TensorFlow实现经典深度学习网络(6):TensorFlow实现基于LSTM的语言模型
2017-11-02 15:17
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TensorFlow实现经典深度学习网络(6):TensorFlow实现基于LSTM的语言模型
循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)出现于20世纪80年代,由于神经网络结构的进步和GPU上深度学习训练效率的突破,PNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。RNNs对时间序列数据非常有效,其每个神经元可通过内部组件保存之前输入的信息。RNNs已经被在实践中证明对NLP是非常成功的,如词向量表达、语句合法性检查、词性标注等。在RNNs中,目前使用最广泛最成功的模型便是LSTMs模型,该模型通常比Vanilla
RNNs能够更好地对长短时依赖进行表达,该模型相对于一般的RNNs,只是在隐藏层做了手脚。对于LSTMs,后面会进行详细地介绍。下面对RNNs在NLP中的应用进行简单的介绍。
深度语言模型简介:
递归神经网络RNN
• 有2类
• 时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)
• 针对时间序列
• 结构递归神经网络(Recursive Neural Network)
• 针对树状结构
• 优化方法
• 时序后向传播(Back propagation through time)
• 长时记忆/递归深度问题
• 梯度爆炸(Gradient exploding) ——梯度剪切
• 梯度消失(Gradient vanishing) ——特殊设计
递归网络类似于数据结构中的树形结构,且其每层之间会有共享参数。而最为常用的循环神经网络,它的每层的结构相同,且每层之间参数完全共享。RNN的缩略图和展开图如下:
时序后向传播(BPTT)
• 传统后向传播(BP)在时间序列上的扩展
• t时刻的梯度是前t-1时刻所有梯度的累积
• 时间越长,梯度消失越严重
朴素Vanilla-RNN存在的问题
• 单层神经网络在时间上的扩展
• t-1时刻的隐层状态(Hidden state)会参与t时刻输出的计算
• 严重的梯度消失问题
本文主要使用的为LSTM长短时记忆模型( Long Short-Term Memory )
• Hochreiter & Schmidhuber 于1997提出
• 有效捕捉长时记忆(Long dependency)
• 包含4个神经元组
• 1个记忆神经元(Memory cell)
• 3个控制门神经元
• 输入门(Input gate)
• 忘记门(Forget gate)
• 输出门(Output gate)
为了解决原始RNN网络结构存在的“vanishing gradient”问题,前辈们设计了LSTM这种新的网络结构。但从本质上来讲,LSTM是一种特殊的循环神经网络,其和RNN的区别在于,对于特定时刻t,隐藏层输出st的计算方式不同。故对LSTM网络的训练的思路与RNN类似,仅前向传播关系式不同而已。值得一提的是,在对LSTM网络进行训练时,cell
state c[0]和hidden state s[0]都是随机初始化得到的。LSTM(或者其他gated RNNs)是在标准RNN 的基础上装备了若干个控制数级(magnitude)的gates。可以理解成神经网络(RNN整体)中加入其他神经网络(gates),而这些gates只是控制数级,控制信息的流动量。对于LSTM网络结构相关的理论,请参考点击打开链接.
在对LSTM有所了解后,我们就可以搭建网络了。首先需要下载PTB数据集并解压,将其放在自己的工程目录下,点此下载PTB数据集。其次下载TensorFlow Models库,进入models/tutorials/rnn/ptb文件,将reader.py拷贝到自己的工程目录下,点此下载Models库。以下代码是根据本人对LSTM网络的理解和现有资源(《TensorFlow实战》、TensorFlow的开源实现等)整理而成,并根据自己认识添加了注释。代码注释若有错误请指正。
运行程序,我们会看到如下的程序显示,这就是SmallConfig小型模型的最后结果:
循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)出现于20世纪80年代,由于神经网络结构的进步和GPU上深度学习训练效率的突破,PNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。RNNs对时间序列数据非常有效,其每个神经元可通过内部组件保存之前输入的信息。RNNs已经被在实践中证明对NLP是非常成功的,如词向量表达、语句合法性检查、词性标注等。在RNNs中,目前使用最广泛最成功的模型便是LSTMs模型,该模型通常比Vanilla
RNNs能够更好地对长短时依赖进行表达,该模型相对于一般的RNNs,只是在隐藏层做了手脚。对于LSTMs,后面会进行详细地介绍。下面对RNNs在NLP中的应用进行简单的介绍。
深度语言模型简介:
递归神经网络RNN
• 有2类
• 时间递归神经网络(Recurrent Neural Network)
• 针对时间序列
• 结构递归神经网络(Recursive Neural Network)
• 针对树状结构
• 优化方法
• 时序后向传播(Back propagation through time)
• 长时记忆/递归深度问题
• 梯度爆炸(Gradient exploding) ——梯度剪切
• 梯度消失(Gradient vanishing) ——特殊设计
递归网络类似于数据结构中的树形结构,且其每层之间会有共享参数。而最为常用的循环神经网络,它的每层的结构相同,且每层之间参数完全共享。RNN的缩略图和展开图如下:
时序后向传播(BPTT)
• 传统后向传播(BP)在时间序列上的扩展
• t时刻的梯度是前t-1时刻所有梯度的累积
• 时间越长,梯度消失越严重
朴素Vanilla-RNN存在的问题
• 单层神经网络在时间上的扩展
• t-1时刻的隐层状态(Hidden state)会参与t时刻输出的计算
• 严重的梯度消失问题
本文主要使用的为LSTM长短时记忆模型( Long Short-Term Memory )
• Hochreiter & Schmidhuber 于1997提出
• 有效捕捉长时记忆(Long dependency)
• 包含4个神经元组
• 1个记忆神经元(Memory cell)
• 3个控制门神经元
• 输入门(Input gate)
• 忘记门(Forget gate)
• 输出门(Output gate)
为了解决原始RNN网络结构存在的“vanishing gradient”问题,前辈们设计了LSTM这种新的网络结构。但从本质上来讲,LSTM是一种特殊的循环神经网络,其和RNN的区别在于,对于特定时刻t,隐藏层输出st的计算方式不同。故对LSTM网络的训练的思路与RNN类似,仅前向传播关系式不同而已。值得一提的是,在对LSTM网络进行训练时,cell
state c[0]和hidden state s[0]都是随机初始化得到的。LSTM(或者其他gated RNNs)是在标准RNN 的基础上装备了若干个控制数级(magnitude)的gates。可以理解成神经网络(RNN整体)中加入其他神经网络(gates),而这些gates只是控制数级,控制信息的流动量。对于LSTM网络结构相关的理论,请参考点击打开链接.
在对LSTM有所了解后,我们就可以搭建网络了。首先需要下载PTB数据集并解压,将其放在自己的工程目录下,点此下载PTB数据集。其次下载TensorFlow Models库,进入models/tutorials/rnn/ptb文件,将reader.py拷贝到自己的工程目录下,点此下载Models库。以下代码是根据本人对LSTM网络的理解和现有资源(《TensorFlow实战》、TensorFlow的开源实现等)整理而成,并根据自己认识添加了注释。代码注释若有错误请指正。
# -*- coding: utf-8 -*- import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 导入常用库,载入TensorFlow import time import numpy as np import tensorflow as tf import reader # 定义语言模型处理输入数据的class,PTBInput class PTBInput(object): def __init__(self, config, data, name=None): self.batch_size = batch_size = config.batch_size self.num_steps = num_steps = config.num_steps self.epoch_size = ((len(data) // batch_size) - 1) // num_steps self.input_data, self.targets = reader.ptb_producer( data, batch_size, num_steps, name=name) # 定义语言模型的class,PTBModels class PTBModel(object): def __init__(self, is_training, config, input_): self._input = input_ batch_size = input_.batch_size num_steps = input_.num_steps size = config.hidden_size vocab_size = config.vocab_size # 设置LSTM单元 def lstm_cell(): return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell( size, forget_bias=0.0, state_is_tuple=True) attn_cell = lstm_cell if is_training and config.keep_prob < 1: def attn_cell(): return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper( lstm_cell(), output_keep_prob=config.keep_prob) cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell( [attn_cell() for _ in range(config.num_layers)], state_is_tuple=True) self._initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 创建网络的词嵌入embedding部分 with tf.device("/cpu:0"): embedding = tf.get_variable( "embedding", [vocab_size, size], dtype=tf.float32) inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_.input_data) if is_training and config.keep_prob < 1: inputs = tf.nn.dropout(inputs, config.keep_prob) # 定义输出outputs outputs = [] state = self._initial_state with tf.variable_scope("RNN"): for time_step in range(num_steps): if time_step > 0: tf.get_variable_scope().reuse_variables() (cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step, :], state) outputs.append(cell_output) # 将output的内容用tf.concat串接,并转为一维向量 # Softmax层 output = tf.reshape(tf.concat(outputs, 1), [-1, size]) softmax_w = tf.get_variable( "softmax_w", [size, vocab_size], dtype=tf.float32) softmax_b = tf.get_variable("softmax_b", [vocab_size], dtype=tf.float32) logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b loss = tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example( [logits], [tf.reshape(input_.targets, [-1])], [tf.ones([batch_size * num_steps], dtype=tf.float32)]) self._cost = cost = tf.reduce_sum(loss) / batch_size self._final_state = state if not is_training: return # 定义学习速率变量lr,并设为不可训练 # 获取全部可训练的参数 self._lr = tf.Variable(0.0, trainable=False) tvars = tf.trainable_variables() grads, _ = tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(cost, tvars), config.max_grad_norm) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(self._lr) self._train_op = optimizer.apply_gradients( zip(grads, tvars), global_step=tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()) # 控制学习速率 self._new_lr = tf.placeholder( tf.float32, shape=[], name="new_learning_rate") self._lr_update = tf.assign(self._lr, self._new_lr) def assign_lr(self, session, lr_value): session.run(self._lr_update, feed_dict={self._new_lr: lr_value}) # 定义property,将返回变量设为只读,防止修改变量引发的问题 @property def input(self): return self._input @property def initial_state(self): return self._initial_state @property def cost(self): return self._cost @property def final_state(self): return self._final_state @property def lr(self): return self._lr @property def train_op(self): return self._train_op # 定义不同大小的模型的参数 class SmallConfig(object): init_scale = 0.1 learning_rate = 1.0 max_grad_norm = 5 num_layers = 2 num_steps = 20 hidden_size = 200 max_epoch = 4 max_max_epoch = 13 keep_prob = 1.0 lr_decay = 0.5 batch_size = 20 vocab_size = 10000 class MediumConfig(object): init_scale = 0.05 learning_rate = 1.0 max_grad_norm = 5 num_layers = 2 num_steps = 35 hidden_size = 650 max_epoch = 6 max_max_epoch = 39 keep_prob = 0.5 lr_decay = 0.8 batch_size = 20 vocab_size = 10000 class LargeConfig(object): init_scale = 0.04 learning_rate = 1.0 max_grad_norm = 10 num_layers = 2 num_steps = 35 hidden_size = 1500 max_epoch = 14 max_max_epoch = 55 keep_prob = 0.35 lr_decay = 1 / 1.15 batch_size = 20 vocab_size = 10000 class TestConfig(object): init_scale = 0.1 learning_rate = 1.0 max_grad_norm = 1 num_layers = 1 num_steps = 2 hidden_size = 2 max_epoch = 1 max_max_epoch = 1 keep_prob = 1.0 lr_decay = 0.5 batch_size = 20 vocab_size = 10000 # 定义训练一个epoch数据的函数,记录当前时间、初始化损失loss、迭代数iters # 创建输出字典表fetches def run_epoch(session, model, eval_op=None, verbose=False): start_time = time.time() costs = 0.0 iters = 0 state = session.run(model.initial_state) fetches = { "cost": model.cost, "final_state": model.final_state, } if eval_op is not None: fetches["eval_op"] = eval_op for step in range(model.input.epoch_size): feed_dict = {} for i, (c, h) in enumerate(model.initial_state): feed_dict[c] = state[i].c feed_dict[h] = state[i].h vals = session.run(fetches, feed_dict) cost = vals["cost"] state = vals["final_state"] costs += cost iters += model.input.num_steps if verbose and step % (model.input.epoch_size // 10) == 10: print("%.3f perplexity: %.3f speed: %.0f wps" % (step * 1.0 / model.input.epoch_size, np.exp(costs / iters), iters * model.input.batch_size / (time.time() - start_time))) return np.exp(costs / iters) # 使用reader.ptb_raw_data直接读取解压后的数据,得到训练数据、验证数据、测试数据 raw_data = reader.ptb_raw_data('simple-examples/data/') train_data, valid_data, test_data, _ = raw_data config = SmallConfig() eval_config = SmallConfig() eval_config.batch_size = 1 eval_config.num_steps = 1 # 创建默认Graph,设置参数的初始化器 with tf.Graph().as_default(): initializer = tf.random_uniform_initializer(-config.init_scale, config.init_scale) # 创建训练模型m with tf.name_scope("Train"): train_input = PTBInput(config=config, data=train_data, name="TrainInput") with tf.variable_scope("Model", reuse=None, initializer=initializer): m = PTBModel(is_training=True, config=config, input_=train_input) # 验证模型 with tf.name_scope("Valid"): valid_input = PTBInput(config=config, data=valid_data, name="ValidInput") with tf.variable_scope("Model", reuse=True, initializer=initializer): mvalid = PTBModel(is_training=False, config=config, input_=valid_input) # 测试模型 with tf.name_scope("Test"): test_input = PTBInput(config=eval_config, data=test_data, name="TestInput") with tf.variable_scope("Model", reuse=True, initializer=initializer): mtest = PTBModel(is_training=False, config=eval_config, input_=test_input) # 使用tf.train.Supervisor()创建训练管理器sv # 使用sv.managed_session()创建默认session # 执行训练多个epoch数据的循环 # 完成全部训练后,计算并输出模型在测试集上的perplexity sv = tf.train.Supervisor() with sv.managed_session() as session: for i in range(config.max_max_epoch): lr_decay = config.lr_decay ** max(i + 1 - config.max_epoch, 0.0) m.assign_lr(session, config.learning_rate * lr_decay) print("Epoch: %d Learning rate: %.3f" % (i + 1, session.run(m.lr))) train_perplexity = run_epoch(session, m, eval_op=m.train_op, verbose=True) print("Epoch: %d Train Perplexity: %.3f" % (i + 1, train_perplexity)) valid_perplexity = run_epoch(session, mvalid) print("Epoch: %d Valid Perplexity: %.3f" % (i + 1, valid_perplexity)) test_perplexity = run_epoch(session, mtest) print("Test Perplexity: %.3f" % test_perplexity)
运行程序,我们会看到如下的程序显示,这就是SmallConfig小型模型的最后结果:
Epoch: 12 Learning rate: 0.004 0.004 perplexity: 61.806 speed: 3252 wps 0.104 perplexity: 45.104 speed: 3253 wps 0.204 perplexity: 49.345 speed: 3254 wps 0.304 perplexity: 47.315 speed: 3253 wps 0.404 perplexity: 46.501 speed: 3252 wps 0.504 perplexity: 45.829 speed: 3253 wps 0.604 perplexity: 44.332 speed: 3253 wps 0.703 perplexity: 43.706 speed: 3253 wps 0.803 perplexity: 42.985 speed: 3253 wps 0.903 perplexity: 41.538 speed: 3253 wps Epoch: 12 Train Perplexity: 40.693 Epoch: 12 Valid Perplexity: 119.818 Epoch: 13 Learning rate: 0.002 0.004 perplexity: 61.564 speed: 3245 wps 0.104 perplexity: 44.918 speed: 3253 wps 0.204 perplexity: 49.157 speed: 3252 wps 0.304 perplexity: 47.141 speed: 3252 wps 0.404 perplexity: 46.333 speed: 3252 wps 0.504 perplexity: 45.665 speed: 3252 wps 0.604 perplexity: 44.176 speed: 3252 wps 0.703 perplexity: 43.552 speed: 3252 wps 0.803 perplexity: 42.834 speed: 3252 wps 0.903 perplexity: 41.390 speed: 3252 wps Epoch: 13 Train Perplexity: 40.547 Epoch: 13 Valid Perplexity: 119.663 Test Perplexity: 113.717至此,TensorFlow实现LSTM的工作就算完成了,读者若有兴趣,可以自行测试中型模型和大型模型,可以更好的理解LSTM语言模型。在后续工作中,我将继续为大家展现TensorFlow和深度学习网络带来的无尽乐趣,我将和大家一起探讨深度学习的奥秘。当然,如果你感兴趣,我的Weibo将与你一起分享最前沿的人工智能、机器学习、深度学习与计算机视觉方面的技术。
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