从Encoder到Decoder实现Seq2Seq模型

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更新：感谢@Gang He指出的代码错误。get_batches函数中第15行与第19行，代码已经重新修改，GitHub已更新。

前言

好久没有更新专栏，今天我们来看一个简单的Seq2Seq实现，我们将使用TensorFlow来实现一个基础版本的Seq2Seq，主要帮助理解Seq2Seq中的基础架构。

最基础的Seq2Seq模型包含了三个部分，即Encoder、Decoder以及连接两者的中间状态向量，Encoder通过学习输入，将其编码成一个固定大小的状态向量S，继而将S传给Decoder，Decoder再通过对状态向量S的学习来进行输出。

图中每一个box代表了一个RNN单元，通常是LSTM或者GRU。其实基础的Seq2Seq是有很多弊端的，首先Encoder将输入编码为固定大小状态向量的过程实际上是一个信息“信息有损压缩”的过程，如果信息量越大，那么这个转化向量的过程对信息的损失就越大，同时，随着sequence length的增加，意味着时间维度上的序列很长，RNN模型也会出现梯度弥散。最后，基础的模型连接Encoder和Decoder模块的组件仅仅是一个固定大小的状态向量，这使得Decoder无法直接去关注到输入信息的更多细节。由于基础Seq2Seq的种种缺陷，随后引入了Attention的概念以及Bi-directional encoder layer等，由于本篇文章主要是构建一个基础的Seq2Seq模型，对其他改进tricks先不做介绍。

总结起来说，基础的Seq2Seq主要包括Encoder，Decoder，以及连接两者的固定大小的State Vector。

实战代码

下面我们就将利用TensorFlow来构建一个基础的Seq2Seq模型，通过向我们的模型输入一个单词（字母序列），例如hello，模型将按照字母顺序排序输出，即输出ehllo。

版本信息：Python 3 / TensorFlow 1.1

1. 数据集

数据集包括source与target：

- source_data: 每一行是一个单词

- target_data: 每一行是经过字母排序后的“单词”，它的每一行与source_data中每一行一一对应

例如，source_data的第一行是hello，第二行是what，那么target_data中对应的第一行是ehllo，第二行是ahtw。

2. 数据预览

我们先把source和target数据加载进来，可以看一下前10行，target的每一行是对source源数据中的单词进行了排序。下面我们就将基于这些数据来训练一个Seq2Seq模型，来帮助大家理解基础架构。

3. 数据预处理

在神经网络中，对于文本的数据预处理无非是将文本转化为模型可理解的数字，这里都比较熟悉，不作过多解释。但在这里我们需要加入以下四种字符，<PAD>主要用来进行字符补全，<EOS>和<GO>都是用在Decoder端的序列中，告诉解码器句子的起始与结束，<UNK>则用来替代一些未出现过的词或者低频词。

• < PAD>: 补全字符。
• < EOS>: 解码器端的句子结束标识符。
• < UNK>: 低频词或者一些未遇到过的词等。
• < GO>: 解码器端的句子起始标识符。

通过上面步骤，我们可以得到转换为数字后的源数据与目标数据。

4. 模型构建

Encoder

模型构建主要包括Encoder层与Decoder层。在Encoder层，我们首先需要对定义输入的tensor，同时要对字母进行Embedding，再输入到RNN层。

在这里，我们使用TensorFlow中的tf.contrib.layers.embed_sequence来对输入进行embedding。

我们来看一个栗子，假如我们有一个batch=2，sequence_length=5的样本，features = [[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]，使用

tf.contrib.layers.embed_sequence(features,vocab_size=n_words, embed_dim=10)

那么我们会得到一个2 x 5 x 10的输出，其中features中的每个数字都被embed成了一个10维向量。

官方关于tf.contrib.layers.embed_sequence()的解释如下：
Maps a sequence of symbols to a sequence of embeddings.
Typical use case would be reusing embeddings between an encoder and decoder.

Decoder

在Decoder端，我们主要要完成以下几件事情：

• 对target数据进行处理
• 构造Decoder
• Embedding
• 构造Decoder层
• 构造输出层，输出层会告诉我们每个时间序列的RNN输出结果
• Training Decoder
• Predicting Decoder

下面我们会对这每个部分进行一一介绍。

1. target数据处理

我们的target数据有两个作用：

• 在训练过程中，我们需要将我们的target序列作为输入传给Decoder端RNN的每个阶段，而不是使用前一阶段预测输出，这样会使得模型更加准确。（这就是为什么我们会构建Training和Predicting两个Decoder的原因，下面还会有对这部分的解释）。
  
• 需要用target数据来计算模型的loss。
  

我们首先需要对target端的数据进行一步预处理。在我们将target中的序列作为输入给Decoder端的RNN时，序列中的最后一个字母（或单词）其实是没有用的。我们来用下图解释：

我们此时只看右边的Decoder端，可以看到我们的target序列是[<go>, W, X, Y, Z, <eos>]，其中<go>，W，X，Y，Z是每个时间序列上输入给RNN的内容，我们发现，<eos>并没有作为输入传递给RNN。因此我们需要将target中的最后一个字符去掉，同时还需要在前面添加<go>标识，告诉模型这代表一个句子的开始。

如上图，所示，红色和橙色为我们最终的保留区域，灰色是序列中的最后一个字符，我们把它删掉即可。

我们使用tf.strided_slice()来进行这一步处理。

其中tf.fill(dims, value)参数会生成一个dims形状并用value填充的tensor。举个栗子：tf.fill([2,2], 7) => [[7,7], [7,7]]。tf.concat()会按照某个维度将两个tensor拼接起来。

2. 构造Decoder

• 对target数据进行embedding。
• 构造Decoder端的RNN单元。
• 构造输出层，从而得到每个时间序列上的预测结果。
• 构造training decoder。
• 构造predicting decoder。

注意，我们这里将decoder分为了training和predicting，这两个encoder实际上是共享参数的，也就是通过training decoder学得的参数，predicting会拿来进行预测。那么为什么我们要分两个呢，这里主要考虑模型的robust。

在training阶段，为了能够让模型更加准确，我们并不会把t-1的预测输出作为t阶段的输入，而是直接使用target data中序列的元素输入到Encoder中。而在predict阶段，我们没有target data，有的只是t-1阶段的输出和隐层状态。

上面的图中代表的是training过程。在training过程中，我们并不会把每个阶段的预测输出作为下一阶段的输入，下一阶段的输入我们会直接使用target data，这样能够保证模型更加准确。

这个图代表我们的predict阶段，在这个阶段，我们没有target data，这个时候前一阶段的预测结果就会作为下一阶段的输入。

当然，predicting虽然与training是分开的，但他们是会共享参数的，training训练好的参数会供predicting使用。

decoder层的代码如下：

构建好了Encoder层与Decoder以后，我们需要将它们连接起来build我们的Seq2Seq模型。

定义超参数

# 超参数
# Number of Epochs
epochs = 60
# Batch Size
batch_size = 128
# RNN Size
rnn_size = 50
# Number of Layers
num_layers = 2
# Embedding Size
encoding_embedding_size = 15
decoding_embedding_size = 15
# Learning Rate
learning_rate = 0.001

定义loss function、optimizer以及gradient clipping

目前为止我们已经完成了整个模型的构建，但还没有构造batch函数，batch函数用来每次获取一个batch的训练样本对模型进行训练。

在这里，我们还需要定义另一个函数对batch中的序列进行补全操作。这是啥意思呢？我们来看个例子，假如我们定义了batch=2，里面的序列分别是

[['h', 'e', 'l', 'l', 'o'],
 ['w', 'h', 'a', 't']]

那么这两个序列的长度一个是5，一个是4，变长的序列对于RNN来说是没办法训练的，所以我们这个时候要对短序列进行补全，补全以后，两个序列会变成下面的样子：

[['h', 'e', 'l', 'l', 'o'],
 ['w', 'h', 'a', 't', '<PAD>']]

这样就保证了我们每个batch中的序列长度是固定的。

感谢@Gang He提出的错误。此处代码已修正。修改部分为get_batches中的两个for循环，for target in targets_batch和for source in sources_batch（之前的代码是for target in pad_targets_batch和for source in pad_sources_batch），因为我们用sequence_mask计算了每个句子的权重，该权重作为参数传入loss函数，主要用来忽略句子中pad部分的loss。如果是对pad以后的句子进行loop，那么输出权重都是1，不符合我们的要求。在这里做出修正。GitHub上代码也已修改。

至此，我们完成了整个模型的构建与数据的处理。接下来我们对模型进行训练，我定义了batch_size=128，epochs=60。训练loss如下：

模型预测

我们通过实际的例子来进行验证。

输入“hello”：

输入“machine”：

输入“common”：

总结

至此，我们实现了一个基本的序列到序列模型，Encoder通过对输入序列的学习，将学习到的信息转化为一个状态向量传递给Decoder，Decoder再基于这个输入得到输出。除此之外，我们还知道要对batch中的单词进行补全保证一个batch内的样本具有相同的序列长度。

我们可以看到最终模型的训练loss相对已经比较低了，并且从例子看，其对短序列的输出还是比较准确的，但一旦我们的输入序列过长，比如15甚至20个字母的单词，其Decoder端的输出就非常的差。

完整代码已上传至GitHub。

转载请联系作者获得授权。

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