Sequence_to_Sequence_with_Attention_Tutorial.ipynb

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    "colab": {
      "name": "Sequence to Sequence with Attention Tutorial",
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      "collapsed_sections": []
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        "id": "cA1buQp2iaXx"
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      "source": [
        "#### **Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate (ICLR 2015)** 실습\n",
        "* 본 코드는 기본적으로 <b>원본 논문</b>의 내용을 최대한 따릅니다.\n",
        "    * 본 논문은 **딥러닝 기반의 자연어 처리** 기법의 기본적인 구성을 이해하고 공부하는 데에 도움을 줍니다.\n",
        "    * 2020년 기준 가장 뛰어난 번역 모델은 Seq2Seq with Attention이 아닌 **Transformer 기반의 모델**입니다.\n",
        "* 코드 실행 전에 **[런타임]** → **[런타임 유형 변경]** → 유형을 **GPU**로 설정합니다."
      ]
    },
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        "id": "6V6X0LxZitih"
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        "#### **데이터 전처리(Preprocessing)**\n",
        "\n",
        "* **spaCy 라이브러리**: 문장의 토큰화(tokenization), 태깅(tagging) 등의 전처리 기능을 위한 라이브러리\n",
        "  * 영어(Engilsh)와 독일어(Deutsch) 전처리 모듈 설치"
      ]
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        "%%capture\n",
        "!python -m spacy download en\n",
        "!python -m spacy download de"
      ],
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        "id": "CSXmfAWfiupJ"
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        "import spacy\n",
        "\n",
        "spacy_en = spacy.load('en') # 영어 토큰화(tokenization)\n",
        "spacy_de = spacy.load('de') # 독일어 토큰화(tokenization)"
      ],
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          "base_uri": "https://localhost:8080/"
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        "id": "JVWyGCWfivbO",
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        "# 간단히 토큰화(tokenization) 기능 써보기\n",
        "tokenized = spacy_en.tokenizer(\"I am a graduate student.\")\n",
        "\n",
        "for i, token in enumerate(tokenized):\n",
        "    print(f\"인덱스 {i}: {token.text}\")"
      ],
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            "인덱스 0: I\n",
            "인덱스 1: am\n",
            "인덱스 2: a\n",
            "인덱스 3: graduate\n",
            "인덱스 4: student\n",
            "인덱스 5: .\n"
          ],
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        }
      ]
    },
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      "metadata": {
        "id": "gmA4kX0QixwZ"
      },
      "source": [
        "* 영어(English) 및 독일어(Deutsch) **토큰화 함수** 정의"
      ]
    },
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      "metadata": {
        "id": "e-pEypzUiwnX"
      },
      "source": [
        "# 독일어(Deutsch) 문장을 토큰화 하는 함수 (순서를 뒤집지 않음)\n",
        "def tokenize_de(text):\n",
        "    return [token.text for token in spacy_de.tokenizer(text)]\n",
        "\n",
        "# 영어(English) 문장을 토큰화 하는 함수\n",
        "def tokenize_en(text):\n",
        "    return [token.text for token in spacy_en.tokenizer(text)]"
      ],
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        "id": "vhAMTQyJizo9"
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      "source": [
        "* **필드(field)** 라이브러리를 이용해 데이터셋에 대한 구체적인 전처리 내용을 명시합니다.\n",
        "* 번역 목표\n",
        "    * 소스(SRC): 독일어\n",
        "    * 목표(TRG): 영어"
      ]
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        "id": "aalKxnIyizx3"
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      "source": [
        "from torchtext.data import Field, BucketIterator\n",
        "\n",
        "SRC = Field(tokenize=tokenize_de, init_token=\"<sos>\", eos_token=\"<eos>\", lower=True)\n",
        "TRG = Field(tokenize=tokenize_en, init_token=\"<sos>\", eos_token=\"<eos>\", lower=True)"
      ],
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        "id": "A94K670ni2P_"
      },
      "source": [
        "* 대표적인 영어-독어 번역 데이터셋인 **Multi30k**를 불러옵니다."
      ]
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      "metadata": {
        "id": "FIBPof6BItei",
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          "base_uri": "https://localhost:8080/"
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      },
      "source": [
        "from torchtext.datasets import Multi30k\n",
        "\n",
        "train_dataset, valid_dataset, test_dataset = Multi30k.splits(exts=(\".de\", \".en\"), fields=(SRC, TRG))"
      ],
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            "downloading training.tar.gz\n"
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          "text": [
            "training.tar.gz: 100%|██████████| 1.21M/1.21M [00:02<00:00, 596kB/s]\n"
          ],
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            "downloading validation.tar.gz\n"
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          "text": [
            "validation.tar.gz: 100%|██████████| 46.3k/46.3k [00:00<00:00, 172kB/s]\n"
          ],
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        },
        {
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            "downloading mmt_task1_test2016.tar.gz\n"
          ],
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        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "mmt_task1_test2016.tar.gz: 100%|██████████| 66.2k/66.2k [00:00<00:00, 163kB/s]\n"
          ],
          "name": "stderr"
        }
      ]
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        },
        "id": "h17z65VgjFZQ",
        "outputId": "4e410b7a-fdc6-4f53-e6ac-74d2371ecc00"
      },
      "source": [
        "print(f\"학습 데이터셋(training dataset) 크기: {len(train_dataset.examples)}개\")\n",
        "print(f\"평가 데이터셋(validation dataset) 크기: {len(valid_dataset.examples)}개\")\n",
        "print(f\"테스트 데이터셋(testing dataset) 크기: {len(test_dataset.examples)}개\")"
      ],
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        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "학습 데이터셋(training dataset) 크기: 29000개\n",
            "평가 데이터셋(validation dataset) 크기: 1014개\n",
            "테스트 데이터셋(testing dataset) 크기: 1000개\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
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          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "5HsqhgGfjGmC",
        "outputId": "3eb76194-a2eb-48be-dd7c-898eb56250d4"
      },
      "source": [
        "# 학습 데이터 중 하나를 선택해 출력\n",
        "print(vars(train_dataset.examples[30])['src'])\n",
        "print(vars(train_dataset.examples[30])['trg'])"
      ],
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        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "['ein', 'mann', ',', 'der', 'mit', 'einer', 'tasse', 'kaffee', 'an', 'einem', 'urinal', 'steht', '.']\n",
            "['a', 'man', 'standing', 'at', 'a', 'urinal', 'with', 'a', 'coffee', 'cup', '.']\n"
          ],
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        }
      ]
    },
    {
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        "id": "Gt6dbR43jMej"
      },
      "source": [
        "* **필드(field)** 객체의 **build_vocab** 메서드를 이용해 영어와 독어의 단어 사전을 생성합니다.\n",
        "  * **최소 2번 이상** 등장한 단어만을 선택합니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "NUs-Nf57jIMO",
        "outputId": "4eb6fa1e-c89d-42d8-8acc-0d23d545e6b9"
      },
      "source": [
        "SRC.build_vocab(train_dataset, min_freq=2)\n",
        "TRG.build_vocab(train_dataset, min_freq=2)\n",
        "\n",
        "print(f\"len(SRC): {len(SRC.vocab)}\")\n",
        "print(f\"len(TRG): {len(TRG.vocab)}\")"
      ],
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        {
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          "text": [
            "len(SRC): 7855\n",
            "len(TRG): 5893\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
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          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "JkVBmOwljN3H",
        "outputId": "9b8bf0a2-c23a-4573-e1f4-39e2ad8f55f5"
      },
      "source": [
        "print(TRG.vocab.stoi[\"abcabc\"]) # 없는 단어: 0\n",
        "print(TRG.vocab.stoi[TRG.pad_token]) # 패딩(padding): 1\n",
        "print(TRG.vocab.stoi[\"<sos>\"]) # <sos>: 2\n",
        "print(TRG.vocab.stoi[\"<eos>\"]) # <eos>: 3\n",
        "print(TRG.vocab.stoi[\"hello\"])\n",
        "print(TRG.vocab.stoi[\"world\"])"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "0\n",
            "1\n",
            "2\n",
            "3\n",
            "4112\n",
            "1752\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "TKuySa3njQpB"
      },
      "source": [
        "* 한 문장에 포함된 단어가 연속적으로 **RNN**에 입력되어야 합니다.\n",
        "    * 따라서 하나의 배치에 포함된 문장들이 가지는 단어의 개수가 유사하도록 만들면 좋습니다.\n",
        "    * 이를 위해 BucketIterator를 사용합니다.\n",
        "    * **배치 크기(batch size)**: 128"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "2IXKMVjtjPDm"
      },
      "source": [
        "import torch\n",
        "\n",
        "device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\n",
        "\n",
        "BATCH_SIZE = 128\n",
        "\n",
        "# 일반적인 데이터 로더(data loader)의 iterator와 유사하게 사용 가능\n",
        "train_iterator, valid_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(\n",
        "    (train_dataset, valid_dataset, test_dataset),\n",
        "    batch_size=BATCH_SIZE,\n",
        "    device=device)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "M5_krqaxjSPe",
        "outputId": "7ef2efe6-7561-460c-ce93-6491e3e9153b"
      },
      "source": [
        "for i, batch in enumerate(train_iterator):\n",
        "    src = batch.src\n",
        "    trg = batch.trg\n",
        "\n",
        "    print(f\"첫 번째 배치 크기: {src.shape}\")\n",
        "\n",
        "    # 현재 배치에 있는 하나의 문장에 포함된 정보 출력\n",
        "    for i in range(src.shape[0]):\n",
        "        print(f\"인덱스 {i}: {src[i][0].item()}\")\n",
        "\n",
        "    # 첫 번째 배치만 확인\n",
        "    break"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "첫 번째 배치 크기: torch.Size([35, 128])\n",
            "인덱스 0: 2\n",
            "인덱스 1: 8\n",
            "인덱스 2: 16\n",
            "인덱스 3: 7123\n",
            "인덱스 4: 5\n",
            "인덱스 5: 2390\n",
            "인덱스 6: 12\n",
            "인덱스 7: 24\n",
            "인덱스 8: 317\n",
            "인덱스 9: 27\n",
            "인덱스 10: 14\n",
            "인덱스 11: 50\n",
            "인덱스 12: 422\n",
            "인덱스 13: 4\n",
            "인덱스 14: 3\n",
            "인덱스 15: 1\n",
            "인덱스 16: 1\n",
            "인덱스 17: 1\n",
            "인덱스 18: 1\n",
            "인덱스 19: 1\n",
            "인덱스 20: 1\n",
            "인덱스 21: 1\n",
            "인덱스 22: 1\n",
            "인덱스 23: 1\n",
            "인덱스 24: 1\n",
            "인덱스 25: 1\n",
            "인덱스 26: 1\n",
            "인덱스 27: 1\n",
            "인덱스 28: 1\n",
            "인덱스 29: 1\n",
            "인덱스 30: 1\n",
            "인덱스 31: 1\n",
            "인덱스 32: 1\n",
            "인덱스 33: 1\n",
            "인덱스 34: 1\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "AJuTHG0gjXuU"
      },
      "source": [
        "#### **인코더(Encoder) 아키텍처**\n",
        "\n",
        "* 주어진 소스 문장을 **문맥 벡터(context vector)로 인코딩**합니다.\n",
        "* 하이퍼 파라미터(hyperparameter)\n",
        "    * **input_dim**: 하나의 단어에 대한 원핫 인코딩 차원\n",
        "    * **embed_dim**: 임베딩(embedding) 차원\n",
        "    * **enc_hidden_dim**: 인코더의 히든 상태(hidden state) 차원\n",
        "    * **dec_hidden_dim**: 디코더의 히든 상태(hidden state) 차원\n",
        "    * **dropout_ratio**: 드롭아웃(dropout) 비율"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "XnjffnbYjTQu"
      },
      "source": [
        "import torch.nn as nn\n",
        "\n",
        "# 인코더(Encoder) 아키텍처 정의\n",
        "class Encoder(nn.Module):\n",
        "    def __init__(self, input_dim, embed_dim, enc_hidden_dim, dec_hidden_dim, dropout_ratio):\n",
        "        super().__init__()\n",
        "\n",
        "        # 임베딩(embedding)은 원-핫 인코딩(one-hot encoding)을 특정 차원의 임베딩으로 매핑하는 레이어\n",
        "        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, embed_dim)\n",
        "\n",
        "        # 양방향(bidirectional) GRU 레이어\n",
        "        self.rnn = nn.GRU(embed_dim, enc_hidden_dim, bidirectional=True)\n",
        "\n",
        "        # FC 레이어\n",
        "        self.fc = nn.Linear(enc_hidden_dim * 2, dec_hidden_dim)\n",
        "\n",
        "        # 드롭아웃(dropout)\n",
        "        self.dropout = nn.Dropout(dropout_ratio)\n",
        "\n",
        "    # 인코더는 소스 문장을 입력으로 받아 문맥 벡터(context vector)를 반환        \n",
        "    def forward(self, src):\n",
        "        # src: [단어 개수, 배치 크기]: 각 단어의 인덱스(index) 정보\n",
        "        embedded = self.dropout(self.embedding(src))\n",
        "        # embedded: [단어 개수, 배치 크기, 임베딩 차원]\n",
        "\n",
        "        outputs, hidden = self.rnn(embedded)\n",
        "        # outputs: [단어 개수, 배치 크기, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]: 전체 단어의 출력 정보\n",
        "        # hidden: [레이어 개수 * 방향의 수, 배치 크기, 인코더 히든 차원]: 현재까지의 모든 단어의 정보\n",
        "\n",
        "        # hidden은 [forward_1, backward_1, forward_2, backward_2, ...] 형태로 구성\n",
        "        # 따라서 hidden[-2, :, :]은 forwards의 마지막 값\n",
        "        # 따라서 hidden[-1, :, :]은 backwards의 마지막 값\n",
        "        # 디코더(decoder)의 첫 번째 hidden (context) vector는 인코더의 마지막 hidden을 이용\n",
        "        hidden = torch.tanh(self.fc(torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim=1)))\n",
        "\n",
        "        # outputs은 Attention 목적으로, hidden은 context vector 목적으로 사용\n",
        "        return outputs, hidden"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "ypx2kLydpu7D"
      },
      "source": [
        "#### **어텐션(Attention) 아키텍처**\n",
        "\n",
        "* 하나의 어텐션(Attention)은 인코더의 전체 토큰에 대한 출력을 입력으로 받는 FC의 <b>파라미터를 공유</b>하여 사용합니다.\n",
        "* (전체 인코더 출력 + 현재 디코더의 히든) → 디코더의 히든 → 실제 Attention 값\n",
        "* 하이퍼 파라미터(hyperparameter)\n",
        "    * **enc_hidden_dim**: 인코더의 히든 상태(hidden state) 차원\n",
        "    * **dec_hidden_dim**: 디코더의 히든 상태(hidden state) 차원"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "d50749vHphJ3"
      },
      "source": [
        "import torch.nn.functional as F\n",
        "\n",
        "# 어텐션(Attention) 아키텍처 정의\n",
        "class Attention(nn.Module):\n",
        "    def __init__(self, enc_hidden_dim, dec_hidden_dim):\n",
        "        super().__init__()\n",
        "\n",
        "        self.attn = nn.Linear((enc_hidden_dim * 2) + dec_hidden_dim, dec_hidden_dim)\n",
        "        self.v = nn.Linear(dec_hidden_dim, 1, bias=False)\n",
        "\n",
        "    def forward(self, hidden, enc_outputs):\n",
        "        # hidden: [배치 크기, 히든 차원]: 현재까지의 모든 단어의 정보\n",
        "        # enc_outputs: [단어 개수, 배치 크기, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]: 전체 단어의 출력 정보\n",
        "        batch_size = enc_outputs.shape[1]\n",
        "        src_len = enc_outputs.shape[0]\n",
        "\n",
        "        # 현재 디코더의 히든 상태(hidden state)를 src_len만큼 반복\n",
        "        hidden = hidden.unsqueeze(1).repeat(1, src_len, 1)\n",
        "        enc_outputs = enc_outputs.permute(1, 0, 2)\n",
        "        # hidden: [배치 크기, 단어 개수, 디코더 히든 차원]: 현재까지의 모든 단어의 정보\n",
        "        # enc_outputs: [배치 크기, 단어 개수, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]: 전체 단어의 출력 정보\n",
        "\n",
        "        energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((hidden, enc_outputs), dim=2)))\n",
        "        # energy: [배치 크기, 단어 개수, 디코더 히든 차원]\n",
        "\n",
        "        attention = self.v(energy).squeeze(2)\n",
        "        # attention: [배치 크기, 단어 개수]: 실제 각 단어에 대한 어텐선(attention) 값들\n",
        "\n",
        "        return F.softmax(attention, dim=1)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "_ZaTa3VRuOHl"
      },
      "source": [
        "#### **디코더(Decoder) 아키텍처**\n",
        "\n",
        "* 주어진 문맥 벡터(context vector)를 **타겟 문장으로 디코딩**합니다.\n",
        "* 단, 디코딩하는 과정에서 <b>매번 인코더의 모든 출력에 대하여 어텐션(attention)</b>합니다.\n",
        "* 하이퍼 파라미터(hyperparameter)\n",
        "    * **output_dim**: 하나의 단어에 대한 원핫 인코딩 차원\n",
        "    * **embed_dim**: 임베딩(embedding) 차원\n",
        "    * **enc_hidden_dim**: 인코더의 히든 상태(hidden state) 차원\n",
        "    * **dec_hidden_dim**: 디코더의 히든 상태(hidden state) 차원\n",
        "    * **dropout_ratio**: 드롭아웃(dropout) 비율"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "qiATVJjbuNC2"
      },
      "source": [
        "# 디코더(Decoder) 아키텍처 정의\n",
        "class Decoder(nn.Module):\n",
        "    def __init__(self, output_dim, embed_dim, enc_hidden_dim, dec_hidden_dim, dropout_ratio, attention):\n",
        "        super().__init__()\n",
        "\n",
        "        self.output_dim = output_dim\n",
        "        self.attention = attention\n",
        "\n",
        "        # 임베딩(embedding)은 원-핫 인코딩(one-hot encoding) 말고 특정 차원의 임베딩으로 매핑하는 레이어\n",
        "        self.embedding = nn.Embedding(output_dim, embed_dim)\n",
        "\n",
        "        # GRU 레이어\n",
        "        self.rnn = nn.GRU((enc_hidden_dim * 2) + embed_dim, dec_hidden_dim)\n",
        "\n",
        "        # FC 레이어\n",
        "        self.fc_out = nn.Linear((enc_hidden_dim * 2) + dec_hidden_dim + embed_dim, output_dim)\n",
        "        \n",
        "        # 드롭아웃(dropout)\n",
        "        self.dropout = nn.Dropout(dropout_ratio)\n",
        "\n",
        "    # 디코더는 현재까지 출력된 문장에 대한 정보를 입력으로 받아 타겟 문장을 반환     \n",
        "    def forward(self, input, hidden, enc_outputs):\n",
        "        # input: [배치 크기]: 단어의 개수는 항상 1개이도록 구현\n",
        "        # hidden: [배치 크기, 히든 차원]\n",
        "        # enc_outputs: [단어 개수, 배치 크기, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]: 전체 단어의 출력 정보\n",
        "        input = input.unsqueeze(0)\n",
        "        # input: [단어 개수 = 1, 배치 크기]\n",
        "\n",
        "        embedded = self.dropout(self.embedding(input))\n",
        "        # embedded: [단어 개수 = 1, 배치 크기, 임베딩 차원]\n",
        "\n",
        "        attention = self.attention(hidden, enc_outputs)\n",
        "        # attention: [배치 크기, 단어 개수]: 실제 각 단어에 대한 어텐선(attention) 값들\n",
        "        attention = attention.unsqueeze(1)\n",
        "        # attention: [배치 크기, 1, 단어 개수]: 실제 각 단어에 대한 어텐선(attention) 값들\n",
        "\n",
        "        enc_outputs = enc_outputs.permute(1, 0, 2)\n",
        "        # enc_outputs: [배치 크기, 단어 개수, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]: 전체 단어의 출력 정보\n",
        "\n",
        "        weighted = torch.bmm(attention, enc_outputs) # 행렬 곱 함수\n",
        "        # weighted: [배치 크기, 1, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]\n",
        "\n",
        "        weighted = weighted.permute(1, 0, 2)\n",
        "        # weighted: [1, 배치 크기, 인코더 히든 차원 * 방향의 수]\n",
        "        \n",
        "        rnn_input = torch.cat((embedded, weighted), dim=2)\n",
        "        # rnn_input: [1, 배치 크기, 인코더 히든 차원 * 방향의 수 + embed_dim]: 어텐션이 적용된 현재 단어 입력 정보\n",
        "        \n",
        "        output, hidden = self.rnn(rnn_input, hidden.unsqueeze(0))\n",
        "        # output: [단어 개수, 배치 크기, 디코더 히든 차원 * 방향의 수]\n",
        "        # hidden: [레이어 개수 * 방향의 수, 배치 크기, 디코더 히든 차원]: 현재까지의 모든 단어의 정보\n",
        "\n",
        "        # 현재 예제에서는 단어 개수, 레이어 개수, 방향의 수 모두 1의 값을 가짐\n",
        "        # 따라서 output: [1, 배치 크기, 디코더 히든 차원], hidden: [1, 배치 크기, 디코더 히든 차원]\n",
        "        # 다시 말해 output과 hidden의 값 또한 동일\n",
        "        assert (output == hidden).all()\n",
        "\n",
        "        embedded = embedded.squeeze(0)\n",
        "        output = output.squeeze(0)\n",
        "        weighted = weighted.squeeze(0)\n",
        "        \n",
        "        prediction = self.fc_out(torch.cat((output, weighted, embedded), dim=1))\n",
        "        # prediction = [배치 크기, 출력 차원]\n",
        "        \n",
        "        # (현재 출력 단어, 현재까지의 모든 단어의 정보)\n",
        "        return prediction, hidden.squeeze(0)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "fEyIADZN1K95"
      },
      "source": [
        "#### **Seq2Seq with Attention 아키텍처**\n",
        "\n",
        "* 앞서 정의한 인코더(encoder)와 디코더(decoder)를 가지고 있는 하나의 아키텍처입니다.\n",
        "    * **인코더(encoder)**: 주어진 소스 문장을 문맥 벡터(context vector)로 인코딩합니다.\n",
        "    * **디코더(decoder)**: 주어진 문맥 벡터(context vector)를 타겟 문장으로 디코딩합니다.\n",
        "    * 단, **디코더는 한 단어씩** 넣어서 한 번씩 결과를 구합니다.\n",
        "    * 또한 디코더는 문맥 벡터 뿐만 아니라 <b>인코더의 모든 출력을 참고하여 어텐션(attention)을 진행</b>합니다.\n",
        "* **Teacher forcing**: 디코더의 예측(prediction)을 다음 입력으로 사용하지 않고, 실제 목표 출력(ground-truth)을 다음 입력으로 사용하는 기법"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "XS9NkTCd1I-D"
      },
      "source": [
        "class Seq2Seq(nn.Module):\n",
        "    def __init__(self, encoder, decoder, device):\n",
        "        super().__init__()\n",
        "\n",
        "        self.encoder = encoder\n",
        "        self.decoder = decoder\n",
        "        self.device = device\n",
        "\n",
        "    # 학습할 때는 완전한 형태의 소스 문장, 타겟 문장, teacher_forcing_ratio를 넣기\n",
        "    def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio=0.5):\n",
        "        # src: [단어 개수, 배치 크기]\n",
        "        # trg: [단어 개수, 배치 크기]\n",
        "        # 먼저 인코더를 거쳐 전체 출력과 문맥 벡터(context vector)를 추출\n",
        "        enc_outputs, hidden = self.encoder(src)\n",
        "\n",
        "        # 디코더(decoder)의 최종 결과를 담을 텐서 객체 만들기\n",
        "        trg_len = trg.shape[0] # 단어 개수\n",
        "        batch_size = trg.shape[1] # 배치 크기\n",
        "        trg_vocab_size = self.decoder.output_dim # 출력 차원\n",
        "        outputs = torch.zeros(trg_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device)\n",
        "\n",
        "        # 첫 번째 입력은 항상 <sos> 토큰\n",
        "        input = trg[0, :]\n",
        "\n",
        "        # 타겟 단어의 개수만큼 반복하여 디코더에 포워딩(forwarding)\n",
        "        for t in range(1, trg_len):\n",
        "            output, hidden = self.decoder(input, hidden, enc_outputs)\n",
        "\n",
        "            outputs[t] = output # FC를 거쳐서 나온 현재의 출력 단어 정보\n",
        "            top1 = output.argmax(1) # 가장 확률이 높은 단어의 인덱스 추출\n",
        "\n",
        "            # teacher_forcing_ratio: 학습할 때 실제 목표 출력(ground-truth)을 사용하는 비율\n",
        "            teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio\n",
        "            input = trg[t] if teacher_force else top1 # 현재의 출력 결과를 다음 입력에서 넣기\n",
        "\n",
        "        return outputs"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "MJG_szt-2MSd"
      },
      "source": [
        "#### **학습(Training)**\n",
        "\n",
        "* 하이퍼 파라미터 설정 및 모델 초기화"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "ZCYhFAB83GLx"
      },
      "source": [
        "INPUT_DIM = len(SRC.vocab)\n",
        "OUTPUT_DIM = len(TRG.vocab)\n",
        "ENCODER_EMBED_DIM = 256\n",
        "DECODER_EMBED_DIM = 256\n",
        "ENCODER_HIDDEN_DIM = 512\n",
        "DECODER_HIDDEN_DIM = 512\n",
        "ENC_DROPOUT_RATIO = 0.5\n",
        "DEC_DROPOUT_RATIO = 0.5"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "K22n1KKM3ww8"
      },
      "source": [
        "# 어텐션(attention) 객체 선언\n",
        "attn = Attention(ENCODER_HIDDEN_DIM, DECODER_HIDDEN_DIM)\n",
        "\n",
        "# 인코더(encoder)와 디코더(decoder) 객체 선언\n",
        "enc = Encoder(INPUT_DIM, ENCODER_EMBED_DIM, ENCODER_HIDDEN_DIM, DECODER_HIDDEN_DIM, ENC_DROPOUT_RATIO)\n",
        "dec = Decoder(OUTPUT_DIM, DECODER_EMBED_DIM, ENCODER_HIDDEN_DIM, DECODER_HIDDEN_DIM, DEC_DROPOUT_RATIO, attn)\n",
        "\n",
        "# Seq2Seq 객체 선언\n",
        "model = Seq2Seq(enc, dec, device).to(device)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "o4QdXa2v2lgx"
      },
      "source": [
        "* **모델 가중치 파라미터 초기화**"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "3u-a6QGT3K1Q",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "1efe1fbb-c81f-47ac-bb2e-878121594f3c"
      },
      "source": [
        "def init_weights(m):\n",
        "    for name, param in m.named_parameters():\n",
        "        if 'weight' in name:\n",
        "            nn.init.normal_(param.data, mean=0, std=0.01)\n",
        "        else:\n",
        "            nn.init.constant_(param.data, 0)\n",
        "            \n",
        "model.apply(init_weights)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "Seq2Seq(\n",
              "  (encoder): Encoder(\n",
              "    (embedding): Embedding(7855, 256)\n",
              "    (rnn): GRU(256, 512, bidirectional=True)\n",
              "    (fc): Linear(in_features=1024, out_features=512, bias=True)\n",
              "    (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False)\n",
              "  )\n",
              "  (decoder): Decoder(\n",
              "    (attention): Attention(\n",
              "      (attn): Linear(in_features=1536, out_features=512, bias=True)\n",
              "      (v): Linear(in_features=512, out_features=1, bias=False)\n",
              "    )\n",
              "    (embedding): Embedding(5893, 256)\n",
              "    (rnn): GRU(1280, 512)\n",
              "    (fc_out): Linear(in_features=1792, out_features=5893, bias=True)\n",
              "    (dropout): Dropout(p=0.5, inplace=False)\n",
              "  )\n",
              ")"
            ]
          },
          "metadata": {
            "tags": []
          },
          "execution_count": 30
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "XW87m5Me39Al"
      },
      "source": [
        "* 학습 및 평가 함수 정의\n",
        "    * 기본적인 Seq2Seq 모델과 완전히 동일하게 작성할 수 있습니다."
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "neIE2upE3tkJ"
      },
      "source": [
        "import torch.optim as optim\n",
        "\n",
        "# Adam optimizer로 학습 최적화\n",
        "optimizer = optim.Adam(model.parameters())\n",
        "\n",
        "# 뒷 부분의 패딩(padding)에 대해서는 값 무시\n",
        "TRG_PAD_IDX = TRG.vocab.stoi[TRG.pad_token]\n",
        "criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=TRG_PAD_IDX)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "wofZzAhn3_xn"
      },
      "source": [
        "# 모델 학습(train) 함수\n",
        "def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):\n",
        "    model.train() # 학습 모드\n",
        "    epoch_loss = 0\n",
        "    \n",
        "    # 전체 학습 데이터를 확인하며\n",
        "    for i, batch in enumerate(iterator):\n",
        "        src = batch.src\n",
        "        trg = batch.trg\n",
        "        \n",
        "        optimizer.zero_grad()\n",
        "\n",
        "        output = model(src, trg)\n",
        "        # output: [출력 단어 개수, 배치 크기, 출력 차원]\n",
        "        output_dim = output.shape[-1]\n",
        "        \n",
        "        # 출력 단어의 인덱스 0은 사용하지 않음\n",
        "        output = output[1:].view(-1, output_dim)\n",
        "        # output = [(출력 단어의 개수 - 1) * batch size, output dim]\n",
        "        trg = trg[1:].view(-1)\n",
        "        # trg = [(타겟 단어의 개수 - 1) * batch size]\n",
        "        \n",
        "        # 모델의 출력 결과와 타겟 문장을 비교하여 손실 계산\n",
        "        loss = criterion(output, trg)\n",
        "        loss.backward() # 기울기(gradient) 계산\n",
        "        \n",
        "        # 기울기(gradient) clipping 진행\n",
        "        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)\n",
        "        \n",
        "        # 파라미터 업데이트\n",
        "        optimizer.step()\n",
        "        \n",
        "        # 전체 손실 값 계산\n",
        "        epoch_loss += loss.item()\n",
        "        \n",
        "    return epoch_loss / len(iterator)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "EAt0uNnm4BVK"
      },
      "source": [
        "# 모델 평가(evaluate) 함수\n",
        "def evaluate(model, iterator, criterion):\n",
        "    model.eval() # 평가 모드\n",
        "    epoch_loss = 0\n",
        "    \n",
        "    with torch.no_grad():\n",
        "        # 전체 평가 데이터를 확인하며\n",
        "        for i, batch in enumerate(iterator):\n",
        "            src = batch.src\n",
        "            trg = batch.trg\n",
        "\n",
        "            # 평가할 때 teacher forcing는 사용하지 않음\n",
        "            output = model(src, trg, 0)\n",
        "            # output: [출력 단어 개수, 배치 크기, 출력 차원]\n",
        "            output_dim = output.shape[-1]\n",
        "            \n",
        "            # 출력 단어의 인덱스 0은 사용하지 않음\n",
        "            output = output[1:].view(-1, output_dim)\n",
        "            # output = [(출력 단어의 개수 - 1) * batch size, output dim]\n",
        "            trg = trg[1:].view(-1)\n",
        "            # trg = [(타겟 단어의 개수 - 1) * batch size]\n",
        "\n",
        "            # 모델의 출력 결과와 타겟 문장을 비교하여 손실 계산\n",
        "            loss = criterion(output, trg)\n",
        "\n",
        "            # 전체 손실 값 계산\n",
        "            epoch_loss += loss.item()\n",
        "        \n",
        "    return epoch_loss / len(iterator)"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "niB7_VVZ4Ptc"
      },
      "source": [
        "* 학습(training) 및 검증(validation) 진행\n",
        "    * **학습 횟수(epoch)**: 10"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "x3Z-IBW84FiK"
      },
      "source": [
        "def epoch_time(start_time, end_time):\n",
        "    elapsed_time = end_time - start_time\n",
        "    elapsed_mins = int(elapsed_time / 60)\n",
        "    elapsed_secs = int(elapsed_time - (elapsed_mins * 60))\n",
        "    return elapsed_mins, elapsed_secs"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "22OJL3xx4RJ5",
        "outputId": "7469e22b-ff2a-4bae-ab4b-818af7d1931d"
      },
      "source": [
        "import time\n",
        "import math\n",
        "import random\n",
        "\n",
        "N_EPOCHS = 10\n",
        "CLIP = 1\n",
        "best_valid_loss = float('inf')\n",
        "\n",
        "for epoch in range(N_EPOCHS):\n",
        "    start_time = time.time() # 시작 시간 기록\n",
        "\n",
        "    train_loss = train(model, train_iterator, optimizer, criterion, CLIP)\n",
        "    valid_loss = evaluate(model, valid_iterator, criterion)\n",
        "\n",
        "    end_time = time.time() # 종료 시간 기록\n",
        "    epoch_mins, epoch_secs = epoch_time(start_time, end_time)\n",
        "\n",
        "    if valid_loss < best_valid_loss:\n",
        "        best_valid_loss = valid_loss\n",
        "        torch.save(model.state_dict(), 'seq2seq_with_attention.pt')\n",
        "\n",
        "    print(f'Epoch: {epoch + 1:02} | Time: {epoch_mins}m {epoch_secs}s')\n",
        "    print(f'\\tTrain Loss: {train_loss:.3f} | Train PPL: {math.exp(train_loss):.3f}')\n",
        "    print(f'\\tValidation Loss: {valid_loss:.3f} | Validation PPL: {math.exp(valid_loss):.3f}')"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Epoch: 01 | Time: 1m 22s\n",
            "\tTrain Loss: 5.025 | Train PPL: 152.108\n",
            "\tValidation Loss: 4.942 | Validation PPL: 140.009\n",
            "Epoch: 02 | Time: 1m 24s\n",
            "\tTrain Loss: 4.180 | Train PPL: 65.343\n",
            "\tValidation Loss: 4.581 | Validation PPL: 97.658\n",
            "Epoch: 03 | Time: 1m 25s\n",
            "\tTrain Loss: 3.530 | Train PPL: 34.108\n",
            "\tValidation Loss: 3.809 | Validation PPL: 45.094\n",
            "Epoch: 04 | Time: 1m 24s\n",
            "\tTrain Loss: 2.961 | Train PPL: 19.314\n",
            "\tValidation Loss: 3.429 | Validation PPL: 30.847\n",
            "Epoch: 05 | Time: 1m 25s\n",
            "\tTrain Loss: 2.571 | Train PPL: 13.076\n",
            "\tValidation Loss: 3.211 | Validation PPL: 24.799\n",
            "Epoch: 06 | Time: 1m 25s\n",
            "\tTrain Loss: 2.271 | Train PPL: 9.689\n",
            "\tValidation Loss: 3.159 | Validation PPL: 23.539\n",
            "Epoch: 07 | Time: 1m 24s\n",
            "\tTrain Loss: 2.020 | Train PPL: 7.535\n",
            "\tValidation Loss: 3.178 | Validation PPL: 24.009\n",
            "Epoch: 08 | Time: 1m 24s\n",
            "\tTrain Loss: 1.799 | Train PPL: 6.045\n",
            "\tValidation Loss: 3.294 | Validation PPL: 26.963\n",
            "Epoch: 09 | Time: 1m 24s\n",
            "\tTrain Loss: 1.624 | Train PPL: 5.073\n",
            "\tValidation Loss: 3.262 | Validation PPL: 26.097\n",
            "Epoch: 10 | Time: 1m 24s\n",
            "\tTrain Loss: 1.490 | Train PPL: 4.436\n",
            "\tValidation Loss: 3.319 | Validation PPL: 27.639\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "hxMwo05X8JIZ",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 17
        },
        "outputId": "79f2f55e-6be2-41f4-a85e-9a1e19ac4c76"
      },
      "source": [
        "# 학습된 모델 저장\n",
        "from google.colab import files\n",
        "\n",
        "files.download('seq2seq_with_attention.pt')"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "application/javascript": [
              "\n",
              "    async function download(id, filename, size) {\n",
              "      if (!google.colab.kernel.accessAllowed) {\n",
              "        return;\n",
              "      }\n",
              "      const div = document.createElement('div');\n",
              "      const label = document.createElement('label');\n",
              "      label.textContent = `Downloading \"${filename}\": `;\n",
              "      div.appendChild(label);\n",
              "      const progress = document.createElement('progress');\n",
              "      progress.max = size;\n",
              "      div.appendChild(progress);\n",
              "      document.body.appendChild(div);\n",
              "\n",
              "      const buffers = [];\n",
              "      let downloaded = 0;\n",
              "\n",
              "      const channel = await google.colab.kernel.comms.open(id);\n",
              "      // Send a message to notify the kernel that we're ready.\n",
              "      channel.send({})\n",
              "\n",
              "      for await (const message of channel.messages) {\n",
              "        // Send a message to notify the kernel that we're ready.\n",
              "        channel.send({})\n",
              "        if (message.buffers) {\n",
              "          for (const buffer of message.buffers) {\n",
              "            buffers.push(buffer);\n",
              "            downloaded += buffer.byteLength;\n",
              "            progress.value = downloaded;\n",
              "          }\n",
              "        }\n",
              "      }\n",
              "      const blob = new Blob(buffers, {type: 'application/binary'});\n",
              "      const a = document.createElement('a');\n",
              "      a.href = window.URL.createObjectURL(blob);\n",
              "      a.download = filename;\n",
              "      div.appendChild(a);\n",
              "      a.click();\n",
              "      div.remove();\n",
              "    }\n",
              "  "
            ],
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.Javascript object>"
            ]
          },
          "metadata": {
            "tags": []
          }
        },
        {
          "output_type": "display_data",
          "data": {
            "application/javascript": [
              "download(\"download_b8834770-92df-4df4-97e5-291d17a93cf4\", \"seq2seq_with_sequential.pt\", 82081062)"
            ],
            "text/plain": [
              "<IPython.core.display.Javascript object>"
            ]
          },
          "metadata": {
            "tags": []
          }
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "cAAwxrgE9ujD"
      },
      "source": [
        "#### **모델 최종 테스트(testing) 결과 확인**"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "_CHFydtw44xZ",
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "outputId": "14b04205-5e67-4842-aeea-dc409ed71eae"
      },
      "source": [
        "!wget https://postechackr-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/dongbinna_postech_ac_kr/EQkAXuEiglpMgofwF0HAp5oBhFspDt7_V3JBtEiCAKNbjw?download=1 -O seq2seq_with_attention.pt"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "--2020-12-01 08:24:24--  https://postechackr-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/dongbinna_postech_ac_kr/EQkAXuEiglpMgofwF0HAp5oBhFspDt7_V3JBtEiCAKNbjw?download=1\n",
            "Resolving postechackr-my.sharepoint.com (postechackr-my.sharepoint.com)... 13.107.136.9\n",
            "Connecting to postechackr-my.sharepoint.com (postechackr-my.sharepoint.com)|13.107.136.9|:443... connected.\n",
            "HTTP request sent, awaiting response... 302 Found\n",
            "Location: /personal/dongbinna_postech_ac_kr/Documents/Research/models/seq2seq_with_attention.pt?originalPath=aHR0cHM6Ly9wb3N0ZWNoYWNrci1teS5zaGFyZXBvaW50LmNvbS86dTovZy9wZXJzb25hbC9kb25nYmlubmFfcG9zdGVjaF9hY19rci9FUWtBWHVFaWdscE1nb2Z3RjBIQXA1b0JoRnNwRHQ3X1YzSkJ0RWlDQUtOYmp3P3J0aW1lPVNwdXZnOUtWMkVn [following]\n",
            "--2020-12-01 08:24:25--  https://postechackr-my.sharepoint.com/personal/dongbinna_postech_ac_kr/Documents/Research/models/seq2seq_with_attention.pt?originalPath=aHR0cHM6Ly9wb3N0ZWNoYWNrci1teS5zaGFyZXBvaW50LmNvbS86dTovZy9wZXJzb25hbC9kb25nYmlubmFfcG9zdGVjaF9hY19rci9FUWtBWHVFaWdscE1nb2Z3RjBIQXA1b0JoRnNwRHQ3X1YzSkJ0RWlDQUtOYmp3P3J0aW1lPVNwdXZnOUtWMkVn\n",
            "Reusing existing connection to postechackr-my.sharepoint.com:443.\n",
            "HTTP request sent, awaiting response... 200 OK\n",
            "Length: 82081062 (78M) [application/octet-stream]\n",
            "Saving to: ‘seq2seq_with_attention.pt’\n",
            "\n",
            "seq2seq_with_attent 100%[===================>]  78.28M  19.1MB/s    in 4.1s    \n",
            "\n",
            "2020-12-01 08:24:30 (19.1 MB/s) - ‘seq2seq_with_attention.pt’ saved [82081062/82081062]\n",
            "\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "CrMv5cD29yKI",
        "outputId": "c1c9e981-f6fa-43ff-f559-ee203b32a41e"
      },
      "source": [
        "model.load_state_dict(torch.load('seq2seq_with_attention.pt'))\n",
        "\n",
        "test_loss = evaluate(model, test_iterator, criterion)\n",
        "\n",
        "print(f'Test Loss: {test_loss:.3f} | Test PPL: {math.exp(test_loss):.3f}')"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Test Loss: 3.181 | Test PPL: 24.074\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "markdown",
      "metadata": {
        "id": "CSjFAq_091iF"
      },
      "source": [
        "#### **나만의 데이터로 모델 사용해보기**"
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "-ZuRXGB592W9"
      },
      "source": [
        "# 번역(translation) 함수\n",
        "def translate_sentence(sentence, src_field, trg_field, model, device, max_len=50):\n",
        "    model.eval() # 평가 모드\n",
        "\n",
        "    if isinstance(sentence, str):\n",
        "        nlp = spacy.load('de')\n",
        "        tokens = [token.text.lower() for token in nlp(sentence)]\n",
        "    else:\n",
        "        tokens = [token.lower() for token in sentence]\n",
        "\n",
        "    # 처음에 <sos> 토큰, 마지막에 <eos> 토큰 붙이기\n",
        "    tokens = [src_field.init_token] + tokens + [src_field.eos_token]\n",
        "    print(f\"전체 소스 토큰: {tokens}\")\n",
        "\n",
        "    src_indexes = [src_field.vocab.stoi[token] for token in tokens]\n",
        "    print(f\"소스 문장 인덱스: {src_indexes}\")\n",
        "\n",
        "    src_tensor = torch.LongTensor(src_indexes).unsqueeze(1).to(device)\n",
        "\n",
        "    # 인코더(endocer)에 소스 문장을 넣어 문맥 벡터(context vector) 계산\n",
        "    with torch.no_grad():\n",
        "        enc_outputs, hidden = model.encoder(src_tensor)\n",
        "\n",
        "    # 처음에는 <sos> 토큰 하나만 가지고 있도록 하기\n",
        "    trg_indexes = [trg_field.vocab.stoi[trg_field.init_token]]\n",
        "\n",
        "    for i in range(max_len):\n",
        "        # 이전에 출력한 단어가 현재 단어로 입력될 수 있도록\n",
        "        trg_tensor = torch.LongTensor([trg_indexes[-1]]).to(device)\n",
        "\n",
        "        with torch.no_grad():\n",
        "            output, hidden = model.decoder(trg_tensor, hidden, enc_outputs)\n",
        "\n",
        "        pred_token = output.argmax(1).item()\n",
        "        trg_indexes.append(pred_token) # 출력 문장에 더하기\n",
        "\n",
        "        # <eos>를 만나는 순간 끝\n",
        "        if pred_token == trg_field.vocab.stoi[trg_field.eos_token]:\n",
        "            break\n",
        "\n",
        "    # 각 출력 단어 인덱스를 실제 단어로 변환\n",
        "    trg_tokens = [trg_field.vocab.itos[i] for i in trg_indexes]\n",
        "\n",
        "    # 첫 번째 <sos>는 제외하고 출력 문장 반환\n",
        "    return trg_tokens[1:]"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "l5MpIAAo93UE",
        "outputId": "dd99d305-772f-4886-fef6-4f4f1dc3c35f"
      },
      "source": [
        "example_idx = 10\n",
        "\n",
        "src = vars(test_dataset.examples[example_idx])['src']\n",
        "trg = vars(test_dataset.examples[example_idx])['trg']\n",
        "\n",
        "print(f'소스 문장: {src}')\n",
        "print(f'타겟 문장: {trg}')\n",
        "print(\"모델 출력 결과:\", \" \".join(translate_sentence(src, SRC, TRG, model, device)))"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "소스 문장: ['eine', 'mutter', 'und', 'ihr', 'kleiner', 'sohn', 'genießen', 'einen', 'schönen', 'tag', 'im', 'freien', '.']\n",
            "타겟 문장: ['a', 'mother', 'and', 'her', 'young', 'song', 'enjoying', 'a', 'beautiful', 'day', 'outside', '.']\n",
            "전체 소스 토큰: ['<sos>', 'eine', 'mutter', 'und', 'ihr', 'kleiner', 'sohn', 'genießen', 'einen', 'schönen', 'tag', 'im', 'freien', '.', '<eos>']\n",
            "소스 문장 인덱스: [2, 8, 364, 10, 134, 70, 624, 565, 19, 780, 200, 20, 88, 4, 3]\n",
            "모델 출력 결과: a mother and her son enjoying a beautiful day . <eos>\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "fpZnxDn894jW",
        "outputId": "b55c3cc0-4a63-45ba-c3e5-f5ac33cded14"
      },
      "source": [
        "src = tokenize_de(\"Guten Abend.\")\n",
        "\n",
        "print(f'소스 문장: {src}')\n",
        "print(\"모델 출력 결과:\", \" \".join(translate_sentence(src, SRC, TRG, model, device)))"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "소스 문장: ['Guten', 'Abend', '.']\n",
            "전체 소스 토큰: ['<sos>', 'guten', 'abend', '.', '<eos>']\n",
            "소스 문장 인덱스: [2, 3799, 1163, 4, 3]\n",
            "모델 출력 결과: local villagers are preparing to dusk . <eos>\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    }
  ]
}