TensorFlow中Encoder-Decoder模型理解与实践

Seq2Seq模型主要在NLP，机器翻译，序列预测等问题上效果显著。
一般情况下可以分解Seq2Seq模型为两个子模型：Encoder和Decoder。

Encoder的输入为原始的序列数据，输出为通过NN泛化的表征Tensor（常规操作）；此output便是Decoder的input。通过Encoder进行编码的raw data，再通过Decoder进行解码为另外完全不同的output（例如：英文到中文的转换）

那么在构建这样一个Seq2Seq模型需要哪几步呢？

1. 定义Encoder模型中的数据输入参数

encoder_decoder_model_inputs创建并返回与模型相关的参数（tf占位符）

def enc_dec_model_inputs():

    inputs = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='input')

    targets = tf.placeholder(tf.int32, [None, None], name='targets')

    target_sequence_length = tf.placeholder(tf.int32, [None], name='target_sequence_length')

    max_target_len = tf.reduce_max(target_sequence_length)

    return inputs, targets, target_sequence_length, max_target_len

inputs占位符为了接收原始英文句子，shape==（None，None）分别表示batch size和句子长度。这里有个小trick，不同batch中句子的长度可能是不同的，所以不能设置为固定长度。通用解决方法是设置每一个batch中最长的句子长度为最大长度（必须通过Padding补齐）。
targets占位符接收原始中文句子
target_sequence_length占位符表示每个句子的长度，shape为None，是列张量，与批处理大小相同。该特定值是与后面的TrainerHelper的参数，用于构建用于训练的解码器模型。
max_target_len是指从所有目标句子（序列）的长度中获取最大值。target_sequence_length参数中包含所有句子的长度。从中获取最大值的方法是使用tf.reduce_max。

2.建立Decoder模型

编码模型由两个不同部分组成。第一部分是嵌入层；句子中的每个单词都将使用指定为encoding_embedding_size来泛化。这一层对文字信息压缩编码表示。第二部分是RNN层。在此实践中，在应用embedding之后，多个LSTM单元被堆叠在一起。当然可以使用不同种类的RNN单元，例如GRU。

def encoding_layer(rnn_inputs, rnn_size, num_layers,                        keep_prob,
                    source_vocab_size,
                    encoding_embedding_size):
    """
    :return: tuple (RNN output, RNN state)
    """

    embed = tf.contrib.layers.embed_sequence(rnn_inputs,

                vocab_size=source_vocab_size, embed_dim=encoding_embedding_size)

    stacked_cells = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size), keep_prob) for _ in range(num_layers)])

    outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(stacked_cells,
                            embed, dtype=tf.float32)

    return outputs, state

embedding layer：tf.keras.layers.Embedding
RNN layer：
1. TF contrib.rnn.LSTMCell 描述存在多少个内在神经元节点
2. TF contrib.rnn.DropoutWrapper 加入dropout参数
3. TF contrib.rnn.MultiRNNCell 连接多个RNN cell
Encoder model：TF nn.dynamic_rnn 组合embedding层与RNN层

3.定义Decoder模型中的数据输入参数

对于Decoder中的训练和推理，需要不同的输入。在训练过程中，输入由embedded后的目标label提供；在推理阶段，每个时间步的输出将是下一时间步的输入。它们也需要embedding，并且embedded向量应在两个不同的阶段之间共享。

那么训练过程中如何让模型知道接下来就是target label呢？答案是在target label之前加入标识符。如下：

def process_decoder_input(target_data, target_vocab_to_int, batch_size):

    # get '<GO>' id

    go_id = target_vocab_to_int['<GO>']

    after_slice = tf.strided_slice(target_data, [0, 0], [batch_size, -1], [1, 1])

    after_concat = tf.concat( [tf.fill([batch_size, 1], go_id), after_slice], 1)

    return after_concat

4.建立Decoder模型中的训练部分

解码模型可以考虑两个独立的过程，即训练和推理。不是它们具有不同的体系结构，而是它们共享相同的体系结构及其参数。他们有不同的策略来提供共享模型。
虽然编码器使用tf.contrib.layers.embed_sequence，但它可能不适用于解码器，就算需要embedded其输入。那是因为应该通过训练和推断阶段来共享相同的embedded向量。 tf.contrib.layers.embed_sequence只能在运行之前embedded准备好的数据集。推理过程所需的是动态embedded功能。在运行模型之前，不可能嵌入推理过程的输出，因为当前时间步的输出将是下一时间步的输入。
那么到底在推理过程中是如何嵌入的？下一节将会讲到。需要记住的是训练和推理过程共享相同的嵌入参数。对于培训部分，应提供嵌入的输入。在推断部分，仅传递训练部分中使用的嵌入参数。

def decoding_layer_train(encoder_state, dec_cell, dec_embed_input,

                target_sequence_length, max_summary_length,

                output_layer, keep_prob):

    """

    Create a training process in decoding layer

    :return: BasicDecoderOutput containing training logits and sample_id

    """

    dec_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(dec_cell,

    output_keep_prob=keep_prob)

    # for only input layer

    helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper(dec_embed_input,

    target_sequence_length)

    decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(dec_cell,

    helper,

    encoder_state,

    output_layer)

    # unrolling the decoder layer

    outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder,

    impute_finished=True,

    maximum_iterations=max_summary_length)

    return outputs

tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper:TrainingHelper是用来传递embedded输入参数的。顾名思义，这只是一个helper实例。该实例由BasicDecoder调用，这就是构建解码器模型的实际流程。
tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder：BasicDecoder构建解码器模型。这意味着它将解码器端的RNN层与TrainingHelper准备的输入连接起来。
tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode：dynamic_decode展开解码器模型，以便BasicDecoder可以针对每个时间步长检索实际预测。

5. 建立decoder模型中的推理部分

tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper:：GreedyEmbeddingHelper动态获取当前步骤的输出，并将其提供给下一个步骤的输入。为了动态地嵌入每个输入结果，应提供嵌入参数（只是一堆权重值）。同时，GreedyEmbeddingHelper要求提供与批处理大小和end_of_sequence_id相同数量的start_of_sequence_id。

def decoding_layer_infer(encoder_state, dec_cell, dec_embeddings, start_of_sequence_id,

                end_of_sequence_id, max_target_sequence_length,

                vocab_size, output_layer, batch_size, keep_prob):

    """

    Create a inference process in decoding layer

    :return: BasicDecoderOutput containing inference logits and sample_id

    """

    dec_cell = tf.contrib.rnn.DropoutWrapper(dec_cell,

    output_keep_prob=keep_prob)

    helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(dec_embeddings,

    tf.fill([batch_size], start_of_sequence_id),

    end_of_sequence_id)

    decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(dec_cell,

    helper,

    encoder_state,

    output_layer)

    outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder,

    impute_finished=True,

    maximum_iterations=max_target_sequence_length)

    return outputs

6.建立Decoder layer

6.1. Embed the target sequences

tf.contrib.layers.embed_sequence:创建嵌入参数的内部表示，因此我们无法调查或检索它。相反，您需要通过TF Variable手动创建嵌入参数。
手动创建的嵌入参数用于训练阶段，在运行训练之前通过TF nn.embedding_lookup转换提供的目标数据（句子序列）。带有手动创建的嵌入参数的TF nn.embedding_lookup返回的结果与TF contrib.layers.embed_sequence相似。对于推理过程，每当通过解码器计算当前时间步的输出时，它将被共享的嵌入参数嵌入，并成为下一个时间步的输入。您只需要向GreedyEmbeddingHelper提供embedding参数，将对处理过程有所帮助。
tf.nn.embedding_lookup：简而言之，检索出符合指定行。
关于tf.variable_scope相关，请查看此链接

6.2 Construct the decoder RNN layer(s)

Decoder与Encoder中RNN的层数必须一致

6.3 创建一个输出层以将解码器的输出映射到我们词汇表的元素

全连接层以获取每个单词最后出现的概率。

def decoding_layer(dec_input, encoder_state,

            target_sequence_length, max_target_sequence_length,

            rnn_size,num_layers, target_vocab_to_int, target_vocab_size,

            batch_size, keep_prob, decoding_embedding_size):

    """

    Create decoding layer

    :return: Tuple of (Training BasicDecoderOutput, Inference BasicDecoderOutput)

    """

    target_vocab_size = len(target_vocab_to_int)

    dec_embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([target_vocab_size, decoding_embedding_size]))

    dec_embed_input = tf.nn.embedding_lookup(dec_embeddings, dec_input)

    cells = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([tf.contrib.rnn.LSTMCell(rnn_size) for _ in range(num_layers)])

    with tf.variable_scope("decode"):

    output_layer = tf.layers.Dense(target_vocab_size)

    train_output = decoding_layer_train(encoder_state,

    cells,

    dec_embed_input,

    target_sequence_length,

    max_target_sequence_length,

    output_layer,

    keep_prob)

    with tf.variable_scope("decode", reuse=True):

    infer_output = decoding_layer_infer(encoder_state,

    cells,

    dec_embeddings,

    target_vocab_to_int['<GO>'],

    target_vocab_to_int['<EOS>'],

    max_target_sequence_length,

    target_vocab_size,

    output_layer,

    batch_size,

    keep_prob)

    return (train_output, infer_output)

7.建立Seq2Seq模型

最终，encoding_layer, process_decoder_input, and decoding_layer等函数组合起来建立Seq2Seq模型。

def seq2seq_model(input_data, target_data, keep_prob, batch_size,

                    target_sequence_length,

                    max_target_sentence_length,

                    source_vocab_size, target_vocab_size,

                    enc_embedding_size, dec_embedding_size,

                    rnn_size, num_layers, target_vocab_to_int):

    """

    Build the Sequence-to-Sequence model

    :return: Tuple of (Training BasicDecoderOutput, Inference BasicDecoderOutput)

    """

    enc_outputs, enc_states = encoding_layer(input_data,

    rnn_size,

    num_layers,

    keep_prob,

    source_vocab_size,

    enc_embedding_size)

    dec_input = process_decoder_input(target_data,

    target_vocab_to_int,

    batch_size)

    train_output, infer_output = decoding_layer(dec_input,

    enc_states,

    target_sequence_length,

    max_target_sentence_length,

    rnn_size,

    num_layers,

    target_vocab_to_int,

    target_vocab_size,

    batch_size,

    keep_prob,

    dec_embedding_size)

    return train_output, infer_output

8.建立静态图，loss函数，优化器，梯度裁剪（RNN网络必加）

save_path = 'checkpoints/dev'

(source_int_text, target_int_text), (source_vocab_to_int, target_vocab_to_int), _ = load_preprocess()

max_target_sentence_length = max([len(sentence) for sentence in source_int_text])

train_graph = tf.Graph()

with train_graph.as_default():

    input_data, targets, target_sequence_length, max_target_sequence_length = enc_dec_model_inputs()

    lr, keep_prob = hyperparam_inputs()

    train_logits, inference_logits = seq2seq_model(tf.reverse(input_data, [-1]),

    targets,

    keep_prob,

    batch_size,

    target_sequence_length,

    max_target_sequence_length,

    len(source_vocab_to_int),

    len(target_vocab_to_int),

    encoding_embedding_size,

    decoding_embedding_size,

    rnn_size,

    num_layers,

    target_vocab_to_int)

    training_logits = tf.identity(train_logits.rnn_output, name='logits')

    inference_logits = tf.identity(inference_logits.sample_id, name='predictions')

    # https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sequence_mask

    # - Returns a mask tensor representing the first N positions of each cell.

    masks = tf.sequence_mask(target_sequence_length, max_target_sequence_length, dtype=tf.float32, name='masks')

    with tf.name_scope("optimization"):

        # Loss function - weighted softmax cross entropy

        cost = tf.contrib.seq2seq.sequence_loss(

        training_logits,

        targets,

        masks)

        # Optimizer

        optimizer = tf.train.AdamOptimizer(lr)

        # Gradient Clipping

        gradients = optimizer.compute_gradients(cost)

        capped_gradients = [(tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gradients if grad is not None]

        train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gradients)

8.1 dataloader

(source_int_text, target_int_text)为输入数据，(source_vocab_to_int, target_vocab_to_int)为查找每个值对应的索引值的字典

8.2 create inputs

详见代码

def hyperparam_inputs():
    lr_rate = tf.placeholder(tf.float32, name='lr_rate')
    keep_prob = tf.placeholder(tf.float32, name='keep_prob')
    
    return lr_rate, keep_prob

8.3 建立seq2seq model

返回训练与推理结果

8.4 损失函数

TF contrib.seq2seq.sequence_loss：Weighted cross-entropy loss for a sequence of logits.为时序模型专用

8.5 优化器

8.6 梯度裁剪

RNN基本都会面临的问题就是训练过程中的梯度爆炸。解决方法就是梯度裁剪。常用的梯度裁剪有两种方法：

直接根据参数的梯度值直接进行裁剪
由若干参数的梯度组成向量的L2正则化进行裁剪

此处使用的是第一种方法：
通过确定阈值以使梯度保持在某个边界内。具体一点此处是阈值范围在-1和1之间。上面代码中的构建流程为：

通过调用compute_gradients手动从优化器中获取梯度值，
然后使用clip_by_value操作梯度值
需要通过调用apply_gradients将修改后的梯度放回到优化器中

此框架已经扩展到生理信号分类项目，泛化性能较好。