# coding: utf-8
import numpy as np
import tensorflow as tf
TRAIN_DATA = "ptb.train" # 训练数据路径。
EVAL_DATA = "ptb.valid" # 验证数据路径。
TEST_DATA = "ptb.test" # 测试数据路径。
HIDDEN_SIZE = 300 # 隐藏层规模。
NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM结构的层数。
VOCAB_SIZE = 10000 # 词典规模。
TRAIN_BATCH_SIZE = 20 # 训练数据batch的大小。
TRAIN_NUM_STEP = 35 # 训练数据截断长度。
EVAL_BATCH_SIZE = 1 # 测试数据batch的大小。
EVAL_NUM_STEP = 1 # 测试数据截断长度。
NUM_EPOCH = 5 # 使用训练数据的轮数。
LSTM_KEEP_PROB = 0.9 # LSTM节点不被dropout的概率。
EMBEDDING_KEEP_PROB = 0.9 # 词向量不被dropout的概率。
MAX_GRAD_NORM = 5 # 用于控制梯度膨胀的梯度大小上限。
SHARE_EMB_AND_SOFTMAX = True # 在Softmax层和词向量层之间共享参数。
# 通过一个PTBModel类来描述模型，这样方便维护循环神经网络中的状态。
class PTBModel(object):
def __init__(self, is_training, batch_size, num_steps):
# 记录使用的batch大小和截断长度。
self.batch_size = batch_size
self.num_steps = num_steps
# 定义每一步的输入和预期输出。两者的维度都是[batch_size, num_steps]。
self.input_data = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
self.targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
# 定义使用LSTM结构为循环体结构且使用dropout的深层循环神经网络。
dropout_keep_prob = LSTM_KEEP_PROB if is_training else 1.0
lstm_cells = [
tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(
tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(HIDDEN_SIZE),
output_keep_prob=dropout_keep_prob)
for _ in range(NUM_LAYERS)]
cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(lstm_cells)
# 初始化最初的状态，即全零的向量。这个量只在每个epoch初始化第一个batch
# 时使用。
self.initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
# 定义单词的词向量矩阵。
embedding = tf.get_variable("embedding", [VOCAB_SIZE, HIDDEN_SIZE])
# 将输入单词转化为词向量。
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, self.input_data)
# 只在训练时使用dropout。
if is_training:
inputs = tf.nn.dropout(inputs, EMBEDDING_KEEP_PROB)
# 定义输出列表。在这里先将不同时刻LSTM结构的输出收集起来，再一起提供给
# softmax层。
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)
# 把输出队列展开成[batch, hidden_size*num_steps]的形状，然后再
# reshape成[batch*numsteps, hidden_size]的形状。
output = tf.reshape(tf.concat(outputs, 1), [-1, HIDDEN_SIZE])
# Softmax层：将RNN在每个位置上的输出转化为各个单词的logits。
if SHARE_EMB_AND_SOFTMAX:
weight = tf.transpose(embedding)
else:
weight = tf.get_variable("weight", [HIDDEN_SIZE, VOCAB_SIZE])
bias = tf.get_variable("bias", [VOCAB_SIZE])
logits = tf.matmul(output, weight) + bias
# 定义交叉熵损失函数和平均损失。
loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
labels=tf.reshape(self.targets, [-1]),
logits=logits)
self.cost = tf.reduce_sum(loss) / batch_size
self.final_state = state
# 只在训练模型时定义反向传播操作。
if not is_training: return
trainable_variables = tf.trainable_variables()
# 控制梯度大小，定义优化方法和训练步骤。
grads, _ = tf.clip_by_global_norm(
tf.gradients(self.cost, trainable_variables), MAX_GRAD_NORM)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=1.0)
self.train_op = optimizer.apply_gradients(
zip(grads, trainable_variables))
# 使用给定的模型model在数据data上运行train_op并返回在全部数据上的perplexity值。
def run_epoch(session, model, batches, train_op, output_log, step):
# 计算平均perplexity的辅助变量。
total_costs = 0.0
iters = 0
state = session.run(model.initial_state)
# 训练一个epoch。
for x, y in batches:
# 在当前batch上运行train_op并计算损失值。交叉熵损失函数计算的就是下一个单
# 词为给定单词的概率。
cost, state, _ = session.run(
[model.cost, model.final_state, train_op],
{model.input_data: x, model.targets: y,
model.initial_state: state})
total_costs += cost
iters += model.num_steps
# 只有在训练时输出日志。
if output_log and step % 100 == 0:
print("After %d steps, perplexity is %.3f" % (
step, np.exp(total_costs / iters)))
step += 1
# 返回给定模型在给定数据上的perplexity值。
return step, np.exp(total_costs / iters)
# 从文件中读取数据，并返回包含单词编号的数组。
def read_data(file_path):
with open(file_path, "r") as fin:
# 将整个文档读进一个长字符串。
id_string = ' '.join([line.strip() for line in fin.readlines()])
id_list = [int(w) for w in id_string.split()] # 将读取的单词编号转为整数
return id_list
def make_batches(id_list, batch_size, num_step):
# 计算总的batch数量。每个batch包含的单词数量是batch_size * num_step。
num_batches = (len(id_list) - 1) // (batch_size * num_step)
# 将数据整理成一个维度为[batch_size, num_batches * num_step]的二维数组。
data = np.array(id_list[: num_batches * batch_size * num_step])
data = np.reshape(data, [batch_size, num_batches * num_step])
# 沿着第二个维度将数据切分成num_batches个batch，存入一个数组。
data_batches = np.split(data, num_batches, axis=1)
# 重复上述操作，但是每个位置向右移动一位。这里得到的是RNN每一步输出所需要预测的
# 下一个单词。
label = np.array(id_list[1 : num_batches * batch_size * num_step + 1])
label = np.reshape(label, [batch_size, num_batches * num_step])
label_batches = np.split(label, num_batches, axis=1)
# 返回一个长度为num_batches的数组，其中每一项包括一个data矩阵和一个label矩阵。
return list(zip(data_batches, label_batches))
def main():
# 定义初始化函数。
initializer = tf.random_uniform_initializer(-0.05, 0.05)
# 定义训练用的循环神经网络模型。
with tf.variable_scope("language_model",
reuse=None, initializer=initializer):
train_model = PTBModel(True, TRAIN_BATCH_SIZE, TRAIN_NUM_STEP)
# 定义测试用的循环神经网络模型。它与train_model共用参数，但是没有dropout。
with tf.variable_scope("language_model",
reuse=True, initializer=initializer):
eval_model = PTBModel(False, EVAL_BATCH_SIZE, EVAL_NUM_STEP)
# 训练模型。
with tf.Session() as session:
tf.global_variables_initializer().run()
train_batches = make_batches(
read_data(TRAIN_DATA), TRAIN_BATCH_SIZE, TRAIN_NUM_STEP)
eval_batches = make_batches(
read_data(EVAL_DATA), EVAL_BATCH_SIZE, EVAL_NUM_STEP)
test_batches = make_batches(
read_data(TEST_DATA), EVAL_BATCH_SIZE, EVAL_NUM_STEP)
step = 0
for i in range(NUM_EPOCH):
print("In iteration: %d" % (i + 1))
step, train_pplx = run_epoch(session, train_model, train_batches,
train_model.train_op, True, step)
print("Epoch: %d Train Perplexity: %.3f" % (i + 1, train_pplx))
_, eval_pplx = run_epoch(session, eval_model, eval_batches,
tf.no_op(), False, 0)
print("Epoch: %d Eval Perplexity: %.3f" % (i + 1, eval_pplx))
_, test_pplx = run_epoch(session, eval_model, test_batches,
tf.no_op(), False, 0)
print("Test Perplexity: %.3f" % test_pplx)
if __name__ == "__main__":
main()
9.2.3基于循环神经网络的神经语言模型
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