RNN实现字符级语言模型 - 恐龙岛(自己写RNN前向后向版本+keras版本)

问题描述：样本为所有恐龙名字，为了构建字符级语言模型来生成新的名称，你的模型将学习不同的名称模式，并随机生成新的名字。

在这里你将学习到：

• 如何存储文本数据以便使用rnn进行处理。
• 如何合成数据，通过每次采样预测，并将其传递给下一个rnn单元。
• 如何构建字符级文本生成循环神经网络。
• 为什么梯度修剪很重要?

 import numpy as np
 import random
 import time
 import cllm_utils

1 - 问题描述

1.1 - 数据集与预处理

# 获取名称 data = open("dinos.txt", "r").read() # 转化为小写字符 data = data.lower() # 转化为无序且不重复的元素列表 chars = list(set(data)) # 获取大小信息 data_size, vocab_size = len(data), len(chars) print(chars) print("共计有%d个字符，唯一字符有%d个"%(data_size,vocab_size))

data='Aachenosaurus\nAardonyx\nAbdallahsaurus\...' chars=['o', 'm', 'k', 'v', 'w', 'b', 'j', 'd', 'x', 'a', 'h', 'i', 'e', 'l', 's', 't', 'n', 'z', 'p', 'y', 'g', 'f', '\n', 'q', 'r', 'u', 'c'] 共计有19909个字符，唯一字符有27个

char_to_ix = {ch:i for i,ch in enumerate(sorted(chars))} ix_to_char = {i:ch for i,ch in enumerate(sorted(chars))} print(char_to_ix) print(ix_to_char)

{'\n': 0, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10, 'k': 11, 'l': 12, 'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20, 'u': 21, 'v': 22, 'w': 23, 'x': 24, 'y': 25, 'z': 26} {0: '\n', 1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e', 6: 'f', 7: 'g', 8: 'h', 9: 'i', 10: 'j', 11: 'k', 12: 'l', 13: 'm', 14: 'n', 15: 'o', 16: 'p', 17: 'q', 18: 'r', 19: 's', 20: 't', 21: 'u', 22: 'v', 23: 'w', 24: 'x', 25: 'y', 26: 'z'}

1.2 - 模型回顾

模型的结构如下：

• 初始化参数
• 循环：
  • 前向传播计算损失
  • 反向传播计算关于损失的梯度
  • 修剪梯度以免梯度爆炸
  • 用梯度下降更新规则更新参数。
• 返回学习后了的参数

2 - 构建模型中的模块

在这部分，我们将来构建整个模型中的两个重要的模块：

• 梯度修剪：避免梯度爆炸
• 取样:一种用来产生字符的技术

2.1 梯度修剪

     在这里,我们将实现在优化循环中调用的clip函数.回想一下，整个循环结构通常包括前向传播、成本计算、反向传播和参数更新。

在更新参数之前,我们将在需要时执行梯度修剪,以确保我们的梯度不是“爆炸”的.

    接下来我们将实现一个修剪函数,该函数输入一个梯度字典输出一个已经修剪过了的梯度.有很多的方法来修剪梯度,我们在这里

使用一个比较简单的方法.梯度向量的每一个元素都被限制在[−N，N]的范围,通俗的说，有一个maxValue(比如10)，

如果梯度的任何值大于10,那么它将被设置为10,如果梯度的任何值小于-10,那么它将被设置为-10,如果它在-10与10之间,那么它将不变。

def clip(gradients, maxValue): """ 使用maxValue来修剪梯度 参数： gradients -- 字典类型，包含了以下参数："dWaa", "dWax", "dWya", "db", "dby" maxValue -- 阈值，把梯度值限制在[-maxValue, maxValue]内 返回： gradients -- 修剪后的梯度 """ # 获取参数 dWaa, dWax, dWya, db, dby = gradients['dWaa'], gradients['dWax'], gradients['dWya'], gradients['db'], gradients['dby'] # 梯度修剪 for gradient in [dWaa, dWax, dWya, db, dby]: np.clip(gradient, -maxValue, maxValue, out=gradient) gradients = {"dWaa": dWaa, "dWax": dWax, "dWya": dWya, "db": db, "dby": dby} return gradients

函数接受最大阈值，并返回修剪后的梯度

2.2 - 采样

1 def sample(parameters, char_to_is, seed): 2 """ 3 根据RNN输出的概率分布序列对字符序列进行采样 4 5 参数： 6 parameters -- 包含了Waa, Wax, Wya, by, b的字典 7 char_to_ix -- 字符映射到索引的字典 8 seed -- 随机种子 9 10 返回： 11 indices -- 包含采样字符索引的长度为n的列表。 12 """ 13 14 # 从parameters 中获取参数 15 Waa, Wax, Wya, by, b = parameters['Waa'], parameters['Wax'], parameters['Wya'], parameters['by'], parameters['b'] 16 vocab_size = by.shape[0] 17 n_a = Waa.shape[1] 18 19 # 步骤1 20 ## 创建独热向量x 21 x = np.zeros((vocab_size,1)) 22 23 ## 使用0初始化a_prev 24 a_prev = np.zeros((n_a,1)) 25 26 # 创建索引的空列表，这是包含要生成的字符的索引的列表。 27 indices = [] 28 29 # IDX是检测换行符的标志，我们将其初始化为-1。 30 idx = -1 31 32 # 循环遍历时间步骤t。在每个时间步中，从概率分布中抽取一个字符， 33 # 并将其索引附加到“indices”上，如果我们达到50个字符， 34 #（我们应该不太可能有一个训练好的模型），我们将停止循环，这有助于调试并防止进入无限循环 35 counter = 0 36 newline_character = char_to_ix["\n"] 37 38 while (idx != newline_character and counter < 50): 39 # 步骤2：使用公式1、2、3进行前向传播 40 a = np.tanh(np.dot(Wax, x) + np.dot(Waa, a_prev) + b) 41 z = np.dot(Wya, a) + by 42 y = cllm_utils.softmax(z) 43 44 # 设定随机种子 45 np.random.seed(counter + seed) 46 47 # 步骤3：从概率分布y中抽取词汇表中字符的索引 48 idx = np.random.choice(list(range(vocab_size)), p=y.ravel()) 49 50 # 添加到索引中 51 indices.append(idx) 52 53 # 步骤4:将输入字符重写为与采样索引对应的字符。 54 x = np.zeros((vocab_size,1)) 55 x[idx] = 1 56 57 # 更新a_prev为a 58 a_prev = a 59 60 # 累加器 61 seed += 1 62 counter +=1 63 64 if(counter == 50): 65 indices.append(char_to_ix["\n"]) 66 67 return indices

3 - 构建语言模型

3.1 - 梯度下降

 在这里，我们将实现一个执行随机梯度下降的一个步骤的函数（带有梯度修剪）。我们将一次训练一个样本，所以优化算法将是随机梯度下降，这里是RNN的一个通用的优化循环的步骤：

• 前向传播计算损失
• 反向传播计算关于参数的梯度损失
• 修剪梯度
• 使用梯度下降更新参数

 我们来实现这一优化过程（单步随机梯度下降），这里我们提供了一些函数：

  # 示例，可参照上一篇博客RNN的前向后向传播。
 def rnn_forward(X, Y, a_prev, parameters):
      """
      通过RNN进行前向传播，计算交叉熵损失。

      它返回损失的值以及存储在反向传播中使用的“缓存”值。
      """
      ....
      return loss, cache

 def rnn_backward(X, Y, parameters, cache):
     """
     通过时间进行反向传播，计算相对于参数的梯度损失。它还返回所有隐藏的状态
     """
     ...
     return gradients, a

 def update_parameters(parameters, gradients, learning_rate):
     """
     Updates parameters using the Gradient Descent Update Rule
     """
     ...
     return parameters

def optimize(X, Y, a_prev, parameters, learning_rate = 0.01):
    """
    执行训练模型的单步优化。

    参数：
        X -- 整数列表，其中每个整数映射到词汇表中的字符。
        Y -- 整数列表，与X完全相同，但向左移动了一个索引。
        a_prev -- 上一个隐藏状态
        parameters -- 字典，包含了以下参数：
                        Wax -- 权重矩阵乘以输入，维度为(n_a, n_x)
                        Waa -- 权重矩阵乘以隐藏状态，维度为(n_a, n_a)
                        Wya -- 隐藏状态与输出相关的权重矩阵，维度为(n_y, n_a)
                        b -- 偏置，维度为(n_a, 1)
                        by -- 隐藏状态与输出相关的权重偏置，维度为(n_y, 1)
        learning_rate -- 模型学习的速率

    返回：
        loss -- 损失函数的值（交叉熵损失）
        gradients -- 字典，包含了以下参数：
                        dWax -- 输入到隐藏的权值的梯度，维度为(n_a, n_x)
                        dWaa -- 隐藏到隐藏的权值的梯度，维度为(n_a, n_a)
                        dWya -- 隐藏到输出的权值的梯度，维度为(n_y, n_a)
                        db -- 偏置的梯度，维度为(n_a, 1)
                        dby -- 输出偏置向量的梯度，维度为(n_y, 1)
        a[len(X)-1] -- 最后的隐藏状态，维度为(n_a, 1)
    """

    # 前向传播
    loss, cache = cllm_utils.rnn_forward(X, Y, a_prev, parameters)

    # 反向传播
    gradients, a = cllm_utils.rnn_backward(X, Y, parameters, cache)

    # 梯度修剪，[-5 , 5]
    gradients = clip(gradients,5)

    # 更新参数
    parameters = cllm_utils.update_parameters(parameters,gradients,learning_rate)

    return loss, gradients, a[len(X)-1]

给定恐龙名称的数据集，我们使用数据集的每一行(一个名称)作为一个训练样本。每100步随机梯度下降，你将抽样10个随机选择的名字，看看算法是怎么做的。

3.2 - 训练模型

记住要打乱数据集，以便随机梯度下降以随机顺序访问样本。当examples[index]包含一个恐龙名称（String）时，为了创建一个样本（X,Y），你可以使用这个：

 index = j % len(examples)
 X = [None] + [char_to_ix[ch] for ch in examples[index]]
 Y = X[1:] + [char_to_ix["\n"]]

def model(data, ix_to_char, char_to_ix, num_iterations=3500, n_a=50, dino_names=7,vocab_size=27): """ 训练模型并生成恐龙名字 参数： data -- 语料库 ix_to_char -- 索引映射字符字典 char_to_ix -- 字符映射索引字典 num_iterations -- 迭代次数 n_a -- RNN单元数量 dino_names -- 每次迭代中采样的数量 vocab_size -- 在文本中的唯一字符的数量 返回： parameters -- 学习后了的参数 """ # 从vocab_size中获取n_x、n_y n_x, n_y = vocab_size, vocab_size # 初始化参数 parameters = cllm_utils.initialize_parameters(n_a, n_x, n_y) # 初始化损失 loss = cllm_utils.get_initial_loss(vocab_size, dino_names) # 构建恐龙名称列表 with open("dinos.txt") as f: examples = f.readlines() examples = [x.lower().strip() for x in examples] # 打乱全部的恐龙名称 np.random.seed(0) np.random.shuffle(examples) # 初始化LSTM隐藏状态 a_prev = np.zeros((n_a,1)) # 循环 for j in range(num_iterations): # 定义一个训练样本 index = j % len(examples) X = [None] + [char_to_ix[ch] for ch in examples[index]] Y = X[1:] + [char_to_ix["\n"]] # 执行单步优化：前向传播 -> 反向传播 -> 梯度修剪 -> 更新参数 # 选择学习率为0.01 curr_loss, gradients, a_prev = optimize(X, Y, a_prev, parameters) # 使用延迟来保持损失平滑,这是为了加速训练。 loss = cllm_utils.smooth(loss, curr_loss) # 每2000次迭代，通过sample()生成“\n”字符，检查模型是否学习正确 if j % 2000 == 0: print("第" + str(j+1) + "次迭代，损失值为：" + str(loss)) seed = 0 for name in range(dino_names): # 采样 sampled_indices = sample(parameters, char_to_ix, seed) cllm_utils.print_sample(sampled_indices, ix_to_char) # 为了得到相同的效果，随机种子+1 seed += 1 print("\n") return parameters

比如说某恐龙名字叫 zzh 那么X = ['0','z','z','h'] Y = ['z','z','h','\n'] 需要注意的是我们使用了 index= j % len(examples)， 其中= 1....num_iterations， 为了确保examples[index]总是有效的 （index小于len(examples)）, rnn_forward()会将X的第一个值None解释为 x<0>=0向量. 此外，为了确保Y等于X，会向左移动一步， 并添加一个附加的“\n”以表示恐龙名称的结束。

#开始时间 start_time = time.clock() #开始训练 parameters = model(data, ix_to_char, char_to_ix, num_iterations=3500) #结束时间 end_time = time.clock() #计算时差 minium = end_time - start_time print("执行了：" + str(int(minium / 60)) + "分" + str(int(minium%60)) + "秒")

结果如下： 第1次迭代， 损失值为：23.0873360855 Nkzxwtdmfqoeyhsqwasjkjvu Kneb Kzxwtdmfqoeyhsqwasjkjvu Neb Zxwtdmfqoeyhsqwasjkjvu Eb Xwtdmfqoeyhsqwasjkjvu 第2001次迭代， 损失值为：27.8841604914 Liusskeomnolxeros Hmdaairus Hytroligoraurus Lecalosapaus Xusicikoraurus Abalpsamantisaurus Tpraneronxeros

以上是自己定义参数来实现字符语言模型，下面用keras实现。

#获取恐龙的名称 data = open('dinos.txt','r').read() data = data.lower() chars = list(set(data)) data_size,vocab_size = len(data),len(chars) print(chars) print("共计有%d个字符，唯一字符有%d个"%(data_size,vocab_size))	['r', 'p', 'j', 'i', 't', 'z', 'q', 'o', 'd', 'x', 's', 'v', 'e', 'l', 'g', 'k', 'n', 'm', 'c', 'b', 'f', 'y', 'w', 'u', 'h', 'a', '\n'] 共计有19909个字符，唯一字符有27个
kl_name = open('dinos.txt','r').read().lower() # kl_name =kl_name.lower().split('\n') # len(kl_name.split('\n')) print(kl_name[:50])
char_to_ix = {ch:i for i,ch in enumerate(sorted(chars))} ix_to_char = {i:ch for i,ch in enumerate(sorted(chars))} print(char_to_ix) print(ix_to_char)	{'\n': 0, 'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6, 'g': 7, 'h': 8, 'i': 9, 'j': 10, 'k': 11, 'l': 12, 'm': 13, 'n': 14, 'o': 15, 'p': 16, 'q': 17, 'r': 18, 's': 19, 't': 20, 'u': 21, 'v': 22, 'w': 23, 'x': 24, 'y': 25, 'z': 26} {0: '\n', 1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd', 5: 'e', 6: 'f', 7: 'g', 8: 'h', 9: 'i', 10: 'j', 11: 'k', 12: 'l', 13: 'm', 14: 'n', 15: 'o', 16: 'p', 17: 'q', 18: 'r', 19: 's', 20: 't', 21: 'u', 22: 'v', 23: 'w', 24: 'x', 25: 'y', 26: 'z'}
#将字符序列向量化 max_len = 8 names = [] next_chars = [] for i in range(0,len(kl_name)-maxlen): names.append(kl_name[i:i+max_len]) next_chars.append(kl_name[i+max_len]) #每句话之后的下一个字符,相当于是label x = np.zeros((len(names),maxlen,len(char_to_ix))) y = np.zeros((len(names),len(char_to_ix))) for i,name in enumerate(names): for j,char in enumerate(name): x[i,j,char_to_ix[char]] = 1 y[i,char_to_ix[next_chars[i]]]=1 print('x.shape',x.shape) print('y.shape',y.shape) print(names[:4]) print(next_chars[:4])	x.shape (19879, 30, 27) y.shape (19879, 27) ['aachenos', 'achenosa', 'chenosau', 'henosaur'] ['a', 'u', 'r', 'u'] x是从原字符串中，每max_len个字符生成的样本 y是每个样本的后一个字符 比如说原字符串为=''abcdefghijklmn'，max_len=8 x = ['abcdefgh','bcdefghi','cdefghij',...] y = ['i','j','k',...]
#构建用于预测下一个字符的单层LSTM模型 from keras.layers import SimpleRNN,Dense from keras.models import Sequential model = Sequential() model.add(SimpleRNN(128,input_shape=(maxlen,len(char_to_ix)))) model.add(Dense(len(char_to_ix),activation='softmax')) model.summary()	注意:输入model里面的input的size是不包括所有样本的， 也就是说只有一个样本的大小(时间步，oe-hot的长度)， 在fit的时候x是包含所有样本的x.shape(样本个数，样本的 长度，每个字符one-hot的长度)
#模型编译配置 import keras optimizers = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.01) model.compile(optimizer='rmsprop', loss = 'categorical_crossentropy', metrics = ['acc']) #目标是经过one-hot编码的，所以训练模型需要使用categorical_crossentropy作为损失
#给定模型预测、采样下一个字符的函数 def sample(preds,temperature=0.1): preds = np.asarray(preds).astype('float64') preds = np.log(preds) / temperature exp_preds = np.exp(preds) preds = exp_preds / np.sum(exp_preds) probas = np.random.multinomial(1,preds,1) return np.argmax(probas)	每次predict之后，得到一个softmax之后的向量，该选取 哪个单词作为label呢？ （1）贪婪采样：每次都选可能性最大的下一个字符，但这种方法会 得到重复的、可预测的字符串 （2）随机采样：控制随机性的大小-->softmax温度 更高的温度得到的熵是更大的采样分布，会生成更加出人意料、 更加无结构的生成数据；更低的温度对应更小的随机性，以及更 加可预测的生成数据。
import sys import numpy as np #文本生成循环 epochs = 6 for epoch in range(1,epochs):#每次循环生成10个字符(只保留最新的10个)，循环6次 print('epoch',epoch) model.fit(x,y,batch_size=128,epochs=1) #随机选取一个文本片段 start_index = np.random.randint(0,len(names)-1) generated_text = names[start_index] print('--- Generating with seed:"' + generated_text[1:] + '"') for temperature in [0.2,0.5,1.0,1.2]: print("第"+str(epoch)+"次,temperature="+str(temperature)+ "生成的文本为"+generated_text) #生成10个字符 for i in range(10): sampled = np.zeros((1,maxlen,len(char_to_ix))) for j,char in enumerate(generated_text): sampled[0,j,char_to_ix[char]] = 1 　　　　　　　　　　#将生成的10个字符转成one-hot的形式 preds = model.predict(sampled,verbose=0)[0] 　　　　　　　 #预测的结果 predict的shape为(1,27) next_index = sample(preds=preds,temperature=temperature) 　　　　　　　 #采样 next_char = ix_to_char[next_index] generated_text += next_char generated_text = generated_text[1:] 　　　　　　 #更新generated_text每轮只留最新的后0个字符	epoch 1 Epoch 1/1 19879/19879 [==============================] - 5s 265us/step - loss: 1.3650 - acc: 0.5864 --- Generating with seed:"amosaur" 第1次,temperature=0.2生成的文本为hamosaur (1, 27) 第1次,temperature=0.5生成的文本为hamosaur (1, 27) 第1次,temperature=1.0生成的文本为hamosaur (1, 27) 第1次,temperature=1.2生成的文本为hamosaur (1, 27) epoch 2 Epoch 1/1 19879/19879 [==============================] - 5s 273us/step - loss: 1.3569 - acc: 0.5858 --- Generating with seed:"nimanta" 第2次,temperature=0.2生成的文本为animanta (1, 27) 第2次,temperature=0.5生成的文本为animanta (1, 27) 第2次,temperature=1.0生成的文本为animanta (1, 27) 第2次,temperature=1.2生成的文本为animanta (1, 27)

参考文献：

1.【用Keras开发字符级神经网络语言模型】

2.【对于LSTM输入层、隐含层及输出层参数的个人理解】

3.【keras的主要模块介绍】