network.py:
# -*- coding: UTF-8 -*- """ 神经网络模型相关 RNN-LSTM 循环神经网络 大家之后可以加上各种的 name_scope（命名空间） 用 TensorBoard 来可视化 ==== 一些术语的概念 ==== # Batch size : 批次(样本)数目。一次迭代（Forword 运算（用于得到损失函数）以及 BackPropagation 运算（用于更新神经网络参数））所用的样本数目。Batch size 越大，所需的内存就越大 # Iteration : 迭代。每一次迭代更新一次权重（网络参数），每一次权重更新需要 Batch size 个数据进行 Forward 运算，再进行 BP 运算 # Epoch : 纪元/时代。所有的训练样本完成一次迭代 # 假如 : 训练集有 1000 个样本，Batch_size=10 # 那么 : 训练完整个样本集需要： 100 次 Iteration，1 个 Epoch # 但一般我们都不止训练一个 Epoch ==== 超参数（Hyper parameter）==== init_scale : 权重参数（Weights）的初始取值跨度，一开始取小一些比较利于训练 learning_rate : 学习率，训练时初始为 1.0 num_layers : LSTM 层的数目（默认是 2） num_steps : LSTM 展开的步（step）数，相当于每个批次输入单词的数目（默认是 35） hidden_size : LSTM 层的神经元数目，也是词向量的维度（默认是 650） max_lr_epoch : 用初始学习率训练的 Epoch 数目（默认是 10） dropout : 在 Dropout 层的留存率（默认是 0.5） lr_decay : 在过了 max_lr_epoch 之后每一个 Epoch 的学习率的衰减率，训练时初始为 0.93。让学习率逐渐衰减是提高训练效率的有效方法 batch_size : 批次(样本)数目。一次迭代（Forword 运算（用于得到损失函数）以及 BackPropagation 运算（用于更新神经网络参数））所用的样本数目 （batch_size 默认是 20。取比较小的 batch_size 更有利于 Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降），防止被困在局部最小值） """ import tensorflow as tf # 神经网络的模型 class Model(object): # 构造函数 def __init__(self, input_obj, is_training, hidden_size, vocab_size, num_layers, dropout=0.5, init_scale=0.05): self.is_training = is_training self.input_obj = input_obj self.batch_size = input_obj.batch_size self.num_steps = input_obj.num_steps self.hidden_size = hidden_size # 让这里的操作和变量用 CPU 来计算，因为暂时（貌似）还没有 GPU 的实现 with tf.device("/cpu:0"): # 创建 词向量（Word Embedding），Embedding 表示 Dense Vector（密集向量） # 词向量本质上是一种单词聚类（Clustering）的方法 embedding = tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size, self.hidden_size], -init_scale, init_scale)) # embedding_lookup 返回词向量 inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_obj.input_data) # 如果是 训练时 并且 dropout 率小于 1，使输入经过一个 Dropout 层 # Dropout 防止过拟合 if is_training and dropout < 1: inputs = tf.nn.dropout(inputs, dropout) # 状态（state）的存储和提取 # 第二维是 2 是因为对每一个 LSTM 单元有两个来自上一单元的输入： # 一个是 前一时刻 LSTM 的输出 h(t-1) # 一个是 前一时刻的单元状态 C(t-1) # 这个 C 和 h 是用于构建之后的 tf.contrib.rnn.LSTMStateTuple self.init_state = tf.placeholder(tf.float32, [num_layers, 2, self.batch_size, self.hidden_size]) # 每一层的状态 state_per_layer_list = tf.unstack(self.init_state, axis=0) # 初始的状态（包含 前一时刻 LSTM 的输出 h(t-1) 和 前一时刻的单元状态 C(t-1)），用于之后的 dynamic_rnn rnn_tuple_state = tuple( [tf.contrib.rnn.LSTMStateTuple(state_per_layer_list[idx][0], state_per_layer_list[idx][1]) for idx in range(num_layers)] ) # 创建一个 LSTM 层，其中的神经元数目是 hidden_size 个（默认 650 个） cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(hidden_size) # 如果是训练时 并且 Dropout 率小于 1，给 LSTM 层加上 Dropout 操作 # 这里只给 输出 加了 Dropout 操作，留存率(output_keep_prob)是 0.5 # 输入则是默认的 1，所以相当于输入没有做 Dropout 操作 if is_training and dropout < 1: cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=dropout) # 如果 LSTM 的层数大于 1, 则总计创建 num_layers 个 LSTM 层 # 并将所有的 LSTM 层包装进 MultiRNNCell 这样的序列化层级模型中 # state_is_tuple=True 表示接受 LSTMStateTuple 形式的输入状态 if num_layers > 1: cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell for _ in range(num_layers)], state_is_tuple=True) # dynamic_rnn（动态 RNN）可以让不同迭代传入的 Batch 可以是长度不同的数据 # 但同一次迭代中一个 Batch 内部的所有数据长度仍然是固定的 # dynamic_rnn 能更好处理 padding（补零）的情况，节约计算资源 # 返回两个变量： # 第一个是一个 Batch 里在时间维度（默认是 35）上展开的所有 LSTM 单元的输出，形状默认为 [20, 35, 650]，之后会经过扁平层处理 # 第二个是最终的 state（状态），包含 当前时刻 LSTM 的输出 h(t) 和 当前时刻的单元状态 C(t) output, self.state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, dtype=tf.float32, initial_state=rnn_tuple_state) # 扁平化处理，改变输出形状为 (batch_size * num_steps, hidden_size)，形状默认为 [700, 650] output = tf.reshape(output, [-1, hidden_size]) # -1 表示 自动推导维度大小 # Softmax 的权重（Weight） softmax_w = tf.Variable(tf.random_uniform([hidden_size, vocab_size], -init_scale, init_scale)) # Softmax 的偏置（Bias） softmax_b = tf.Variable(tf.random_uniform([vocab_size], -init_scale, init_scale)) # logits 是 Logistic Regression（用于分类）模型（线性方程： y = W * x + b ）计算的结果（分值） # 这个 logits（分值）之后会用 Softmax 来转成百分比概率 # output 是输入（x）， softmax_w 是 权重（W），softmax_b 是偏置（b） # 返回 W * x + b 结果 logits = tf.nn.xw_plus_b(output, softmax_w, softmax_b) # 将 logits 转化为三维的 Tensor，为了 sequence loss 的计算 # 形状默认为 [20, 35, 10000] logits = tf.reshape(logits, [self.batch_size, self.num_steps, vocab_size]) # 计算 logits 的序列的交叉熵（Cross-Entropy）的损失（loss） loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss( logits, # 形状默认为 [20, 35, 10000] self.input_obj.targets, # 期望输出，形状默认为 [20, 35] tf.ones([self.batch_size, self.num_steps], dtype=tf.float32), average_across_timesteps=False, average_across_batch=True) # 更新代价（cost） self.cost = tf.reduce_sum(loss) # Softmax 算出来的概率 self.softmax_out = tf.nn.softmax(tf.reshape(logits, [-1, vocab_size])) # 取最大概率的那个值作为预测 self.predict = tf.cast(tf.argmax(self.softmax_out, axis=1), tf.int32) # 预测值和真实值（目标）对比 correct_prediction = tf.equal(self.predict, tf.reshape(self.input_obj.targets, [-1])) # 计算预测的精度 self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # 如果是 测试，则直接退出 if not is_training: return # 学习率。trainable=False 表示“不可被训练” self.learning_rate = tf.Variable(0.0, trainable=False) # 返回所有可被训练（trainable=True。如果不设定 trainable=False，默认的 Variable 都是可以被训练的） # 也就是除了不可被训练的 学习率 之外的其他变量 tvars = tf.trainable_variables() # tf.clip_by_global_norm（实现 Gradient Clipping（梯度裁剪））是为了防止梯度爆炸 # tf.gradients 计算 self.cost 对于 tvars 的梯度（求导），返回一个梯度的列表 grads, _ = tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(self.cost, tvars), 5) # 优化器用 GradientDescentOptimizer（梯度下降优化器） optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(self.learning_rate) # apply_gradients（应用梯度）将之前用（Gradient Clipping）梯度裁剪过的梯度 应用到可被训练的变量上去，做梯度下降 # apply_gradients 其实是 minimize 方法里面的第二步，第一步是 计算梯度 self.train_op = optimizer.apply_gradients( zip(grads, tvars), global_step=tf.train.get_or_create_global_step()) # 用于更新 学习率 self.new_lr = tf.placeholder(tf.float32, shape=[]) self.lr_update = tf.assign(self.learning_rate, self.new_lr) # 更新 学习率 def assign_lr(self, session, lr_value): session.run(self.lr_update, feed_dict={self.new_lr: lr_value})
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