博客

详解TensorFlow的 tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode 函数：动态解码

  • Post category:Python

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：

  1. decoder：必选参数，即评估器，用于计算下一个状态和输出。

  2. 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。

  3. 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)。

  4. maximum_iterations：可选整型参数，设置解码的最大步骤(默认为None)。

  5. parallel_iterations：可选整型参数，指定并行执行的次数(默认为32)。

  6. 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)

  7. 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：

  1. 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)
  1. 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。

Tags: