劲（很）霸（不）酷（好）炫（用）的NLP可视化包：Dodorio 使用指北
朋友们，朋友们，事情是这样的。最近心血来潮，突然想起很久以前看过的一个NLP可视化包。它的效果是下面这个样子：
推荐一个可交互的 Attention 可视化工具！我的Transformer可解释性有救啦？
当时我第一眼就被这个包的效果折服了，想着这么有意思的东西，我高低得去试一试，于是我怀着好奇的心点进了这个项目的github主页，作者给出的使用介绍很简单：
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首先，复制项目
git clone git@github.com:poloclub/dodrio.git -
然后，进入项目目录，安装依赖
npm install -
最后，直接运行即可
npm run dev
该项目会默认在localhost:5000创建一个本地服务，一旦运行完成且数据无误，就可以在本地看到上面炫酷的界面。
但事情远远没有那么简单，作者提供的模型只能解释其预先选择好的模型与数据集，要想真正用到自己的项目上，还需要对项目进行一定程度的客制化。于是大约在一年前，我尝试按照作者写在Readme中的方法，尝试将自己的模型与自己的数据集使用这个包进行可视化。殊不知，这对于我来说是噩梦的开始。在实验过程中，我遇到的困难包括且不仅限于以下几点：
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该项目需要安装许多的依赖包，许多包存在着过期、更新等问题。同时，在本地部署时还会由于网络问题导致许多依赖无法正常安装。最重要的是，由于该包使用的Transformers版本是3.3.1，Python版本高于3.7将无法正常地安装与使用。
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在远程服务器（例如Google Colab）等部署时，就不用担心出现网络问题导致的安装依赖失败，但由于服务是部署在本地，所以还需要使用nagrok、localtunnel等工具进行映射。
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在data-generation.py中，除了修改模型与数据集外，一些函数的用法与位置也发生了改变，因此需要自己慢慢摸索与调试。
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... ... ... ...
总之，之前尝试了很久之后还是没有结果，遂放弃。但是最近机缘巧合之中又接触到了这个包，恰逢《灌篮高手》上映，满腔热血无处释放，遂决定与这个磨人的包一教高下。
直言结论，仍然可以使用，并且可以针对本地模型与本地数据集进行客制化，以下列举调试过程中的一些重点：
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首先确保环境中的
Transformers==3.3.1，其次，请pip install umap-learn而不是pip install umap，并在dodrio-data-gen.py的开头使用import umap.umap_ as umap代替import umap -
代码中存在大量的从checkpoint中导入模型，请根据实际需求注释掉或修改路径。
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在运行
dodrio-data-gen.py前，要先在其同级目录下创建outputs文件夹，同时，在outputs文件夹下创建你的模型名-attention-data文件夹（用来储存attention权重） -
在运行
dodrio-data-gen.py时，可能会遇到各种各样的报错，对此，耐心寻找原因，都不难改。 -
成功运行完
dodrio-data-gen.py后，会在目录下生成如下所示的这些文件：
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最重要的是！！！！！！！项目从json文件中抽取数据时，在多个svelte文件中默认选择第1562个元素，但大多数情况下你的数据集中不一定有第1562项，因此你需要去多个文件中手动修改（当然也可以通过写config文件修改，但我是java小白，所以烦请大佬指导）
处理完以上这些步骤，就可以生成基于你自己模型与数据集的炫酷可视化图像了，效果如下：
## 好了，说了那么多，如果还是看不懂怎么办，这里附上我自己的傻瓜式教程：
Step 1. 下载项目（或者直接使用远程服务器也可以）
git clone git@github.com:poloclub/dodrio.git
Step 2. 安装依赖
npm install
Step 3. 检查你的环境
首先，要保证Python版本最好不大于3.7，以便安装Transformers==3.3.1，然后，安装一些必要的Python包，缺啥补啥，这个没什么好说的，注意要安装umap-learn而不是umap
Step 4. 进入dodrio文件夹修改data-generation/dodorio-data-gen.py文件：
首先，line65、line66、line71，line73分别修改你的标签数量、标签名、数据集名、要加载的Tokenizer；其次，line876左右，修改你的数据集地址，最好按照原数据集格式对你的数据集进行处理，我是这样做的：
点击查看代码
dataset_test = load_dataset('seamew/ChnSentiCorp', split='train[:20%]')
dataset_test = dataset_test.rename_columns({"text": "sentence"})
idx = range(len(dataset_test))
dataset_test = dataset_test.add_column("idx", idx)
其次，在dodorio-data-gen.py中，有许多:
点击查看代码
checkpoint = torch.load('./outputs/saved-bert-' + dataset_name + '.pt')
my_model.load_state_dict(checkpoint['model'])
如果你本地有checkpoint，那么就改成你自己的地址，如果没有，就直接注释掉，代码中有较多处，建议直接搜索并修改。
Step 5. 在运行dodrio-data-gen.py前，要先在其同级目录下创建outputs文件夹，同时，在outputs文件夹下创建你的模型名-attention-data文件夹（用来储存attention权重）。到这里为止，你应该已经成功运行完了dodrio-data-gen.py文件，那么你会发现其同级目录下多出了这些文件：
然后，将生成的所有文件以及所有文件夹移到dodrio/public/data下。
Step 6. 然后，最重要的一步，打开dodrio/Main.svelte，修改文件中的文件路径（与你上一步中生成的文件名称对应）：
Step 7. 恭喜你到了这一步，接下来，要修改这个粗心作者犯下的错误。在项目中，作者将示例文件的ID固定成了1562，但往往我们使用的样本并没有1562这个样本，于是请你点击进入longest-300-id.json文件中，查看你的数据集包含哪些样本，及其ID为多少，选择一个你想测试的句子，记住它的ID。这里我假设想要测试的句子ID为1。、
去github中搜索所有存在Instence以及1562的字段，然后将所有的1562替换成1即可。