Quiz Glücksspirale 37 Mio. im Eurojackpot Lotto am Samstag Rund 19 Millionen erspielt Multimillionär investiert in Leberkäs Brötchen Unachtsame Mutter Mädchen stürzt neun Meter tief aus Fenster schwer verletzt Gro einsatz im Wald War es Mord Polizei München sucht nach Frauenleichen Unterhaltung Sommerhaus der Stars Die Bachelorette Bares für Rares Royals Hochzeit auf Sylt Liebesglück mit 58: Ulla Kock am Brink hat geheiratet In Altkleider Container erstickt Eve Büchner verliert Bruder auf tragische Weise Sängerin zieht Fazit Sarah Connor: Früher war ich zehn Kilo leichter, aber ... 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09/18/2019 15:59:47 - INFO - farm.datahandler.processor -
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Nun stehen Verhandlungen über Werkbelegungen an. weiterlesen Region Neuer Juli Hitzerekord in der Region 14:31 Uhr Neuer Juli Hitzerekord in der Region Region 13:26 Uhr Die Hitze war am Donnerstag überall in der Region zu spüren. Der Deutsche Wetterdienst meldete mit 38,6 Grad Celsius einen neuen Juli Rekord an der Messstation in Obersulm. Auch in Waibstadt war es mit einer Höchsttemperatur von 38,0 Grad Celsius so hei wie noch nie im Juli. weiterlesen Kommentare Region Das sind unsere Termin Tipps fürs Wochenende vor 58 Minuten Das sind unsere Termin Tipps fürs Wochenende Region 11:35 Uhr Volksfest, Musik und Freiluftkino: Am Wochenende ist der Terminkalender prall gefüllt. 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Juli, 16:20 Uhr Obwohl er nicht Spitzenkandidat wurde, will Baden Württembergs CDU Chef Thomas Strobl auch nach der Landtagswahl 2021 im Südwesten bleiben. Eine Rückkehr in die Bundespolitik sei keine Option. Strobl kritisiert zudem wegen des Klimaschutzes billige Inlandsflüge. weiterlesen Feuerwehr löscht gefährlichen Flächenbrand 15:29 Uhr Gundelsheim 15:25 Uhr Zu einem brennenden Feld bei Gundelsheim ist die Feuerwehr am Freitagnachmittag ausgerückt. Das Eingreifen dämmt ein weiteres Übergreifen der Flammen ein. weiterlesen Start des Viel Drau en Festivals mit Open Air Poetry Slam 15:20 Uhr Heilbronn 14:25 Uhr Am Donnerstagabend ist das Viel Drau en Festival in der Bahnhofsvorstadt gestartet. 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Oberbürgermeister Harry Mergel würdigt deren ehrenamtliches Engagement und blickt mit Staunen auf die Entwicklung der Stadt. weiterlesen STIMME.tv Alle Videos im STIMME.tv Kanal Bildergalerien aus der Region Kochparty der Gewinner im Möbelhaus Endner Endner Kochparty Stimme Firmenlauf 2019: After Run Party im Festzelt Alle Bildergalerien Ted wird geladen, bitte warten... Der Ted kann leider nicht geladen werden, da Sie kein JavaScript aktiviert haben. Bitte aktivieren Sie JavaScript in den Einstellungen Ihres Browsers. 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März Skulpturenallee zur Landesgartenschau in Heilbronn 1985 House Parade Heilbronn 1998 2008 Unterrichtsstart an der Gerhart Hauptmann Schule 1966 Olga Jugend und Familienzentrum Heilbronn Kampf um ein Heilbronner Jugendhaus 1973 Meseno Hilfswerk Heilbronn 40 Jahre Hermann Herzog Schule in Heilbronn Zurück Vorwärts Radsport alles Unter Tränen: Pinot bei der Tour de France ausgestiegen Tignes dpa vor 39 Minuten Der Traum vom Tour Sieg ist für Thibaut Pinot geplatzt. Auf der 19. Etappe musste der Franzose wegen eines Muskelfaserrisses enttäuscht aufgeben. Pinot bleibt bei gro en Anlässen vom Pech verfolgt. weiterlesen Ihre Region Südwesten Nachrichten alles Strobl sieht Zukunft in der Landespolitik Heilbronn Stuttgart 27. Juli, 16:20 Uhr Obwohl er nicht Spitzenkandidat wurde, will Baden Württembergs CDU Chef Thomas Strobl auch nach der Landtagswahl 2021 im Südwesten bleiben. Eine Rückkehr in die Bundespolitik sei keine Option. Strobl kritisiert zudem wegen des Klimaschutzes billige Inlandsflüge. weiterlesen Welt Politik alles Hip Hop macht Käse fruchtiger: Firlefanz oder Wissenschaft Burgdorf dpa 15:55 Uhr Kann Käse hören Und Vorlieben für Klassik oder Rap haben So abwegig das klingt, die Schweizer haben bei einem Projekt jetzt erstaunliche Ergebnisse erzielt. Mit Mozart und Eminem im Dauereinsatz. weiterlesen Welt Wirtschaft alles Dax im Plus Moderate Erholung nach Kursrutsch am Vortag Frankfurt Main dpa 15:20 Uhr Der Dax hat sich nach seinem Kursrutsch am Donnerstag knapp im Plus gehalten. 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ID: data_train-2279-0 Clear Text: text: Anmelden oder registrieren Wunderkessel die Koch Community mit Herz Foren Wunderkessel die Koch Community mit Herz Neue Medien Exotischer Nuelsalat mit Möhren und Sesam Schinken Hack Röllchen Gefüllte Paprika mit Reis und Tomatensauce Asia Gemüse Süss Sauer Pilzgobetti mit Hähnchenbrustfilet Matjes mit Remoulade Matjes mit Remoulade Matjes mit Remoulade Bandnudeln mit Lachs Sahne Sauce Holzfällersteak mit Spargel Holzfällersteak mit Spargel Holzfällersteak mit Spargel Holzfällersteak mit Spargel Holzfällersteak mit Spargel Rotkohl Apfel Salat Käsekuchen aus dem Varoma Graupeneintopf Graupensuppe Kassler mit Sauerkraut, Kartoffeln und Sauce OnePot Tomate Mozzarella Risotto Stifado Highlights, Rezeptsammlungen und Anregungen für das tägliche Kochen Kategorisierte Sammlungen unserer beliebtesten Rezepte, das Rezept der Woche und Koch Anregungen für jeden Tag Was kochen wir heute Tägliche Rezeptideen Themen: 2.297 Beiträge: 26.430 Zuletzt: Freitag, 26.07.2019 Marmeladenköchin, 26.07.19 um 16:55 Uhr RSS Feed Rezept der Woche Hier werden die von unserer Jury ausgewählten Rezepte der Woche präsentiert Themen: 236 Beiträge: 811 Zuletzt: KW 30 Geflügel simsl, 22.07.19 um 06:30 Uhr RSS Feed Die besten Rezepte Linklisten mit den beliebtesten Rezepten aus dem Wunderkessel Themen: 54 Beiträge: 2.367 Zuletzt: Was besticht euch durch seine Einfachheit hejula, 26.11.18 RSS Feed Rezepte aus der Wunderkessel Küche Hier findet ihr die Rezepte und Videos aus der Wunderkessel Küche. 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09/18/2019 16:02:28 - INFO - farm.datahandler.processor -
.--. ____

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| | "||" _ \ / ` | ' ` | ' | |/ \ || /\ ____) | (| | | | | | | |) | | / /\ ||//) |/ _,|| || |_| ./||\| (/||/ ||
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ID: data_test-806-0 Clear Text: text: bankleitzahlen.de Kostenloser bundesweiter Suchdienst nach Bankleitzahlen und Kreditinstituten inkl. Kontonummern berpr fung, IBAN BIC Rechner und IBAN Pr fer blz suche kontonummern pr fer iban bic rechner iban pr fer faq hilfe bankleitzahlen suche Bankleitzahlen dienen der eindeutigen Identifizierung eines Kreditinstituts im Zahlungsverkehr und bestehen in der Bundesrepublik Deutschland aus acht Ziffern. Auf dieser Website k nnen u. a. die Bankleitzahlen aller bei der Deutschen Bundesbank registrierten Kreditinstitute abgefragt und ber entsprechende Pr fverfahren Bankverbindungen bestehend aus Kontonummer und Bankleitzahl auf Plausibilit t berpr ft werden. Geben Sie unten z. B. einen Ort oder den Namen der gesuchten Bank oder eine Postleitzahl ein, um die entsprechende Bankleitzahl zu finden . Ebenso k nnen Sie sich nat rlich auch die Bankdetails zu einer bestimmten Bankleitzahl anzeigen lassen. Beachten Sie bitte auch die Hinweise zu den einzelnen Eingabefeldern, die Sie einsehen k nnen, indem Sie den Mauszeiger auf die blauen Info Symbole bewegen. Suchkriterien für Bankleitzahlen Suche Name der Bank: BLZ: Ort: PLZ: BLZ Suche starten Please turn on javascript to submit your data. Thank you Bankleitzahlen Suche, Kontonummern Prüfer, IBAN Rechner und IBAN Prüfer sind kostenlose Services der aiacs GmbH und werden ohne Gewähr auf Richtigkeit, Aktualität und Vollständigkeit zur Verfügung gestellt. Datenquelle: Daten der Bundesbank und Korrekturdaten einzelner Banken Gültigkeit: Die Daten der Bundesbank sind vom 05.09.2016 bis 04.12.2016 gültig. Nächstes Haupt Update: 05.12.2016 Einzel Updates mit Korrekturdaten einzelner Banken erfolgen umgehend nach Mitteilung. impressum haftungsausschluss datenschutz kontakt 1998 2016 aiacs gmbhbankleitzahlen blz kontonummern pr fer iban rechner iban pr fer banken kreditinstitute pan bic pr fziffer bankleitzahlen blz kontonummern pr fer iban rechner iban pr fer banken kreditinstitute pan bic pr fziffer bankleitzahlen blz kontonummern pr fer iban rechner iban pr fer banken kreditinstitute pan bic pr fziffer Kostenloser bundesweiter Suchdienst nach Bankleitzahlen und Kreditinstituten inkl. Kontonummern Pr fer, IBAN Rechner und IBAN Pr fer Kostenloser bundesweiter Suchdienst nach Bankleitzahlen und Kreditinstituten inkl. Kontonummern Pr fer, IBAN Rechner und IBAN Pr fer kostenlose Suche nach Bankleitzahlen u. Kreditinstituten inkl. Kontonummern berpr fung, IBAN Rechner u. IBAN Pr fer kostenlose Suche nach Bankleitzahlen u. Kreditinstituten inkl. Kontonummern berpr fung, IBAN Rechner u. IBAN Pr fer Tokenized: tokens: ['b', '##ank', '##leit', '##zahlen', '.', 'de', 'Kosten', '##loser', 'bundesweit', '##er', 'Such', '##dienst', 'nach', 'Bank', '##leit', '##zahlen', 'und', 'Kredit', '##institute', '##n', 'in', '##kl', '.', 'Konto', '##nummern', 'ber', '##pr', 'fung', ',', 'I', '##BA', '##N', 'B', '##IC', 'Rechner', 'und', 'I', '##BA', '##N', 'Pr', 'fe', '##r', 'bl', '##z', 'su', '##che', 'kont', '##on'] offsets: [0, 1, 4, 8, 14, 15, 18, 24, 30, 40, 43, 47, 54, 59, 63, 67, 74, 78, 84, 93, 95, 97, 99, 101, 106, 115, 118, 122, 126, 128, 129, 131, 133, 134, 137, 145, 149, 150, 152, 154, 158, 160, 166, 168, 170, 172, 176, 180] start_of_word: [True, False, False, False, False, False, True, False, True, False, True, False, True, True, False, False, True, True, False, False, True, False, False, True, False, True, False, True, False, True, False, False, True, False, True, True, True, False, False, True, True, False, True, False, True, False, True, False] Features: input_ids: [3, 40, 937, 6909, 4135, 4813, 900, 1314, 14384, 16802, 6, 13247, 2068, 188, 2565, 6909, 4135, 42, 6085, 23685, 26898, 50, 1136, 4813, 10909, 21457, 370, 737, 9015, 2036, 103, 6770, 26947, 35, 11516, 22626, 42, 103, 6770, 26947, 5253, 6224, 26900, 4769, 26916, 9783, 343, 4673, 23, 4] padding_mask: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] segment_ids: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]


I don't get the same prints for the "dev" subset -is this sufficient for you to determine whether missing or malformed labels could be the issue here??

Timoeller commented 4 years ago

Well, there are no labels passed onto FARM : ) Maybe you can run one of our examples on text_classification with standard datasets to give you an example of how it should look like. You can also set debug points and inspect what is going on, you might want to start looking at what changes line by line in the file_to_dicts() method of our processor in processor.py.

A sidenote: Your texts seem to be very long. Language models have a maximum length of subwords you can put in. I guess you even set it to a small value to make it work on your machine. I see in your code you set max_seq_len to 50. So the language model will just take a tiny part of the text. Please have a look how your texts are tokenized. The tokenization does not look good, since you have a lot of words the German Bert does not know. Honestly: In my experience using TF-IDF + any standard ML Classifier like logistic regression or a tree based method would be better for this case.

FelineWeise commented 4 years ago

Thanks for your suggestions! I assumed labels would be passed by specifying a source field and the label_list in the text classification processor, which is exactly what is being done in your examples. I could fix it by passing source_field, label_name and task_type again explicitly to "add_task()".

Max_length is set to 50 only for testing purposes only. I have trained a convolutional neural net with tokens as input and a pretrained word embeddings layer against a baseline model with tf-idf's and obtained better performance. I'm glad to be able to use your pretrained BERT model now thanks to your continuous support, in order to compare its performance with the CNN.

Timoeller commented 4 years ago

Ah ok, nice!

How about you use the settings that we supplied in our example and update your farm version to the current master.

Based on your code you posted earlier these TextClassificationProcessor parameters should work:

processor = TextClassificationProcessor(tokenizer=tokenizer,
                                        max_seq_len=128,
                                        data_dir="/home/f_weise/projects/adup-watchdog/src/scripts",
                                        labels="["sensitive", "non-sensitive"]",
                                        metric="acc",
                                        source_field="label",
                                        train_filename="data_train.tsv",
                                        dev_filename=None,
                                        test_filename="data_test.tsv",
                                        dev_split=0.1,
                                        delimiter="\t",
                                        )

Please verify that the data in data_train.tsv is actually tab separated and your text does not contain tabs. Can you read the tsv files with pandas without error? Also verify if there always is a label inside your "label" column.

Hope that works. I still do not believe this case is suited for Language models. Maybe you have to clean the text before, it seems it is web pages that have advertisement or header information surrounding the actual text? You should think about only getting the actual text that is of interest and use that in FARM.

FelineWeise commented 4 years ago

I cleaned the texts to such an extent that multiple whitespaces and tabs are removed before writing into .tsv files and made sure that there aren't any empty cells. I will certainly follow up on your advice to remove such 'website-text' specific words. Thank you.

After updating farm to the current master, I'm running into a new error both when using the exact same code and settings you supply in your example ("doc_classification.py") as well as when using the parameters you suggested on my own data:

Traceback (most recent call last): File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 2060, in <module> main() File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 2054, in main globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module) File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 1405, in run return self._exec(is_module, entry_point_fn, module_name, file, globals, locals) File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 1412, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/src/scripts/FARMexamples_docclassification.py", line 54, in <module> batch_size=batch_size) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/data_handler/data_silo.py", line 50, in __init__ self._load_data() File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/data_handler/data_silo.py", line 97, in _load_data self.data["train"], self.tensor_names = self._get_dataset(train_file) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/data_handler/data_silo.py", line 85, in _get_dataset for dataset, tensor_names in tqdm(results, total=len(dicts)/self.multiprocessing_chunk_size): File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/lib/python3.7/site-packages/tqdm/std.py", line 1081, in __iter__ for obj in iterable: File "/usr/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py", line 748, in next raise value multiprocessing.pool.MaybeEncodingError: Error sending result: '(<torch.utils.data.dataset.TensorDataset object at 0x7f30af5a7c50>, ['input_ids', 'padding_mask', 'segment_ids', 'text_classification_label_ids'])'. Reason: 'RuntimeError('error executing torch_shm_manager at "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/lib/python3.7/site-packages/torch/bin/torch_shm_manager" at /pytorch/torch/lib/libshm/core.cpp:99')' 0%| | 0/50.09 [00:01<?, ?it/s]

Timoeller commented 4 years ago

Wow, your error messages are always super cryptic : )

It looks like an environment issue to me. Can you please create a fresh install in a virtual environment. Then run one of our examples without adjustments to verify the installation. And then adjust FARM to your use case with the code I just posted earlier.

FelineWeise commented 4 years ago

I have uninstalled and installed farm in the virtual environment and I'm now running it from your master with commit ID "f6734cb88cb29a872cbe6dcc2ba7cbf81855cd50". I'm still getting the exact same cryptic error message as previously when running the example "doc_classification.py" without having made any adjustments to your code.

`# fmt: off import logging

from farm.data_handler.data_silo import DataSilo from farm.data_handler.processor import TextClassificationProcessor from farm.modeling.optimization import initialize_optimizer from farm.infer import Inferencer from farm.modeling.adaptive_model import AdaptiveModel from farm.modeling.language_model import Bert from farm.modeling.prediction_head import TextClassificationHead from farm.modeling.tokenization import BertTokenizer from farm.train import Trainer from farm.utils import set_all_seeds, MLFlowLogger, initialize_device_settings

logging.basicConfig( format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(name)s - %(message)s", datefmt="%m/%d/%Y %H:%M:%S", level=logging.INFO)

ml_logger = MLFlowLogger(tracking_uri="https://public-mlflow.deepset.ai/") ml_logger.init_experiment(experiment_name="Public_FARM", run_name="Run_doc_classification")

########################## ########## Settings ########################## set_all_seeds(seed=42) device, n_gpu = initialize_device_settings(use_cuda=True) n_epochs = 1 batch_size = 32 evaluate_every = 100 lang_model = "bert-base-german-cased"

1.Create a tokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path=lang_model, do_lower_case=False)

2. Create a DataProcessor that handles all the conversion from raw text into a pytorch Dataset

Here we load GermEval 2018 Data.

label_list = ["OTHER", "OFFENSE"] metric = "f1_macro"

processor = TextClassificationProcessor(tokenizer=tokenizer, max_seq_len=128, data_dir="../data/germeval18", label_list=label_list, metric=metric, label_column_name="coarse_label" )

3. Create a DataSilo that loads several datasets (train/dev/test), provides DataLoaders for them and calculates a few descriptive statistics of our datasets

data_silo = DataSilo( processor=processor, batch_size=batch_size)

4. Create an AdaptiveModel

a) which consists of a pretrained language model as a basis

language_model = Bert.load(lang_model)

b) and a prediction head on top that is suited for our task => Text classification

prediction_head = TextClassificationHead(layer_dims=[768, len(processor.tasks["text_classification"]["label_list"])], class_weights=data_silo.calculate_class_weights(task_name="text_classification"))

model = AdaptiveModel( language_model=language_model, prediction_heads=[prediction_head], embeds_dropout_prob=0.1, lm_output_types=["per_sequence"], device=device)

5. Create an optimizer

optimizer, warmup_linear = initialize_optimizer( model=model, learning_rate=2e-5, warmup_proportion=0.1, n_batches=len(data_silo.loaders["train"]), n_epochs=n_epochs)

6. Feed everything to the Trainer, which keeps care of growing our model into powerful plant and evaluates it from time to time

trainer = Trainer( optimizer=optimizer, data_silo=data_silo, epochs=n_epochs, n_gpu=n_gpu, warmup_linear=warmup_linear, evaluate_every=evaluate_every, device=device)

7. Let it grow

model = trainer.train(model)

8. Hooray! You have a model. Store it:

save_dir = "saved_models/bert-german-doc-tutorial" model.save(save_dir) processor.save(save_dir)

9. Load it & harvest your fruits (Inference)

basic_texts = [ {"text": "Schartau sagte dem Tagesspiegel, dass Fischer ein Idiot sei"}, {"text": "Martin Müller spielt Handball in Berlin"}, ] model = Inferencer.load(save_dir) result = model.run_inference(dicts=basic_texts) print(result)

fmt: on

`

Timoeller commented 4 years ago

Wow, ok. Then it is definitely an environment issue, maybe something specific to your linux mint distribution or pycharm related. Did you try executing the "doc_classification.py" from the shell. Please also post the exact error message. If this problem continues we have to dig deep into the internals and try making it work, because Farm should of course run on all systems. Thanks for your patience btw.

FelineWeise commented 4 years ago

Yes I have tried that as well and unfortunately the error persists. It keeps throwing this error message (a print out of a sample is included in case you can work out something based on that):

`09/20/2019 15:49:04 - INFO - farm.data_handler.processor -

  .--.        _____                       _      
.'_\/_'.     / ____|                     | |     
'. /\ .'    | (___   __ _ _ __ ___  _ __ | | ___ 
  "||"       \___ \ / _` | '_ ` _ \| '_ \| |/ _ \ 
   || /\     ____) | (_| | | | | | | |_) | |  __/
/\ ||//\)   |_____/ \__,_|_| |_| |_| .__/|_|\___|

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ID: infer - 63-0 Clear Text: text: @Miquwarchar Hat die jemand dafür angezeigt? text_classification_label: OTHER Tokenized: tokens: ['[UNK]', 'Mi', '##qu', '##war', '##ch', '##ar', 'Hat', 'die', 'jemand', 'dafür', 'angezeigt', '[UNK]'] offsets: [0, 5, 7, 9, 12, 14, 13, 17, 21, 28, 34, 43] start_of_word: [True, False, False, False, False, False, True, True, True, True, True, False] Features: input_ids: [3, 2, 9345, 633, 776, 8, 33, 9394, 30, 8026, 1760, 16350, 2, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] padding_mask: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] segment_ids: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] text_classification_label_ids: [0]


torch_shm_manager: error while loading shared libraries: libnvToolsExt.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory torch_shm_manager: error while loading shared libraries: libnvToolsExt.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory Traceback (most recent call last): File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 2060, in main() File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 2054, in main globals = debugger.run(setup['file'], None, None, is_module) File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 1405, in run return self._exec(is_module, entry_point_fn, module_name, file, globals, locals) File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/pydevd.py", line 1412, in _exec pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script File "/home/f_weise/.local/share/JetBrains/Toolbox/apps/PyCharm-P/ch-0/192.5728.105/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/src/scripts/FARMexamples_docclassification.py", line 55, in batch_size=batch_size) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/data_handler/data_silo.py", line 50, in init self._load_data() File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/data_handler/data_silo.py", line 97, in _load_data self.data["train"], self.tensor_names = self._get_dataset(train_file) File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/src/farm/farm/data_handler/data_silo.py", line 85, in _get_dataset for dataset, tensor_names in tqdm(results, total=len(dicts)/self.multiprocessing_chunk_size): File "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/lib/python3.7/site-packages/tqdm/std.py", line 1081, in iter for obj in iterable: File "/usr/lib/python3.7/multiprocessing/pool.py", line 748, in next raise value multiprocessing.pool.MaybeEncodingError: Error sending result: '(<torch.utils.data.dataset.TensorDataset object at 0x7fe587a32c90>, ['input_ids', 'padding_mask', 'segment_ids', 'text_classification_label_ids'])'. Reason: 'RuntimeError('error executing torch_shm_manager at "/home/f_weise/projects/adup-watchdog/.venv/lib/python3.7/site-packages/torch/bin/torch_shm_manager" at /pytorch/torch/lib/libshm/core.cpp:99')' 0%| | 0/50.09 [00:01<?, ?it/s]

Process finished with exit code 1`

Thank you very much for your help.

Timoeller commented 4 years ago

A good thing I can read from your printouts: The dataprocessing seems to work now : )

As for the multiprocessing torch_shm_manager error. I have been able to reproduce your error with the newest PyTorch version 1.2.0. It is resolved when using PyTorch version 1.1.0.

Could you verify which version you are on and downgrade to 1.1.0? You can do so by pip install torch==1.1.0 in your dedicated environment.

Thanks a lot for reporting this bug. I will create a separate issue and have our Data Engineer fix that.

Timoeller commented 4 years ago

I have created a dedicated issue #97. Our data engineer already fixed it with the newest PR #96 Hope that should make the code run.

FelineWeise commented 4 years ago

Fantastic, this solved it! Both your example as well as my own code are running now. Thanks a lot for your great support!

Wishing you a well-deserved happy weekend:)!

Timoeller commented 4 years ago

Nice, thanks a lot for the positive feedback.

I will close this issue now.