Original_data_with_penalty.ipynb

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        "import torch.optim as optim\n",
        "\n",
        "import torchtext\n",
        "from torchtext.legacy import data\n",
        "from torchtext.legacy.data import Field, BucketIterator\n",
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        "! git clone https://github.com/akashe/Python-Code-Generation"
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            "fatal: destination path 'Python-Code-Generation' already exists and is not an empty directory.\n"
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        "import sys\n",
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        "from data_processing import getTokenizer,getData"
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        "questions, answers = [],[]"
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        "# # loading train json\n",
        "# f = open(\"/content/conala-corpus/conala-train.json\",\"r\")\n",
        "# train_file = json.load(f)\n",
        "# f.close()"
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        "# for num,i in enumerate(train_file):\n",
        "#   if i['intent'] is not None:\n",
        "#     questions.append(i['intent'])\n",
        "#     answers.append(i['snippet'])"
      ],
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        "# # loading train json\n",
        "# f = open(\"/content/conala-corpus/conala-test.json\",\"r\")\n",
        "# test_file = json.load(f)\n",
        "# f.close()"
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        "# for num,i in enumerate(test_file):\n",
        "#   if i['intent'] is not None:\n",
        "#     questions.append(i['intent'])\n",
        "#     answers.append(i['snippet'])\n"
      ],
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        "questions_, answers_ = getData(\"/content/Python-Code-Generation/data/english_python_data_pruned.txt\")"
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        "# Setting max word len\n",
        "max_word_len = 200"
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      "source": [
        "# removing examples with len more than max_word_len\n",
        "# Only checking in original data because I checked in CONALA data and answers their dont exceed 301.\n",
        "pruned_questions = []\n",
        "pruned_answers = []\n",
        "for j,i in zip(questions_,answers_):\n",
        "  tokens = getTokenizer(i)\n",
        "  if not len(tokens) > max_word_len and len(tokens)>0:\n",
        "    pruned_answers.append(i)\n",
        "    pruned_questions.append(j)\n",
        "\n",
        "print(len(pruned_answers))\n",
        "answers_ = pruned_answers\n",
        "questions_ = pruned_questions"
      ],
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          "text": [
            "Error in tokenization\n",
            "2956\n"
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      ]
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        "questions = questions + questions_\n",
        "answers = answers + answers_"
      ],
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        "questions[100],answers[100]"
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              "('write a python program to check name exists in given list',\n",
              " \"names1 = ['Amir', 'Bala', 'Chales']\\nfor n in names1:\\n\\tname = n.lower()\\n\\tif 'amir' == name:\\n\\t\\tprint('Yes name exists:',name)\\n\\telse:\\n\\t\\tprint('No')\\n\")"
            ]
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        "print(len(questions),len(answers))"
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        {
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            "2956 2956\n"
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        "SEED = 1327\n",
        "\n",
        "random.seed(SEED)\n",
        "np.random.seed(SEED)\n",
        "torch.manual_seed(SEED)\n",
        "torch.cuda.manual_seed(SEED)\n",
        "torch.backends.cudnn.deterministic = True"
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          "base_uri": "https://localhost:8080/"
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        "id": "kHi-mvk52iqc",
        "outputId": "61763c6c-c0ae-40b9-b3f7-5d6fed30dd50"
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        "!python -m spacy download en"
      ],
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          "output_type": "stream",
          "text": [
            "Requirement already satisfied: en_core_web_sm==2.2.5 from https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-2.2.5/en_core_web_sm-2.2.5.tar.gz#egg=en_core_web_sm==2.2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (2.2.5)\n",
            "Requirement already satisfied: spacy>=2.2.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from en_core_web_sm==2.2.5) (2.2.4)\n",
            "Requirement already satisfied: tqdm<5.0.0,>=4.38.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (4.41.1)\n",
            "Requirement already satisfied: blis<0.5.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (0.4.1)\n",
            "Requirement already satisfied: catalogue<1.1.0,>=0.0.7 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (1.0.0)\n",
            "Requirement already satisfied: plac<1.2.0,>=0.9.6 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (1.1.3)\n",
            "Requirement already satisfied: thinc==7.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (7.4.0)\n",
            "Requirement already satisfied: preshed<3.1.0,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (3.0.5)\n",
            "Requirement already satisfied: setuptools in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (54.0.0)\n",
            "Requirement already satisfied: cymem<2.1.0,>=2.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (2.0.5)\n",
            "Requirement already satisfied: numpy>=1.15.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (1.19.5)\n",
            "Requirement already satisfied: srsly<1.1.0,>=1.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (1.0.5)\n",
            "Requirement already satisfied: requests<3.0.0,>=2.13.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (2.23.0)\n",
            "Requirement already satisfied: murmurhash<1.1.0,>=0.28.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (1.0.5)\n",
            "Requirement already satisfied: wasabi<1.1.0,>=0.4.0 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (0.8.2)\n",
            "Requirement already satisfied: importlib-metadata>=0.20; python_version < \"3.8\" in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from catalogue<1.1.0,>=0.0.7->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (3.7.0)\n",
            "Requirement already satisfied: idna<3,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3.0.0,>=2.13.0->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (2.10)\n",
            "Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3.0.0,>=2.13.0->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (2020.12.5)\n",
            "Requirement already satisfied: chardet<4,>=3.0.2 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3.0.0,>=2.13.0->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (3.0.4)\n",
            "Requirement already satisfied: urllib3!=1.25.0,!=1.25.1,<1.26,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from requests<3.0.0,>=2.13.0->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (1.24.3)\n",
            "Requirement already satisfied: typing-extensions>=3.6.4; python_version < \"3.8\" in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from importlib-metadata>=0.20; python_version < \"3.8\"->catalogue<1.1.0,>=0.0.7->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (3.7.4.3)\n",
            "Requirement already satisfied: zipp>=0.5 in /usr/local/lib/python3.7/dist-packages (from importlib-metadata>=0.20; python_version < \"3.8\"->catalogue<1.1.0,>=0.0.7->spacy>=2.2.2->en_core_web_sm==2.2.5) (3.4.1)\n",
            "\u001b[38;5;2m✔ Download and installation successful\u001b[0m\n",
            "You can now load the model via spacy.load('en_core_web_sm')\n",
            "\u001b[38;5;2m✔ Linking successful\u001b[0m\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/en_core_web_sm -->\n",
            "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/spacy/data/en\n",
            "You can now load the model via spacy.load('en')\n"
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        "def tokenize_en(text):\n",
        "    \"\"\"\n",
        "    Tokenizes English text from a string into a list of strings\n",
        "    \"\"\"\n",
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        "id": "SzAr_6Pf2pRi"
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      "source": [
        "SRC = Field(tokenize = tokenize_en, \n",
        "            init_token = '<sos>', \n",
        "            eos_token = '<eos>', \n",
        "            lower = True, \n",
        "            batch_first = True)\n",
        "\n",
        "TRG = Field(tokenize = getTokenizer, \n",
        "            init_token = '<sos>', \n",
        "            eos_token = '<eos>', \n",
        "            lower = False, \n",
        "            batch_first = True)"
      ],
      "execution_count": 23,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "cp7faSpw2sTy"
      },
      "source": [
        "fields = [('src', SRC), ('trg', TRG)]\n",
        "\n",
        "Examples = [data.Example.fromlist([i,j], fields) for i,j in zip(questions,answers)]\n",
        "Dataset = data.Dataset(Examples, fields)"
      ],
      "execution_count": 24,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "8pQ3M19y2uEP"
      },
      "source": [
        "train_data,valid_data = Dataset.split(split_ratio=[0.85,0.15])"
      ],
      "execution_count": 25,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "LN86VzYx2vak"
      },
      "source": [
        "SRC.build_vocab(train_data, min_freq = 2)\n",
        "TRG.build_vocab(train_data, min_freq = 2)"
      ],
      "execution_count": 26,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "0Isblc5922x3",
        "outputId": "2fef0cc6-8af9-4d2c-9317-89e7347df0c4"
      },
      "source": [
        "print(len(SRC.vocab))\n",
        "print(len(TRG.vocab))"
      ],
      "execution_count": 27,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "1113\n",
            "2085\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "bE90uwIz5Ena"
      },
      "source": [
        "# Dumps dicts\n",
        "with open(\"/content/SRC_stio\",\"wb\") as f:\n",
        "  pickle.dump(SRC.vocab.stoi,f)\n",
        "with open(\"/content/TRG_itos\",\"wb\") as f:\n",
        "  pickle.dump(TRG.vocab.itos,f)"
      ],
      "execution_count": 28,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "ehPLKM6E5IKW",
        "outputId": "8cc86e7f-c1f5-4336-9b60-e762b86b7e8b"
      },
      "source": [
        "device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')\n",
        "device"
      ],
      "execution_count": 29,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "execute_result",
          "data": {
            "text/plain": [
              "device(type='cuda')"
            ]
          },
          "metadata": {
            "tags": []
          },
          "execution_count": 29
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "sQBbMFz05JTH"
      },
      "source": [
        "BATCH_SIZE = 32\n",
        "\n",
        "train_iterator, valid_iterator = BucketIterator.splits(\n",
        "    (train_data, valid_data), \n",
        "     batch_size = BATCH_SIZE,\n",
        "     sort_key = lambda x: len(x.trg),\n",
        "     device = device)"
      ],
      "execution_count": 30,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "W5fAfR605NLb"
      },
      "source": [
        "class PositionalEncodingComponent(nn.Module):\n",
        "  '''\n",
        "  Class to encode positional information to tokens.\n",
        "  \n",
        "\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,hid_dim,device,dropout=0.2,max_len=5000):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "\n",
        "    assert hid_dim%2==0 # If not, it will result error in allocation to positional_encodings[:,1::2] later\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "\n",
        "    self.positional_encodings = torch.zeros(max_len,hid_dim)\n",
        "\n",
        "    pos = torch.arange(0,max_len).unsqueeze(1) # pos : [max_len,1]\n",
        "    div_term  = torch.exp(-torch.arange(0,hid_dim,2)*math.log(10000.0)/hid_dim) # Calculating value of 1/(10000^(2i/hid_dim)) in log space and then exponentiating it\n",
        "    # div_term: [hid_dim//2]\n",
        "\n",
        "    self.positional_encodings[:,0::2] = torch.sin(pos*div_term) # pos*div_term [max_len,hid_dim//2]\n",
        "    self.positional_encodings[:,1::2] = torch.cos(pos*div_term) \n",
        "\n",
        "    self.positional_encodings = self.positional_encodings.unsqueeze(0) # To account for batch_size in inputs\n",
        "\n",
        "    self.device = device\n",
        "\n",
        "  def forward(self,x):\n",
        "    x = x + self.positional_encodings[:,:x.size(1)].detach().to(self.device)\n",
        "    return self.dropout(x)"
      ],
      "execution_count": 31,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "pT7qCmig57xU"
      },
      "source": [
        "class FeedForwardComponent(nn.Module):\n",
        "  '''\n",
        "  Class for pointwise feed forward connections\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,hid_dim,pf_dim,dropout):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "\n",
        "    self.fc1 = nn.Linear(hid_dim,pf_dim)\n",
        "    self.fc2 = nn.Linear(pf_dim,hid_dim)\n",
        "\n",
        "  def forward(self,x):\n",
        "\n",
        "    # x : [batch_size,seq_len,hid_dim]\n",
        "    x = self.dropout(torch.relu(self.fc1(x)))\n",
        "\n",
        "    # x : [batch_size,seq_len,pf_dim]\n",
        "    x = self.fc2(x)\n",
        "\n",
        "    # x : [batch_size,seq_len,hid_dim]\n",
        "    return x"
      ],
      "execution_count": 32,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "OeSdyprm584D"
      },
      "source": [
        "class MultiHeadedAttentionComponent(nn.Module):\n",
        "  '''\n",
        "  Multiheaded attention Component. This implementation also supports mask. \n",
        "  The reason for mask that in Decoder, we don't want attention mechanism to get\n",
        "  important information from future tokens.\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,hid_dim, n_heads, dropout, device):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "\n",
        "    assert hid_dim % n_heads == 0 # Since we split hid_dims into n_heads\n",
        "\n",
        "    self.hid_dim = hid_dim\n",
        "    self.n_heads = n_heads # no of heads in 'multiheaded' attention\n",
        "    self.head_dim = hid_dim//n_heads # dims of each head\n",
        "\n",
        "    # Transformation from source vector to query vector\n",
        "    self.fc_q = nn.Linear(hid_dim,hid_dim)\n",
        "\n",
        "    # Transformation from source vector to key vector\n",
        "    self.fc_k = nn.Linear(hid_dim,hid_dim)\n",
        "\n",
        "    # Transformation from source vector to value vector\n",
        "    self.fc_v = nn.Linear(hid_dim,hid_dim)\n",
        "\n",
        "    self.fc_o = nn.Linear(hid_dim,hid_dim)\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "\n",
        "    # Used in self attention for smoother gradients\n",
        "    self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([self.head_dim])).to(device)\n",
        "\n",
        "  def forward(self,query,key,value,mask=None):\n",
        "\n",
        "    #query : [batch_size, query_len, hid_dim]\n",
        "    #key : [batch_size, key_len, hid_dim]\n",
        "    #value : [batch_size, value_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    batch_size = query.shape[0]\n",
        "\n",
        "    # Transforming quey,key,values\n",
        "    Q = self.fc_q(query)\n",
        "    K = self.fc_k(key)\n",
        "    V = self.fc_v(value)\n",
        "\n",
        "    #Q : [batch_size, query_len, hid_dim]\n",
        "    #K : [batch_size, key_len, hid_dim]\n",
        "    #V : [batch_size, value_len,hid_dim]\n",
        "\n",
        "    # Changing shapes to acocmadate n_heads information\n",
        "    Q = Q.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)\n",
        "    K = K.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)\n",
        "    V = V.view(batch_size, -1, self.n_heads, self.head_dim).permute(0, 2, 1, 3)\n",
        "\n",
        "    #Q : [batch_size, n_heads, query_len, head_dim]\n",
        "    #K : [batch_size, n_heads, key_len, head_dim]\n",
        "    #V : [batch_size, n_heads, value_len, head_dim]\n",
        "\n",
        "    # Calculating alpha\n",
        "    score = torch.matmul(Q,K.permute(0,1,3,2))/self.scale\n",
        "    # score : [batch_size, n_heads, query_len, key_len]\n",
        "\n",
        "    if mask is not None:\n",
        "      score = score.masked_fill(mask==0,-1e10)\n",
        "\n",
        "    alpha = torch.softmax(score,dim=-1)\n",
        "    # alpha : [batch_size, n_heads, query_len, key_len]\n",
        "\n",
        "    # Get the final self-attention  vector\n",
        "    x = torch.matmul(self.dropout(alpha),V)\n",
        "    # x : [batch_size, n_heads, query_len, head_dim]\n",
        "\n",
        "    # Reshaping self attention vector to concatenate\n",
        "    x = x.permute(0,2,1,3).contiguous()\n",
        "    # x : [batch_size, query_len, n_heads, head_dim]\n",
        "\n",
        "    x = x.view(batch_size,-1,self.hid_dim)\n",
        "    # x: [batch_size, query_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    # Transforming concatenated outputs \n",
        "    x = self.fc_o(x)\n",
        "    #x : [batch_size, query_len, hid_dim] \n",
        "\n",
        "    return x, alpha"
      ],
      "execution_count": 33,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "zi_aviAD5-zE"
      },
      "source": [
        "class EncoderLayer(nn.Module):  \n",
        "  '''\n",
        "  Operations of a single layer in an Encoder. An Encoder employs multiple such layers. Each layer contains:\n",
        "  1) multihead attention, folllowed by\n",
        "  2) LayerNorm of addition of multihead attention output and input to the layer, followed by\n",
        "  3) FeedForward connections, followed by\n",
        "  4) LayerNorm of addition of FeedForward outputs and output of previous layerNorm.\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self, hid_dim,n_heads,pf_dim,dropout,device):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "    \n",
        "    self.self_attn_layer_norm = nn. LayerNorm(hid_dim) #Layer norm after self-attention\n",
        "    self.ff_layer_norm = nn.LayerNorm(hid_dim) # Layer norm after FeedForward component\n",
        "\n",
        "    self.self_attention = MultiHeadedAttentionComponent(hid_dim,n_heads,dropout,device)\n",
        "    self.feed_forward = FeedForwardComponent(hid_dim,pf_dim,dropout)\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "    \n",
        "  def forward(self,src,src_mask):\n",
        "    \n",
        "    # src : [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "    # src_mask : [batch_size, 1, 1, src_len]\n",
        "\n",
        "    # get self-attention\n",
        "    _src, _ = self.self_attention(src,src,src,src_mask)\n",
        "\n",
        "    # LayerNorm after dropout\n",
        "    src = self.self_attn_layer_norm(src + self.dropout(_src))\n",
        "    # src : [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    # FeedForward\n",
        "    _src = self.feed_forward(src)\n",
        "\n",
        "    # layerNorm after dropout\n",
        "    src = self.ff_layer_norm(src + self.dropout(_src))\n",
        "    # src: [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    return src"
      ],
      "execution_count": 34,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "b_BmLXFJ6ANX"
      },
      "source": [
        "class DecoderLayer(nn.Module):\n",
        "  '''\n",
        "  Operations of a single layer in an Decoder. An Decoder employs multiple such layers. Each layer contains:\n",
        "  1) masked decoder self attention, followed by\n",
        "  2) LayerNorm of addition of previous attention output and input to the layer,, followed by\n",
        "  3) encoder self attention, followed by\n",
        "  4) LayerNorm of addition of result of encoder self attention and its input, followed by\n",
        "  5) FeedForward connections, followed by\n",
        "  6) LayerNorm of addition of Feedforward results and its input.\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,hid_dim,n_heads,pf_dim,dropout,device):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "\n",
        "    self.self_attn_layer_norm = nn.LayerNorm(hid_dim)\n",
        "    self.enc_attn_layer_norm = nn.LayerNorm(hid_dim)\n",
        "    self.ff_layer_norm = nn.LayerNorm(hid_dim)\n",
        "\n",
        "    # decoder self attention\n",
        "    self.self_attention = MultiHeadedAttentionComponent(hid_dim,n_heads,dropout,device)\n",
        "\n",
        "    # encoder attention\n",
        "    self.encoder_attention = MultiHeadedAttentionComponent(hid_dim,n_heads,dropout,device)\n",
        "\n",
        "    # FeedForward\n",
        "    self.feed_forward = FeedForwardComponent(hid_dim,pf_dim,dropout)\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "\n",
        "  def forward(self,trg, enc_src,trg_mask,src_mask):\n",
        "\n",
        "    #trg : [batch_size, trg_len, hid_dim]\n",
        "    #enc_src : [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "    #trg_mask : [batch_size, 1, trg_len, trg_len]\n",
        "    #src_mask : [batch_size, 1, 1, src_len]\n",
        "\n",
        "    '''\n",
        "    Decoder self-attention\n",
        "    trg_mask is to force decoder to look only into past tokens and not get information from future tokens.\n",
        "    Since we apply mask before doing softmax, the final self attention vector gets no information from future tokens.\n",
        "    '''\n",
        "    _trg, _ = self.self_attention(trg,trg,trg,trg_mask)\n",
        "\n",
        "    # LayerNorm and dropout with resdiual connection\n",
        "    trg = self.self_attn_layer_norm(trg + self.dropout(_trg))\n",
        "    # trg : [batch_size, trg_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    '''\n",
        "    Encoder attention:\n",
        "    Query: trg\n",
        "    key: enc_src\n",
        "    Value : enc_src\n",
        "    Why? \n",
        "    the idea here is to extract information from encoder outputs. So we use decoder self-attention as a query to find important values from enc_src\n",
        "    and that is why we use src_mask, to avoid getting information from enc_src positions where it is equal to pad-id\n",
        "    After we get necessary infromation from encoder outputs we add them back to decoder self-attention.\n",
        "    '''\n",
        "    _trg, encoder_attn_alpha = self.encoder_attention(trg,enc_src,enc_src,src_mask)\n",
        "\n",
        "        # LayerNorm , residual connection and dropout\n",
        "    trg = self.enc_attn_layer_norm(trg + self.dropout(_trg))\n",
        "    # trg : [ batch_size, trg_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    # Feed Forward\n",
        "    _trg = self.feed_forward(trg)\n",
        "\n",
        "    # LayerNorm, residual connection and dropout\n",
        "    trg = self.ff_layer_norm(trg + self.dropout(_trg))\n",
        "\n",
        "    return trg, encoder_attn_alpha"
      ],
      "execution_count": 35,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "ewnb2Hi26BdA"
      },
      "source": [
        "class Encoder(nn.Module):\n",
        "  '''\n",
        "  An encoder, creates token embeddings and position embeddings and passes them through multiple encoder layers\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,input_dim,hid_dim,n_layers,n_heads,pf_dim,dropout,device,max_length = 5000):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "    self.device = device\n",
        "\n",
        "    self.tok_embedding = nn.Embedding(input_dim,hid_dim)\n",
        "    self.pos_embedding = PositionalEncodingComponent(hid_dim,device,dropout,max_length)\n",
        "\n",
        "    # encoder layers\n",
        "    self.layers = nn.ModuleList([EncoderLayer(hid_dim,n_heads,pf_dim,dropout,device) for _ in range(n_layers)])\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "\n",
        "    self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([hid_dim])).to(device)\n",
        "\n",
        "  def forward(self,src,src_mask):\n",
        "\n",
        "    # src : [batch_size, src_len]\n",
        "    # src_mask : [batch_size,1,1,src_len]\n",
        "\n",
        "    batch_size = src.shape[0]\n",
        "    src_len = src.shape[1]\n",
        "\n",
        "    tok_embeddings = self.tok_embedding(src)*self.scale\n",
        "\n",
        "    # token plus position embeddings\n",
        "    src  = self.pos_embedding(tok_embeddings)\n",
        "\n",
        "    for layer in self.layers:\n",
        "      src = layer(src,src_mask)\n",
        "    # src : [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    return src"
      ],
      "execution_count": 36,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "NI-GGJvr6C2E"
      },
      "source": [
        "class Decoder(nn.Module):\n",
        "  '''\n",
        "  An decoder, creates token embeddings and position embeddings and passes them through multiple decoder layers\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,output_dim,hid_dim,n_layers,n_heads,pf_dim,dropout,device,max_length= 5000):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "\n",
        "    self.device = device\n",
        "\n",
        "    self.tok_embedding = nn.Embedding(output_dim,hid_dim)\n",
        "    self.pos_embedding = PositionalEncodingComponent(hid_dim,device,dropout,max_length)\n",
        "\n",
        "    # decoder layers\n",
        "    self.layers = nn.ModuleList([DecoderLayer(hid_dim,n_heads,pf_dim,dropout,device) for _ in range(n_layers)])\n",
        "\n",
        "    # convert decoder outputs to real outputs\n",
        "    self.fc_out = nn.Linear(hid_dim,output_dim)\n",
        "\n",
        "    self.dropout = nn.Dropout(dropout)\n",
        "\n",
        "    self.scale = torch.sqrt(torch.FloatTensor([hid_dim])).to(device)\n",
        "\n",
        "  def forward(self, trg, enc_src,trg_mask,src_mask):\n",
        "    \n",
        "    #trg : [batch_size, trg_len]\n",
        "    #enc_src : [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "    #trg_mask : [batch_size, 1, trg_len, trg_len]\n",
        "    #src_mask : [batch_size, 1, 1, src_len]\n",
        "\n",
        "    batch_size = trg.shape[0]\n",
        "    trg_len = trg.shape[1]\n",
        "\n",
        "    tok_embeddings = self.tok_embedding(trg)*self.scale\n",
        "\n",
        "    # token plus pos embeddings\n",
        "    trg = self.pos_embedding(tok_embeddings)\n",
        "    # trg : [batch_size, trg_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    # Pass trg thorugh decoder layers\n",
        "    for layer in self.layers:\n",
        "      trg, encoder_attention = layer(trg,enc_src,trg_mask,src_mask)\n",
        "    \n",
        "    # trg : [batch_size,trg_len,hid_dim]\n",
        "    # encoder_attention :  [batch_size, n_head,trg_len, src_len]\n",
        "\n",
        "    # Convert to outputs\n",
        "    output = self.fc_out(trg)\n",
        "    # output : [batch_size, trg_len, output_dim]\n",
        "    \n",
        "    return output, encoder_attention"
      ],
      "execution_count": 37,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "tHcMW0UT6EBs"
      },
      "source": [
        "\n",
        "class Seq2Seq(nn.Module):\n",
        "  def __init__(self, encoder, decoder, src_pad_idx, trg_pad_idx, device):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "    self.encoder = encoder\n",
        "    self.decoder = decoder\n",
        "    self.src_pad_idx = src_pad_idx\n",
        "    self.trg_pad_idx = trg_pad_idx\n",
        "    self.device = device\n",
        "\n",
        "  def make_src_mask(self,src):\n",
        "    # src : [batch_size, src_len]\n",
        "\n",
        "    # Masking pad values\n",
        "    src_mask = (src != self.src_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(2)\n",
        "    # src_mask : [batch_size,1,1,src_len]\n",
        "\n",
        "    return src_mask\n",
        "\n",
        "  def make_trg_mask(self,trg):\n",
        "    # trg : [batch_size, trg_len]\n",
        "\n",
        "    # Masking pad values\n",
        "    trg_pad_mask = (trg != self.trg_pad_idx).unsqueeze(1).unsqueeze(2)\n",
        "    # trg_pad_mask : [batch_size,1,1, trg_len]\n",
        "\n",
        "    # Masking future values\n",
        "    trg_len = trg.shape[1]\n",
        "    trg_sub_mask = torch.tril(torch.ones((trg_len,trg_len),device= self.device)).bool()\n",
        "    # trg_sub_mask : [trg_len, trg_len]\n",
        "\n",
        "    # combine both masks\n",
        "    trg_mask = trg_pad_mask & trg_sub_mask\n",
        "    # trg_mask = [batch_size,1,trg_len,trg_len]\n",
        "\n",
        "    return trg_mask\n",
        "\n",
        "  def forward(self,src,trg):\n",
        "\n",
        "    # src : [batch_size, src_len]\n",
        "    # trg : [batch_size, trg_len]\n",
        "\n",
        "    src_mask = self.make_src_mask(src)\n",
        "    trg_mask = self.make_trg_mask(trg)\n",
        "\n",
        "    # src_mask : [ batch_size, 1,1,src_len]\n",
        "    # trg_mask : [batch_size, 1, trg_len, trg_len]\n",
        "\n",
        "    enc_src = self.encoder(src,src_mask)\n",
        "    #enc_src : [batch_size, src_len, hid_dim]\n",
        "\n",
        "    output, encoder_decoder_attention = self.decoder(trg,enc_src,trg_mask,src_mask)\n",
        "    # output : [batch_size, trg_len, output_dim]\n",
        "    # encoder_decoder_attention : [batch_size, n_heads, trg_len, src_len]\n",
        "\n",
        "    return output, encoder_decoder_attention"
      ],
      "execution_count": 38,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "kkfNxTeN6FSM"
      },
      "source": [
        "INPUT_DIM = len(SRC.vocab)\n",
        "OUTPUT_DIM = len(TRG.vocab)\n",
        "HID_DIM = 256\n",
        "ENC_LAYERS = 3\n",
        "DEC_LAYERS = 6\n",
        "ENC_HEADS = 8\n",
        "DEC_HEADS = 8\n",
        "ENC_PF_DIM = 512\n",
        "DEC_PF_DIM = 512\n",
        "ENC_DROPOUT = 0.1\n",
        "DEC_DROPOUT = 0.1\n",
        "\n",
        "enc = Encoder(INPUT_DIM, \n",
        "              HID_DIM, \n",
        "              ENC_LAYERS, \n",
        "              ENC_HEADS, \n",
        "              ENC_PF_DIM, \n",
        "              ENC_DROPOUT, \n",
        "              device)\n",
        "\n",
        "dec = Decoder(OUTPUT_DIM, \n",
        "              HID_DIM, \n",
        "              DEC_LAYERS, \n",
        "              DEC_HEADS, \n",
        "              DEC_PF_DIM, \n",
        "              DEC_DROPOUT, \n",
        "              device)\n",
        "\n",
        "SRC_PAD_IDX = SRC.vocab.stoi[SRC.pad_token]\n",
        "TRG_PAD_IDX = TRG.vocab.stoi[TRG.pad_token]\n",
        "\n",
        "model = Seq2Seq(enc, dec, SRC_PAD_IDX, TRG_PAD_IDX, device).to(device)"
      ],
      "execution_count": 39,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "gu6ecbuu6Gel"
      },
      "source": [
        "def initialize_weights(m):\n",
        "    if hasattr(m, 'weight') and m.weight.dim() > 1:\n",
        "        nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data)\n",
        "\n",
        "model.apply(initialize_weights);"
      ],
      "execution_count": 40,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/"
        },
        "id": "FdWm4S1X6Ho4",
        "outputId": "ff48b4b1-a3e9-4e58-c9c7-e8717b7ee961"
      },
      "source": [
        "def count_parameters(model):\n",
        "    return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)\n",
        "\n",
        "print(f'The model has {count_parameters(model):,} trainable parameters')"
      ],
      "execution_count": 41,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "The model has 7,680,549 trainable parameters\n"
          ],
          "name": "stdout"
        }
      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "gKES066d8v71"
      },
      "source": [
        "class ExecutionPlusCrossEntropyLoss(nn.Module):\n",
        "  # not giving seperate inputs to init and using global values to avoid making many changes in other functions\n",
        "  '''\n",
        "  Reward scheme:\n",
        "  For now no positive penalties\n",
        "  There are two ways to give punishment for wrong outputs\n",
        "  1) setting one total punishment for the entire batch..implemented here\n",
        "  2) giving punishment for only wrong outputs in a batch\n",
        "  '''\n",
        "  def __init__(self,TRG_PAD_IDX,punish_constant,itos_vocab,stoi_vocab):\n",
        "    super().__init__()\n",
        "    self.loss = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index = TRG_PAD_IDX)\n",
        "    # self.syntax_check_func = getTokenizer()\n",
        "    self.itos_vocab = itos_vocab # TRG.vocab.itos\n",
        "    self.stoi_vocab = stoi_vocab # TRG.vocab.stoi\n",
        "    self.punish_constant = punish_constant\n",
        "    self.check_wrong_outputs = 0\n",
        "    self.TRG_PAD_IDX = TRG_PAD_IDX\n",
        "\n",
        "  def punish_constant_for_output(self,output):\n",
        "    batch_size = output.shape[0]\n",
        "    seq_len = output.shape[1]\n",
        "    \n",
        "    total_punishment = 0\n",
        "    for i in range(batch_size):\n",
        "      script = []\n",
        "      \n",
        "      for j in range(seq_len):\n",
        "        pos = output[i][j].argmax().item()\n",
        "        token = self.itos_vocab[pos]\n",
        "        if token== self.itos_vocab[self.TRG_PAD_IDX] or token== '<eos>':\n",
        "          break\n",
        "        if token=='\\'':\n",
        "          token = \"\\\\'\" \n",
        "        if token=='\\\"':\n",
        "          token = '\\\\\"'\n",
        "        script.append(token)\n",
        "      command = \" \".join(script)\n",
        "      a = -1\n",
        "      try:\n",
        "        a = exec(command)\n",
        "      except Exception:\n",
        "        self.check_wrong_outputs +=1\n",
        "        if self.check_wrong_outputs%200 ==0:\n",
        "          print(command)\n",
        "          self.check_wrong_outputs = 0\n",
        "      if a == -1:\n",
        "        total_punishment += 1\n",
        "\n",
        "    return (total_punishment/batch_size)*self.punish_constant\n",
        "\n",
        "\n",
        "  def forward(self,output,trg):\n",
        "    loss  = self.loss(output,trg)\n",
        "    with torch.no_grad():\n",
        "      punishment = self.punish_constant_for_output(output)\n",
        "\n",
        "    return loss*punishment\n"
      ],
      "execution_count": 42,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "S5PHfdUX6I2N"
      },
      "source": [
        "LEARNING_RATE = 0.001\n",
        "punish_constant = 1\n",
        "\n",
        "optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = LEARNING_RATE)\n",
        "\n",
        "# criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index = TRG_PAD_IDX)\n",
        "criterion = ExecutionPlusCrossEntropyLoss(TRG_PAD_IDX,punish_constant,TRG.vocab.itos,TRG.vocab.stoi)"
      ],
      "execution_count": 43,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "2eMWYr0n6J9V"
      },
      "source": [
        "def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):\n",
        "    \n",
        "    model.train()\n",
        "    \n",
        "    epoch_loss = 0\n",
        "    \n",
        "    for i, batch in enumerate(iterator):\n",
        "        \n",
        "        src = batch.src\n",
        "        trg = batch.trg\n",
        "        \n",
        "        optimizer.zero_grad()\n",
        "        \n",
        "        output, _ = model(src, trg[:,:-1])\n",
        "                \n",
        "        #output = [batch size, trg len - 1, output dim]\n",
        "        #trg = [batch size, trg len]\n",
        "            \n",
        "        output_dim = output.shape[-1]\n",
        "            \n",
        "        output = output.contiguous().view(-1, output_dim)\n",
        "        trg = trg[:,1:].contiguous().view(-1)\n",
        "                \n",
        "        #output = [batch size * trg len - 1, output dim]\n",
        "        #trg = [batch size * trg len - 1]\n",
        "            \n",
        "        loss = criterion(output, trg)\n",
        "        \n",
        "        loss.backward()\n",
        "\n",
        "        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)\n",
        "        \n",
        "        optimizer.step()\n",
        "        \n",
        "        epoch_loss += loss.item()\n",
        "        \n",
        "    return epoch_loss / len(iterator)"
      ],
      "execution_count": 44,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "8qFvcH5U6LCP"
      },
      "source": [
        "def evaluate(model, iterator, criterion):\n",
        "    \n",
        "    model.eval()\n",
        "    \n",
        "    epoch_loss = 0\n",
        "    \n",
        "    with torch.no_grad():\n",
        "    \n",
        "        for i, batch in enumerate(iterator):\n",
        "\n",
        "            src = batch.src\n",
        "            trg = batch.trg\n",
        "\n",
        "            output, _ = model(src, trg[:,:-1])\n",
        "            \n",
        "            #output = [batch size, trg len - 1, output dim]\n",
        "            #trg = [batch size, trg len]\n",
        "            \n",
        "            output_dim = output.shape[-1]\n",
        "            \n",
        "            output = output.contiguous().view(-1, output_dim)\n",
        "            trg = trg[:,1:].contiguous().view(-1)\n",
        "            \n",
        "            #output = [batch size * trg len - 1, output dim]\n",
        "            #trg = [batch size * trg len - 1]\n",
        "            \n",
        "            loss = criterion(output, trg)\n",
        "\n",
        "            epoch_loss += loss.item()\n",
        "        \n",
        "    return epoch_loss / len(iterator)"
      ],
      "execution_count": 45,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "zhoQBiu_6MN8"
      },
      "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": 46,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "colab": {
          "base_uri": "https://localhost:8080/",
          "height": 1000
        },
        "id": "ss1ds8zk6NaF",
        "outputId": "3a3e3c74-5d2b-499b-82cc-999ee70ee3ef"
      },
      "source": [
        "N_EPOCHS = 40\n",
        "CLIP = 1\n",
        "\n",
        "best_valid_loss = float('inf')\n",
        "\n",
        "for epoch in range(N_EPOCHS):\n",
        "    \n",
        "    start_time = time.time()\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()\n",
        "    \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(), 'conala_plus_original_data.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):7.3f}')\n",
        "    print(f'\\t Val. Loss: {valid_loss:.3f} |  Val. PPL: {math.exp(valid_loss):7.3f}')"
      ],
      "execution_count": 47,
      "outputs": [
        {
          "output_type": "stream",
          "text": [
            "<unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk>\n",
            "<unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> <unk> 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      ]
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "Bt5UOTip6QOn"
      },
      "source": [
        "\n",
        "import pickle\n",
        "\n",
        "with open(\"SRC_stio\",\"rb\") as f:\n",
        "  stoi = pickle.load(f)\n",
        "with open(\"TRG_itos\",\"rb\") as f:\n",
        "  itos = pickle.load(f)\n",
        "\n",
        "# Load model\n",
        "trained_model = 'conala_plus_original_data.pt'\n",
        "model.load_state_dict(torch.load(trained_model));\n",
        "model.eval()"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "1wVI2Yfq6TAx"
      },
      "source": [
        "import spacy\n",
        "spacy_en = spacy.load('en')\n",
        "\n",
        "def encode_inputs(input,vocab):\n",
        "\n",
        "  tokenized_input = [tok.text.lower() for tok in spacy_en.tokenizer(input)]\n",
        "  tokenized_input = ['<sos>'] + tokenized_input +['<eos>']\n",
        "\n",
        "  numericalized_input = [vocab[i] for i in tokenized_input]\n",
        "\n",
        "  tensor_input = torch.LongTensor([numericalized_input])\n",
        "  \n",
        "  return tensor_input\n",
        "\n",
        "def decode_outputs(output,vocab):\n",
        "  # output: [1,1,hid_dim]\n",
        "  predicted_token = output.argmax(-1)\n",
        "  return vocab[predicted_token.item()], predicted_token"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    },
    {
      "cell_type": "code",
      "metadata": {
        "id": "xs-VVA1Q6TjY"
      },
      "source": [
        " print(\" Enter q or quit to exit.\")\n",
        "\n",
        "answer_max_len = 200\n",
        "\n",
        "while(True):\n",
        "\n",
        "  input_ = input(\"Enter text:\")\n",
        "\n",
        "  if input_=='q' or input_=='quit':\n",
        "    break\n",
        "\n",
        "  src = encode_inputs(input_,stoi).to(device)\n",
        "  # src_mask = torch.ones([1,1,1,src.shape[-1]]).to(device)\n",
        "  src_mask = model.make_src_mask(src)\n",
        "\n",
        "  with torch.no_grad():\n",
        "    enc_src = model.encoder(src,src_mask)\n",
        "  \n",
        "  trg = '<sos>'\n",
        "  trg_indexes = [stoi[trg]]\n",
        "  # trg_mask = torch.ones([1,1,1,1]).to(device)\n",
        "\n",
        "  decoder_outputs = []\n",
        "  for i in range(answer_max_len):\n",
        "    trg_tensor = torch.LongTensor(trg_indexes).unsqueeze(0).to(device)\n",
        "    trg_mask = model.make_trg_mask(trg_tensor)\n",
        "    \n",
        "    with torch.no_grad():\n",
        "      decoder_output,_ = model.decoder(trg_tensor,enc_src,trg_mask,src_mask)\n",
        "\n",
        "    pred_token = decoder_output.argmax(2)[:,-1].item()\n",
        "\n",
        "    if pred_token == TRG.vocab.stoi[TRG.eos_token]:\n",
        "      break\n",
        "    decoder_outputs.append(itos[pred_token])\n",
        "    trg_indexes.append(pred_token)\n",
        "\n",
        "    \n",
        "  print(\" \".join(decoder_outputs))"
      ],
      "execution_count": null,
      "outputs": []
    }
  ]
}