char-rnn-tensorflow源码解析及结构流程分析

char-rnn-tensorflow由飞飞弟子karpathy编写，展示了如何用tensorflow来搭建一个基本的RNN（LSTM）网络，并进行基于char的seq2seq进行训练。

数据读取部分

data文件夹下的input.txt为示例用的莎翁剧本，在数据读取阶段的preprocess函数中，将基于该文本文件生产词汇表文件vocal.pkl（记录词的索引）和data.npy(将训练用的文字转换成索引的文件)。

其中，self.vocab就是组织的字典文件，给出任意char能查询到它的index，如[(3:c),(25:y)....]。如果是第一次读取，Self.char（索引对应字符）被dump到vocab.pkl文件中。读取的文字素材内容也通过查字典文件的方式被

转成索引队列，存入tensor变量和data.npy文件中。

接下来确定每一批训练用的Batch的数据：

最终得到一个epoch需要训练的batch数量，训练数据x_batch和y_batch（y_batch[i]存储了x_batch[i+1]的char,并在结尾处循环）,两者都是长度为num_batch的list，每一个item是一个batch需要训练的数据tensor（或标签数据），

即batch_size组数据（上图的第一个50），每一组数据有seq_length个word（上图的第二个50）。

model的建立

这里使用了rnn.BasicLSTMCell，也就是基本的LSTM来构建cell，隐层单元数为args.rnn_size（默认128个），一个cell中的layer层数为2.隐层单元的个数也就对应了训练出来的词的dense-vector的维度，隐层单元的矩阵类似于

word2vec中训练用的隐层矩阵。模型中的placeholder参数self.input_data和self.target的shape为[args.batch_size, args.seq_length]，经过embedding查找后，被转化为稠密向量inputs(长度为batch_size的list，每一个item的

shape为[args.seq_length,args.rnn_size],如上所述，args.rnn_size即是dense-vector的维度，每一个word由dense-vector维度的词向量来表示)

关于embedding矩阵的构建，可以参考下图：

上例将embedding矩阵初始化为one-hot编码的对角矩阵，如果不进行初始化（就像char-rnn例子里面一样），则数据会在initial的时候被随机初始化，如下图：

最终，input会被压成一个长度为num_steps的列表，每个元素是[batch_size, input_size]的2-D维的tensor

loop函数，沿用模型的参数（w和b）来循环生成下一个词。训练的时候 inputs里面已经有完整的训练sample了，所以loop函数被设置为null，不使用，inference的时候这部分是缺失的，需要我们用loop来生成。

MultiRNNCell函数构造了一个时间步的多层rnn

legacy_seq2seq.rnn_decoder负责实现将其循环num_steps个时间步，这里的num_step就等价于seq_length。

这里附上rnn_decoder的伪代码

接下来就是手动求导 手动优化了：

训练完成后，Sample的流程总体上中规中矩，每次喂一个char给模型，吐出一个char，重复设定的num次。不过比较奇怪的是最后一步，在chars_size维的结果向量中选取最大概率的索引时，使用了一个奇怪的函数，

weighted_pick，这个函数的最终输出结果和随机数有关，这个随机性和系统的结果有什么关联，看不懂。经高手提醒，想明白了，这里没有直接使用softmax，而是在保证概率优先的前提下，加入了一些随机性，

让一个随机数落入weight组成的区间中去。