rasa train nlu详解：1.2-_train_graph()函数

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

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

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

1.传递来的形参数据

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

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

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

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

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

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

（1）model_configuration.train_schema

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

说明：ResponseSelector类继承自DIETClassifier类。

（2）model_configuration.predict_schema

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

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

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

6.Rasa中GraphComponent的子类


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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.hqwc.cn/news/168851.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

gorm之项目实战-使用gen以及定义表间关系

gorm之项目实战-使用gen以及定义表间关系

gorm之项目实战 ER图 关系整理 一对一关系： User 和 UserLog： 一个用户对应一个用户日志，通过 User 模型的主键与 UserLog 模型的外键建立一对一关系。 一对多关系： User 和 Teacher： 一个用户可以对应多个老师&…
阅读更多...
Android——Gradle插件gradle-wrapper.properties

Android——Gradle插件gradle-wrapper.properties

一、Android Studio版本，Android Gradle插件版本，Gradle版本 Android Studio 通过Android Gradle插件 使用 Gradle来构建代码； Android Studio每次升级后， Android Gradle 插件自动更新，对应的Gradle版本也会变动&…
阅读更多...
openssl研发之base64编解码实例

openssl研发之base64编解码实例

一、base64编码介绍 Base64编码是一种将二进制数据转换成ASCII字符的编码方式。它主要用于在文本协议中传输二进制数据，例如电子邮件的附件、XML文档、JSON数据等。 Base64编码的特点如下： 字符集： Base64编码使用64个字符来表示二进制数据…
阅读更多...
C#中的扩展方法---Extension

C#中的扩展方法---Extension

C#中扩展方法是C# 3.0/.NET 3.x 新增特性，能够实现向现有类型中“添加”方法，以下主要介绍C#中扩展方法的声明及使用。 1、扩展方法的声明 扩展方法使能够向现有类型“添加”方法，而无需创建新的派生类型、重新编译或以其他方式修改原始类型…
阅读更多...
xlua游戏热更新(C#访问lua)

xlua游戏热更新(C#访问lua)

xlua作为Unity资源热更新的重要解决方案api，在Tecent重多游戏中被采用，本文通过案例去讲解xlua代码结构层次。 /** Tencent is pleased to support the open source community by making xLua available.* Copyright (C) 2016 THL A29 Limited, a Tence…
阅读更多...
快速走进通信世界 --- 基础知识扫盲

快速走进通信世界 --- 基础知识扫盲

想不到吧，家人们，博主好久没来更新文章了，而且这次更新的是关于通信工程的文章。博主确实以前一直更新关于编程的文章，只不过最近在学习一些新的知识，以后有机会了我还是会继续更新一些编程技术文章的。不过每一门技术…
阅读更多...
基于单片机设计的智能风扇(红外线无线控制开关调速定时)

基于单片机设计的智能风扇(红外线无线控制开关调速定时)

一、项目介绍 在炎热的夏季，风扇成为人们室内生活中必不可少的电器产品。然而，传统的风扇控制方式存在一些不便之处，比如需要手动操作开关、无法远程控制和调速，以及缺乏定时功能等。为了解决这些问题，设计了一款基于…
阅读更多...
如何用java写一个网站：从零搭建个性化网站

如何用java写一个网站：从零搭建个性化网站

随着互联网的迅猛发展，Java作为一种强大而灵活的编程语言，为构建各类网站提供了丰富的解决方案。本文将探讨如何使用Java编写一个个性化网站，并通过具体实例进行深入分析。 第一步：选择适当的技术栈 在着手构建网站之前&#xff0…
阅读更多...
【代码随想录】算法训练计划18

【代码随想录】算法训练计划18

1、513. 找树左下角的值 题目： 给定一个二叉树的 根节点 root，请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值。 假设二叉树中至少有一个节点。 思路： 递归，规则，基本可以自己写出来 var maxDepth int var res int fun…
阅读更多...
深度学习之基于Django+Tensorflow商品识别管理系统

深度学习之基于Django+Tensorflow商品识别管理系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 项目简介 本系统是一个基于DjangoTensorflow的商品识别管理系统。通过深度学习技术，实现商品的自动识别…
阅读更多...
Linux系统编程——文件的打开及创建

Linux系统编程——文件的打开及创建

打开(open) 使用open函数需要包含以下三个头文件&#xff1a; #include <sys/types.h> #include <sys/stat.h> #include <fcntl.h> open的函数定义格式 int open(const char *pathname,int flags); int open(const char *pathname,int flags,mode_t mode…
阅读更多...
CKA认证模块②-K8S企业运维和落地实战

CKA认证模块②-K8S企业运维和落地实战

CKA认证模块②-K8S企业运维和落地实战 Pod高级实战-Pod生命周期-启动钩子,停止钩子 Pod生命周期完整流程介绍 容器钩子; 容器探测; Pod重启策略; Pod的终止过程; Init容器; 初始化容器最佳实践 初始化容器与主容器区别是? init容器没有readinessProbe… [rootk8s-mast…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023