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

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tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 是 TensorFlow 中的一个计算序列损失的函数，它通常被用于训练序列到序列（seq2seq）模型，尤其是在自然语言处理中经常用到。本篇攻略将从以下几个方面讲解 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 的作用和使用方法：

  1. tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 作用
  2. tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 使用方法及参数解析
  3. 两个使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 进行序列训练的实例

1. tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 作用

在深度学习问题中，我们希望通过训练模型，可以最小化预测输出和目标输出之间的距离。在序列到序列建模任务中，例如自然语言处理任务（机器翻译、文本摘要等），我们通常考虑预测的序列与目标序列之间的距离。因此，我们需要一个损失函数来度量这个距离。tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 就是一种用于计算序列损失的函数。

2. tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 使用方法及参数解析

下面详细介绍 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 的使用方法及参数解析。

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits,
                                  targets,
                                  weights,
                                  average_across_timesteps=True,
                                  average_across_batch=True,
                                  softmax_loss_function=None,
                                  name=None)

其中参数含义如下：

  • logits: 维度为 [batch_size, sequence_length, num_decoder_symbols] 的张量表示预测的符号概率；
  • targets: 维度为 [batch_size, sequence_length] 的 2-D 张量，表示目标符号的实际值；
  • weights: 维度为 [batch_size, sequence_length] 的 2-D 张量，其中值为 1 或者 0。用于标记是否要为该样本计算损失值，即在样本的最后一个 time_step 前未到达 end_token 的所有位置，在weights 中填充 1，在剩余位置处填充 0；
  • average_across_timesteps: 如果为 True，则序列损失取每个时刻损失的平均值，得到一个标量；否则序列损失的维度与 logits 维度相同；
  • average_across_batch: 如果为 True，则返回每个样本的平均损失，得到大小为 [batch_size] 的向量，否则每个batch不再算平均值而是返回维度大小与batch_size一致的向量；
  • softmax_loss_function: 如果不为None，则覆盖默认的softmax损失函数。默认的softmax损失函数为 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits；
  • name: 可选的，是此操作的名称，如果未设置则使用 “sequence_loss”。

3. 两个使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 进行序列训练的实例

下面提供两个使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 训练序列模型的示例：

实例1: 使用 sequence_loss 进行文本生成模型训练

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 设置参数
batch_size = 64
steps = 100
num_units = 512
vocab_size = 10000

# 定义输入数据
inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='inputs')
targets = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='targets')

# 定义 RNN 的 cell 和初始状态
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units)
initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)

# 将输入转为词向量
with tf.variable_scope('embedding'):
    embedding = tf.get_variable('embedding', [vocab_size, num_units], dtype=tf.float32)
    inputs_emb = tf.nn.embedding_lookup(embedding, inputs)

# 定义用于生成预测值的输出的全连接层
output_layer = tf.layers.Dense(vocab_size, name='Output_layer')

# 使用 dynamic_rnn 构建网络
with tf.variable_scope('RNN'):
    outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs_emb, initial_state=initial_state)

    # 将网络的输出连接到一个全连接层输出
    logits = output_layer(outputs)

# 定义损失函数
sequence_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits, targets, tf.ones([batch_size, steps]))

# 使用 Adam 进行优化
train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(sequence_loss)

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(1000):
        input_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))
        target_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))

        _, loss = sess.run([train_op, sequence_loss], feed_dict={inputs: input_data, targets: target_data})

        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Iteration:', i + 1, 'Loss:', loss)

实例2: 使用 sequence_loss 与 Beam Search 进行序列预测

import tensorflow as tf
import numpy as np
import math

# 定义 Beam Search
def beam_search_decoder(data, k):
    sequence = [[list(), 0.0]]
    for row in data:
        updated_sequences = []
        for seq in sequence:
            for i in range(len(row)):
                updated_seq = seq[0] + [i]
                updated_seq_score = seq[1] - math.log(row[i])
                updated_sequences.append([updated_seq, updated_seq_score])

        ordered = sorted(updated_sequences, key=lambda x: x[1])
        sequence = ordered[:k]

    return sequence[0][0]

# 定义参数
vocab_size = 10000
batch_size = 64
steps = 25
num_units = 512
beam_width = 3

# 定义输入数据
encoder_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='inputs')
decoder_inputs = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps), name='targets')
decoder_targets = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size, steps))

# 定义 RNN Cell
cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units)

# 定义隐藏状态
encoder_hidden_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
decoder_hidden_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)

# 定义输出层
projection_layer = tf.layers.Dense(vocab_size, name='Output_layer')

# 定义 Embedding 层
embedding = tf.get_variable('embedding', [vocab_size, num_units], dtype=tf.float32)
encoder_emb_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, encoder_inputs)
decoder_emb_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, decoder_inputs)

# 编码器
with tf.variable_scope('Encoder'):
    _, encoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, encoder_emb_inputs, initial_state=encoder_hidden_state)

# 解码器，使用 Beam Search
with tf.variable_scope('Decoder'):
    # 生成 encoder 的输出state
    tile_state = tf.contrib.seq2seq.tile_batch(encoder_state, beam_width)
    tile_seq_len = tf.contrib.seq2seq.tile_batch(tf.constant([steps]), beam_width)

    # 使用 Beam Search 分别给 decoder 的 tile_state 和 tile_seq_len 执行解码
    decoder_initial_state = tf.contrib.seq2seq.LSTMStateTuple(tile_state.c, tile_state.h)
    decoder = tf.contrib.seq2seq.BeamSearchDecoder(
        cell=cell,
        embedding=embedding,
        start_tokens=tf.fill([batch_size], 1),
        end_token=2,
        initial_state=decoder_initial_state,
        beam_width=beam_width,
        output_layer=projection_layer,
        length_penalty_weight=0.0)

    # 运行解码函数，返回解码后的结果
    outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, maximum_iterations=steps)

# 定义预测结果
sampled_id = outputs.predicted_ids[:, :, 0]

# 定义损失函数
sequence_loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(projection_layer(outputs.rnn_output), decoder_targets)

# 使用 Adam 进行优化
train_op = tf.train.AdamOptimizer(1e-3).minimize(sequence_loss)

# 进行训练
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    for i in range(1000):
        input_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))
        target_data = np.random.randint(vocab_size, size=(batch_size, steps))

        # 使用 Beam Search 进行预测
        predicted_data = sess.run(sampled_id, feed_dict={
            encoder_inputs: input_data,
            decoder_inputs: np.zeros([batch_size, steps]),
            decoder_targets: target_data
        })

        predicted_data = [beam_search_decoder(seq, beam_width) for seq in predicted_data]

        # 计算损失并更新模型
        _, loss = sess.run([train_op, sequence_loss], feed_dict={
            encoder_inputs: input_data,
            decoder_inputs: np.zeros([batch_size, steps]),
            decoder_targets: target_data
        })

        if (i + 1) % 100 == 0:
            print('Iteration:', i + 1, 'Loss:', loss)

以上两个示例展示了 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 的使用方法，第一个示例展示了如何对文本生成模型训练，第二个示例展示了如何使用 Beam Search 对模型进行预测。其中，第二个示例是一个非常实用的技巧，在处理一些有明确上下文关系的任务中，Beam Search 可以更加准确地预测出下一步应该输出什么。

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