keras实例学习-双向LSTM进行imdb情感分类

源码：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_bidirectional_lstm.py

1.imdb数据集

数据集来自 IMDB 的 25,000 条电影评论，以情绪（正面/负面）标记。评论已经过预处理，并编码为词索引（整数）的序列表示。为了方便起见，将词按数据集中出现的频率进行索引，例如整数 3 编码数据中第三个最频繁的词。

这允许快速筛选操作，例如：「只考虑前 10,000 个最常用的词，但排除前 20 个最常见的词」。

作为惯例，0 不代表特定的单词，而是被用于编码任何未知单词。

from keras.datasets import imdb

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(path="imdb.npz",
                                                      num_words=None,
                                                      skip_top=0,
                                                      maxlen=None,
                                                      seed=113,
                                                      start_char=1,
                                                      oov_char=2,
                                                      index_from=3)

返回：
- 2 个元组：
- x_train, x_test: 序列的列表，即词索引的列表。如果指定了 num_words 参数，则可能的最大索引值是 num_words-1。如果指定了 maxlen 参数，则可能的最大序列长度为 maxlen。
- y_train, y_test: 整数标签列表 (1 或 0)。
参数:
- path: 如果你本地没有该数据集 (在 '~/.keras/datasets/' + path)，它将被下载到此目录。
- num_words: 整数或 None。要考虑的最常用的词语。任何不太频繁的词将在序列数据中显示为 oov_char 值。
- skip_top: 整数。要忽略的最常见的单词（它们将在序列数据中显示为 oov_char 值）。
- maxlen: 整数。最大序列长度。任何更长的序列都将被截断。
- seed: 整数。用于可重现数据混洗的种子。
- start_char: 整数。序列的开始将用这个字符标记。设置为 1，因为 0 通常作为填充字符。
- oov_char: 整数。由于 num_words 或 skip_top 限制而被删除的单词将被替换为此字符。
- index_from: 整数。使用此数以上更高的索引值实际词汇索引的开始。

//主要还是关注num_words和maxlen两个参数吧，这两个都在我的ibdm_Bilstm.ipynb里试了。

num_words=2000，意思是只取下标为前2000的，出现次数最频繁的前2000个单词；maxlen=500是针对评论来说的，只取长度≤500的。

2.数据预处理

x_train=sequence.pad_sequences(x_train,maxlen=maxlen)

keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=None, dtype='int32', padding='pre', truncating='pre', value=0.0)

将多个序列截断或补齐为相同长度。

该函数将一个 num_samples 的序列（整数列表）转化为一个 2D Numpy 矩阵，其尺寸为 (num_samples, num_timesteps)。 num_timesteps 要么是给定的 maxlen 参数，要么是最长序列的长度。

比 num_timesteps 短的序列将在末端以 value 值补齐。

比 num_timesteps 长的序列将会被截断以满足所需要的长度。补齐或截断发生的位置分别由参数 pading 和 truncating 决定。

向前补齐为默认操作。

参数

sequences: 列表的列表，每一个元素是一个序列。
maxlen: 整数，所有序列的最大长度。
dtype: 输出序列的类型。要使用可变长度字符串填充序列，可以使用 object。
padding: 字符串，'pre' 或 'post' ，在序列的前端补齐还是在后端补齐。
truncating: 字符串，'pre' 或 'post' ，移除长度大于 maxlen 的序列的值，要么在序列前端截断，要么在后端。
value: 浮点数，表示用来补齐的值。

x: Numpy 矩阵，尺寸为 (len(sequences), maxlen)。

异常

ValueError: 如果截断或补齐的值无效，或者序列条目的形状无效。

//默认补齐和截断都是在序列前端pre的。

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3. Sequential顺序模型

顺序模型是多个网络层的线性堆叠。

你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型。见

4. Embedding层

keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)

将正整数（索引值）转换为固定尺寸的稠密向量。例如： [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]]。

该层只能用作模型中的第一层。

参数

input_dim: int > 0。词汇表大小，即，最大整数 index + 1。
output_dim: int >= 0。词向量的维度。
embeddings_initializer: embeddings 矩阵的初始化方法 (详见 initializers)。默认是均匀分布。
embeddings_regularizer: embeddings matrix 的正则化方法 (详见 regularizer)。
embeddings_constraint: embeddings matrix 的约束函数 (详见 constraints)。
mask_zero: 是否把 0 看作为一个应该被遮蔽的特殊的 "padding" 值。这对于可变长的循环神经网络层十分有用。如果设定为 True，那么接下来的所有层都必须支持 masking，否则就会抛出异常。如果 mask_zero 为 True，作为结果，索引 0 就不能被用于词汇表中（input_dim 应该与 vocabulary + 1 大小相同）。
input_length: 输入序列的长度，当它是固定的时。如果你需要连接 Flatten 和 Dense 层，则这个参数是必须的（没有它，dense 层的输出尺寸就无法计算）。

输入尺寸

尺寸为 (batch_size, sequence_length) 的 2D 张量。

输出尺寸

尺寸为 (batch_size, sequence_length, output_dim) 的 3D 张量。

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5.Bidirectional

keras.layers.Bidirectional(layer, merge_mode='concat', weights=None)

RNN 的双向封装器，对序列进行前向和后向计算。

参数

layer: Recurrent 实例。
merge_mode: 前向和后向 RNN 的输出的结合模式。为 {'sum', 'mul', 'concat', 'ave', None} 其中之一。如果是 None，输出不会被结合，而是作为一个列表被返回。

异常

ValueError: 如果参数 merge_mode 非法。

6.LSTM

keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', 
bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, 
recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0, implementation=1, return_sequences=False, return_state=False, go_backwards=False, stateful=False, unroll=False)

//这个参数也太多了吧。

参数

units: 正整数，输出空间的维度。（也就是一个里面有多少个size吧）
activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。如果传入 None，则不使用激活函数 (即线性激活：a(x) = x)。
recurrent_activation: 用于循环时间步的激活函数 (详见 activations)。默认：分段线性近似 sigmoid (hard_sigmoid)。如果传入 None，则不使用激活函数 (即线性激活：a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器，用于输入的线性转换 (详见 initializers)。

给出部分，其中units是必须的。

model.add(Bidirectional(LSTM(64)))

7.Dropout

keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None)

将 Dropout 应用于输入。

Dropout 包括在训练中每次更新时，将输入单元的按比率随机设置为 0，这有助于防止过拟合。

参数

rate: 在 0 和 1 之间浮动。需要丢弃的输入比例。
noise_shape: 1D 整数张量，表示将与输入相乘的二进制 dropout 掩层的形状。例如，如果你的输入尺寸为 (batch_size, timesteps, features)，然后你希望 dropout 掩层在所有时间步都是一样的，你可以使用 noise_shape=(batch_size, 1, features)。
seed: 一个作为随机种子的 Python 整数。

//这里timesteps应该是可以说是上例中的句子长度10，共进行10个时间步能够将句子读完。

model.add(Dropout(0.5))

8.Dense

keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, 
bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

常用的全连接层。

Dense 实现以下操作： output = activation(dot(input, kernel) + bias) 其中 activation 是按逐个元素计算的激活函数，kernel 是由网络层创建的权值矩阵，以及 bias 是其创建的偏置向量 (只在 use_bias 为 True 时才有用)。

注意: 如果该层的输入的秩大于2，那么它首先被展平然后再计算与 kernel 的点乘。

参数

units: 正整数，输出空间维度。
activation: 激活函数 (详见 activations)。若不指定，则不使用激活函数 (即，「线性」激活: a(x) = x)。
use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (see initializers).
kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
bias_regularizer: 运用到偏置向的的正则化函数 (详见 regularizer)。
activity_regularizer: 运用到层的输出的正则化函数 (它的 "activation")。 (详见 regularizer)。
kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

nD 张量，尺寸: (batch_size, ..., input_dim)。最常见的情况是一个尺寸为 (batch_size, input_dim)的 2D 输入。

输出尺寸

nD 张量，尺寸: (batch_size, ..., units)。例如，对于尺寸为 (batch_size, input_dim) 的 2D 输入，输出的尺寸为 (batch_size, units)。

//但是实际上，参数里并没有input_dim这个参数，为什么在应用时会有呢？如下： //运行是没有问题的。

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# 现在模型就会以尺寸为 (*, 16) 的数组作为输入，
# 其输出数组的尺寸为 (*, 32)

# 在第一层之后，你就不再需要指定输入的尺寸了：
model.add(Dense(32))

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