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详解TensorFlow的 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数：序列损失函数

  • Post category:Python

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数是 TensorFlow 中机器学习领域中使用频率比较高的一个函数，通常用于计算序列数据的损失。这个函数主要用于序列到序列（seq2seq）学习中，可以用来计算输出序列和期望输出序列的误差。在这里，我将为您介绍这个函数的作用以及使用方法，并且提供两个实例进行说明。

基本介绍

作用

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 的作用是计算序列数据的损失。通常在机器翻译、语音识别、自然语言处理等任务中，数据是以序列的形式出现的。而这个函数的作用就是对序列数据进行损失的计算，可以用来评价模型的预测结果和真实结果的差距，从而优化模型训练，提高模型性能。

参数

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数的常用参数如下：

  • logits: 预测值序列，形状为 [batch_size, sequence_length, num_classes]。其中 sequence_length 指的是序列长度，num_classes 指的是类别数。
  • targets: 真实标签序列，形状为 [batch_size, sequence_length]。targets 应该是一个整数张量，张量中的每个元素是一个表示该位置上真实标签的整数值。
  • weights: 序列中每个标签的权重，形状与 targets 相同，通常指定为1，这种情况下等于没有设置权重。权重越大就会越重视该位置的损失，权重越小就会越忽略该位置的损失。
  • average_across_timesteps: 是否对序列长度求平均值，可以理解为在序列维度上取平均值。如果设为 True，则在序列维度上求出每个样本的平均损失，返回的是一个形状为 [batch_size] 的张量。如果设为 False，则不对序列维度求平均值，返回的是一个形状为 [batch_size, sequence_length] 的张量。
  • average_across_batch: 是否对 batch 维度求平均值，可以理解为在 batch 维度上取平均值。如果设为 True，则在 batch 维度上求出每个时间步的平均损失，返回的是一个实数张量。如果设为 False，则不对 batch 维度求平均值，返回的是一个维度为 [batch_size] 的张量。
  • softmax_loss_function: softmax 损失函数，是用于计算 logits 和 targets 之间距离的方法。默认使用 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2 函数进行计算，也可以使用自定义的 softmax 损失函数。
  • name: 操作的名称，可选参数。

两个实例说明

下面我将提供两个序列预测的例子来说明 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数的使用。

实例1：字符级语言模型

首先来看一个字符级语言模型的例子，我们可以用它生成一些文本。这个例子是在 TensorFlow 官方文档上找到的。

首先，我们需要准备一些数据，这里用 tf.data 模块来进行数据准备。

import numpy as np
import random
import tensorflow as tf

class DataGenerator():
    def __init__(self, batch_size, seq_length):
        self.batch_size = batch_size
        self.seq_length = seq_length
        self.token_dict = {
            ' ': 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
        }
        self.vocab_size = len(self.token_dict)

    def get_data(self, num_chars):
        x_data = np.zeros((self.batch_size, self.seq_length), dtype=np.int32)
        y_data = np.zeros((self.batch_size, self.seq_length), dtype=np.int32)
        for i in range(self.batch_size):
            rand_start = random.randint(0, num_chars - self.seq_length)
            chunk = list(text[rand_start:rand_start + self.seq_length + 1])
            x = [self.token_dict[ch] for ch in chunk[:-1]]
            y = [self.token_dict[ch] for ch in chunk[1:]]
            x_data[i, :] = x
            y_data[i, :] = y
        return x_data, y_data


batch_size = 64
seq_length = 128
num_chars = len(text)
generator = DataGenerator(batch_size=batch_size, seq_length=seq_length)

data = tf.data.Dataset.from_generator(generator.get_data, args=[num_chars], output_types=(tf.int32, tf.int32))
data = data.repeat()
data = data.shuffle(buffer_size=10000)
data = data.batch(batch_size=batch_size)

其中，get_data 函数用于生成每个 batch 里的数据，随机从文本中采样，然后使用 token_dict 将文本中的字符映射成整数。

现在我们构建模型，在模型的最后一层加入 sequence_loss 函数。

# Parameters
num_epochs = 50
num_layers = 3
num_units = 128
embedding_size = 128
vocab_size = len(generator.token_dict)

# Input
x = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, seq_length))
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, seq_length))

# Model
def lstm_cell():
    return tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units)

cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell() for _ in range(num_layers)])
initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
embedding = tf.get_variable('embedding', [vocab_size, embedding_size])
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, x)

outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state, time_major=False)
output = tf.reshape(outputs, [-1, num_units])

logits = tf.layers.dense(output, vocab_size)
probs = tf.nn.softmax(logits)

loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=tf.reshape(logits, [batch_size, seq_length, vocab_size]),
                                        targets=y,
                                        weights=tf.ones([batch_size, seq_length]))

train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

其中，我们使用了带有 3 个 LSTM 层的 RNN 网络来对序列数据进行处理，网络输出的 logits 序列经过 sequence_loss 函数计算损失值，用来更新模型。

实例2：词级语言模型

现在我们再来看一个词级语言模型的例子，这个例子中我们将使用另一种方式来生成文本，即使用自然语言中的句子来生成文本序列。这个例子的数据准备使用了 nltk 库。

import os
import re
import nltk
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split

nltk.download('punkt')

def prepare_data(file_path):
    with open(file_path, encoding='utf-8') as f:
        lines = f.readlines()
        sents = []
        for line in lines:
            line = line.strip()
            if line == '':
                continue
            sents.append(line)
        tokenizer = Tokenizer(filters='', lower=False)
        tokenizer.fit_on_texts(sents)
        sequences = tokenizer.texts_to_sequences(sents)
        word_index = tokenizer.word_index
        word_index = {k: v for k, v in word_index.items() if v <= 5000}
        word_index["<PAD>"] = 0
        index_word = {v: k for k, v in word_index.items()}

        data = pad_sequences(sequences, padding='post', truncating='post')
        train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)

    return train_data, test_data, word_index, index_word


train_data, test_data, word_index, index_word = prepare_data('../data/corpus.txt')

train_data_size = train_data.shape[0]
test_data_size = test_data.shape[0]
seq_length = train_data.shape[1]
num_words = len(word_index)
batch_size = 64
embedding_size = 300
num_units = 512
num_layers = 2
learning_rate = 0.001
num_epochs = 50


def get_next_batch(batch_size, data):
    X, Y = [], []
    for i in range(batch_size):
        start = random.randint(0, len(data) - 2 - seq_length)
        X.append(data[start:start + seq_length])
        Y.append(data[start + seq_length])
    return np.array(X), np.array(Y)

接下来，我们进行模型构建。

# Input
x = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, seq_length))
y = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size,))

# Model
def lstm_cell():
    return tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units)

cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell() for _ in range(num_layers)])

embedding = tf.get_variable('embedding', [num_words, embedding_size])
inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, x)

outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, dtype=tf.float32)
final_output = outputs[:, -1, :]

logits = tf.layers.dense(final_output, num_words)

loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=tf.reshape(logits, [batch_size, 1, -1]),
                                        targets=tf.reshape(y, [batch_size, 1]),
                                        weights=tf.ones([batch_size, 1]))

train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)

correct_pred = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.cast(y, tf.int64))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

在这个例子中，我们使用了带有 2 个 LSTM 层的 RNN 网络，将词向量作为输入，预测下一个单词，每个 batch 的损失值的计算都是在当前 batch 的真实标签和预测值之间进行计算并累加总损失。

结论

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数是用于计算序列数据的损失，通常用于序列到序列（seq2seq）学习中，可以用来计算输出序列和期望输出序列的误差。在这里，我介绍了该函数的作用和使用方法，并通过两个实例为大家展示了这个函数的用法，希望对您有所帮助。

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