TensorFlow的序列模型代码解释（RNN、LSTM）---笔记（16）

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1、学习单步的RNN：RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell、LSTMCell、GRUCell

（1）RNNCell

如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。

借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)后就可以得到(output1, h1)：

再调用一次call(x2, h1)就可以得到(output2, h2)：

也就是说，每调用一次RNNCell的call方法，就相当于在时间上“推进了一步”，这就是RNNCell的基本功能。

（2）BasicRNNCell和BasicLSTMCell

在代码实现上，RNNCell只是一个抽象类，我们用的时候都是用的它的两个子类BasicRNNCell和BasicLSTMCell。顾名思义，前者是RNN的基础类，后者是LSTM的基础类。这里推荐大家阅读其源码实现（地址：http://t.cn/RNJrfMl），一开始并不需要全部看一遍，只需要看下RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell这三个类的注释部分，应该就可以理解它们的功能了。

除了call方法外，对于RNNCell，还有两个类属性比较重要：

• • • state_size

    • output_size

前者是隐层的大小，后者是输出的大小。比如我们通常是将一个batch送入模型计算，设输入数据的形状为(batch_size, input_size)，那么计算时得到的隐层状态就是(batch_size, state_size)，输出就是(batch_size, output_size)。

（3）LSTMCell：

这个类有实现clipping，projection layer，peep-hole等一些lstm的高级变种，BasicLSTMCell仅作为一个基本的basicline结构存在，如果要使用这些高级variant要用LSTMCell这个类。

（4）例子：

tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell：单步的LSTM【LSTMCell】就是下图蓝色框框中的一个。多次调用该函数实现RNNcell就可以实现了时间序列，以下函数dynamic_rnn可以实现循环调用。

BasicLSTMCell(num_units,forget_bias=1.0,state_is_tuple=True,activation=None,reuse=None)

• • • state_is_tuple 官方建议设置为True。每个lstm cell在t时刻都会产生两个内部状态ct和ht。如果state_is_tuple=True，那么状态ct和ht就是分开记录，放在一个tuple中，如果这个参数没有设定或设置成False，两个状态就按列连接起来，成为[batch, 2n](n是hidden units个数)返回。官方说这种形式马上就要被deprecated了，所有我们在使用LSTM的时候要加上state_is_tuple=True，此时，输入和输出的states为c(cell状态)和h（输出）的二元组。
    • forget_bias遗忘门的初始值设为 1，一开始不能遗忘
    • num_units：num_units这个参数的大小就是LSTM输出结果的维度。例如num_units=128， 那么LSTM网络最后输出就是一个128维的向量。

https://blog.csdn.net/notHeadache/article/details/81164264 对参数的解释很清楚。

2、initial states初始状态：初始时全部赋值为0状态。

需要有一个self._initial_state来保存我们生成的全0状态，最后直接调用cell的zero_state()方法即可。

self._initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)

state_size是我们在定义cell的时就设置好了的，只是我们的输入input shape=[batch_size, num_steps]，我们刚刚定义好的cell会依次接收num_steps个输入然后产生最后的state（n-tuple，n表示堆叠的层数）但是一个batch内有batch_size这样的seq，因此就需要[batch_size，s]来存储整个batch每个seq的状态。

3、DropoutWrapper：

对于rnn的部分不进行dropout，也就是说从t-1时候的状态传递到t时刻进行计算时，这个中间不进行memory的dropout；仅在同一个t时刻中，多层cell之间传递信息的时候进行dropout

上图中，xt−2时刻的输入首先传入第一层cell，这个过程有dropout，但是从t−2时刻的第一层cell传到t−1,t,t+1的第一层cell这个中间都不进行dropout。再从t+1时候的第一层cell向同一时刻内后续的cell传递时，这之间又有dropout了。因此，我们在代码中定义完cell之后，在cell外部包裹上dropout，这个类叫DropoutWrapper，这样我们的cell就有了dropout功能！

例子：

if is_training and config.keep_prob < 1:

lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper (  cell, input_keep_prob = 1.0,output_keep_prob=config.keep_prob ,seed = None)

参数有input_keep_prob和output_keep_prob，也就是说裹上这个DropoutWrapper之后，如果我希望是input传入这个cell时dropout掉一部分input信息的话，就设置input_keep_prob，那么传入到cell的就是部分input；如果我希望这个cell的output只部分作为下一层cell的input的话，就定义output_keep_prob。不要太方便。
根据Zaremba在paper中的描述，这里应该给cell设置output_keep_prob。

4、学习如何一次执行多步：有四个函数可以用来构建rnn.

（1）tf.nn.dynamic_rnn

dynamic_rnn：基础的RNNCell有一个很明显的问题：对于单个的RNNCell，我们使用它的call函数进行运算时，只是在序列时间上前进了一步。比如使用x1、h0得到h1，通过x2、h1得到h2等。这样的h话，如果我们的序列长度为10，就要调用10次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_rnn函数，使用该函数就相当于调用了n次call函数。即通过{h0,x1, x2, …., xn}直接得{h1,h2…,hn}。

• •  cell： RNNCell 实例。
  •  inputs:    RNN输入。如果time_major==False（默认），必须要是形如[batch_size,max_time]的张量， 或者这些元素的嵌套元组。 如果time_major == True,必须是形如[max_time, batch_size, ...]的张量,  或者这些元素的嵌套元组. 这也可能是一个满足这个属性的（可能嵌套的）张量元组. 前两个维度必须匹配所有输入，否则排名和其他形状组件可能会有所不同. 在这种情况下，每个时间步的单元输入将复制这些元组的结构，除了时间维（从中获取时间）。 在每个时间步的单元格输入将是张量或（可能嵌套的）张量元组，每个张量元素的尺寸为[batch_size，...]。
  • initial_state:    （可选）RNN的初始状态。 如果cell.state_size是一个整数，则它必须是形如 [batch_size，cell.state_size]的张量。 如果cell.state_size是一个元组，它应该是一个在cell.state_size中具有形状[batch_size，s]的张量元组。
  • time_major:    输入和输出张量的形状格式，如果time_major == True，则这些张量必须为[max_time，batch_size，depth]。 如果为false，则这些张量必须为[batch_size，max_time，depth]。 使用time_major = True可以提高效率，因为它避免了RNN计算开始和结束时的转置。 但是，大多数TensorFlow数据都是批处理主数据，所以默认情况下，此功能接受输入并以批处理主要形式发出输出。
  • 输出：output：RNN输出张量。如果time_major == False (default)，输出张量形如[batch_size, max_time, cell.output_size]。

    如果time_major == True, 输出张量形如：[max_time,batch_size,cell.output_size]。

    注：如果如果cell.output_size是整数或TensorShape对象的一个（可能是嵌套的）元组，则输出将是与cell.output_size具有相同结构的元组，其包含与具有与cell.output_size中的形状数据相对应的形状的张量。

  • 输出：state：最终状态。 如果cell.state_size是一个int，这将被shaped [batch_size，cell.state_size]。 如果它是一个TensorShape，这将形成[batch_size] + cell.state_size。 如果它是一个（可能是嵌套的）int或TensorShape的元组，它将是一个具有相应形状的元组。 如果单元是LSTMCells状态将是包含每个单元的LSTMStateTuple的元组。

（2）tf.nn.rnn

这个函数和dynamic_rnn的区别就在于，这个需要的inputs是a list of tensor，这个list的长度是num_steps，也就是将每一个时刻的输入切分出来了，tensor的shape=[batch_size, input_size]【这里的input每一个都是word embedding，因此input_size=hidden_units_size】除了输出inputs是list之外，输出稍有差别。输出也是一个长度为T(num_steps)的list，每一个output对应一个t时刻的input(batch_size, hidden_units_size)，output shape=[batch_size, hidden_units_size]

（3）state_saving_rnn：

这个方法可以接收一个state saver对象，这是和以上两个方法不同之处，另外其inputs和outputs也都是list of tensors。

（4）tf.nn.static_bidirectional_rnn：

5、学习如何堆叠RNNCell：MultiRNNCell

很多时候，单层RNN的能力有限，我们需要多层的RNN。将x输入第一层RNN的后得到隐层状态h，这个隐层状态就相当于第二层RNN的输入，第二层RNN的隐层状态又相当于第三层RNN的输入，以此类推。在TensorFlow中，可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠，

cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell] * config.num_layers, state_is_tuple=True)

先建好MultiRNNCell再初始化：init_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)

值得学习的地方：

(1) 设置is_training这个标志
这个很有必要，因为training阶段和valid/test阶段参数设置上会有小小的区别，比如test时不进行dropout
(2) 将必要的各类参数都写在config类中独立管理
这个的好处就是各类参数的配置工作和model类解耦了，不需要将大量的参数设置写在model中，那样可读性不仅差，还不容易看清究竟设置了哪些超参数

RNN 小结：

截至目前，TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段。不过据官方解释，RNN的相关API已经出现在Tutorials里了，大幅度的改动应该是不大可能，现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的。

目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块。其中，后者定义了一些常用的RNN cells，包括RNN和优化的LSTM、GRU等等；前者则提供了一些helper方法。

创建一个基础的RNN很简单：

创建一个LSTM或者GRU的cell？

调用呢？

这样自己按timestep调用需要设置variable_scope的reuse属性为True，懒人怎么做，TF也给想好了：

再懒一点：

怕overfit，加个Dropout如何？

做个三层的带Dropout的网络？

一个坑——用rnn.rnn要按照timestep来转换一下输入数据，比如像这样：

rnn.rnn()的输出也是对应每一个timestep的，如果只关心最后一步的输出，取outputs[-1]即可。

注意一下子返回值的dimension和对应关系，损失函数和其它情况没有大的区别。

目前饱受诟病的是TF本身还不支持Theano中scan()那样可以轻松实现的不定长输入的RNN，不过有人反馈说Theano中不定长训练起来还不如提前给inputs加个padding改成定长的训练快。

摘自 https://www.leiphone.com/news/201709/QJAIUzp0LAgkF45J.html

摘自 https://www.cnblogs.com/mfryf/p/7874784.html

摘自 https://www.cnblogs.com/mfryf/p/7874742.html