TensorFlow 的 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 函数作用及使用方法
作用
tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 函数是 TensorFlow 中的一个用于对序列模型进行解码的函数。动态解码器(dyanmic_decoder)是一种实现序列模型的解码过程的通用方法，使得我们能够编写具有某些不同特性(如循环神经网络)的詢問和解码部分。
使用方法
函数定义：
tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, output_time_major=False,impute_finished=False,maximum_iterations=None,parallel_iterations=32,swap_memory=False,scope=None)
各参数含义：
-
decoder：必选参数，即评估器，用于计算下一个状态和输出。 -
output_time_major：可选布尔型参数，表示输出形式是否与time_major相同(默认False)。一般情况下，输出都可以将时间步骤放在零号维度上，这个参数就不需要特别设置。 -
impute_finished：可选布尔型参数，表示Sequence-to-Sequence的强制输出结果末尾是否为真实序列的结束标志(默认为False)。 -
maximum_iterations：可选整型参数，设置解码的最大步骤(默认为None)。 -
parallel_iterations：可选整型参数，指定并行执行的次数(默认为32)。 -
swap_memory：可选布尔型参数，表示是否交换底层的设备存储时常，以减小内存开销(默认为False) -
scope：可选参数，表示变量域的名称。
使用方法：
在使用 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 函数时，需要提前定义好相应的评估器(decoder)，其用于计算下一个状态和输出。在使用时可以直接调用函数，并向其传入评估器等参数，例如：
# 导入所需的库
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.rnn import LSTMCell
from tensorflow.contrib.seq2seq import SimpleDecoder
# 定义模型的前向传播过程，其中会用到评估器(decode)
def decoder_fn_inference(encoder_state, embeddings, start_of_sequence_id, end_of_sequence_id, maximum_length, num_decoder_symbols, dtype=tf.int32, name=None, decoder_fn=None):
with tf.name_scope(name, "decoder_fn_inference", [encoder_state, embeddings, start_of_sequence_id, end_of_sequence_id, maximum_length, num_decoder_symbols, dtype, decoder_fn]):
# 确定 LSTMCell，作为 RNN 神经网络的基本的计算单元
with tf.variable_scope("decoder"):
cell = LSTMCell(num_units=256)
if decoder_fn is None: # 如果不用传入decoder_fn
# 定义一个简单评估器(SimpleDecoder)，使用这个评估器计算解码输出
decoder_fn = SimpleDecoder(
cell=cell, # 作为评估器的计算单元
# 指定初始输入值、初始状态、序列结尾符以及最大解码长度
initial_state=encoder_state,
start_of_sequence_id=start_of_sequence_id,
end_of_sequence_id=end_of_sequence_id,
maximum_length=maximum_length,
num_decoder_symbols=num_decoder_symbols,
dtype=dtype)
# 返回评估器
return decoder_fn
# 构建模型，并使用 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 来执行模型的解码过程
# 在这里我们使用了上面自己定义的 decoder_fn_inference 来作为评估器
def seq2seq(encoder_inputs, decoder_inputs, num_decoder_symbols, embedding_size, maximum_length):
# 定义 Encoder
with tf.variable_scope('encoder'):
# 定义 LSTMCell，作为 RNN 神经网络的基本的计算单元
encoder_cell = LSTMCell(num_units=256)
encoder_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper(encoder_cell, output_keep_prob=0.5)
# 编码过程
encoder_outputs, encoder_state = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(
cell_bw=encoder_cell,
cell_fw=encoder_cell,
inputs=encoder_inputs,
dtype=tf.float32)
# 合并双向LSTM的结果
encoder_outputs = tf.concat(encoder_outputs, axis=-1)
encoder_state = tf.concat([encoder_state[0].h, encoder_state[1].h], 1)
# 定义 Decoder
with tf.variable_scope('decoder'):
# 定义 Embedding 矩阵
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([num_decoder_symbols, embedding_size], -1.0, 1.0), dtype=tf.float32)
# 定义评估器
decoder_fn = decoder_fn_inference(
encoder_state=encoder_state,
embeddings=embeddings,
start_of_sequence_id=0,
end_of_sequence_id=0,
maximum_length=maximum_length,
num_decoder_symbols=num_decoder_symbols)
# 执行动态解码过程
# 这里的动态解码过程是由 tf.nn.dynamic_rnn 和 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 进行嵌套得到的，动态解码过程是由 SimpleDecoder 实例化的
decoder_outputs, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(
decoder=decoder_fn,
impute_finished=True,
maximum_iterations=maximum_length)
return decoder_outputs
# 构建数据并训练、评估模型的过程
...
实例说明
下面提供两个解码实现的例子：
- 使用 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 训练decoder。
# 自定义评估器
class BasicDecoder(tf.contrib.seq2seq.Decoder):
def __init__(self, cell, helper, initial_state, output_layer=None):
self._cell = cell
self._helper = helper
self._initial_state = initial_state
self._output_layer = output_layer
def initialize(self, name=None):
return (finished, self._initial_state)
def step(self, time, inputs, state, name=None):
with tf.name_scope(name, "BasicDecoderStep", (time, inputs, state)):
outputs, new_state, _ = self._cell(inputs, state)
predictions = self._output_layer(outputs) if self._output_layer is not None else outputs
sample_ids = self._helper.sample(tf.nest.pack_sequence_as(self._helper.output_structure, predictions))
finished = tf.reduce_all(self._helper.is_end(tf.nest.pack_sequence_as(self._helper.output_structure, predictions)))
return (outputs, predictions, new_state, sample_ids, finished)
# 使用 BasicDecoder 和 dynamic_decode 进行解码的过程
decoder = BasicDecoder(cell=decoder_cell, helper=decoder_helper, initial_state=decoder_initial_state, output_layer=output_fn)
output, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder=decoder, maximum_iterations=dec_max_len)
- 使用 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 评估模型，并使用 tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper 进行生成序列。
# 定义 Encoder
...
# 定义 Decoder
with tf.variable_scope('decoder'):
# 定义 Embedding 矩阵
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([num_decoder_symbols, embedding_size], -1.0, 1.0), dtype=tf.float32)
# 定义 DecodeHelper
start_tokens = tf.ones([batch_size], dtype=tf.int32) * start_token
end_token = eos_token
helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(embeddings, start_tokens, end_token)
# 使用 GreedyEmbeddingHelper、LSTMCell 和 BasicDecoder 定义解码器
with tf.variable_scope("decoder", reuse=tf.AUTO_REUSE):
decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=hidden_size)
decoder_helper = helper
initial_state = encoder_state
output_fn = lambda x: tf.contrib.layers.fully_connected(x, num_decoder_symbols, None, scope=tf.get_variable_scope())
decoder = BasicDecoder(cell=decoder_cell, helper=decoder_helper, initial_state=initial_state, output_layer=output_fn)
# 使用 dynamic_decode 进行解码，并获取结果
outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, output_time_major=False, maximum_iterations=max_len)
这里所举的例子仅仅是解码时常见的操作，可以根据需求调整评估器等相关参数以实现更为复杂的解码使用。