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LSTM详解

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转载自: blog.csdn.net/m0_37917271…

 

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LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题,所以会显得更好用,学习速度更快

 

下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子

 

 

上图为一层LSTM单元连接起来的样子,在工业上,LSTM是可以像一个很大的方阵的,其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外,中间的部分都是一层层的LSTM单元,拓扑结构如下:

 

 

LSTM内部结构

 

LSTM看上去就是这样一种效果,一个一个首尾相接,

 

同一层的会把前面单元的输出作为后面单元的输入;

 

前一层的输出会作为后一层的输入

 

 

细胞状态

 

LSTM 的关键就是细胞状态,水平线在图上方从左到右贯穿运行。

 

细胞状态类似于传送带。直接在整个链上运行,只有一些少量的线性交互。信息在上面流传保持不变会很容易

 

左面的乘号是一个乘法操作,右面的加号就是普通的线性叠加、

 

这个操作相当于左侧的Ct-1进入单元后,先被一个乘法器乘以一个系数后,再线性叠加一个数值然后从右侧输出去

 

 

(一)忘记门

 

在我们 LSTM 中的第一步是决定我们会从细胞状态中丢弃什幺信息。这个决定通过一个称为 忘记门层 完成

 

忘记门:

 

作用对象:细胞状态

 

作用:将细胞状态中的信息选择性的遗忘, 即丢掉老的不用的信息

 

让我们回到语言模型的例子中来基于已经看到的预测下一个词。在这个问题中,细胞状态可能包含当前主语的类别,因此正确的代词可以被选择出来。当我们看到新的主语,我们希望忘记旧的主语。

 

例如,他今天有事,所以我。。。当处理到‘’我‘’的时候选择性的忘记前面的’他’,或者说减小这个词对后面词的作用。

 

左侧的ht-1和下面输入的xt经过了连接操作,再通过一个线性单元,经过一个σ也就是sigmoid函数生成一个0到1之间的数字作为系数输出,表达式如左:

 

Wf和bf作为待定系数是要进行训练学习的

 

 

(二)产生要更新的新信息

 

包含两个小的神经网络层

 

一个是熟悉的sigmoid部分

 

 

另一个tanh标识(映射到-1到1)也是一个神经网络层,表达式为:

 

 

其中的W和b都是要通过训练得到的

 

 

(三)

 

更新细胞状态,

 

新细胞状态 = 旧细胞状态 × 忘记门结果 + 要更新的新信息

 

 

 

(四)

 

基于细胞状态,确定输出什幺值

 

一个输出到同层下一个单元,一个输出到下一层的单元上

 

首先,我们运行一个 sigmoid 层来确定细胞状态的哪个部分将输出出去。

 

 

接着,我们把细胞状态通过 进行处理(得到一个在 -1 到 1 之间的值)并将它和 sigmoid 门的输出相乘,最终我们仅仅会输出我们确定输出的那部分。

 

 

在语言模型中,这种影响是可以影响前后词之间词形的相关性的,例如前面输入的是一个代词或名词,后面跟随的动词会学到是否使用“三单形式”或根据前面输入的名词数量来决定输出的是单数形式还是复数形式。

 

 

以下为本文实现LSTM的代码,使用了perplexity(即平均cost的自然常数指数,是语言模型中用来比较模型性能的重要指标,越低表示模型输出的概率分布在预测样本上越好)来测评模型,代码及详细注释如下:

 

import time
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import reader
 
 
'''处理输入数据的类'''
class PTBInput(object):
 
    def __init__(self, config, data, name=None):
        self.batch_size = batch_size = config.batch_size    #读取config中的batch_size,num_steps到本地变量
        self.num_steps = num_steps = config.num_steps
        self.epoch_size = ((len(data) // batch_size) - 1) // num_steps  #全部样本被训练的次数
        self.input_data, self.targets = reader.ptb_producer(data, batch_size, num_steps, name=name)
 
 
'''语言模型的类'''
class PTBModel(object):
 
    def __init__(self, is_training,     #训练标记
                 config,                #配置参数
                 input_):               #PTBInput类的实例input_
        self._input = input_
 
        batch_size = input_.batch_size
        num_steps = input_.num_steps
        size = config.hidden_size   #LSTM的节点数
        vocab_size = config.vocab_size  #词汇表的大小
 
 
        def lstm_cell():    #定义默认的LSTM单元
            return tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(
                size,                   #隐含节点数
                forget_bias=0.0,        #忘记门的bias
                state_is_tuple=True)    #代表接受和返回的state将是2-tuple的形式
 
        attn_cell = lstm_cell   #不加括号表示调用的是函数,加括号表示调用的是函数的结果
 
        if is_training and config.keep_prob < 1:    #如果在训练状态且Dropout的keep_prob小于1
            #在前面的lstm_cell后接一个Dropout层
            def attn_cell():
                return tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(
                    lstm_cell(), output_keep_prob=config.keep_prob
                )
 
        #使用RNN堆叠函数tf.contrib.rnn.MultiRNNCell将前面构造的lstm_cell多层堆叠得到cell,堆叠次数为config中num_layers
        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)   #设置LSTM单元的初始化状态为0
 
        '''词嵌入部分'''
        with tf.device("/cpu:0"):
            embedding = tf.get_variable(    #初始化词向量embedding矩阵
                "embedding", [vocab_size, size], dtype=tf.float32)  #行数词汇表数vocab_size,列数(每个单词的向量位数)设为hidden_size
 
            inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, input_.input_data)   #查询单词的向量表达获得inputs
 
        if is_training and config.keep_prob < 1:        #如果为向量状态则再添加一层Dropout层
            inputs = tf.nn.dropout(inputs, config.keep_prob)
 
 
        '''定义输出outputs'''
        outputs = []
        state = self._initial_state
        #为了控制训练过程,我们会限制梯度在反向传播时可以展开的步数为一个固定的值,而这个步数也就是num_steps
        with tf.variable_scope("RNN"):
            for time_step in range(num_steps):
 
                if time_step > 0:   #第二次循环开始,使用tf.get_variable_scope().reuse_variables()设置复用变量
                    tf.get_variable_scope().reuse_variables()
                #每次循环,传入inputs和state到堆叠的LSTM单元,得到输出的cell_output和更新后的state
                #inputs有三个维度,1:batch中第几个样本,2:样本中第几个单词,3:单词的向量维度
                (cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step, :], state)     #inputs[:, time_step, :]表示所有样本的第time_step个单词
                outputs.append(cell_output) #添加到输出列表outputs
 
        #将output内容用tf.concat串接到一起,并使用tf.reshape将其转为一个很长的一维向量
        output = tf.reshape(tf.concat(outputs, 1), [-1, size])
        #定义权重
        softmax_w = tf.get_variable(
            "softmax_w", [size, vocab_size], dtype=tf.float32)
        #定义偏置
        softmax_b = tf.get_variable(
            "softmax_b", [vocab_size], dtype=tf.float32)
        #输出乘上权重并加上偏置得到logits,即网络最后的输出
        logits = tf.matmul(output, softmax_w) + softmax_b
        #使用如下函数计算输出logits和targets的偏差
        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    #汇总batch的总误差,再计算到平均每个样本的误差cost
        self._final_state = state   #保留最终的状态为final_state
 
        if not is_training:
            return
 
 
        self._lr = tf.Variable(0.0, trainable=False)    #定义学习速率并设为不可训练的
        tvars = tf.trainable_variables()       #获取全部可训练的参数
        #针对前面得到的cost,计算tvars的梯度,并用tf.clip_by_global_norm设置梯度的最大范数max_grad_norm
        #这就是Gradient Clipping的方法,控制梯度的最大范数,防止梯度爆炸,某种程度上起到正则化的效果
        grads, _ = tf.clip_by_global_norm(tf.gradients(cost, tvars),
                                          config.max_grad_norm)
        optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(self._lr)     #定义优化器
        #创建训练操作_train_op,用optimizer.apply_gradients将clip过的梯度应用到所有可训练参数tvars上
        self._train_op = optimizer.apply_gradients(zip(grads, tvars),
            global_step=tf.contrib.framework.get_or_create_global_step())   #生成全局统一的训练步数
 
        #设置一个名为_new_lr的placeholder用以控制学习速率
        self._new_lr = tf.placeholder(
            tf.float32, shape=[], name="new_learning_rate")
 
        self._lr_update = tf.assign(self._lr, self._new_lr)     #将_new_lr的值赋给当前的学习速率_lr
 
    #用以外部控制学习速率
    def assign_lr(self, session, lr_value):
        session.run(self._lr_update, feed_dict={self._new_lr: lr_value})    #执行_lr_update操作完成对学习速率的修改
 
    ''' @property装饰器可以将返回变量设为只读,防止修改变量引发问题
        这里定义input,initial_state,cost,final_state,lr,train_op为只读,方便外部访问'''
    @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
 
 
'''小模型的设置'''
class SmallConfig(object):
    init_scale = 0.1    #网络中权重的初始scale
    learning_rate = 1.0 #学习速率的初始值
    max_grad_norm = 5   #前面提到的梯度的最大范数
    num_layers = 2      #LSTM可以堆叠的层数
    num_steps = 20      #LSTM梯度反向传播的展开步数
    hidden_size = 200   #LSTM内隐含节点数
    max_epoch = 4       #初始学习速率可训练的epoch数
    max_max_epoch = 13  #总共可训练的epoch数
    keep_prob = 1.0     #dropout保留节点的比例
    lr_decay = 0.5      #学习速率的衰减速度
    batch_size = 20     #每个batch中样本数
    vocab_size = 10000  #词汇表大小
 
'''中等大小模型的设置'''
class MediumConfig(object):
    init_scale = 0.1    #减小,小一些有利于温和的训练
    learning_rate = 1.0
    max_grad_norm = 5
    num_layers = 2
    num_steps = 35      #增大
    hidden_size = 650   #增大
    max_epoch = 6       #增大
    max_max_epoch = 39  #增大
    keep_prob = 0.5     #减小,之前设为1即没有dropout
    lr_decay = 0.8      #学习迭代次数增大,因此学习速率的衰减次数减小
    batch_size = 20
    vocab_size = 10000
 
'''大型模型设置'''
class MediumConfig(object):
    init_scale = 0.04    #减小
    learning_rate = 1.0
    max_grad_norm = 10  #增大
    num_layers = 2
    num_steps = 35
    hidden_size = 1500   #增大
    max_epoch = 14       #增大
    max_max_epoch = 55  #增大
    keep_prob = 0.35     #减小,之前设为1即没有dropout
    lr_decay = 1 / 1.15      #学习迭代次数增大,因此学习速率的衰减次数减小
    batch_size = 20
    vocab_size = 10000
 
'''测试用设置,参数尽量使用最小值,只为测试可以完整运行模型'''
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
 
'''训练一个epoch数据'''
def run_epoch(session, model, eval_op=None, verbose=False):
    start_time = time.time()    #记录当前时间
    costs = 0.0         #初始化损失costs
    iters = 0           #初始化迭代数
 
    state = session.run(model.initial_state)    #执行初始化状态并获得初始状态
 
    feches = {      #输出结果的字典表
        "cost":model.cost,
        "final_state":model.final_state
    }
 
    if eval_op is not None: #如果有评测操作,也加入feches
        feches["eval_op"] = eval_op
 
 
    for step in range(model.input.epoch_size):  #训练循环,次数为epoch_size
        feed_dict = {}
        for i, (c, h) in enumerate(model.initial_state):    #生成训练用的feed_dict,将全部LSTM单元的state加入feed_dict
            feed_dict[c] = state[i].c
            feed_dict[h] = state[i].h
 
        # 执行feches对网络进行一次训练,得到cost和state
        vals = session.run(feches, feed_dict)
        cost = vals["cost"]
        state = vals["final_state"]
 
        costs += cost   #累加cost到costs
        iters += model.input.num_steps  #累加num_steps到iters
 
        if verbose and step % (model.input.epoch_size // 10) == 10: #每完成约10%的epoch,就进行一次结果的展示
            #一次展示当前epoch的进度,perplexity和训练速度
            #perplexity(即平均cost的自然常数指数,是语言模型中用来比较模型性能的重要指标,越低表示模型输出的概率分布在预测样本上越好)
            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)    #返回perplexity作为函数结果
 
 
raw_data = reader.ptb_raw_data('F://研究生资料/data/simple-examples/data/')  #直接读取解压后的数据
train_data, valid_data, test_data, _ = raw_data     #得到训练数据,验证数据和测试数据
 
config = SmallConfig()  #定义训练模型的配置为SmallConfig
eval_config = SmallConfig()     #测试配置需和训练配置一致
eval_config.batch_size = 1      #将测试配置的batch_size和num_steps修改为1
eval_config.num_steps = 1
 
#创建默认的Graph
with tf.Graph().as_default():
    # 设置参数的初始化器,令参数范围在[-init_scale,init_scale]之间
    initializer = tf.random_uniform_initializer(-config.init_scale, config.init_scale)
 
    '''使用PTBInput和PTBModel创建一个用来训练的模型m,以及用来验证的模型mvalid和测试的模型mtest,
    其中训练和验证模型直接使用前面的config,测试模型使用前面的测试配置eval_config'''
    #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mvalid
    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mtest
    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)
 
 
    sv = tf.train.Supervisor()  #创建训练的管理器
    with sv.managed_session() as session:   #使用sv.managed_session()创建默认session
 
        for i in range(config.max_max_epoch):  #执行多个epoch数据的循环
 
            lr_decay = config.lr_decay ** max(i + 1 - config.max_max_epoch, 0.0)#计算累计的学习速率衰减值(只计算超过max_epoch的轮数)
            m.assign_lr(session, config.learning_rate * lr_decay)   #将初始学习速率呈上累计的衰减,并更新学习速率
 
 
            '''循环内执行一个epoch的训练和验证并输出当前的学习速率,训练和验证集上的perplexity'''
            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))
 
        '''完成全部训练后,计算并输出模型在测试集上的perplexity'''
        test_perplexity = run_epoch(session, mtest)
        print("Test Perplexity: %.3f" % test_perplexity)

 

结果如下:

 

Epoch: 13 Learning rate: 1.000

 

0.004 perplexity: 60.833 speed: 11641 wps

 

0.104 perplexity: 46.656 speed: 11364 wps

 

0.204 perplexity: 51.109 speed: 11372 wps

 

0.304 perplexity: 50.082 speed: 11419 wps

 

0.404 perplexity: 50.203 speed: 11437 wps

 

0.504 perplexity: 50.504 speed: 11413 wps

 

0.604 perplexity: 49.936 speed: 11394 wps

 

0.703 perplexity: 50.170 speed: 11379 wps

 

0.803 perplexity: 50.362 speed: 11379 wps

 

0.903 perplexity: 49.721 speed: 11376 wps

 

Epoch: 13 Train Perplexity: 49.700

 

Epoch: 13 Valid Perplexity: 138.165

 

Test Perplexity: 132.954

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