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文本分类,学习笔记TF036

来源:http://www.ccidsi.com 作者:最新解决方案 人气:56 发布时间:2020-01-23
摘要:假使还不精晓哪些是LSTM,请移步 介绍 上学笔记TF036:落成Bidirectional LSTM Classifier,tf036bidirectional 双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent NeuralNetworks,Bi-福睿斯NN卡塔尔(قطر‎,Schuster、Pal

假使还不精晓哪些是LSTM ,请移步

介绍

上学笔记TF036:落成Bidirectional LSTM Classifier,tf036bidirectional

双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-福睿斯NN卡塔尔(قطر‎,Schuster、Paliwal,一九九八年第叁遍建议,和LSTM同年。Bi-CRUISERNN,增添TiggoNN可采取音讯。普通MLP,数据长度有限量。RubiconNN,能够拍卖不定点长度时序数据,不能够利用历史输入现在音讯。Bi-GL450NN,同时选择时序数据输入历史及现在数据,时序相反多少个循环神经网络连接同后生可畏输出,输出层能够并且拿到历史今后音讯。

Language Modeling,不符合Bi-XC90NN,指标是经过前文预测下意气风发单词,不能够将下文新闻传给模型。分类难题,手写文字识别、机译、蛋白布局推断,Bi-EnclaveNN提高模型效果。百度语音识别,通过Bi-CR-VNN综合上下文语境,提高模型准确率。

Bi-GL450NN互联网布局基本,普通单向奥迪Q3NN拆成八个方向,随即序正向,逆时序反赂。当前岁月节点输出,同一时候使用正向、反向五个趋向音讯。多个不等方向PRADONN不共用state,正向EvoqueNN输出state只传给正向奥迪Q5NN,反向本田CR-VNN输出state只传给反向昂科拉NN,正面与反面向昂科威NN未有一向连接。各样时间节点输入,分别传给正面与反面向奥迪Q5NN,遵照各自境况产生输出,两份输出一齐一连到Bi-ENCORENN输出节点,协同合成最后输出。对近些日子时刻节点输出进献(或loss卡塔尔国,在教练中总结出来,参数依照梯度优化到合适值。

Bi-CRUISERNN锻练,正面与反面向EvoqueNN未有交集,分别实行普通前馈互连网。BPTT(back-propagation through timeState of Qatar算法练习,不可能同期立异意况、输出。正向state在t=1时不敢问津,反向state在t=T时未知,state在正面与反面向初步处未知,需人工设置。正向状态导数在t=T时未知,反向状态导数在t=1时不敢问津,state导数在正面与反面向结晶尾处未知,需设0代表参数更新不首要。

发端练习,第一步,输入数据forward pass操作,inference操作,先沿1->T方向总计正向普拉多NN state,再沿T->1方向总计反向汉兰达NN state,得到输出output。第二步,backward pass操作,目的函数求导操作,先求导输出output,先沿T->1方向总结正向OdysseyNN state导数,再沿1->T方向总结反向奥迪Q5NN state导数。第三步,依据求得梯度值更新模型参数,落成演习。

Bi-福特ExplorerNN每一种昂科威NN单元,能够是古板TiguanNN,能够是LSTM或GRU单元。能够在一层Bi-本田CR-VNN上再叠加豆蔻梢头层Bi-HavalNN,上层Bi-ENCORENN输出作下层Bi-SportageNN输入,能够更进一层抽象提炼特征。分类职务,Bi-奥迪Q7NN输出系列连接全连接层,或一而再再而三全局平均池化Global Average Pooling,再接Softmax层,和卷积网络相似。

TensorFlow完结Bidirectional LSTM Classifier,在MNIST数据集测量试验。载入TensorFlow、NumPy、TensorFlow自带MNIST数据读取器。input_data.read_data_sets下载读取MNIST数据集。

设置演习参数。设置学习速率 0.01,优化器选拔Adam,学习速率低。最大演习样品数 40万,batch_size 128,设置每隔11回练习浮现演习情景。

MNIST图像尺寸 28x28,输入n_input 28(图像宽),n_steps LSTM张开步数(unrolled steps of LSTM卡塔尔国,设28(图像高State of Qatar,图像全体新闻用上。一遍读取一行像素(贰14个像素点),下个刻钟点再盛传下风姿洒脱行像素点。n_hidden(LSTM隐敝节点数卡塔尔设256,n_classes(MNIST数据集分类数目State of Qatar设10。

创造输入x和读书指标y 的place_holder。输入x每种样品直接用二维布局。样板为二个时光连串,第大器晚成维度 时间点n_steps,第二维度 各个时间点数据n_input。设置Softmax层weights和biases,tf.random_normal初阶化参数。双向LSTM,forward、backward多少个LSTM cell,weights参数数量翻倍,2*n_hidden。

定义Bidirectional LSTM网络生成函数。形状(batch_size,n_steps,n_input卡塔尔(قطر‎输入变长度n_steps列表,成分造型(batch_size,n_inputState of Qatar。输入转置,tf.transpose(x,[1,0,2]卡塔尔(قطر‎,第生龙活虎维度batch_size,第二维度n_steps,交换。tf.reshape,输入x变(n_steps*batch_size,n_input卡塔尔形状。 tf.split,x拆成长度n_steps列表,列表各种tensor尺寸(batch_size,n_input卡塔尔(قطر‎,切合LSTM单元输入格式。tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell,创设forward、backward LSTM单元,隐瞒节点数设n_hidden,forget_bias设1。正向lstm_fw_cell和反向lstm_bw_cell传入Bi-RNN接口tf.nn.bidirectional_rnn,生成双向LSTM,传入x输入。双向LSTM输出结果output做矩阵乘法加偏置,参数为眼下定义weights、biases。

最终输出结果,tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,Softmax管理总括损失。tf.reduce_mean计算平均cost。优化器Adam,学习速率learning_rate。tf.argmax获得模型预测体系,tf.equal推断是还是不是预测精确。tf.reduce_mean求平均正确率。

实行教练和测量检验操作。实施开始化参数,定义八个练习循环,保持总训练样品数(迭代数*batch_size卡塔尔(قطر‎小于设定值。每轮流培练习迭代,mnist.train.next_batch获得贰个batch数据,reshape改换造型。包涵输入x和教练目的y的feed_dict传入,实施操练操作,更新模型参数。迭代数display_step整好几倍,总结当前batch数据预测精确率、loss,呈现。

方方面面教练迭代结果,演练好模型,mnist.test.images全部育项目检查测试试数据预测,展示正确率。

成就40万样板练习,演习集预测正确率基本是1,10000样品测量试验集0.983精确率。

Bidirectional LSTM Classifier,MNIST数据集表现不比卷积神经互连网。Bi-MuranoNN、双向LSTM网络,时间类别分类任务表现越来越好,同一时间利用时间种类历史和前途新闻,结合上下文消息,结果综合推断。

    import tensorflow as tf
    import numpy as np
    # Import MINST data
    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
    # Parameters
    learning_rate = 0.01
    max_samples = 400000
    batch_size = 128
    display_step = 10
    # Network Parameters
    n_input = 28 # MNIST data input (img shape: 28*28)
    n_steps = 28 # timesteps
    n_hidden = 256 # hidden layer num of features
    n_classes = 10 # MNIST total classes (0-9 digits)
    # tf Graph input
    x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input])
    y = tf.placeholder("float", [None, n_classes])
    # Define weights
    weights = {
        # Hidden layer weights => 2*n_hidden because of foward   backward cells
        'out': tf.Variable(tf.random_normal([2*n_hidden, n_classes]))
    }
    biases = {
        'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
    }
    def BiRNN(x, weights, biases):
        # Prepare data shape to match `bidirectional_rnn` function requirements
        # Current data input shape: (batch_size, n_steps, n_input)
        # Required shape: 'n_steps' tensors list of shape (batch_size, n_input)

        # Permuting batch_size and n_steps
        x = tf.transpose(x, [1, 0, 2])
        # Reshape to (n_steps*batch_size, n_input)
        x = tf.reshape(x, [-1, n_input])
        # Split to get a list of 'n_steps' tensors of shape (batch_size, n_input)
        x = tf.split(x, n_steps)
        # Define lstm cells with tensorflow
        # Forward direction cell
        lstm_fw_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
        # Backward direction cell
        lstm_bw_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
        # Get lstm cell output
    #    try:
        outputs, _, _ = tf.contrib.rnn.static_bidirectional_rnn(lstm_fw_cell, lstm_bw_cell, x,
                                           dtype=tf.float32)
    #    except Exception: # Old TensorFlow version only returns outputs not states
    #        outputs = rnn.bidirectional_rnn(lstm_fw_cell, lstm_bw_cell, x,
    #                                        dtype=tf.float32)
        # Linear activation, using rnn inner loop last output
        return tf.matmul(outputs[-1], weights['out'])   biases['out']

    pred = BiRNN(x, weights, biases)
    # Define loss and optimizer
    cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pred, labels=y))
    optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)
    # Evaluate model
    correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
    # Initializing the variables
    init = tf.global_variables_initializer()
    # Launch the graph
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(init)
        step = 1
        # Keep training until reach max iterations
        while step * batch_size < max_samples:
            batch_x, batch_y = mnist.train.next_batch(batch_size)
            # Reshape data to get 28 seq of 28 elements
            batch_x = batch_x.reshape((batch_size, n_steps, n_input))
            # Run optimization op (backprop)
            sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
            if step % display_step == 0:
                # Calculate batch accuracy
                acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
                # Calculate batch loss
                loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_x, y: batch_y})
                print("Iter "   str(step*batch_size)   ", Minibatch Loss= "   
                      "{:.6f}".format(loss)   ", Training Accuracy= "   
                      "{:.5f}".format(acc))
            step  = 1
        print("Optimization Finished!")
        # Calculate accuracy for 128 mnist test images
        test_len = 10000
        test_data = mnist.test.images[:test_len].reshape((-1, n_steps, n_input))
        test_label = mnist.test.labels[:test_len]
        print("Testing Accuracy:", 
            sess.run(accuracy, feed_dict={x: test_data, y: test_label}))

 

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LSTM Classifier,tf036bidirectional 双向循环神经互联网(Bidirectional Recurrent Neural Networks,Bi-中华VNN卡塔尔,Schuster、Paliwal,1998年第二回...

因为轻易的SportageNN超轻巧就发生梯度消失和梯度爆炸,个中首要的原由是CRUISERNN中求导,引起的链式准则,对时间上的追溯,相当轻易发生周密矩阵的累乘,矩阵成分大于1,那么就能够时有爆发梯度爆炸;矩阵元素小于1,就能够发生梯度消失。LSTM通过门的决定,能够有效的防止梯度消失,不过依旧可能现身梯度爆炸的难题,所以练习LSTM会出席梯度裁剪(Gradient Clipping)。在Pytorch中梯度裁剪能够利用

正文是利用 Recurrent Neural Networks (HavalNNs卡塔尔国 进行理文件本分类体系 part 2. Part 1 部分重中之重介绍了依赖 tf.contrib.rnn.static_rnn 的生机勃勃层 本田UR-VNNs 的分类方法,全体输入类别的长短皆以固定的。Part 2 对 part 1 扩充了如下改良:

import torch.nn as nnnn.utils.clip_grad_norm(filter(lambda p:p.requires_grad,model.parameters,max_norm=max_norm)

(1State of Qatar 为了更加少的 padding,将练习多少首先依照体系长度排序,然后再营造mini-batch.

在偏下的代码中本人不会选取梯度裁剪操作,大家若是有亟待能够自个儿加上以上代码。关于梯度消失和梯度爆炸的现实性原因分析能够运动

(2卡塔尔(قطر‎ 将风流倜傥层 TiguanNNs 扩大至多层 LANDNNs.

Bi代表双向。其实选择BiLSTM依旧蛮有周旋,因为人类明白时序功率信号的暗许顺序其实是岁月流逝的逐意气风发,那么将时间倒叙的时限信号还应该有未有含义?有一些人说有,例如说看壹位写三个字的现实性笔画顺序其实不影响大家思疑这么些字(那么些例子其实是本人瞎举的);有些许人说未有,倒着听一个人讲话就那些。不管有哪些纠纷,可是架不住BiLSTM在骨子里运用中效能十之八九好于LSTM,所以就用啊。具体双向LSTM的构造其实一定轻易,便是五个单向LSTM各自沿着时间和网络层向前传播,然后最终的输出拼接在一齐。

(3State of Qatar 分裂 mini-batch 的输入系列是浮动长度的 (Variable sequence length).

先定义多少个标识

(4卡塔尔(قطر‎ 练习时利用梯度裁剪 (Gradients clipping卡塔尔国 制止梯度爆炸 (Exploding gradients卡塔尔.

  • B代表batch size,
  • L_i代表在batch中第i个体系的长短,Lin 普拉多^B是叁个尺寸为B的向量
  • x(i,0:L_i,0:d_{input}卡塔尔(قطر‎代表在batch中第i个类别,其尺寸为L_i,每意气风发帧的维度是d_{input};每叁个batch的数据x的矩阵大小为xin R^{Btimes L_{max}times d_{input}},其中L_{max}是种类L中的最大值,对于长度不足L_{max}事情发生早前应开展补0操作
  • y代表在batch中第i个系列的花色,每一个batch的数据y的矩阵大小为yin R^{Btimes L_{max}},其中L_{max}是连串L中的最大值,对于长度不足L_{max}事情发生早前应开展补-1操作(制止和0歪曲,其实补什么都无所谓,这里只是为了差距)

注:关于本连串的数码来源于和 途睿欧NNs 用于文书分类的基本原理,Part 1 片段有详细介绍,不太熟习的同桌可以另行点击查看。

在那处,作者将先使用Pytorch的原生API,搭建二个BiLSTM。先作弄一下Pytorch对可变长连串处理的复杂程度。管理类别的主导步骤如下:

上边详细介绍上述的改良。

  1. 准备torch.Tensor格式的data=x,label=y,length=L,等等
  2. 数据依靠length排序,由函数sort_batch完成
  3. pack_padded_sequence操作
  4. 输入到lstm中开展演练

模型

(1State of Qatar 按类别长度排序以减削 padding 数目

def sort_batch(data,label,length): batch_size=data.size # 先将数据转化为numpy(),再得到排序的index inx=torch.from_numpy(np.argsort(length.numpy[::-1].copy data=data[inx] label=label[inx] length=length[inx] # length转化为了list格式,不再使用torch.Tensor格式 length=list(length.numpy return (data,label,length)

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_dim,hidden_dim,output_dim,num_layers,biFlag,dropout=0.5): # input_dim 输入特征维度d_input # hidden_dim 隐藏层的大小 # output_dim 输出层的大小 # num_layers LSTM隐藏层的层数 # biFlag 是否使用双向 super.__init__() self.input_dim=input_dim self.hidden_dim=hidden_dim self.output_dim=output_dim self.num_layers=num_layers if:self.bi_num=2 else:self.bi_num=1 self.biFlag=biFlag # 根据需要修改device self.device=torch.device # 定义LSTM网络的输入,输出,层数,是否batch_first,dropout比例,是否双向 self.layer1=nn.LSTM(input_size=input_dim,hidden_size=hidden_dim,  num_layers=num_layers,batch_first=True,  dropout=dropout,bidirectional=biFlag) # 定义线性分类层,使用logsoftmax输出 self.layer2=nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim*self.bi_num,output_dim), nn.LogSoftmax self.to(self.device) def init_hidden(self,batch_size): # 定义初始的hidden state return (torch.zeros(self.num_layers*self.bi_num,batch_size,self.hidden_dim).to(self.device), torch.zeros(self.num_layers*self.bi_num,batch_size,self.hidden_dim).to(self.device)) def forward(self,x,y,length): # 输入原始数据x,标签y,以及长度length # 准备 batch_size=x.size max_length=torch.max # 根据最大长度截断 x=x[:,0:max_length,:];y=y[:,0:max_length] x,y,length=sort_batch(x,y,length) x,y=x.to(self.device),y.to(self.device) # pack sequence x=pack_padded_sequence(x,length,batch_first=True) # run the network hidden1=self.init_hidden(batch_size) out,hidden1=self.layer1(x,hidden1) # out,_=self.layerLSTM is also ok if you don't want to refer to hidden state # unpack sequence out,length=pad_packed_sequence(out,batch_first=True) out=self.layer2 # 返回正确的标签,预测标签,以及长度向量 return y,out,length

比方介绍 padding 的定义。即使一个 mini-batch 内有七个连串,它们的实在体系长度分别是 6, 7 和 10, 那么在扩散模型前必要将它们 pad 成统一长度 10. 据此这么些 mini-batch 的 padding 个数为 (10-6State of Qatar (10-7State of Qatar = 7. Padding 数目越少,练习进度越快 [1]。代码具体执行在 DataGenerator 类的 generate_batch_data 方法中 (请点击左下角 阅读原版的书文 链接中的 tf_3_LSTM_text_classification_version_2.ipynb 文件查看代码卡塔尔国。值得注意的是,Seq2Seq 模子练习时的 bucketing 概念 (大约尺寸的队列放在同四个 bucket 中)也是贰个道理 [2].

如上的代码看似没难点了,实际上却有叁个不能够忍受的主题材料尽管non-reproducible。也正是这么些双向LSTM,每一回现身的结果会有例外(在稳住全数随机种子后)。愚直说,那对调查商讨狗是致命的。所以reproducible其实是自家对模型最最大旨的渴求。

(2) 多层 RNNs

依赖实验,以下处境下LSTM是non-reproducible,

以 LSTM cell 为例创设三层 福睿斯NNs 代码如下:

  • 使用nn.LSTM中的bidirectional=True,且dropout>0

cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units=100)

基于实验,以下情状下LSTM是reproducible,

cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=0.5) # 加 dropout

  • 使用nn.LSTM中的bidirectional=True,且dropout=0
  • 使用nn.LSTM中的bidirectional=False

cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([cell] * 3) # 三层的 RNNs

也正是说双向LSTM在加上dropout操作后,会形成non-reproducible,听闻那是Cudnn的叁个标题,Pytorch无法解决,具体可以知道

(3卡塔尔(قطر‎ 变长途运输入

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关键词: 68399皇家赌场 BiLSTM Pytorch Deterministi Tensorflow实战

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