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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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TensorFlow的 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数是用于计算序列预测模型中的损失函数的工具函数。它支持使用不同的损失函数（比如交叉熵、平方误差等），并可以通过一个权重张量来控制不同样本的重要性。

tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 有以下参数：

  • logits：模型的输出张量，形状为 [batch_size, sequence_length, num_classes]。
  • targets：模型的真实标签张量，形状为 [batch_size, sequence_length]，类型为整数。
  • weights：张量，形状为 [batch_size, sequence_length]，用于加权平均每个时刻的损失值。
  • average_across_timesteps：是否对序列中的时序进行平均。如果是 True，则返回的是每个序列样本的平均损失值，形状为 [batch_size]；否则返回的是所有时刻的损失值的和，形状为 []。
  • average_across_batch：是否对 batch_size 维度进行平均。如果是 True，则返回所有 batch 中的平均损失值，形状为 []；否则返回每个batch的损失值的列表，形状为 [batch_size]。
  • softmax_loss_function：损失函数。支持 'cross_entropy_loss' 和 'sampled_softmax_loss' 等。

以下是 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 的用法示例：

import tensorflow as tf

# 假设 batch_size=2，sequence_length=5，num_classes=10
logits = tf.Variable(tf.random.normal([2, 5, 10], mean=0.0, stddev=1.0))
targets = tf.Variable(tf.random.uniform([2, 5], maxval=10, dtype=tf.int32))
weights = tf.ones([2, 5])

# 使用交叉熵损失函数
loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=logits, targets=targets, weights=weights)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(loss))
    # 输出形状为[]，即标量

# 使用自定义的损失函数
def custom_loss(logits, targets):
    return tf.reduce_mean(tf.square(logits - targets))

loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=logits, targets=targets, weights=weights,
                                        softmax_loss_function=custom_loss)
# ...

实例1：使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 计算序列分类问题的损失。假设我们的序列预测模型用于分析电影评论的情感极性，其中正面极性用 1 来表示，负面极性用 0 来表示。现有一个 batch 大小为5的数据集，每个样本有10个词，模型输出为10个时刻上正面和负面极性的预测概率。我们的目标是使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 损失函数来计算每个样本的损失值。

import tensorflow as tf

# 假设 batch_size=5，sequence_length=10，num_classes=2
logits = tf.Variable(tf.random.normal([5, 10, 2], mean=0.0, stddev=1.0))
targets = tf.Variable(tf.random.uniform([5, 10], maxval=2, dtype=tf.int32))
# 假设第1个样本的第1个词的标签为负面极性，权重为1；第1个样本的第2个词是无效填充，权重为0；其余样本同理
weights = tf.constant([[1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1],
                       [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
                       [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
                       [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1],
                       [1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0]])

loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=logits, targets=targets, weights=weights,
                                        average_across_timesteps=True, average_across_batch=True)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(loss))
    # 输出形状为[]，即标量

实例2：使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 计算序列生成问题的损失。假设我们的序列预测模型用于自动生成新闻标题，其中每个时刻输出一个词语的概率分布。现有一个batch大小为3的数据集，每个样本有6个时刻，输出的词汇表大小为10000，模型生成的标题反映了一些新闻事件的关键信息。我们的目标是使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 损失函数来计算每个样本的损失值。

import tensorflow as tf

# 假设 batch_size=3，sequence_length=6，num_classes=10000
logits = tf.Variable(tf.random.normal([3, 6, 10000], mean=0.0, stddev=1.0))
targets = tf.Variable(tf.random.uniform([3, 6], maxval=10000, dtype=tf.int32))
weights = tf.ones([3, 6])

# 使用采样softmax损失函数
loss = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(logits=logits, targets=targets, weights=weights,
                                        average_across_timesteps=True, average_across_batch=True,
                                        softmax_loss_function=tf.nn.sampled_softmax_loss)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(loss))
    # 输出形状为[]，即标量

以上是使用 tf.contrib.seq2seq.sequence_loss 函数计算序列预测模型中的损失函数的方法的详细说明和两个实例。

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