From 8866e0bc4d11e65dac980ff94f88da34c8387e09 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Wed, 6 Dec 2023 17:29:21 -0500 Subject: [PATCH 01/11] Adding simplified data wrangling files --- applications/FLASK/Transformer/README.md | 11 + applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py | 52 + .../FLASK/Transformer/dataset_utils.py | 25 + .../FLASK/Transformer/datasets/QM9.py | 55 + .../datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py | 30 + .../datasets/pretokenize/QM9_smiles.txt | 133015 +++++++++++++++ .../datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py | 70 + .../datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json | 1 + applications/FLASK/Transformer/model.py | 160 + applications/FLASK/Transformer/trainer.py | 0 10 files changed, 133419 insertions(+) create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/README.md create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_smiles.txt create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/model.py create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/trainer.py diff --git a/applications/FLASK/Transformer/README.md b/applications/FLASK/Transformer/README.md new file mode 100644 index 00000000000..9f2c5b9c011 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/README.md @@ -0,0 +1,11 @@ +# Molecular Transformer Baseline + +This is an encoder-decoder transformer on SMILES data + +## Preparing the data + +The data can be prepared ahead of time to simplify the pipeline + +--- +This example is a simplified encoder-decoder transformer in the `application/nlp` directory. + diff --git a/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py new file mode 100644 index 00000000000..905d493929c --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py @@ -0,0 +1,52 @@ +import argparse +import data_utils + + +# Command-line arguments +def add_transformer_architecture_arguments(args: argparse.Namespace): + """ + Adds the command line arguments to specify transformer architecture model + parameters. This is only relevant for the encoder-decoder transformer model. + """ + args.add_argument('--num-attention-heads', + action='store', + default=8, + type=int, + help='number of parallel attention layers (default: 8)', + metavar='NUM') + args.add_argument('--embed-dim', + action='store', + default=512, + type=int, + help='embedding space dimension (default: 512)', + metavar='NUM') + args.add_argument('--feedforward-dim', + action='store', + default=0, + type=int, + help='feedforward network dimension. If zero, set to be ' + '4 times the embedding dimension (default: 0)', + metavar='NUM') + args.add_argument('--num-layers', + action='store', + default=6, + type=int, + help='Number of encoder and decoder layers (default: 6)', + metavar='NUM') + + +def add_dataset_arguments(args: argparse.Namespace, default: str): + """ + Adds dataset-related arguments to an existing argparse object. + """ + args.add_argument('--dataset', + type=str, + default=default, + help=f'Which dataset to use (default: {default})', + choices=data_utils.available_datasets()) + args.add_argument('--dataset-fraction', + action='store', + default=1.0, + type=float, + help='Fraction of dataset to use (default: 1.0)', + metavar='NUM') diff --git a/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py new file mode 100644 index 00000000000..786a4086d23 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py @@ -0,0 +1,25 @@ +import importlib +import os +import sys +from typing import List + +dataset_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'datasets') + + +def available_datasets() -> List[str]: + """ + Returns the available datasets in the dataset folder. + """ + result = [] + for file in os.listdir(dataset_dir): + if file.endswith('.py'): + result.append(os.path.basename(file)[:-3]) + return result + + +def load_dataset(name: str): + """ + Loads a dataset by importing the requested module. + """ + sys.path.append(dataset_dir) + return importlib.import_module(name) \ No newline at end of file diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py new file mode 100644 index 00000000000..5ba5317050a --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py @@ -0,0 +1,55 @@ +""" +The QM9 dataset, stored as pre-tokenized binary files for optimized processing. +""" +import os +import os.path +import pickle + +import numpy as np +from pretokenize.SMILES_tokenizer import MolTokenizer + +sequence_length = int(os.getenv('QM9_SEQUENCE_LENGTH', default='32')) + +# ---------------------------------------------- +# Setup +# ---------------------------------------------- + +# Load the datasets +data_dir = os.getenv( + 'QM9_DATA_DIR', + '/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/qm9') + +tokenizer = MolTokenizer("SMILES_vocab.json") +tokenizer.load_vocab_file() + +dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, 'QM9_Pretokenize.py')) + +_vocab_size = 46 + +pad_index = tokenizer.token_to_id('') +bos_index = tokenizer.token_to_id('') +eos_index = tokenizer.token_to_id('') + +# ---------------------------------------------- +# Sample access functions +# ---------------------------------------------- + +def num_train_samples(): + return dataset_train.shape[0] + +def get_train_sample(i): + data = dataset_train[i] + + return + +def sample_dims(): + return (2 * sequence_length + 1, ) + +def vocab_size(): + return _vocab_size + + +if __name__ == '__main__': + print('Training samples:', num_train_samples()) + print('Training sample 101:') + print(get_train_sample(101)) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py new file mode 100644 index 00000000000..15f5fbe8fc6 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py @@ -0,0 +1,30 @@ +import numpy as np +from SMILES_tokenizer import MolTokenizer + + +def random_zero_array(arr, probability, mask): + return np.where(np.random.random(arr.shape) < probability, mask, arr) + + +def main(): + tokenizer = MolTokenizer("SMILES_vocab.json") + tokenizer.load_vocab_file() + with open("QM9_smiles.txt", 'r') as smiles_data: + smiles_data = smiles_data.readlines() + num_samples = len(smiles_data) + max_length = 32 + + tokenized_data = np.ones((num_samples, max_length)) * tokenizer.encode(tokenizer.pad_token) + tokenized_data[:, 0] = tokenizer.encode(tokenizer.sep_token) + + for i, smiles in enumerate(smiles_data, start=1): + tokens = tokenizer.tokenize(smiles) + tokens = random_zero_array(tokens, 0.15, tokenizer.encode(tokenizer.mask_token)) + tokenized_data[i, :len(tokens)] = tokens + tokenized_data[i, len(tokens)] = tokenizer.encode(tokenizer.cls_token) + + np.save('QM9_Pretokenized.npy', tokenized_data) + +if __name__ == '__main__': + main() + diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_smiles.txt b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_smiles.txt new file mode 100644 index 00000000000..17257de9be6 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_smiles.txt @@ -0,0 +1,133015 @@ +CC[C@H]1[C@@H](C)[C@H]1NC=O +O=COCC#CCO +O=C[C@]12CCC(=O)N1C2 +CC[C@]12CCC(=O)[C@H]1O2 +C[C@H]1CCCC(=O)C1=O +O=C1CC[C@H]1O[C@H]1CC1 +C[N@H+]1C[C@@]12CC[C@@H](O)C2 +C[C@H](C)[C@@]1(C)CCCO1 +O=CC(=O)[C@H]1CCCC1 +CO[C@H]1OC[C@@]2(O)C[C@@H]12 +C[C@H]1[C@H]2[C@@H](CC#N)C[N@@H+]12 +COCCCOCC=O +c1cn([C@H]2COC2)cn1 +O=C[C@]1(CO)[C@@]23C[C@]21O3 +O=C1NC/C=C\CCN1 +CCC[C@@H](O)[C@@H](O)CC +N#CC[C@@]12C=C[C@@H](C1)C2 +[NH-]c1c(O)c[nH+]cc1O +C1N[C@H]1[C@@]12CC[N@@H+]1C2 +C[C@@H]1[C@@H]2N[C@@H]2[C@@H]2OC[C@H]12 +Cc1ncnc(C)c1N +C#C[C@]12O[C@H]([C@@H]1C)[C@@H]2O +CC[C@]12C[C@H](C1)C2NO +C[C@H]1C[C@H]2C[C@H]2[C@@H]([NH-])O1 +C[C@H]1COc2ccnn21 +C[C@@]12C[C@@H](CCO1)C2 +COCC([NH-])O[C@@H](C)C +C1=C2CC[C@@H]2O[C@@H]2C[C@H]12 +ONC1C[C@]2(C1)C[C@H]2O +C[C@@]12OC(=O)[C@]1(C)[C@H]2O +N#C/C(N)=N/CC(N)=O +Cc1ccc(F)c(O)n1 +C#CCNC(=O)C=O +CCNC(=O)OCCO +C1C[C@H]([C@H]2[C@H]3CC[N@H+]32)O1 +CO[C@]12C[C@@H]3C[C@H]1[C@H]2C3 +CNC(=O)/C(C)=N/O +O=C([O-])C1=CC[NH2+]CC1 +C[C@H]1CCC=C1CC#N +O[C@H]1[C@@H]2[C@@H]3[C@H]1O[C@H]23 +O=C[C@H]1CC(=O)N1 +[NH-][CH+]OCC#CC(N)=O +C[C@]12C[N@@H+]3[C@H]1[C@H]1[C@@H]3[C@]12O +CO[C@H]1C[C@H]2[N@@H+](C)[C@@]12C +O=Cc1cc[nH]c(=O)c1 +N[C@@H](C(=O)O)[C@@]1(O)CC1 +CC#Cc1cnon1 +c1cnc2c[nH]nc2c1 +ONC1[C@H]2CO[C@@H]1CO2 +C#C[C@@]12C=C[C@H]3[C@@H]1C[C@H]32 +O=CC[C@@]12C[C@H](O)[C@@H]1O2 +O=C1[C@H]2CC[C@H]3[C@@H]1[C@@]23O +O=C1CC[C@@]2(O)CN[C@@H]12 +O=C1C[NH2+][C@H]2NC=C[C@@H]12 +Cn1nnc(F)nc1=O +O[C@H]1CCCO[C@H]2C[C@@H]12 +O=C1C[C@H]2OC[C@H]2N1 +CC#C[C@@H](C#N)[N@H+]1CC1 +C1=C2CC[C@@H]2C[C@@H]2N[C@H]12 +O[C@@H]1[C@H]2[C@@H](O)[C@H]3[C@@H]1[C@@H]23 +O=C1NCc2[nH]ccc21 +O=C1CCO[C@]12COC2 +CC1=C[C@@H](CC=O)OC1 +C[C@H]1CC[C@@]12C[C@H]2C=O +C1C[C@@H]2[C@H]3[C@H]4C[C@H]4[C@@H]2[C@@H]13 +CCC[n+]1ncoc1[NH-] +C#C[C@@]12[C@@H](O)[C@H]3[C@@H]1C[N@H+]32 +C[C@@]1(O)COC([NH-])C1=O +C[C@@]12O[C@H]3CCC[C@@H]1[C@H]32 +CC(=O)[C@@]12C[C@H]3[C@@H](C1)[N@H+]32 +O=c1ccncc(O)n1 +C#CC(=O)C(=O)[C@@H](C)C +O=c1[nH]cc(N2CC2)[nH]1 +C[C@H]1OC[C@H]1[C@@H](O)C=O +CCNC1=NNNN=N1 +C[C@H]1C=CC[C@H]2OC[C@@H]12 +CCN[C@@H](C)C(=O)C#N +C1=C[C@]23C[C@H]2OC[C@@H]3C1 +C[C@@H](O)[C@H]1C[C@]2(CN2)C1 +C#C[C@@H]1C[C@@H]2[C@H](OC)[C@@H]21 +C#C[C@@H]1C=C[C@@H]2C[C@@H]2O1 +C[C@@H]1OC[C@@H]1[N@@H+]1C[C@@H]1C +C[C@H]1C[C@H]2C[C@]1(C)CO2 +O=C1C[C@@H]2C[C@@H]2C[C@@H]1O +OC[C@H]1CC2=CCO[C@H]21 +C#CC#C[C@]1(C=O)CC1 +C#C[C@@H]1O[C@@H]2C[C@@H]2C1=O +C[C@@H](O)C[C@H]1[C@H]2CC[C@H]21 +C[C@H]1OC[C@@H]2C(=O)N[C@H]12 +OCCc1ccccc1 +O=C1CNC[C@H](O)CN1 +CO[C@@]12C=CC[C@@H]1CC2 +CC#CCc1cn[nH]c1 +CO[C@@H]1[C@@H]2O[C@H]1[C@@]2(C)O +O=C1CC[N@@H+]2C[C@H](O)[C@H]12 +C[C@H]1C[C@@H]2C[C@@H](O2)C1=O +CC[C@@H](O)[C@H]1CCC1=O +N#C[C@@]12O[C@H]3C[C@@H]1[C@]32O +O=C1OCCC[C@H]2N[C@@H]12 +C[C@@](O)(CO)C[C@H]1CO1 +C#Cc1cncc([NH-])[nH+]1 +CNc1c[nH]c(=O)cn1 +O=C1[CH-][C@H]2[C@H]3[C@H]4[C@@H]1[C@@H]2[N@@H+]34 +c1nnnn1[C@H]1CC1 +COCc1nc(C)co1 +C1[C@@H]2O[C@H]([C@H]3CO3)O[C@H]12 +CO[C@@]1(C(C)=O)CC1 +C[C@H]1[C@](C)(C)[C@]12COC2 +CC[C@H](C#N)CO +O=C[C@H]1[C@H]2N[C@H]2[C@@]12CC2 +C[C@H](C)NC(=O)N(C)C +C[C@H]1N[C@@]12C[C@H](C#N)C2 +CC[C@@H](O)[C@H]1C[C@H]2C[C@@H]12 +C[NH2+][C@@H]1NCC=CC1=O +C[C@](C)(C#N)CO[CH+][NH-] +C[C@@]1(O)COCOC1=O +N#Cc1n[nH]c(N)c1N +CC[C@@H]1CN(C(N)=O)C1 +C1[C@@H]2[N@H+]3[C@@H](C[C@]24CC4)[C@@H]13 +O[C@]12[C@H]3[C@@H]4[C@H]3[C@H]1[C@@H]42 +C#C[C@H]1OC[C@@]12CCO2 +C[C@@H]1C(=O)[C@@H]2[C@@H]3O[C@@H]3[C@H]12 +C#C[C@H](O)C#CC=O +O[C@@]12[C@H]3C[C@H]4C[C@@H]1[C@H]4[C@H]32 +C[C@H]1[C@H]2C[C@]3(C)[C@H]2[C@]13O +CNC1=C[CH-]CN1C=O +COC[C@H]1C[C@H]1[C@H](C)C +C[C@@]12[C@@H]3O[C@H]4[C@@H]([C@@H]31)[C@]42O +C#C[C@@]12CC[C@@H]1C[C@@H]2O +CO[C@@H]1[C@H]2C[C@]3(O)[C@H]2[C@H]13 +OCC[C@]12CCC[C@H]1N2 +O=C[C@@H]1[C@H](O)[C@@H]1C=O +CCc1cnc(C)cn1 +CC#C[C@H]1C[C@H]1CC=O +CC(=O)OC[C@](C)(C)O +O=C1CC[C@H]2[C@]34O[C@@]23[C@H]14 +C[C@H]1[C@@H]2[C@H]3[C@@H]([C@H]12)[C@@]3(C)O +C[C@@H]1[C@H](CO)O[C@@H]2C[C@H]12 +C[C@]1(C)C(=O)C[C@@]12CN2 +O=CCOc1nc[nH]n1 +ON[C@@H]1[C@H]2C[C@]3(O)[C@H]2[C@H]13 +[NH-]C1C=C[C@H](CC=O)O1 +C1C[C@@]23CO[C@H]4[C@@H]2N[C@@]143 +O=CC[C@H]1N[C@H]1[C@H]1CN1 +CC[N@@H+]1[C@H]2C[C@@H]1[C@H]1O[C@@H]21 +CCc1cc(N)n(C)n1 +C[C@H](C)C[C@@H](O)[C@H]1CO1 +C[C@@H]1[C@H](C=O)[C@@H]2[C@H]1[N@@H+]2C +C[NH2+]C1CC(=O)[C@@H](C)O1 +O[C@]12COC[C@H]1[N@H+]1C[C@H]12 +O[C@]12C[CH-][C@@H]3C[C@H](C1)[C@@H]32 +Cc1cn(C=O)nc1N +C[C@@]1(CO)OCCCO1 +N#CC[N@@H+]1CC[C@H]1C#N +CC(=O)NC[C@@H]1O[C@@H]1C 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+NC(=O)N1C[C@H]2C[C@H]21 +C[C@]12[C@H]3[C@@H]4CC[C@H]3[C@H]1[N@@H+]42 +OCCC1=CCCC1 +Cc1c[nH+]c(=O)[nH]c1[NH-] +O=C[C@H]1[C@H]2O[C@H]2[C@H]2C[N@H+]21 +C[C@@](O)(CO)[C@](F)(F)F +C[N@@H+]1[C@H]2[C@@H]3C[C@@H]([C@H]3O)[C@H]21 +O=C1NC2=CCC[C@H]2O1 +OCCNc1conn1 +C[C@@H]1[C@H]2[C@@H]1O[C@@]2(C)C +O=[N+]([O-])c1cnco1 +N#C[C@@]12C=CC[N@@H+]1C2 +C[C@H]1C[C@H]2C[C@@]2(C)C1=O +CO[C@]1(C=O)[C@@H]2C[C@H]1N2 +C#C[C@@](C)(C)COC=O +C[C@]12CC=C[C@@]1(C)OC2 +C[C@H]1C[C@H]1[C@H]1CCO1 +Cc1[nH]cnc1[C@H]1CC1 +C#C[C@H]1C=C(C)CCO1 +O=C1C[C@@]2(C[C@@H](O)C2)N1 +C1[C@@H]2O[C@H]3[C@@H]4O[C@@H]([C@H]24)[C@@H]13 +N#CC1=CC[C@@H]2C[C@]12O +O=C[C@]1(O)C[N@H+]2C[C@@H]1C2 +COc1cc(C)[nH]n1 +C#C[C@]12C[C@@H]3[C@H]1[C@]3(C)C2 +C[C@@H](CCO)OC=O +C1=C\CC[C@@H]2C[C@@H]2CC/1 +OC[C@@]1(O)[C@H]2[C@H]3C[N@H+]3[C@H]21 +CO[C@@H](C)CNC(N)=O +NC1=CC(=O)[C@@H](O)C1 +C[N@H+]1C[C@@]2(O)CC[NH2+][C@@H]12 +C[CH+]1OC=CC([NH-])=C1F +N#Cc1cncc(O)n1 +C#CCC(=O)C(=O)NC +C[C@@]1(C(N)=O)C[NH2+][CH+]O1 +c1coc(N2CC2)c1 +COCC[C@@H](O)C#N +COCc1onnc1C +C[C@H]1[C@H]2C=C[C@@H]1C2=O +CC#CC[C@@](C)(C)C +Oc1n[nH]cc1[C@@H]1CC1 +C[C@H]1[C@H]2C[N@H+](C2)[C@H]1C#N +N#Cc1cn[nH+]c([NH-])n1 +N=CNc1cc(N)no1 +Cc1[nH]c(=O)cnc1F +COC[C@@]12CC[C@]1(C)N2 +C1[C@H]2[C@H]3[C@@H]4[C@@H]([C@@H]5[C@H]1[N@@H+]54)[N@@H+]23 +O=C1C=C[C@@H]2OC[C@]12O +CO[C@H]1CN[C@H]2C[C@H]2O1 +C[C@H]1C[C@@H](CO)O1 +OCCO[C@@]1(CO)CC1 +C#C[C@]1([C@@H](C)C)COC1 +O=C1CC=C2C[C@H](O)[C@H]12 +C[CH+]1N=CC([NH-])ON1 +CNc1[nH+]ccoc1=O +CC1=C([C@@H](C)O)CCC1 +CC[C@]1(C=O)C[C@H](O)C1 +COC[C@H]1O[C@H]1CO +C#C[C@H]1[C@@H](C)[C@H]1O +CCC[C@@H](C=O)[C@@H](C)O +C[C@]12CC[C@H]1[N@H+]2CCO +N#C[C@@H]1[C@@H]2C[C@H]1[C@]21CN1 +C[C@]12C[C@H]1C(=O)OC=N2 +C/N=C(\N)C(=O)C=O +O=C[C@H]1CCNC(=O)N1 +C1N[C@H]2[C@@H]3C[C@H]2O[C@H]1O3 +C[N@H+]1CCN(C=O)C1[NH-] +C1=C\CCOCCC[CH-]/1 +CCN[C@@H](CC)C(=O)O +CC[C@H]1[C@@H]2[C@H]3[C@@H]2[C@H]2[C@@H]1[N@@H+]32 +O=C1COC=NC[C@@H]1O +CO[C@]1(C)C=CCCC1 +C[C@H]1[C@H]2[C@H]3O[C@H]3C([NH-])[N@@H+]12 +CCC#CC#C[C@H]1CO1 +C[C@H]1C=C[C@@H]2CC[C@H]1C2 +O=C1NC[C@H](CO)[C@@H]1O +Nc1cnc(F)c(O)n1 +CC[C@@H]1[C@@H]2OCCO[C@@H]21 +OC[C@@H]1[C@H]2[C@@H]1O[C@@]21CC1 +O=C1N[C@@H](CCO)CO1 +N=C(N)Oc1cnno1 +[NH-]C1OCC(=O)CO1 +c1cc2nc[nH]c2[nH]1 +C[C@]12CCC=C1COC2 +CC1=C[C@@](O)(CO)CC1 +C[C@H](C)OC[C@@H](C)C=O +ON[C@H]1CCC[C@H]1O +C[N@@H+]1C[C@H]2O[C@@H](C#N)[C@H]21 +C#C[C@H](N)[C@@H](C)C#N +CC1=C[C@@H]2[C@@H]3[C@H]1[C@@H](O)[C@H]23 +C[C@H]1OCO[C@]1(C)C +C[C@H](C#CCO)OC=O +O=C1[C@H]2N[C@H]2[C@@]12CCO2 +C[C@]12CC[C@H]1CC[C@H]2O +O=C1[C@@H]2C=C(CO)[C@H]1C2 +O=CN1C[C@H](O)[C@]12CC2 +[NH-]C1ON=C(CC=O)O1 +N#C[C@H]1C[C@H]2C[C@@H]3[C@H]2[C@H]13 +C[C@]1(C)O[C@@H](C=O)C1=O +C[C@@]1(C[C@@](F)(F)F)CN1 +C[C@@H]1C(=O)N[C@@H]2[C@H](C)[C@H]12 +C[C@H]1O[C@@]2(C)[C@H]3C[C@@H]1[C@H]32 +CO[C@H]1[C@@H](C)[C@]1(C)OC +Nc1n[nH]cc1C=O +C[C@@]1(O)[C@H]2N[C@H]2[C@@]12CN2 +C[C@@]12COCC=C1CO2 +C#Cc1cc(N)oc1O +CC#C[C@@]1(C)C[N@@H+]1CC +CC1=CCCC(C)=CC1 +C[C@]12OCC=C1CCO2 +C[C@H]1OC[C@@H](C)C(=O)O1 +Cn1ncc(/N=C/N)n1 +CC[C@@]12O[C@@]3(C)C[C@@H]1[C@H]32 +C#CCOC(=O)COC +C[C@@H]1C=CNC(=O)CC1 +CC(=O)[C@](C)(C)[C@H]1CO1 +COc1ncc(N)nn1 +C#C[C@]1(OC(C)=O)CC1 +C#C[C@@H]1COC[C@@H]1O +N/C=[NH+]/CCCC(=O)[O-] +OC[C@@H]1[C@@H]2O[C@@H]2[C@@H]2N[C@H]12 +Oc1cc([C@H]2CO2)c[nH]1 +O=C(CO)C1=NCCO1 +Cc1c[nH]cc1[C@@H]1CC1 +N#CC1=C[C@H]2CO[C@@H]1O2 \ No newline at end of file diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py new file mode 100644 index 00000000000..461046f9dd7 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py @@ -0,0 +1,70 @@ +import regex as re +import json +import numpy as np +import os + + +PATTERN = "(\[[^\]]+]|Br?|Cl?|N|O|S|P|F|I|b|c|n|o|s|p|\(|\)|\.|=|#|-|\+|\\\\|\/|:|~|@|\?|>|\*|\$|\%[0-9]{2}|[0-9])" + + +class MolTokenizer(): + def __init__(self, vocab_file: str = '', + do_lower_case=False, + unk_token='', + sep_token='', + pad_token='', + cls_token='', + mask_token='', + **kwargs): + self.unk_token = unk_token + self.pad_token = pad_token + self.sep_token = sep_token + self.cls_token = cls_token + self.mask_token = mask_token + self.regex_tokenizer = re.compile(PATTERN) + self.wordpiece_tokenizer = None + self.basic_tokenizer = None + self.vocab_file = vocab_file + + def load_vocab_file(self): + if os.path.exists(self.vocab_file): + with open(self.vocab_file, 'r') as f: + self.vocab = json.load(f) + else: + raise NameError("Vocab file not douns") + + def _tokenize(self, text): + split_tokens = self.regex_tokenizer.findall(text) + return split_tokens + + def tokenize(self, text): + split_tokens = self._tokenize(text) + output = np.zeros(len(split_tokens)) + for i, each in enumerate(split_tokens): + output[i] = self.vocab[each] + return output + + def encode(self, token): + return self.vocab[token] + + def convert_tokens_to_string(self, tokens): + out_string = "".join(tokens).strip() + return out_string + + def generate_vocab_file(self, dataset_name): + vocab_dict = {} + vocab_dict[self.pad_token] = 0 + vocab_dict[self.sep_token] = 1 + vocab_dict[self.cls_token] = 2 + vocab_dict[self.mask_token] = 3 + + counter = 4 + with open(dataset_name, 'r') as f: + for smiles in f: + for token in self._tokenize(smiles.strip()): + if not token in vocab_dict.keys(): + vocab_dict[token] = counter + counter += 1 + + with open(self.vocab_file, 'w') as f: + f.write(json.dumps(vocab_dict)) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json new file mode 100644 index 00000000000..899a1231d03 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json @@ -0,0 +1 @@ +{"": 0, "": 1, "": 2, "": 3, "C": 4, "[C@H]": 5, "1": 6, "[C@@H]": 7, "(": 8, ")": 9, "N": 10, "=": 11, "O": 12, "#": 13, "[C@]": 14, "2": 15, "[N@H+]": 16, "[C@@]": 17, "[N@@H+]": 18, "c": 19, "n": 20, "3": 21, "/": 22, "\\": 23, "[NH-]": 24, "[nH+]": 25, "F": 26, "[O-]": 27, "[NH2+]": 28, "[CH+]": 29, "[nH]": 30, "o": 31, "4": 32, "[n+]": 33, "[CH-]": 34, "[NH+]": 35, "[N+]": 36, "[NH3+]": 37, "5": 38, "[cH+]": 39, "-": 40, "[CH]": 41, "[cH-]": 42, "[C@H+]": 43, "6": 44, "[OH+]": 45} \ No newline at end of file diff --git a/applications/FLASK/Transformer/model.py b/applications/FLASK/Transformer/model.py new file mode 100644 index 00000000000..2f8069ef307 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/model.py @@ -0,0 +1,160 @@ +import argparse +from enum import Enum, auto +import lbann +import math +from typing import Tuple +from lbann.models.transformer import LayerNorm +from lbann.modules.transformer import PositionalEncoding +import numpy as np + + +class InputEncoding(Enum): + """ Different types of input encoding used by the transformer samples. """ + POSITIONAL = auto() # Positional encoding + LEARNED = auto() # Learned embeddings + NONE = auto() # No encoding + + +def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): + """ + Creates an Encoder-Decoder Transformer model as per Vaswani et al., + "Attention is all you need" (2017), with a language modeling head for + sequence transduction tasks (e.g. translation). + """ + num_encoders = num_decoders = args.num_layers + sequence_length = dataset.sequence_length + vocab_size = dataset.vocab_size() + + # Embedding weights + var = 2 / (args.embed_dim + vocab_size) # Glorot initialization + embedding_weights = lbann.Weights( + name='embeddings', + initializer=lbann.NormalInitializer(standard_deviation=math.sqrt(var)), + ) + + # Input is two sequences of token IDs + input_tokens = lbann.Input(data_field='samples') + + # Get sequences of embedding vectors + # Note: Scale embeddings by sqrt(embed_dim). + # Note: Decoder input is shifted right, so embedding for last + # token isn't needed. + embeddings_tokens = lbann.Identity( + lbann.Slice( + input_tokens, + axis=0, + slice_points=[0, 2 * sequence_length - 1], + )) + embeddings = lbann.Embedding( + embeddings_tokens, + weights=embedding_weights, + num_embeddings=vocab_size, + embedding_dim=args.embed_dim, + padding_idx=dataset.pad_index, + ) + embeddings = lbann.WeightedSum( + embeddings, + scaling_factors=math.sqrt(args.embed_dim), + ) + embeddings_slice = lbann.Slice( + embeddings, + axis=0, + slice_points=[0, sequence_length, 2 * sequence_length - 1], + ) + encoder_input = lbann.Identity(embeddings_slice) + decoder_input = lbann.Identity(embeddings_slice) + + # Apply input encoding + encoder_input, decoder_input = _add_input_encoding( + encoder_input, decoder_input, InputEncoding.POSITIONAL, args.embed_dim, + args.input_dropout, sequence_length, sequence_length - 1) + + # Add encoder-decoder transformer model + transformer = lbann.models.Transformer( + hidden_size=args.embed_dim, + num_heads=args.num_attention_heads, + dropout=args.dropout, + feedforward_size=args.feedforward_dim, + name='transformer', + num_encoder_layers=num_encoders, + num_decoder_layers=num_decoders) + result = transformer(encoder_input, decoder_input, sequence_length - 1) + + # Reconstruct decoder input + lm_head = lbann.ChannelwiseFullyConnected(result, + weights=embedding_weights, + output_channel_dims=[vocab_size], + bias=False, + transpose=True, + name="prediction_layer") + preds = lbann.ChannelwiseSoftmax(lm_head) + preds = lbann.TensorPermute(preds, axes=[1, 0]) + + # Compute loss + loss = _add_encoder_decoder_loss(preds, input_tokens, sequence_length, + vocab_size, dataset.pad_index) + + # Construct model + metrics = [] + callbacks = [ + lbann.CallbackPrint(), + lbann.CallbackTimer(), + lbann.CallbackGPUMemoryUsage() + ] + result = lbann.Model( + args.num_epochs, + layers=lbann.traverse_layer_graph(input_tokens), + objective_function=loss, + metrics=metrics, + callbacks=callbacks, + **extra_model_kwargs, + ) + + return result + +def _add_input_encoding( + encoder_input: lbann.Layer, decoder_input: lbann.Layer, + encoding_kind: InputEncoding, embed_dim: int, input_dropout: float, + encoder_sequence_length: int, + decoder_sequence_length: int) -> Tuple[lbann.Layer, lbann.Layer]: + if encoding_kind == InputEncoding.NONE: + # Do nothing + return encoder_input, decoder_input + + elif encoding_kind == InputEncoding.POSITIONAL: + # Trigonometric positional encoding + positional_encoder = PositionalEncoding(embed_dim, input_dropout) + kwargs = {} + + # Apply encoder + if encoder_input is not None: + encoder_input = positional_encoder(encoder_input, + encoder_sequence_length, **kwargs) + if decoder_input is not None: + decoder_input = positional_encoder(decoder_input, + decoder_sequence_length, **kwargs) + + return encoder_input, decoder_input + + +def _add_encoder_decoder_loss(preds, both_sequences, sequence_length, + vocab_size, pad_index): + # Get label tokens from the second sequence, starting from the second token + # onwards + target_sequence = lbann.Identity( + lbann.Slice( + both_sequences, + slice_points=[sequence_length + 1, 2 * sequence_length], + )) + labels = lbann.Reshape(target_sequence, dims=[1, sequence_length - 1]) + + # Filter out output predictions that are in padding from cross-entropy by + # using values that will never contribute to the cross-entropy loss + labels = lbann.Select(labels, + lbann.Identity(labels), + value=pad_index, + if_true=(vocab_size + 1)) + + # Compute cross-entropy + ce = lbann.CrossEntropy(preds, labels, use_labels=True) + return lbann.Scale(ce, constant=1 / (sequence_length - 1)) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py new file mode 100644 index 00000000000..e69de29bb2d From d405a2cb388d096dc81968ad01f72e8212808e92 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 8 Dec 2023 13:11:04 -0500 Subject: [PATCH 02/11] Add trainer file for running the transformer --- applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py | 25 ++ .../datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py | 6 +- applications/FLASK/Transformer/trainer.py | 296 ++++++++++++++++++ 3 files changed, 322 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py index 905d493929c..510ff0d487e 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py @@ -50,3 +50,28 @@ def add_dataset_arguments(args: argparse.Namespace, default: str): type=float, help='Fraction of dataset to use (default: 1.0)', metavar='NUM') + + +def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser): + parser.add_argument("--skip-validation", + action="store_true", + default=False, + help="Do not run validation (default: false)") + parser.add_argument( + "--always-shuffle", + action="store_true", + default=False, + help= + "Always shuffle training dataset, even if pretokenized (default: false)" + ) + parser.add_argument( + "--validation-set-fraction", + type=float, + default=0.01, + help="Fraction of the validation dataset to use (default: 0.001)") + parser.add_argument( + "--save-prototext", + action="store_true", + default=False, + help="Save prototext experiment file instead of protobin (slower but " + "debuggable) (default: false)") diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py index 15f5fbe8fc6..6fe886d9b61 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py @@ -1,9 +1,6 @@ import numpy as np from SMILES_tokenizer import MolTokenizer - - -def random_zero_array(arr, probability, mask): - return np.where(np.random.random(arr.shape) < probability, mask, arr) +from data_utils import random_zero_array def main(): @@ -27,4 +24,3 @@ def main(): if __name__ == '__main__': main() - diff --git a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py index e69de29bb2d..761e94b33a7 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py @@ -0,0 +1,296 @@ +""" +Constructs the LBANN distributed training script for transformers. +""" +import argparse +import datetime +import os.path + +import lbann +import lbann.models +import lbann.contrib.args +import lbann.contrib.launcher +from lbann.launcher.batch_script import BatchScript + +import utils.paths + +import dataset_utils +import model + + +def construct_training_task(model: lbann.Model, + args: argparse.Namespace, + learning_rate: float = 0.0001, + beta1: float = 0.9, + beta2: float = 0.98, + eps: float = 1e-9, + clip_gradient: float = 0.0, + lr_decay: str = 'fixed', + lr_decay_steps: int = 0, + end_learning_rate: float = 1e-5, + warmup_steps: int = 0, + adamw_decay: float = 0.1) -> BatchScript: + """ + Construct an LBANN trainer batch script for training transformers. + + :param model: An LBANN model. + :param args: Command-line arguments. + :param learning_rate: Learning rate. + :param beta1: Adam beta1 factor. + :param beta2: Adam beta2 factor. + :param eps: Adam epsilon factor. + :param clip_gradient: Clip gradient norm to value (0 disables). + :param lr_decay: Learning rate decay type (values: fixed, cosine, none). + :param lr_decay_steps: Steps for the total learning decay process (in cosine + decay). + :param end_learning_rate: Learning rate after decay. + :param warmup_steps: Learning rate warmup steps. + :param adamw_decay: Weight decay if using the AdamW optimizer. + :return: A batch script object that will run distributed training. + """ + + # Setup working directory + timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') + work_dir = f'{timestamp}_{args.job_name}' + work_dir = os.path.abspath(work_dir) + os.makedirs(work_dir, exist_ok=True) + + # Create batch script + train_script = make_batch_script(model, args.dataset, work_dir, args, + learning_rate, beta1, beta2, eps, + clip_gradient, lr_decay, lr_decay_steps, + end_learning_rate, warmup_steps, + adamw_decay) + + return train_script + + +# ---------------------------------------------- +# Data reader +# ---------------------------------------------- +def make_data_reader(dataset_name: str, fraction: float, validate: bool, + val_fraction: float, always_shuffle: bool): + reader = lbann.reader_pb2.DataReader() + _reader = reader.reader.add() + _reader.name = 'python' + _reader.role = 'train' + _reader.shuffle = (True if always_shuffle + or 'pretokenized' not in dataset_name else False) + _reader.fraction_of_data_to_use = fraction + _reader.python.module = dataset_name + _reader.python.module_dir = os.path.join( + os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), + 'datasets', + ) + _reader.python.sample_function = 'get_train_sample' + _reader.python.num_samples_function = 'num_train_samples' + _reader.python.sample_dims_function = 'sample_dims' + + if validate: + # Validation data reader + vreader = reader.reader.add() + vreader.name = 'python' + vreader.role = 'validate' + vreader.shuffle = False + vreader.fraction_of_data_to_use = val_fraction + vreader.python.module = _reader.python.module + vreader.python.module_dir = _reader.python.module_dir + vreader.python.sample_function = 'get_val_sample' + vreader.python.num_samples_function = 'num_val_samples' + vreader.python.sample_dims_function = 'sample_dims' + + return reader + + +# ---------------------------------------------- +# Batch script +# ---------------------------------------------- +def make_batch_script(model: lbann.Model, + dataset_name: str, + work_dir: str, + args: argparse.Namespace, + learning_rate: float = 0.0001, + beta1: float = 0.9, + beta2: float = 0.98, + eps: float = 1e-9, + clip_gradient: float = 0.0, + lr_decay: str = 'fixed', + lr_decay_steps: int = 0, + end_learning_rate: float = 1e-5, + warmup_steps: int = 0, + adamw_decay: float = 0.1): + # Setup training algorithm + algo = lbann.BatchedIterativeOptimizer("sgd", epoch_count=args.num_epochs) + if hasattr(args, 'kfac') and args.kfac: + algo = create_kfac_optimizer(algo, args) + + # Create LBANN trainer and data reader + trainer = lbann.Trainer(mini_batch_size=args.mini_batch_size, + training_algo=algo) + reader = make_data_reader(dataset_name, args.dataset_fraction, + not args.skip_validation, + args.validation_set_fraction, + args.always_shuffle) + + # Optimizer with learning rate schedule + if args.optimizer.lower() == 'adamw': + opt = lbann.Adam(learn_rate=learning_rate, + beta1=beta1, + beta2=beta2, + eps=eps, + adamw_weight_decay=adamw_decay) + elif args.optimizer.lower() == 'adam': + opt = lbann.Adam(learn_rate=learning_rate, + beta1=beta1, + beta2=beta2, + eps=eps) + + if lr_decay == 'fixed': + if warmup_steps > 0: + raise NotImplementedError( + 'Warmup not implemented with fixed learning rate') + + model.callbacks.append( + lbann.CallbackDropFixedLearningRate( + drop_epoch=[1], + amt=2, + )) + model.callbacks.append( + lbann.CallbackDropFixedLearningRate( + drop_epoch=[2, 4, 8, 12], + amt=0.75, + )) + elif lr_decay == 'cosine': + model.callbacks.append( + lbann.CallbackCosineDecayLearningRate( + lr_max=learning_rate, + lr_min=end_learning_rate, + decay_steps=lr_decay_steps, + initial_warmup_learning_rate=end_learning_rate, + warmup_steps=warmup_steps, + )) + + print(f'Training schedule: warmup to LR={learning_rate:.6f} in ' + f'{warmup_steps} steps, cosine decay to ' + f'LR={end_learning_rate:.6f} in {lr_decay_steps} steps') + + if clip_gradient > 0: + model.callbacks.append( + lbann.CallbackClipGradientNorm(global_norm=True, + value=clip_gradient)) + + # Checkpoint after every epoch + if args.checkpoint: + trainer.callbacks.append( + lbann.CallbackCheckpoint( + checkpoint_dir=os.path.join(work_dir, 'checkpoint'), + checkpoint_epochs=1, + )) + + # Dump weights after every epoch + model.callbacks.append( + lbann.CallbackDumpWeights( + directory=os.path.join(work_dir, 'weights'), + epoch_interval=1, + )) + + # Print a progress bar + if args.progress: + model.callbacks.append( + lbann.CallbackProgressBar(newline_interval=100, + print_mem_usage=True)) + + model.callbacks.extend(lbann.contrib.args.create_profile_callbacks(args)) + + script_params = lbann.contrib.args.get_scheduler_kwargs(args) + script_params['work_dir'] = work_dir + script_params['job_name'] = args.job_name + script_params['environment'] = { + "LBANN_NO_INPLACE": 1, + "LBANN_DISABLE_DISTCONV": 1, + } + + save_text = args.save_prototext + filename = 'experiment.prototext' if save_text else 'experiment.protobin' + # Create Protobuf file + protobuf_file = os.path.join(work_dir, filename) + + lbann.proto.save_prototext(protobuf_file, + binary=not save_text, + trainer=trainer, + model=model, + data_reader=reader, + optimizer=opt) + + # Create batch script + script_params.pop('setup_only', None) # Drop this argument. + script = lbann.contrib.launcher.make_batch_script(**script_params) + script.add_command('echo "Started training at $(date)"') + script.add_parallel_command([ + lbann.lbann_exe(), + f'--prototext={protobuf_file}', + ] + lbann.contrib.args.get_profile_args(args)) + script.add_command('status=$?') + script.add_command('echo "Finished training at $(date)"') + script.add_command('exit ${status}') + return script + + +def main(): + # Setup command line options + parser = argparse.ArgumentParser() + lbann.contrib.args.add_scheduler_arguments(parser, 'lbann_transformer') + lbann.contrib.args.add_profiling_arguments(parser) + lbann.contrib.args.add_training_arguments(parser) + dataset_utils.add_transformer_architecture_arguments(parser) + dataset_utils.add_training_arguments(parser) + dataset_utils.add_dataset_arguments(parser, default='qm9') + + parser.add_argument('--optimizer', + type=str, + default='adam', + choices=['adam', 'adamw'], + help='Stochastic optimizer used in training') + + # Model parameters + parser.add_argument( + "--dropout", + type=float, + default=0.1, + help="Dropout ratio in transformer model. 0 disables (default: 0.1)") + parser.add_argument( + "--input-dropout", + type=float, + default=0.0, + help="Dropout ratio after input encoding (default: 0.0 = disabled)") + + parser.set_defaults(progress=True, skip_validation=True) + args = parser.parse_args() + + # Load dataset + dataset = dataset_utils.load_dataset(args.dataset) + + # Construct model + model: lbann.Model = model.create_encoder_decoder_transformer( + dataset, args) + + # Construct trainer + train_script: BatchScript = construct_training_task(model, args) + + # Run trainer + retval = train_script.run(overwrite=True) + if retval != 0: + return + + if args.checkpoint: + print( + 'Training complete, to evaluate the translation with a BLEU score, ' + 'run ``evaluate_translation_bleu.py`` with the model checkpoint path ' + 'and the same arguments as this training run.') + else: + print( + 'Training complete, to evaluate the translation with a BLEU score, ' + 'run this script with --checkpoint') + + +if __name__ == '__main__': + main() From 6136e1c2d67675dec7df5128f1d27e799208a4d1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 16 Feb 2024 12:06:57 -0500 Subject: [PATCH 03/11] Fix data loader for QM9 dataset - Add vocab pregenerator for QM9, PubChem, and ZINC datasets - Updated vocab json file - Adds sensible defaults for LC systems --- .../FLASK/Transformer/datasets/QM9.py | 26 ++--- .../datasets/pretokenize/GenerateVocab.py | 100 ++++++++++++++++ .../{SMILES_vocab.json => QM9_vocab.json} | 0 .../datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py | 110 ++++++++++++------ 4 files changed, 189 insertions(+), 47 deletions(-) create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py rename applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/{SMILES_vocab.json => QM9_vocab.json} (100%) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py index 5ba5317050a..a34bc6ed5f2 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py @@ -1,55 +1,53 @@ """ The QM9 dataset, stored as pre-tokenized binary files for optimized processing. """ + import os import os.path -import pickle import numpy as np from pretokenize.SMILES_tokenizer import MolTokenizer -sequence_length = int(os.getenv('QM9_SEQUENCE_LENGTH', default='32')) +sequence_length = int(os.getenv("QM9_SEQUENCE_LENGTH", default="32")) # ---------------------------------------------- # Setup # ---------------------------------------------- # Load the datasets -data_dir = os.getenv( - 'QM9_DATA_DIR', - '/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/qm9') +data_dir = os.getenv("QM9_DATA_DIR", "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/QM9") tokenizer = MolTokenizer("SMILES_vocab.json") tokenizer.load_vocab_file() -dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, 'QM9_Pretokenize.py')) +dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, "QM9_Pretokenized.npy")) _vocab_size = 46 -pad_index = tokenizer.token_to_id('') -bos_index = tokenizer.token_to_id('') -eos_index = tokenizer.token_to_id('') # ---------------------------------------------- # Sample access functions # ---------------------------------------------- + def num_train_samples(): return dataset_train.shape[0] + def get_train_sample(i): data = dataset_train[i] + return data - return def sample_dims(): - return (2 * sequence_length + 1, ) + return (2 * sequence_length + 1,) + def vocab_size(): return _vocab_size -if __name__ == '__main__': - print('Training samples:', num_train_samples()) - print('Training sample 101:') +if __name__ == "__main__": + print("Training samples:", num_train_samples()) + print("Training sample 101:") print(get_train_sample(101)) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py new file mode 100644 index 00000000000..d81cae14847 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py @@ -0,0 +1,100 @@ +from multiprocessing import Pool +from SMILES_tokenizer import MolTokenizer +from glob import glob +import argparse +import os +import numpy as np +from tqdm import tqdm + + +parser = argparse.ArgumentParser( + description="Generate vocab files for different datasets" +) + +parser.add_argument( + "--qm9", action="store_true", help="Generate vocab file for QM9 dataset" +) +parser.add_argument( + "--zinc", action="store_true", help="Generate vocab file for ZINC dataset" +) +parser.add_argument( + "--pubchem", action="store_true", help="Generate vocab file for PubChem dataset" +) + +args = parser.parse_args() + + +def join_vocabs(list_of_vocab_dicts): + """ + Given a list of vocab dictionaries, join them together + such that all unique tokens are present in the final vocab dictionary + """ + final_vocab = {} + counter = 0 + for vocab in list_of_vocab_dicts: + for token in vocab.keys(): + if token not in final_vocab.keys(): + final_vocab[token] = counter + counter += 1 + return final_vocab + + +def generate_zinc_vocab_dict(smi_file): + tokenizer = MolTokenizer() + with open(smi_file, "r") as f: + data = f.readlines() + for i in tqdm(range(1, len(data))): + line = data[i].split(" ") + _ = tokenizer._tokenize(line[0]) + return tokenizer.vocab_dict + + +def main(): + + if args.qm9: + print("Generating vocab file for QM9 dataset") + tokenizer = MolTokenizer("QM9_vocab.json") + default_file = "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/QM9/QM9_smiles.txt" + qm9_file = os.getenv("QM9_FILE", default_file) + with open(qm9_file, "r") as smiles_data: + smiles_data = smiles_data.readlines() + for line in tqdm(smiles_data): + tokens = tokenizer.tokenize(line) + tokenizer.generate_vocab_file("QM9_vocab.json") + print("QM9 vocab file generated") + + if args.zinc: + print("Generating vocab file for ZINC dataset") + default_dir = "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/ZINC" + zinc_dir = os.getenv("ZINC_DIR", default_dir) + zinc_files = glob(f"{zinc_dir}/*.smi") + + print(len(zinc_files)) + + with Pool(20) as p: + zinc_vocab_dicts = p.map(generate_zinc_vocab_dict, zinc_files) + + final_vocab = join_vocabs(zinc_vocab_dicts) + + final_tokenizer = MolTokenizer("ZINC_SMILES_vocab.json") + final_tokenizer.load_vocab_dict(final_vocab) + final_tokenizer.generate_vocab_file("ZINC_SMILES_vocab.json") + print("ZINC vocab file generated") + + if args.pubchem: + print("Generating vocab file for PubChem dataset") + default_file = "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/pubchem/CID_SMILES_CANONICAL.smi" + pubchem_file = os.getenv("PUBCHEM_FILE", default_file) + with open(pubchem_file, "r") as smiles_data: + smiles_data = smiles_data.readlines() + tokenizer = MolTokenizer("PubChem_SMILES_vocab.json") + for line in tqdm(smiles_data): + smiles = line.split(" ")[1] + tokens = tokenizer.tokenize(smiles) + + tokenizer.generate_vocab_file("PubChem_SMILES_vocab.json") + print("PubChem vocab file generated") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_vocab.json similarity index 100% rename from applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_vocab.json rename to applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_vocab.json diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py index 461046f9dd7..5a502527f1b 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py @@ -7,32 +7,45 @@ PATTERN = "(\[[^\]]+]|Br?|Cl?|N|O|S|P|F|I|b|c|n|o|s|p|\(|\)|\.|=|#|-|\+|\\\\|\/|:|~|@|\?|>|\*|\$|\%[0-9]{2}|[0-9])" -class MolTokenizer(): - def __init__(self, vocab_file: str = '', - do_lower_case=False, - unk_token='', - sep_token='', - pad_token='', - cls_token='', - mask_token='', - **kwargs): +class MolTokenizer: + def __init__( + self, + vocab_file: str = "", + do_lower_case=False, + unk_token="", + sep_token="", + pad_token="", + cls_token="", + mask_token="", + **kwargs + ): self.unk_token = unk_token self.pad_token = pad_token self.sep_token = sep_token self.cls_token = cls_token - self.mask_token = mask_token + self.mask_token = mask_token self.regex_tokenizer = re.compile(PATTERN) self.wordpiece_tokenizer = None self.basic_tokenizer = None self.vocab_file = vocab_file + self.vocab_dict = {} + self.vocab_dict[self.pad_token] = 0 + self.vocab_dict[self.sep_token] = 1 + self.vocab_dict[self.cls_token] = 2 + self.vocab_dict[self.mask_token] = 3 + self.counter = 4 def load_vocab_file(self): if os.path.exists(self.vocab_file): - with open(self.vocab_file, 'r') as f: - self.vocab = json.load(f) + with open(self.vocab_file, "r") as f: + self.vocab_dict = json.load(f) else: raise NameError("Vocab file not douns") + def load_vocab_dict(self, vocab_dict): + self.vocab_dict = vocab_dict + self.counter = len(vocab_dict) + def _tokenize(self, text): split_tokens = self.regex_tokenizer.findall(text) return split_tokens @@ -41,30 +54,61 @@ def tokenize(self, text): split_tokens = self._tokenize(text) output = np.zeros(len(split_tokens)) for i, each in enumerate(split_tokens): - output[i] = self.vocab[each] + if each not in self.vocab_dict.keys(): + self.vocab_dict[each] = self.counter + self.counter += 1 + output[i] = self.vocab_dict[each] return output def encode(self, token): - return self.vocab[token] + return self.vocab_dict[token] def convert_tokens_to_string(self, tokens): out_string = "".join(tokens).strip() - return out_string - - def generate_vocab_file(self, dataset_name): - vocab_dict = {} - vocab_dict[self.pad_token] = 0 - vocab_dict[self.sep_token] = 1 - vocab_dict[self.cls_token] = 2 - vocab_dict[self.mask_token] = 3 - - counter = 4 - with open(dataset_name, 'r') as f: - for smiles in f: - for token in self._tokenize(smiles.strip()): - if not token in vocab_dict.keys(): - vocab_dict[token] = counter - counter += 1 - - with open(self.vocab_file, 'w') as f: - f.write(json.dumps(vocab_dict)) + return out_string + + def generate_vocab_file(self, vocab_file_name): + with open(vocab_file_name, "w") as f: + f.write(json.dumps(self.vocab_dict)) + + def token_to_id(self, token): + return self.vocab_dict[token] + + +if __name__ == "__main__": + from tqdm import tqdm + + tokenizer = MolTokenizer() + # with open("CID-SMILES-CANONICAL.smi", "r") as f: + # data = f.readlines() + # max_len = 0 + # for i in tqdm(range(len(data))): + # line = data[i].split(" ") + # print(line[1]) + # tokens = tokenizer._tokenize(line[1]) + # print(tokens) + # if len(tokens) > max_len: + # max_len = len(tokens) + # break + # print(max_len) + + from glob import glob + from multiprocessing import Pool + + zinc_files = glob("ZINC/*.smi") + print(len(zinc_files)) + + def find_max_per_file(_fname): + with open(_fname, "r") as f: + data = f.readlines() + max_len = 0 + for i in tqdm(range(1, len(data))): + line = data[i].split(" ") + tokens = tokenizer._tokenize(line[0]) + if len(tokens) > max_len: + max_len = len(tokens) + return max_len + + with Pool(20) as p: + max_len = p.map(find_max_per_file, zinc_files) + print(max(max_len)) From 742c4a9aecea3e40bb18e66b1be4a78ef95baa37 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 16 Feb 2024 12:31:15 -0500 Subject: [PATCH 04/11] Fix missing arguments in trainer.py - Add paths file - rename model file --- .../FLASK/Transformer/dataset_utils.py | 28 +- .../datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py | 43 +-- .../Transformer/{model.py => network.py} | 136 +++++-- applications/FLASK/Transformer/paths.py | 20 + applications/FLASK/Transformer/trainer.py | 361 ++++++++++++------ 5 files changed, 389 insertions(+), 199 deletions(-) rename applications/FLASK/Transformer/{model.py => network.py} (57%) create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/paths.py diff --git a/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py index 786a4086d23..4500e1333e8 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py @@ -1,9 +1,10 @@ +import argparse import importlib import os import sys from typing import List -dataset_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'datasets') +dataset_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "datasets") def available_datasets() -> List[str]: @@ -12,7 +13,7 @@ def available_datasets() -> List[str]: """ result = [] for file in os.listdir(dataset_dir): - if file.endswith('.py'): + if file.endswith(".py"): result.append(os.path.basename(file)[:-3]) return result @@ -22,4 +23,25 @@ def load_dataset(name: str): Loads a dataset by importing the requested module. """ sys.path.append(dataset_dir) - return importlib.import_module(name) \ No newline at end of file + return importlib.import_module(name) + + +def add_dataset_arguments(args: argparse.Namespace, default: str): + """ + Adds dataset-related arguments to an existing argparse object. + """ + args.add_argument( + "--dataset", + type=str, + default=default, + help=f"Which dataset to use (default: {default})", + choices=available_datasets(), + ) + args.add_argument( + "--dataset-fraction", + action="store", + default=1.0, + type=float, + help="Fraction of dataset to use (default: 1.0)", + metavar="NUM", + ) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py index 5a502527f1b..84d4baf2810 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py @@ -11,7 +11,6 @@ class MolTokenizer: def __init__( self, vocab_file: str = "", - do_lower_case=False, unk_token="", sep_token="", pad_token="", @@ -79,36 +78,12 @@ def token_to_id(self, token): from tqdm import tqdm tokenizer = MolTokenizer() - # with open("CID-SMILES-CANONICAL.smi", "r") as f: - # data = f.readlines() - # max_len = 0 - # for i in tqdm(range(len(data))): - # line = data[i].split(" ") - # print(line[1]) - # tokens = tokenizer._tokenize(line[1]) - # print(tokens) - # if len(tokens) > max_len: - # max_len = len(tokens) - # break - # print(max_len) - - from glob import glob - from multiprocessing import Pool - - zinc_files = glob("ZINC/*.smi") - print(len(zinc_files)) - - def find_max_per_file(_fname): - with open(_fname, "r") as f: - data = f.readlines() - max_len = 0 - for i in tqdm(range(1, len(data))): - line = data[i].split(" ") - tokens = tokenizer._tokenize(line[0]) - if len(tokens) > max_len: - max_len = len(tokens) - return max_len - - with Pool(20) as p: - max_len = p.map(find_max_per_file, zinc_files) - print(max(max_len)) + with open("CID-SMILES-CANONICAL.smi", "r") as f: + data = f.readlines() + max_len = 0 + for i in tqdm(range(len(data))): + line = data[i].split(" ") + tokens = tokenizer._tokenize(line[1]) + if len(tokens) > max_len: + max_len = len(tokens) + print(max_len) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/model.py b/applications/FLASK/Transformer/network.py similarity index 57% rename from applications/FLASK/Transformer/model.py rename to applications/FLASK/Transformer/network.py index 2f8069ef307..e4655c6062d 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/model.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/network.py @@ -9,7 +9,8 @@ class InputEncoding(Enum): - """ Different types of input encoding used by the transformer samples. """ + """Different types of input encoding used by the transformer samples.""" + POSITIONAL = auto() # Positional encoding LEARNED = auto() # Learned embeddings NONE = auto() # No encoding @@ -17,7 +18,7 @@ class InputEncoding(Enum): def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): """ - Creates an Encoder-Decoder Transformer model as per Vaswani et al., + Creates an Encoder-Decoder Transformer model as per Vaswani et al., "Attention is all you need" (2017), with a language modeling head for sequence transduction tasks (e.g. translation). """ @@ -28,12 +29,12 @@ def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): # Embedding weights var = 2 / (args.embed_dim + vocab_size) # Glorot initialization embedding_weights = lbann.Weights( - name='embeddings', + name="embeddings", initializer=lbann.NormalInitializer(standard_deviation=math.sqrt(var)), ) # Input is two sequences of token IDs - input_tokens = lbann.Input(data_field='samples') + input_tokens = lbann.Input(data_field="samples") # Get sequences of embedding vectors # Note: Scale embeddings by sqrt(embed_dim). @@ -44,7 +45,8 @@ def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): input_tokens, axis=0, slice_points=[0, 2 * sequence_length - 1], - )) + ) + ) embeddings = lbann.Embedding( embeddings_tokens, weights=embedding_weights, @@ -66,8 +68,14 @@ def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): # Apply input encoding encoder_input, decoder_input = _add_input_encoding( - encoder_input, decoder_input, InputEncoding.POSITIONAL, args.embed_dim, - args.input_dropout, sequence_length, sequence_length - 1) + encoder_input, + decoder_input, + InputEncoding.POSITIONAL, + args.embed_dim, + args.input_dropout, + sequence_length, + sequence_length - 1, + ) # Add encoder-decoder transformer model transformer = lbann.models.Transformer( @@ -75,31 +83,35 @@ def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): num_heads=args.num_attention_heads, dropout=args.dropout, feedforward_size=args.feedforward_dim, - name='transformer', + name="transformer", num_encoder_layers=num_encoders, - num_decoder_layers=num_decoders) + num_decoder_layers=num_decoders, + ) result = transformer(encoder_input, decoder_input, sequence_length - 1) # Reconstruct decoder input - lm_head = lbann.ChannelwiseFullyConnected(result, - weights=embedding_weights, - output_channel_dims=[vocab_size], - bias=False, - transpose=True, - name="prediction_layer") + lm_head = lbann.ChannelwiseFullyConnected( + result, + weights=embedding_weights, + output_channel_dims=[vocab_size], + bias=False, + transpose=True, + name="prediction_layer", + ) preds = lbann.ChannelwiseSoftmax(lm_head) preds = lbann.TensorPermute(preds, axes=[1, 0]) # Compute loss - loss = _add_encoder_decoder_loss(preds, input_tokens, sequence_length, - vocab_size, dataset.pad_index) - + loss = _add_encoder_decoder_loss( + preds, input_tokens, sequence_length, vocab_size, dataset.pad_index + ) + # Construct model metrics = [] callbacks = [ lbann.CallbackPrint(), lbann.CallbackTimer(), - lbann.CallbackGPUMemoryUsage() + lbann.CallbackGPUMemoryUsage(), ] result = lbann.Model( args.num_epochs, @@ -107,16 +119,20 @@ def create_encoder_decoder_transformer(dataset, args: argparse.Namespace): objective_function=loss, metrics=metrics, callbacks=callbacks, - **extra_model_kwargs, ) return result + def _add_input_encoding( - encoder_input: lbann.Layer, decoder_input: lbann.Layer, - encoding_kind: InputEncoding, embed_dim: int, input_dropout: float, - encoder_sequence_length: int, - decoder_sequence_length: int) -> Tuple[lbann.Layer, lbann.Layer]: + encoder_input: lbann.Layer, + decoder_input: lbann.Layer, + encoding_kind: InputEncoding, + embed_dim: int, + input_dropout: float, + encoder_sequence_length: int, + decoder_sequence_length: int, +) -> Tuple[lbann.Layer, lbann.Layer]: if encoding_kind == InputEncoding.NONE: # Do nothing return encoder_input, decoder_input @@ -128,33 +144,83 @@ def _add_input_encoding( # Apply encoder if encoder_input is not None: - encoder_input = positional_encoder(encoder_input, - encoder_sequence_length, **kwargs) + encoder_input = positional_encoder( + encoder_input, encoder_sequence_length, **kwargs + ) if decoder_input is not None: - decoder_input = positional_encoder(decoder_input, - decoder_sequence_length, **kwargs) + decoder_input = positional_encoder( + decoder_input, decoder_sequence_length, **kwargs + ) return encoder_input, decoder_input -def _add_encoder_decoder_loss(preds, both_sequences, sequence_length, - vocab_size, pad_index): +def _add_encoder_decoder_loss( + preds, both_sequences, sequence_length, vocab_size, pad_index +): # Get label tokens from the second sequence, starting from the second token # onwards target_sequence = lbann.Identity( lbann.Slice( both_sequences, slice_points=[sequence_length + 1, 2 * sequence_length], - )) + ) + ) labels = lbann.Reshape(target_sequence, dims=[1, sequence_length - 1]) # Filter out output predictions that are in padding from cross-entropy by # using values that will never contribute to the cross-entropy loss - labels = lbann.Select(labels, - lbann.Identity(labels), - value=pad_index, - if_true=(vocab_size + 1)) + labels = lbann.Select( + labels, lbann.Identity(labels), value=pad_index, if_true=(vocab_size + 1) + ) # Compute cross-entropy ce = lbann.CrossEntropy(preds, labels, use_labels=True) return lbann.Scale(ce, constant=1 / (sequence_length - 1)) + + +def add_transformer_architecture_arguments(args: argparse.Namespace): + """ + Adds the command line arguments to specify transformer architecture model + parameters. This is only relevant for the encoder-decoder transformer model. + """ + args.add_argument( + "--num-attention-heads", + action="store", + default=8, + type=int, + help="number of parallel attention layers (default: 8)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--embed-dim", + action="store", + default=512, + type=int, + help="embedding space dimension (default: 512)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--feedforward-dim", + action="store", + default=0, + type=int, + help="feedforward network dimension. If zero, set to be " + "4 times the embedding dimension (default: 0)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--num-layers", + action="store", + default=6, + type=int, + help="Number of encoder and decoder layers (default: 6)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--positional-encoding", + type=str, + default="learned", + help="The type of positional encoding to use " "(default: learned)", + choices=[s.name.lower() for s in InputEncoding], + ) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/paths.py b/applications/FLASK/Transformer/paths.py new file mode 100644 index 00000000000..8218cbc10c3 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/paths.py @@ -0,0 +1,20 @@ +"""Useful file paths. +""" + +import os +import os.path + + +def qm9_dir(): + """Data directory for the QM9 dataset.""" + return "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/QM9" + + +def zinc_dir(): + """Data directory for the ZINC dataset.""" + return "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/ZINC" + + +def pubchem_dir(): + """Data directory for the PubChem dataset.""" + return "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/pubchem" diff --git a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py index 761e94b33a7..c24458d1dc8 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py @@ -1,6 +1,7 @@ """ Constructs the LBANN distributed training script for transformers. """ + import argparse import datetime import os.path @@ -10,25 +11,27 @@ import lbann.contrib.args import lbann.contrib.launcher from lbann.launcher.batch_script import BatchScript - -import utils.paths +import network +import paths import dataset_utils -import model - - -def construct_training_task(model: lbann.Model, - args: argparse.Namespace, - learning_rate: float = 0.0001, - beta1: float = 0.9, - beta2: float = 0.98, - eps: float = 1e-9, - clip_gradient: float = 0.0, - lr_decay: str = 'fixed', - lr_decay_steps: int = 0, - end_learning_rate: float = 1e-5, - warmup_steps: int = 0, - adamw_decay: float = 0.1) -> BatchScript: +import applications.FLASK.Transformer.network as network + + +def construct_training_task( + model: lbann.Model, + args: argparse.Namespace, + learning_rate: float = 0.0001, + beta1: float = 0.9, + beta2: float = 0.98, + eps: float = 1e-9, + clip_gradient: float = 0.0, + lr_decay: str = "fixed", + lr_decay_steps: int = 0, + end_learning_rate: float = 1e-5, + warmup_steps: int = 0, + adamw_decay: float = 0.1, +) -> BatchScript: """ Construct an LBANN trainer batch script for training transformers. @@ -49,17 +52,28 @@ def construct_training_task(model: lbann.Model, """ # Setup working directory - timestamp = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S') - work_dir = f'{timestamp}_{args.job_name}' + timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") + work_dir = f"{timestamp}_{args.job_name}" work_dir = os.path.abspath(work_dir) os.makedirs(work_dir, exist_ok=True) # Create batch script - train_script = make_batch_script(model, args.dataset, work_dir, args, - learning_rate, beta1, beta2, eps, - clip_gradient, lr_decay, lr_decay_steps, - end_learning_rate, warmup_steps, - adamw_decay) + train_script = make_batch_script( + model, + args.dataset, + work_dir, + args, + learning_rate, + beta1, + beta2, + eps, + clip_gradient, + lr_decay, + lr_decay_steps, + end_learning_rate, + warmup_steps, + adamw_decay, + ) return train_script @@ -67,36 +81,42 @@ def construct_training_task(model: lbann.Model, # ---------------------------------------------- # Data reader # ---------------------------------------------- -def make_data_reader(dataset_name: str, fraction: float, validate: bool, - val_fraction: float, always_shuffle: bool): +def make_data_reader( + dataset_name: str, + fraction: float, + validate: bool, + val_fraction: float, + always_shuffle: bool, +): reader = lbann.reader_pb2.DataReader() _reader = reader.reader.add() - _reader.name = 'python' - _reader.role = 'train' - _reader.shuffle = (True if always_shuffle - or 'pretokenized' not in dataset_name else False) + _reader.name = "python" + _reader.role = "train" + _reader.shuffle = ( + True if always_shuffle or "pretokenized" not in dataset_name else False + ) _reader.fraction_of_data_to_use = fraction _reader.python.module = dataset_name _reader.python.module_dir = os.path.join( os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), - 'datasets', + "datasets", ) - _reader.python.sample_function = 'get_train_sample' - _reader.python.num_samples_function = 'num_train_samples' - _reader.python.sample_dims_function = 'sample_dims' + _reader.python.sample_function = "get_train_sample" + _reader.python.num_samples_function = "num_train_samples" + _reader.python.sample_dims_function = "sample_dims" if validate: # Validation data reader vreader = reader.reader.add() - vreader.name = 'python' - vreader.role = 'validate' + vreader.name = "python" + vreader.role = "validate" vreader.shuffle = False vreader.fraction_of_data_to_use = val_fraction vreader.python.module = _reader.python.module vreader.python.module_dir = _reader.python.module_dir - vreader.python.sample_function = 'get_val_sample' - vreader.python.num_samples_function = 'num_val_samples' - vreader.python.sample_dims_function = 'sample_dims' + vreader.python.sample_function = "get_val_sample" + vreader.python.num_samples_function = "num_val_samples" + vreader.python.sample_dims_function = "sample_dims" return reader @@ -104,62 +124,64 @@ def make_data_reader(dataset_name: str, fraction: float, validate: bool, # ---------------------------------------------- # Batch script # ---------------------------------------------- -def make_batch_script(model: lbann.Model, - dataset_name: str, - work_dir: str, - args: argparse.Namespace, - learning_rate: float = 0.0001, - beta1: float = 0.9, - beta2: float = 0.98, - eps: float = 1e-9, - clip_gradient: float = 0.0, - lr_decay: str = 'fixed', - lr_decay_steps: int = 0, - end_learning_rate: float = 1e-5, - warmup_steps: int = 0, - adamw_decay: float = 0.1): +def make_batch_script( + model: lbann.Model, + dataset_name: str, + work_dir: str, + args: argparse.Namespace, + learning_rate: float = 0.0001, + beta1: float = 0.9, + beta2: float = 0.98, + eps: float = 1e-9, + clip_gradient: float = 0.0, + lr_decay: str = "fixed", + lr_decay_steps: int = 0, + end_learning_rate: float = 1e-5, + warmup_steps: int = 0, + adamw_decay: float = 0.1, +): # Setup training algorithm algo = lbann.BatchedIterativeOptimizer("sgd", epoch_count=args.num_epochs) - if hasattr(args, 'kfac') and args.kfac: - algo = create_kfac_optimizer(algo, args) # Create LBANN trainer and data reader - trainer = lbann.Trainer(mini_batch_size=args.mini_batch_size, - training_algo=algo) - reader = make_data_reader(dataset_name, args.dataset_fraction, - not args.skip_validation, - args.validation_set_fraction, - args.always_shuffle) + trainer = lbann.Trainer(mini_batch_size=args.mini_batch_size, training_algo=algo) + reader = make_data_reader( + dataset_name, + args.dataset_fraction, + not args.skip_validation, + args.validation_set_fraction, + args.always_shuffle, + ) # Optimizer with learning rate schedule - if args.optimizer.lower() == 'adamw': - opt = lbann.Adam(learn_rate=learning_rate, - beta1=beta1, - beta2=beta2, - eps=eps, - adamw_weight_decay=adamw_decay) - elif args.optimizer.lower() == 'adam': - opt = lbann.Adam(learn_rate=learning_rate, - beta1=beta1, - beta2=beta2, - eps=eps) - - if lr_decay == 'fixed': + if args.optimizer.lower() == "adamw": + opt = lbann.Adam( + learn_rate=learning_rate, + beta1=beta1, + beta2=beta2, + eps=eps, + adamw_weight_decay=adamw_decay, + ) + elif args.optimizer.lower() == "adam": + opt = lbann.Adam(learn_rate=learning_rate, beta1=beta1, beta2=beta2, eps=eps) + + if lr_decay == "fixed": if warmup_steps > 0: - raise NotImplementedError( - 'Warmup not implemented with fixed learning rate') + raise NotImplementedError("Warmup not implemented with fixed learning rate") model.callbacks.append( lbann.CallbackDropFixedLearningRate( drop_epoch=[1], amt=2, - )) + ) + ) model.callbacks.append( lbann.CallbackDropFixedLearningRate( drop_epoch=[2, 4, 8, 12], amt=0.75, - )) - elif lr_decay == 'cosine': + ) + ) + elif lr_decay == "cosine": model.callbacks.append( lbann.CallbackCosineDecayLearningRate( lr_max=learning_rate, @@ -167,101 +189,185 @@ def make_batch_script(model: lbann.Model, decay_steps=lr_decay_steps, initial_warmup_learning_rate=end_learning_rate, warmup_steps=warmup_steps, - )) + ) + ) - print(f'Training schedule: warmup to LR={learning_rate:.6f} in ' - f'{warmup_steps} steps, cosine decay to ' - f'LR={end_learning_rate:.6f} in {lr_decay_steps} steps') + print( + f"Training schedule: warmup to LR={learning_rate:.6f} in " + f"{warmup_steps} steps, cosine decay to " + f"LR={end_learning_rate:.6f} in {lr_decay_steps} steps" + ) if clip_gradient > 0: model.callbacks.append( - lbann.CallbackClipGradientNorm(global_norm=True, - value=clip_gradient)) + lbann.CallbackClipGradientNorm(global_norm=True, value=clip_gradient) + ) # Checkpoint after every epoch if args.checkpoint: trainer.callbacks.append( lbann.CallbackCheckpoint( - checkpoint_dir=os.path.join(work_dir, 'checkpoint'), + checkpoint_dir=os.path.join(work_dir, "checkpoint"), checkpoint_epochs=1, - )) + ) + ) # Dump weights after every epoch model.callbacks.append( lbann.CallbackDumpWeights( - directory=os.path.join(work_dir, 'weights'), + directory=os.path.join(work_dir, "weights"), epoch_interval=1, - )) + ) + ) # Print a progress bar if args.progress: model.callbacks.append( - lbann.CallbackProgressBar(newline_interval=100, - print_mem_usage=True)) + lbann.CallbackProgressBar(newline_interval=100, print_mem_usage=True) + ) model.callbacks.extend(lbann.contrib.args.create_profile_callbacks(args)) script_params = lbann.contrib.args.get_scheduler_kwargs(args) - script_params['work_dir'] = work_dir - script_params['job_name'] = args.job_name - script_params['environment'] = { + script_params["work_dir"] = work_dir + script_params["job_name"] = args.job_name + script_params["environment"] = { "LBANN_NO_INPLACE": 1, "LBANN_DISABLE_DISTCONV": 1, } save_text = args.save_prototext - filename = 'experiment.prototext' if save_text else 'experiment.protobin' + filename = "experiment.prototext" if save_text else "experiment.protobin" # Create Protobuf file protobuf_file = os.path.join(work_dir, filename) - lbann.proto.save_prototext(protobuf_file, - binary=not save_text, - trainer=trainer, - model=model, - data_reader=reader, - optimizer=opt) + lbann.proto.save_prototext( + protobuf_file, + binary=not save_text, + trainer=trainer, + model=model, + data_reader=reader, + optimizer=opt, + ) # Create batch script - script_params.pop('setup_only', None) # Drop this argument. + script_params.pop("setup_only", None) # Drop this argument. script = lbann.contrib.launcher.make_batch_script(**script_params) script.add_command('echo "Started training at $(date)"') - script.add_parallel_command([ - lbann.lbann_exe(), - f'--prototext={protobuf_file}', - ] + lbann.contrib.args.get_profile_args(args)) - script.add_command('status=$?') + script.add_parallel_command( + [ + lbann.lbann_exe(), + f"--prototext={protobuf_file}", + ] + + lbann.contrib.args.get_profile_args(args) + ) + script.add_command("status=$?") script.add_command('echo "Finished training at $(date)"') - script.add_command('exit ${status}') + script.add_command("exit ${status}") return script +def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser): + parser.add_argument( + "--skip-validation", + action="store_true", + default=False, + help="Do not run validation (default: false)", + ) + parser.add_argument( + "--always-shuffle", + action="store_true", + default=False, + help="Always shuffle training dataset, even if pretokenized (default: false)", + ) + parser.add_argument( + "--validation-set-fraction", + type=float, + default=0.01, + help="Fraction of the validation dataset to use (default: 0.001)", + ) + parser.add_argument( + "--save-prototext", + action="store_true", + default=False, + help="Save prototext experiment file instead of protobin (slower but " + "debuggable) (default: false)", + ) + parser.add_argument( + "--validate-every", + type=int, + default=100, + help="Run validation every N steps (default: 100)", + ) + parser.add_argument( + "--random-seed", + action="store", + default=None, + type=int, + help=f"Set random seed explicitly", + metavar="NUM", + ) + parser.add_argument( + "--pbar-newline-interval", + type=int, + default=100, + help="Number of iterations in progress bar before " + "printing a newline (default: 100)", + ) + parser.add_argument( + "--pbar-width", + type=int, + default=30, + help="Progress bar width, if enabled (default: 30)", + ) + parser.add_argument( + "--pbar-moving-avg", + type=int, + default=10, + help="Progress bar iteration time moving average " + "length in iterations. Disable moving average with 1 " + "(default: 10)", + ) + parser.add_argument( + "--pbar-scientific", + action="store_true", + default=False, + help="Use scientific notation for objective value " + "printouts in progress bar (default: false)", + ) + + def main(): # Setup command line options parser = argparse.ArgumentParser() - lbann.contrib.args.add_scheduler_arguments(parser, 'lbann_transformer') + lbann.contrib.args.add_scheduler_arguments(parser, "lbann_transformer") lbann.contrib.args.add_profiling_arguments(parser) lbann.contrib.args.add_training_arguments(parser) - dataset_utils.add_transformer_architecture_arguments(parser) - dataset_utils.add_training_arguments(parser) - dataset_utils.add_dataset_arguments(parser, default='qm9') + network.add_transformer_architecture_arguments(parser) + add_training_arguments(parser) + dataset_utils.add_dataset_arguments(parser, default="qm9") - parser.add_argument('--optimizer', - type=str, - default='adam', - choices=['adam', 'adamw'], - help='Stochastic optimizer used in training') + parser.add_argument( + "--optimizer", + type=str, + default="adam", + choices=["adam", "adamw"], + help="Stochastic optimizer used in training", + ) # Model parameters parser.add_argument( "--dropout", type=float, default=0.1, - help="Dropout ratio in transformer model. 0 disables (default: 0.1)") + help="Dropout ratio in transformer model. 0 disables (default: 0.1)", + ) parser.add_argument( "--input-dropout", type=float, default=0.0, - help="Dropout ratio after input encoding (default: 0.0 = disabled)") + help="Dropout ratio after input encoding (default: 0.0 = disabled)", + ) parser.set_defaults(progress=True, skip_validation=True) args = parser.parse_args() @@ -270,8 +376,7 @@ def main(): dataset = dataset_utils.load_dataset(args.dataset) # Construct model - model: lbann.Model = model.create_encoder_decoder_transformer( - dataset, args) + model: lbann.Model = network.create_encoder_decoder_transformer(dataset, args) # Construct trainer train_script: BatchScript = construct_training_task(model, args) @@ -283,14 +388,16 @@ def main(): if args.checkpoint: print( - 'Training complete, to evaluate the translation with a BLEU score, ' - 'run ``evaluate_translation_bleu.py`` with the model checkpoint path ' - 'and the same arguments as this training run.') + "Training complete, to evaluate the translation with a BLEU score, " + "run ``evaluate_translation_bleu.py`` with the model checkpoint path " + "and the same arguments as this training run." + ) else: print( - 'Training complete, to evaluate the translation with a BLEU score, ' - 'run this script with --checkpoint') + "Training complete, to evaluate the translation with a BLEU score, " + "run this script with --checkpoint" + ) -if __name__ == '__main__': +if __name__ == "__main__": main() From ee3033ef0f9cb6e0aebc14906de71b7ec984e5d5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 16 Feb 2024 12:31:56 -0500 Subject: [PATCH 05/11] Remove debug statement from tokenizer --- .../datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py | 15 --------------- 1 file changed, 15 deletions(-) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py index 84d4baf2810..258b7732b39 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py @@ -72,18 +72,3 @@ def generate_vocab_file(self, vocab_file_name): def token_to_id(self, token): return self.vocab_dict[token] - - -if __name__ == "__main__": - from tqdm import tqdm - - tokenizer = MolTokenizer() - with open("CID-SMILES-CANONICAL.smi", "r") as f: - data = f.readlines() - max_len = 0 - for i in tqdm(range(len(data))): - line = data[i].split(" ") - tokens = tokenizer._tokenize(line[1]) - if len(tokens) > max_len: - max_len = len(tokens) - print(max_len) From 9d53b441135f776d23184ee0edaeb26cd2c2c1b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 16 Feb 2024 12:36:40 -0500 Subject: [PATCH 06/11] Fix util paths --- applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py | 105 ++++++++++-------- .../FLASK/Transformer/dataset_utils.py | 21 ---- applications/FLASK/Transformer/network.py | 47 -------- applications/FLASK/Transformer/trainer.py | 77 +------------ 4 files changed, 64 insertions(+), 186 deletions(-) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py index 510ff0d487e..31333b3cb6e 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/arg_utils.py @@ -1,5 +1,5 @@ import argparse -import data_utils +import dataset_utils # Command-line arguments @@ -8,70 +8,85 @@ def add_transformer_architecture_arguments(args: argparse.Namespace): Adds the command line arguments to specify transformer architecture model parameters. This is only relevant for the encoder-decoder transformer model. """ - args.add_argument('--num-attention-heads', - action='store', - default=8, - type=int, - help='number of parallel attention layers (default: 8)', - metavar='NUM') - args.add_argument('--embed-dim', - action='store', - default=512, - type=int, - help='embedding space dimension (default: 512)', - metavar='NUM') - args.add_argument('--feedforward-dim', - action='store', - default=0, - type=int, - help='feedforward network dimension. If zero, set to be ' - '4 times the embedding dimension (default: 0)', - metavar='NUM') - args.add_argument('--num-layers', - action='store', - default=6, - type=int, - help='Number of encoder and decoder layers (default: 6)', - metavar='NUM') + args.add_argument( + "--num-attention-heads", + action="store", + default=8, + type=int, + help="number of parallel attention layers (default: 8)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--embed-dim", + action="store", + default=512, + type=int, + help="embedding space dimension (default: 512)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--feedforward-dim", + action="store", + default=0, + type=int, + help="feedforward network dimension. If zero, set to be " + "4 times the embedding dimension (default: 0)", + metavar="NUM", + ) + args.add_argument( + "--num-layers", + action="store", + default=6, + type=int, + help="Number of encoder and decoder layers (default: 6)", + metavar="NUM", + ) def add_dataset_arguments(args: argparse.Namespace, default: str): """ Adds dataset-related arguments to an existing argparse object. """ - args.add_argument('--dataset', - type=str, - default=default, - help=f'Which dataset to use (default: {default})', - choices=data_utils.available_datasets()) - args.add_argument('--dataset-fraction', - action='store', - default=1.0, - type=float, - help='Fraction of dataset to use (default: 1.0)', - metavar='NUM') + args.add_argument( + "--dataset", + type=str, + default=default, + help=f"Which dataset to use (default: {default})", + choices=dataset_utils.available_datasets(), + ) + args.add_argument( + "--dataset-fraction", + action="store", + default=1.0, + type=float, + help="Fraction of dataset to use (default: 1.0)", + metavar="NUM", + ) def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser): - parser.add_argument("--skip-validation", - action="store_true", - default=False, - help="Do not run validation (default: false)") + parser.add_argument( + "--skip-validation", + action="store_true", + default=False, + help="Do not run validation (default: false)", + ) parser.add_argument( "--always-shuffle", action="store_true", default=False, - help= - "Always shuffle training dataset, even if pretokenized (default: false)" + help="Always shuffle training dataset, even if pretokenized (default: false)", ) parser.add_argument( "--validation-set-fraction", type=float, default=0.01, - help="Fraction of the validation dataset to use (default: 0.001)") + help="Fraction of the validation dataset to use (default: 0.001)", + ) parser.add_argument( "--save-prototext", action="store_true", default=False, help="Save prototext experiment file instead of protobin (slower but " - "debuggable) (default: false)") + "debuggable) (default: false)", + ) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py index 4500e1333e8..069035ec694 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/dataset_utils.py @@ -24,24 +24,3 @@ def load_dataset(name: str): """ sys.path.append(dataset_dir) return importlib.import_module(name) - - -def add_dataset_arguments(args: argparse.Namespace, default: str): - """ - Adds dataset-related arguments to an existing argparse object. - """ - args.add_argument( - "--dataset", - type=str, - default=default, - help=f"Which dataset to use (default: {default})", - choices=available_datasets(), - ) - args.add_argument( - "--dataset-fraction", - action="store", - default=1.0, - type=float, - help="Fraction of dataset to use (default: 1.0)", - metavar="NUM", - ) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/network.py b/applications/FLASK/Transformer/network.py index e4655c6062d..429e4893de9 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/network.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/network.py @@ -177,50 +177,3 @@ def _add_encoder_decoder_loss( # Compute cross-entropy ce = lbann.CrossEntropy(preds, labels, use_labels=True) return lbann.Scale(ce, constant=1 / (sequence_length - 1)) - - -def add_transformer_architecture_arguments(args: argparse.Namespace): - """ - Adds the command line arguments to specify transformer architecture model - parameters. This is only relevant for the encoder-decoder transformer model. - """ - args.add_argument( - "--num-attention-heads", - action="store", - default=8, - type=int, - help="number of parallel attention layers (default: 8)", - metavar="NUM", - ) - args.add_argument( - "--embed-dim", - action="store", - default=512, - type=int, - help="embedding space dimension (default: 512)", - metavar="NUM", - ) - args.add_argument( - "--feedforward-dim", - action="store", - default=0, - type=int, - help="feedforward network dimension. If zero, set to be " - "4 times the embedding dimension (default: 0)", - metavar="NUM", - ) - args.add_argument( - "--num-layers", - action="store", - default=6, - type=int, - help="Number of encoder and decoder layers (default: 6)", - metavar="NUM", - ) - args.add_argument( - "--positional-encoding", - type=str, - default="learned", - help="The type of positional encoding to use " "(default: learned)", - choices=[s.name.lower() for s in InputEncoding], - ) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py index c24458d1dc8..ab5f24dd301 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py @@ -15,6 +15,7 @@ import paths import dataset_utils +import arg_utils import applications.FLASK.Transformer.network as network @@ -267,85 +268,15 @@ def make_batch_script( return script -def add_training_arguments(parser: argparse.ArgumentParser): - parser.add_argument( - "--skip-validation", - action="store_true", - default=False, - help="Do not run validation (default: false)", - ) - parser.add_argument( - "--always-shuffle", - action="store_true", - default=False, - help="Always shuffle training dataset, even if pretokenized (default: false)", - ) - parser.add_argument( - "--validation-set-fraction", - type=float, - default=0.01, - help="Fraction of the validation dataset to use (default: 0.001)", - ) - parser.add_argument( - "--save-prototext", - action="store_true", - default=False, - help="Save prototext experiment file instead of protobin (slower but " - "debuggable) (default: false)", - ) - parser.add_argument( - "--validate-every", - type=int, - default=100, - help="Run validation every N steps (default: 100)", - ) - parser.add_argument( - "--random-seed", - action="store", - default=None, - type=int, - help=f"Set random seed explicitly", - metavar="NUM", - ) - parser.add_argument( - "--pbar-newline-interval", - type=int, - default=100, - help="Number of iterations in progress bar before " - "printing a newline (default: 100)", - ) - parser.add_argument( - "--pbar-width", - type=int, - default=30, - help="Progress bar width, if enabled (default: 30)", - ) - parser.add_argument( - "--pbar-moving-avg", - type=int, - default=10, - help="Progress bar iteration time moving average " - "length in iterations. Disable moving average with 1 " - "(default: 10)", - ) - parser.add_argument( - "--pbar-scientific", - action="store_true", - default=False, - help="Use scientific notation for objective value " - "printouts in progress bar (default: false)", - ) - - def main(): # Setup command line options parser = argparse.ArgumentParser() lbann.contrib.args.add_scheduler_arguments(parser, "lbann_transformer") lbann.contrib.args.add_profiling_arguments(parser) lbann.contrib.args.add_training_arguments(parser) - network.add_transformer_architecture_arguments(parser) - add_training_arguments(parser) - dataset_utils.add_dataset_arguments(parser, default="qm9") + arg_utils.add_transformer_architecture_arguments(parser) + arg_utils.add_training_arguments(parser) + arg_utils.add_dataset_arguments(parser, default="qm9") parser.add_argument( "--optimizer", From 5c267f54a215c3612eb528052e9a54734fd0c7e8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 16 Feb 2024 13:20:12 -0500 Subject: [PATCH 07/11] Added a readme for pretokenization --- applications/FLASK/Transformer/README.md | 3 +-- .../Transformer/datasets/pretokenize/README.md | 15 +++++++++++++++ 2 files changed, 16 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md diff --git a/applications/FLASK/Transformer/README.md b/applications/FLASK/Transformer/README.md index 9f2c5b9c011..b1aeafe6ed4 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/README.md +++ b/applications/FLASK/Transformer/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # Molecular Transformer Baseline -This is an encoder-decoder transformer on SMILES data +This is an encoder-decoder transformer on SMILES data. ## Preparing the data @@ -8,4 +8,3 @@ The data can be prepared ahead of time to simplify the pipeline --- This example is a simplified encoder-decoder transformer in the `application/nlp` directory. - diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md new file mode 100644 index 00000000000..67fa4546282 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md @@ -0,0 +1,15 @@ +# Pre-Generate Vocabulary + +For larger datasets such as PubChem and ZINC, the vocabulary generation process can be time-consuming. To speed up the process, we pre-generate the vocabulary and save it to a file. This allows us to load the vocabulary from the file instead of generating it from scratch. + +If for some reason, we need to regenerate the vocabulary: + +```bash +python GenerateVocabulary.py --qm9 --zinc --pubchem +``` + +This assumes appropriate data is available and the environment flags, `QM9_FILE`, `ZINC_DIR`, and `PUBCHEM_FILE` are set. For LC, approprate defaults are set. + +# Pre-Tokenize Data + +Currently, we only have a pre-tokenizer for the QM9 dataset. PubChem and ZINC are too large and require too much padding to efficiently pre-tokenize and store and load (for now). From 88a0cf7abb7d1331ef31ebfa7f02bf95113f2f73 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Fri, 16 Feb 2024 23:41:41 -0500 Subject: [PATCH 08/11] Add pre-generated vocab files --- .../Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py | 4 ++-- .../Transformer/datasets/pretokenize/PubChem_vocab.json | 1 + .../FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md | 8 ++++++++ .../Transformer/datasets/pretokenize/ZINC_vocab.json | 1 + 4 files changed, 12 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/PubChem_vocab.json create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/ZINC_vocab.json diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py index d81cae14847..14c736a49e4 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/GenerateVocab.py @@ -76,7 +76,7 @@ def main(): final_vocab = join_vocabs(zinc_vocab_dicts) - final_tokenizer = MolTokenizer("ZINC_SMILES_vocab.json") + final_tokenizer = MolTokenizer("ZINC_vocab.json") final_tokenizer.load_vocab_dict(final_vocab) final_tokenizer.generate_vocab_file("ZINC_SMILES_vocab.json") print("ZINC vocab file generated") @@ -92,7 +92,7 @@ def main(): smiles = line.split(" ")[1] tokens = tokenizer.tokenize(smiles) - tokenizer.generate_vocab_file("PubChem_SMILES_vocab.json") + tokenizer.generate_vocab_file("PubChem_vocab.json") print("PubChem vocab file generated") diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/PubChem_vocab.json b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/PubChem_vocab.json new file mode 100644 index 00000000000..93569a442a8 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/PubChem_vocab.json @@ -0,0 +1 @@ +{"": 0, "": 1, "": 2, "": 3, "C": 4, "(": 5, "=": 6, "O": 7, ")": 8, "[O-]": 9, "[N+]": 10, "1": 11, "N": 12, "P": 13, "c": 14, "Cl": 15, "n": 16, "2": 17, "3": 18, "4": 19, "S": 20, "#": 21, "[PH]": 22, "[nH]": 23, "[N-]": 24, "[NH4+]": 25, "[As]": 26, "-": 27, "[Br-]": 28, "Br": 29, "[Ca+2]": 30, "[C-]": 31, "[O+]": 32, "5": 33, "[Cl-]": 34, ".": 35, "[Co]": 36, "o": 37, "[n+]": 38, "[S+]": 39, "s": 40, "[SeH2]": 41, "[Hg]": 42, "[NH3+]": 43, "[HH]": 44, "I": 45, "[K+]": 46, "[SeH]": 47, "[CH3-]": 48, "[Mg+2]": 49, "[Na+]": 50, "[Ni+2]": 51, "[Ni]": 52, "[OH-]": 53, "[H+]": 54, "[Se]": 55, "[Fe+3]": 56, "[W]": 57, "[NH+]": 58, "B": 59, "[NH2+]": 60, "F": 61, "[OH+]": 62, "6": 63, "[B-]": 64, "[S-]": 65, "[Si]": 66, "[Te]": 67, "7": 68, "[Al]": 69, "8": 70, "9": 71, "%10": 72, "%11": 73, "[nH+]": 74, "[Cd]": 75, "[Pt]": 76, "[Pt+2]": 77, "[NH2-]": 78, "[Co+2]": 79, "[NH-]": 80, "[Rh+2]": 81, "[I+]": 82, "[se]": 83, "[n-]": 84, "[Ni+3]": 85, "[Fe+2]": 86, "[Li+]": 87, "[Be+2]": 88, "[F-]": 89, "[Mn+3]": 90, "[I-]": 91, "[Pr]": 92, "[Ag+]": 93, "[CH-]": 94, "[Tc+6]": 95, "[Kr]": 96, "[Hg+]": 97, "[Zn]": 98, "[SnH]": 99, "[Au+]": 100, "[Al+3]": 101, "[SiH]": 102, "[Pb]": 103, "[Sn]": 104, "[SnH2]": 105, "[AlH2]": 106, "[CH2-]": 107, "[c-]": 108, "[cH-]": 109, "[P+]": 110, "[Zn+2]": 111, "[Sr+2]": 112, "[Cu+2]": 113, "[Ce]": 114, "[Cd+2]": 115, "[Cu]": 116, "[Bi]": 117, "[BiH3]": 118, "[SiH2]": 119, "[Fe]": 120, "[Pb+2]": 121, "[Sn+2]": 122, "[SbH3]": 123, "[P-]": 124, "[Si+]": 125, "[Ce+3]": 126, "[Ba+2]": 127, "[Cs+]": 128, "[AlH4-]": 129, "[U]": 130, "[Cu+]": 131, "[Ti+4]": 132, "[Sb]": 133, "[AlH]": 134, "[Tl+]": 135, "[Hg+2]": 136, "[Rb+]": 137, "[Hg-2]": 138, "[AsH2]": 139, "[Ge]": 140, "[Mn+2]": 141, "[H]": 142, "[AsH]": 143, "[SiH3]": 144, "[Bi+3]": 145, "[Cr+2]": 146, "[La+3]": 147, "[Cr+3]": 148, "[As+]": 149, "[PbH]": 150, "[AlH3]": 151, "[C]": 152, "[Al-]": 153, "[Ga]": 154, "[Be]": 155, "[Ca]": 156, "[P-3]": 157, "[Cr]": 158, "[Mg]": 159, "[O-2]": 160, "[Sb+3]": 161, "[SH-]": 162, "[Mn]": 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diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md index 67fa4546282..8c1dbbe692a 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/README.md @@ -10,6 +10,14 @@ python GenerateVocabulary.py --qm9 --zinc --pubchem This assumes appropriate data is available and the environment flags, `QM9_FILE`, `ZINC_DIR`, and `PUBCHEM_FILE` are set. For LC, approprate defaults are set. +## Vocabulary Files + +The current repository contains the following vocabulary files: + +- `QM9_vocab.json` +- `ZINC_vocab.json` +- `PubChem_vocab.json` + # Pre-Tokenize Data Currently, we only have a pre-tokenizer for the QM9 dataset. PubChem and ZINC are too large and require too much padding to efficiently pre-tokenize and store and load (for now). diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/ZINC_vocab.json b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/ZINC_vocab.json new file mode 100644 index 00000000000..81ad55ad182 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/ZINC_vocab.json @@ -0,0 +1 @@ +{"": 0, "": 1, "": 2, "": 3} \ No newline at end of file From 8d91f8bcab0363593b1a6a388fe708f7df43e023 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shehtab Zaman Date: Tue, 20 Feb 2024 08:42:49 -0800 Subject: [PATCH 09/11] Fix typos and path errors on lassen --- applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py | 4 ++-- .../Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py | 2 +- applications/FLASK/Transformer/network.py | 2 +- applications/FLASK/Transformer/trainer.py | 4 ++-- 4 files changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py index a34bc6ed5f2..34b292d925b 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py @@ -17,10 +17,10 @@ # Load the datasets data_dir = os.getenv("QM9_DATA_DIR", "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/QM9") -tokenizer = MolTokenizer("SMILES_vocab.json") +tokenizer = MolTokenizer(os.path.join(data_dir, "QM9_vocab.json")) tokenizer.load_vocab_file() -dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, "QM9_Pretokenized.npy")) +dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, "QM9_Pretokenized.npy"), allow_pickle=True) _vocab_size = 46 diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py index 258b7732b39..551f6cb4761 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/SMILES_tokenizer.py @@ -39,7 +39,7 @@ def load_vocab_file(self): with open(self.vocab_file, "r") as f: self.vocab_dict = json.load(f) else: - raise NameError("Vocab file not douns") + raise NameError(f"Vocab file not found in {self.vocab_file}") def load_vocab_dict(self, vocab_dict): self.vocab_dict = vocab_dict diff --git a/applications/FLASK/Transformer/network.py b/applications/FLASK/Transformer/network.py index 429e4893de9..f3b08c91c5f 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/network.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/network.py @@ -4,7 +4,7 @@ import math from typing import Tuple from lbann.models.transformer import LayerNorm -from lbann.modules.transformer import PositionalEncoding +from lbann.modules.transformer.encoding import PositionalEncoding import numpy as np diff --git a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py index ab5f24dd301..3b18aac1f1b 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/trainer.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/trainer.py @@ -16,7 +16,7 @@ import dataset_utils import arg_utils -import applications.FLASK.Transformer.network as network +import network def construct_training_task( @@ -276,7 +276,7 @@ def main(): lbann.contrib.args.add_training_arguments(parser) arg_utils.add_transformer_architecture_arguments(parser) arg_utils.add_training_arguments(parser) - arg_utils.add_dataset_arguments(parser, default="qm9") + arg_utils.add_dataset_arguments(parser, default="QM9") parser.add_argument( "--optimizer", From 6d3100417c06b006d3299951cb4150d0e146fcc9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M Shehtab Zaman Date: Mon, 4 Mar 2024 16:09:09 -0800 Subject: [PATCH 10/11] QM9 trainer up and running --- .../FLASK/Transformer/datasets/QM9.py | 20 ++++++++--- .../datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py | 36 +++++++++++-------- applications/FLASK/Transformer/network.py | 4 +-- 3 files changed, 40 insertions(+), 20 deletions(-) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py index 34b292d925b..cf7c8c90e35 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/QM9.py @@ -7,6 +7,7 @@ import numpy as np from pretokenize.SMILES_tokenizer import MolTokenizer +from pretokenize.data_utils import random_zero_array sequence_length = int(os.getenv("QM9_SEQUENCE_LENGTH", default="32")) @@ -20,10 +21,12 @@ tokenizer = MolTokenizer(os.path.join(data_dir, "QM9_vocab.json")) tokenizer.load_vocab_file() -dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, "QM9_Pretokenized.npy"), allow_pickle=True) +dataset_train = np.load(os.path.join(data_dir, "QM9_Pretokenized.npy")) +# dataset_train = np.zeros((140000, 32), dtype=np.float32) _vocab_size = 46 - +pad_index = tokenizer.token_to_id("") +sep_index = tokenizer.token_to_id("") # ---------------------------------------------- # Sample access functions @@ -36,7 +39,16 @@ def num_train_samples(): def get_train_sample(i): data = dataset_train[i] - return data + + boundary = np.where(data == sep_index)[0][0] + masked_data = random_zero_array( + data[:boundary], 0.15, tokenizer.token_to_id(tokenizer.mask_token) + ) + output = np.zeros((2 * sequence_length), dtype=np.int32) + output[0:boundary] = masked_data + output[boundary] = sep_index + output[sequence_length:] = data + return output def sample_dims(): @@ -50,4 +62,4 @@ def vocab_size(): if __name__ == "__main__": print("Training samples:", num_train_samples()) print("Training sample 101:") - print(get_train_sample(101)) + print(get_train_sample(0)) diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py index 6fe886d9b61..d7a696cfffe 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/QM9_Pretokenize.py @@ -1,26 +1,34 @@ import numpy as np from SMILES_tokenizer import MolTokenizer from data_utils import random_zero_array +import os +import os.path def main(): - tokenizer = MolTokenizer("SMILES_vocab.json") + data_dir = os.getenv("QM9_DATA_DIR", "/p/vast1/lbann/datasets/FLASK/QM9") + + tokenizer = MolTokenizer(os.path.join(data_dir, "QM9_vocab.json")) tokenizer.load_vocab_file() - with open("QM9_smiles.txt", 'r') as smiles_data: - smiles_data = smiles_data.readlines() - num_samples = len(smiles_data) - max_length = 32 - tokenized_data = np.ones((num_samples, max_length)) * tokenizer.encode(tokenizer.pad_token) - tokenized_data[:, 0] = tokenizer.encode(tokenizer.sep_token) + data_file = os.path.join(data_dir, "QM9_smiles.txt") + with open(data_file, "r") as smiles_data: + smiles_data = smiles_data.readlines() + num_samples = len(smiles_data) + max_length = 32 + + tokenized_data = np.ones((num_samples, max_length)) * tokenizer.encode( + tokenizer.pad_token + ) + tokenized_data[:, 0] = tokenizer.encode(tokenizer.sep_token) - for i, smiles in enumerate(smiles_data, start=1): - tokens = tokenizer.tokenize(smiles) - tokens = random_zero_array(tokens, 0.15, tokenizer.encode(tokenizer.mask_token)) - tokenized_data[i, :len(tokens)] = tokens - tokenized_data[i, len(tokens)] = tokenizer.encode(tokenizer.cls_token) + for i, smiles in enumerate(smiles_data, start=0): + tokens = tokenizer.tokenize(smiles) + tokenized_data[i, : len(tokens)] = tokens + tokenized_data[i, len(tokens)] = tokenizer.encode(tokenizer.sep_token) + save_file_loc = os.path.join(data_dir, "QM9_Pretokenized.npy") + np.save(save_file_loc, tokenized_data) - np.save('QM9_Pretokenized.npy', tokenized_data) -if __name__ == '__main__': +if __name__ == "__main__": main() diff --git a/applications/FLASK/Transformer/network.py b/applications/FLASK/Transformer/network.py index f3b08c91c5f..362cc81f0d8 100644 --- a/applications/FLASK/Transformer/network.py +++ b/applications/FLASK/Transformer/network.py @@ -144,11 +144,11 @@ def _add_input_encoding( # Apply encoder if encoder_input is not None: - encoder_input = positional_encoder( + encoder_input = positional_encoder.apply_input( encoder_input, encoder_sequence_length, **kwargs ) if decoder_input is not None: - decoder_input = positional_encoder( + decoder_input = positional_encoder.apply_input( decoder_input, decoder_sequence_length, **kwargs ) From 0bf636286a18fec82a47371a7d4e6ac825c469d5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: M Shehtab Zaman Date: Mon, 4 Mar 2024 16:10:06 -0800 Subject: [PATCH 11/11] Add data util to mask data --- .../FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/data_utils.py | 9 +++++++++ 1 file changed, 9 insertions(+) create mode 100644 applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/data_utils.py diff --git a/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/data_utils.py b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/data_utils.py new file mode 100644 index 00000000000..fb901b81261 --- /dev/null +++ b/applications/FLASK/Transformer/datasets/pretokenize/data_utils.py @@ -0,0 +1,9 @@ +import numpy as np + + +def random_zero_array(arr, p, mask_token): + """ + Randomly zero out elements of an array with probability p + """ + mask = np.random.choice([0, 1], size=arr.shape, p=[p, 1 - p]) + return arr * mask + mask_token * (1 - mask)