NNDL 实验七 循环神经网络(1) RNN记忆能力实验

目录

循环神经网络的记忆能力实验

数据集构建

数据集的构建函数

加载数据并进行数据划分

构造Dataset类

模型构建

嵌入层

SRN层

线性层

模型汇总

模型训练

训练指定长度的数字预测模型

多组训练

损失曲线展示

模型评价

总结：

参考：

---

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构，和前馈神经网络相比，循环神经网络更加符合生物神经网络的结构。

目前，循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成等任务上。

简单循环网络在参数学习时存在长程依赖问题，很难建模长时间间隔的状态之间的依赖关系。

本章内容主要包含两部分：

• 模型解读：介绍经典循环神经网络原理，为了更好地理解长程依赖问题，我们设计一个简单的数字求和任务来验证简单循环网络的记忆能力。长程依赖问题具体可分为梯度爆炸和梯度消失两种情况。对于梯度爆炸，我们复现简单循环网络的梯度爆炸现象并尝试解决。对于梯度消失，一种有效的方式是改进模型，我们也动手实现一个长短期记忆网络，并观察是否可以缓解长程依赖问题。
• 案例实践：基于双向长短期记忆网络实现文本分类任务．并了解如何进行补齐序列数据，如何将文本数据转为向量表示，如何对补齐位置进行掩蔽等实践知识。

(PS:循环神经网络的参数可以通过梯度下降法来学习。和前馈神经网络类似，我们可以使用随时间反向传播（BackPropagation Through Time，BPTT）算法高效地手工计算梯度，也可以使用自动微分的方法，通过计算图自动计算梯度。

循环神经网络被认为是图灵完备的，一个完全连接的循环神经网络可以近似解决所有的可计算问题。然而，虽然理论上循环神经网络可以建立长时间间隔的状态之间的依赖关系，但是由于具体的实现方式和参数学习方式会导致梯度爆炸或梯度消失问题，实际上，通常循环神经网络只能学习到短期的依赖关系，很难建模这种长距离的依赖关系，称为长程依赖问题)

循环神经网络的记忆能力实验

循环神经网络的一种简单实现是简单循环网络（Simple Recurrent Network，SRN）

下图是一个按时间展开的循环神经网络，

简单循环网络在参数学习时存在长程依赖问题，很难建模长时间间隔（Long Range）的状态之间的依赖关系，所以构建一个数字求和任务去测试简单循环网络的记忆能力。

数字求和任务的输入是一串数字，前两个位置的数字为0-9，其余数字随机生成（主要为0），预测目标是输入序列中前两个数字的加和，如下图展示了长度为10的数字序列，

如果序列长度越长，准确率越高，则说明网络的记忆能力越好．因此，我们可以构建不同长度的数据集，通过验证简单循环网络在不同长度的数据集上的表现，从而测试简单循环网络的长程依赖能力。

数据集构建

构建不同长度的数字预测数据集DigitSum

数据集的构建函数

输入序列的前两位数字为0−9，其组合数是固定的，所以可以穷举所有的前两位数字组合，并在后面默认用0填充到固定长度. 但考虑到数据的多样性，这里对生成的数字序列中的零位置进行随机采样，并将其随机替换成0−9的数字以增加样本的数量．

我们可以通过设置k的数值来指定一条样本随机生成的数字序列数量.当生成某个指定长度的数据集时，会同时生成训练集、验证集和测试集。当k=3时，生成训练集。当k=1时，生成验证集和测试集。代码实现如下：

import os
import torch
import random
import numpy as np
import torch.nn as nn

# 固定随机种子
random.seed(0)
np.random.seed(0)

def generate_data(length, k, save_path):
    if length < 3:
        raise ValueError("The length of data should be greater than 2.")
    if k == 0:
        raise ValueError("k should be greater than 0.")
    # 生成100条长度为length的数字序列，除前两个字符外，序列其余数字暂用0填充
    base_examples = []
    for n1 in range(0, 10):
        for n2 in range(0, 10):
            seq = [n1, n2] + [0] * (length - 2)
            label = n1 + n2
            base_examples.append((seq, label))

    examples = []
    # 数据增强：对base_examples中的每条数据，默认生成k条数据，放入examples
    for base_example in base_examples:
        for _ in range(k):
            # 随机生成替换的元素位置和元素
            idx = np.random.randint(2, length)
            val = np.random.randint(0, 10)
            # 对序列中的对应零元素进行替换
            seq = base_example[0].copy()
            label = base_example[1]
            seq[idx] = val
            examples.append((seq, label))

    # 保存增强后的数据
    with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        for example in examples:
            # 将数据转为字符串类型，方便保存
            seq = [str(e) for e in example[0]]
            label = str(example[1])
            line = " ".join(seq) + "\t" + label + "\n"
            f.write(line)

    print(f"generate data to: {save_path}.")

# 定义生成的数字序列长度
lengths = [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35]
for length in lengths:
    # 首先判断是否存在这样的数据文件，不存在就建立一个
    if not os.path.exists(f"./datasets/{length}/"):
        os.makedirs(f"./datasets/{length}")

    # 生成长度为length的训练数据
    save_path = f"./datasets/{length}/train.txt"
    k = 3
    generate_data(length, k, save_path)
    # 生成长度为length的验证数据
    save_path = f"./datasets/{length}/dev.txt"
    k = 1
    generate_data(length, k, save_path)
    # 生成长度为length的测试数据
    save_path = f"./datasets/{length}/test.txt"
    k = 1
    generate_data(length, k, save_path)

加载数据并进行数据划分

提前生成长度分别为5、10、 15、20、25、30和35的7份数据，存放于“./datasets”目录下

# 加载数据
def load_data(data_path):
    # 加载训练集
    train_examples = []
    train_path = os.path.join(data_path, "train.txt")
    with open(train_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        for line in f.readlines():
            # 解析一行数据，将其处理为数字序列seq和标签label
            items = line.strip().split("\t")
            seq = [int(i) for i in items[0].split(" ")]
            label = int(items[1])
            train_examples.append((seq, label))

    # 加载验证集
    dev_examples = []
    dev_path = os.path.join(data_path, "dev.txt")
    with open(dev_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        for line in f.readlines():
            # 解析一行数据，将其处理为数字序列seq和标签label
            items = line.strip().split("\t")
            seq = [int(i) for i in items[0].split(" ")]
            label = int(items[1])
            dev_examples.append((seq, label))

    # 加载测试集
    test_examples = []
    test_path = os.path.join(data_path, "test.txt")
    with open(test_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        for line in f.readlines():
            # 解析一行数据，将其处理为数字序列seq和标签label
            items = line.strip().split("\t")
            seq = [int(i) for i in items[0].split(" ")]
            label = int(items[1])
            test_examples.append((seq, label))

    return train_examples, dev_examples, test_examples

# 设定加载的数据集的长度
length = 5
# 该长度的数据集的存放目录
data_path = f"./datasets/{length}"
# 加载该数据集
train_examples, dev_examples, test_examples = load_data(data_path)
print("dev example:", dev_examples[:2])
print("训练集数量：", len(train_examples))
print("验证集数量：", len(dev_examples))
print("测试集数量：", len(test_examples))

实现结果：

generate data to: ./datasets/5/train.txt.
generate data to: ./datasets/5/dev.txt.
generate data to: ./datasets/5/test.txt.
generate data to: ./datasets/10/train.txt.
generate data to: ./datasets/10/dev.txt.
generate data to: ./datasets/10/test.txt.
generate data to: ./datasets/15/train.txt.
generate data to: ./datasets/15/dev.txt.
generate data to: ./datasets/15/test.txt.
generate data to: ./datasets/20/train.txt.
generate data to: ./datasets/20/dev.txt.
generate data to: ./datasets/20/test.txt.
generate data to: ./datasets/25/train.txt.
generate data to: ./datasets/25/dev.txt.
generate data to: ./datasets/25/test.txt.
generate data to: ./datasets/30/train.txt.
generate data to: ./datasets/30/dev.txt.
generate data to: ./datasets/30/test.txt.
generate data to: ./datasets/35/train.txt.
generate data to: ./datasets/35/dev.txt.
generate data to: ./datasets/35/test.txt.
dev example: [([0, 0, 6, 0, 0], 0), ([0, 1, 0, 0, 8], 1)]
训练集数量： 300
验证集数量： 100
测试集数量： 100

构造Dataset类

class DigitSumDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, idx):
        example = self.data[idx]
        seq = torch.tensor(example[0], dtype=torch.int64)
        label = torch.tensor(example[1], dtype=torch.int64)
        return seq, label

    def __len__(self):
        return len(self.data)

模型构建

使用SRN模型进行数字加和任务的模型结构如下图所示

 整个模型由以下几个部分组成：
（1） 嵌入层：将输入的数字序列进行向量化，即将每个数字映射为向量；
（2） SRN 层：接收向量序列，更新循环单元，将最后时刻的隐状态作为整个序列的表示；
（3） 输出层：一个线性层，输出分类的结果

嵌入层

输入的样本是数字序列，为了更好地表示数字，需要将数字映射为一个嵌入向量。嵌入向量中的每个维度均能用来刻画该数字本身的某种特性。由于向量能够表达该数字更多的信息，利用向量进行数字求和任务，可以使得模型具有更强的拟合能力。

构建一个嵌入矩阵：

PS：为了和代码的实现保持一致性，这里使用形状为(样本数量×序列长度×特征维度)的张量来表示一组样本。

思考：如果这里不使用嵌入层，直接将数字作为SRN层输入有什么问题？

首先来说一下嵌入层很重要的一个作用——降维，这里举个例子，

假如我们有一个100W X10W的矩阵，用它乘上一个10W X 20的矩阵，我们可以把它降到100W X 20，瞬间量级降了......10W/20=5000倍！所以这里不使用嵌入层的话，计算量可能会十分庞大。当然，既然嵌入层可以降维，那么也可以升维。

基于索引方式的嵌入层的实现如下：

class Embedding(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim):
        super(Embedding, self).__init__()
        # 定义嵌入矩阵
        self.W = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(num_embeddings, embedding_dim))

    def forward(self, inputs):
        # 根据索引获取对应词向量
        embs = self.W[inputs]
        return embs

emb_layer = Embedding(10, 5)
inputs = torch.tensor([0, 1, 2, 3])
emb_layer(inputs)
print(emb_layer(inputs))

思考：请同学们思考基于one-hot编码的嵌入层应该如何实现

参考

one-hot 独热向量是指使用N位0或1来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的表示形式，并且其中只有一位为1，其他位都为0.

比如我们现在要编码apple\bag\cat\dog\elephant这五个单词，我们用5位向量来进行编码，如下所示：

使用这种独热向量的表示形式能够很好的对各种内容进行编码，但是它并没有考虑编码内容与内容之间的关联。就比如说，在上述例子中，cat\dog\elephant是同一类的，都属于动物，他们之间应当存在联系，apple 和 其它四个内容没有联系。但是，从上述的编码中我们没法看出cat\dog\elephant存在某种关系。

解决了分类器处理离散数据困难的问题

一定程度上起到了扩展特征的作用

SRN层

简单循环网络的代码实现如下:

import torch.nn.functional as F
torch.manual_seed(0)

# SRN模型
class SRN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size,  hidden_size, W_attr=None, U_attr=None, b_attr=None):
        super(SRN, self).__init__()
        # 嵌入向量的维度
        self.input_size = input_size
        # 隐状态的维度
        self.hidden_size = hidden_size
        # 定义模型参数W，其shape为 input_size x hidden_size
        self.W = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size), torch.float32, attr=W_attr)
        # 定义模型参数U，其shape为hidden_size x hidden_size
        self.U = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size), torch.float32, attr=U_attr)
        # 定义模型参数b，其shape为 1 x hidden_size
        self.b = torch.nn.Parameter(torch.Tensor(1, hidden_size), torch.float32, attr=b_attr)

    # 初始化向量
    def init_state(self, batch_size):
        hidden_state = torch.zeros([batch_size, self.hidden_size], dtype=torch.float32)
        return hidden_state

    # 定义前向计算
    def forward(self, inputs, hidden_state=None):
        # inputs: 输入数据, 其shape为batch_size x seq_len x input_size
        batch_size, seq_len, input_size = inputs.shape

        # 初始化起始状态的隐向量, 其shape为 batch_size x hidden_size
        if hidden_state is None:
            hidden_state = self.init_state(batch_size)

        # 循环执行RNN计算
        for step in range(seq_len):
            # 获取当前时刻的输入数据step_input, 其shape为 batch_size x input_size
            step_input = inputs[:, step, :]
            # 获取当前时刻的隐状态向量hidden_state, 其shape为 batch_size x hidden_size
            hidden_state = F.tanh(torch.matmul(step_input, self.W) + torch.matmul(hidden_state, self.U) + self.b)
        return hidden_state

提醒： 这里只保留了简单循环网络的最后一个时刻的输出向量。

# 初始化参数并运行
from torch.nn.parameter import Parameter

m = torch.nn.Linear(2, 2)
W_attr = torch.normal([[0.1, 0.2], [0.1, 0.2]], size=(2, 2), requires_grad=True)
U_attr = torch.normal([[0.0, 0.1], [0.1, 0.0]], size=(2, 2), requires_grad=True)
b_attr = torch.normal([[0.1, 0.1]], size=(2, 2), requires_grad=True)

m.W_attr = Parameter(W_attr)
m.U_attr = Parameter(U_attr)
m.b_attr = Parameter(b_attr)

srn = SRN(2, 2, W_attr=m.W_attr, U_attr=m.U_attr, b_attr=m.b_attr)

inputs = torch.tensor([[[1, 0], [0, 2]]], dtype=torch.float32)
hidden_state = srn(inputs)
print("hidden_state", hidden_state)

hidden_state Tensor(shape=[1, 2], dtype=float32, place=Place(gpu:0),stop_gradient=False, [[0.34261486, 0.4845248]])

另外，内置SRN API在执行完前向计算后，会返回两个参数：序列向量和最后时刻的隐状态向量。

其中序列向量outputs是指最后一层SRN的输出向量，其shape为[batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size]；最后时刻的隐状态向量shape为[num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size]，实现代码如下：

# 这里创建一个随机数组作为测试数据，数据shape为batch_size x seq_len x input_size
batch_size, seq_len, input_size = 8, 20, 32
inputs = torch.randn([batch_size, seq_len, input_size])

# 设置模型的hidden_size
hidden_size = 32
paddle_srn = nn.SimpleRNN(input_size, hidden_size)
self_srn = SRN(input_size, hidden_size)

self_hidden_state = self_srn(inputs)
paddle_outputs, paddle_hidden_state = paddle_srn(inputs)

print("self_srn hidden_state: ", self_hidden_state.shape)
print("torch_srn outpus:", paddle_outputs.shape)
print("torch_srn hidden_state:", paddle_hidden_state.shape)

self_srn hidden_state:  [8, 32]
torch_srn outpus: [8, 20, 32]
torch_srn hidden_state: [1, 8, 32] 

可以看到，自己实现的SRN由于没有考虑多层因素，因此没有层次这个维度，因此其输出shape为[8, 32]。同时由于在以上代码使用Paddle内置API实例化SRN时，默认定义的是1层的单向SRN，因此其shape为[1, 8, 32]，同时隐状态向量为[8,20, 32].

接下来，我们可以将自己实现的SRN与Paddle内置的SRN在输出值的精度上进行对比，这里首先根据Paddle内置的SRN实例化模型（为了进行对比，在实例化时只保留一个偏置，将偏置bxbx设置为0），然后提取该模型对应的参数，使用该参数去初始化自己实现的SRN，从而保证两者在参数初始化时是一致的。

在进行实验时，首先定义输入数据inputs，然后将该数据分别传入Paddle内置的SRN与自己实现的SRN模型中，最后通过对比两者的隐状态输出向量。代码实现如下：

# 这里创建一个随机数组作为测试数据，数据shape为batch_size x seq_len x input_size
batch_size, seq_len, input_size, hidden_size = 2, 5, 10, 10
inputs = torch.randn([batch_size, seq_len, input_size])

# 设置模型的hidden_size

torch_srn = nn.RNN(input_size, hidden_size, bias=False)

# 获取torch_srn中的参数，并设置相应的paramAttr,用于初始化SRN
W_attr = torch_srn.weight_ih_l0.T
U_attr = torch_srn.weight_hh_l0.T
self_srn = SRN(input_size, hidden_size, W_attr=W_attr, U_attr=U_attr)

# 进行前向计算，获取隐状态向量，并打印展示
self_hidden_state = self_srn(inputs)
torch_outputs, torch_hidden_state = torch_srn(inputs)
print("torch SRN:\n", torch_hidden_state.detach().numpy().squeeze(0))
print("self SRN:\n", self_hidden_state.detach().numpy())

paddle SRN:
 [[ 0.3246606  -0.05465741 -0.3090897  -0.51604617 -0.11149617  0.4267313
   0.47200006 -0.06585315  0.85319966  0.18898569]
 [-0.4299355  -0.6067489  -0.59150505  0.30245274 -0.03939498  0.61462754
   0.4030218   0.49883503  0.02484456 -0.38516262]]
self SRN:
 [[ 0.32466057 -0.05465744 -0.3090897  -0.51604617 -0.11149605  0.4267313
   0.47200006 -0.06585318  0.85319966  0.18898569]
 [-0.42993543 -0.6067488  -0.59150493  0.3024528  -0.03939501  0.61462754
   0.40302184  0.49883503  0.02484456 -0.38516262]]

可以看到，两者的输出基本是一致的。另外，还可以进行对比两者在运算速度方面的差异。代码实现如下：

import time

# 这里创建一个随机数组作为测试数据，数据shape为batch_size x seq_len x input_size
batch_size, seq_len, input_size, hidden_size = 2, 5, 10, 10
inputs = torch.randn([batch_size, seq_len, input_size])

# 实例化模型
self_srn = SRN(input_size, hidden_size)
paddle_srn = nn.SimpleRNN(input_size, hidden_size)

# 计算自己实现的SRN运算速度
model_time = 0
for i in range(100):
    strat_time = time.time()
    out = self_srn(inputs)
    # 预热10次运算，不计入最终速度统计
    if i < 10:
        continue
    end_time = time.time()
    model_time += (end_time - strat_time)
avg_model_time = model_time / 90
print('self_srn speed:', avg_model_time, 's')

# 计算Paddle内置的SRN运算速度
model_time = 0
for i in range(100):
    strat_time = time.time()
    out = paddle_srn(inputs)
    # 预热10次运算，不计入最终速度统计
    if i < 10:
        continue
    end_time = time.time()
    model_time += (end_time - strat_time)
avg_model_time = model_time / 90
print('paddle_srn speed:', avg_model_time, 's')

self_srn speed: 0.0016264581504632564 s
paddle_srn speed: 0.0004503216208923415 s

可以看到，由于Paddle内部相关算子由C++实现，Paddle框架实现的SRN的运行效率显著高于自己实现的SRN效率。

线性层

模型汇总

在定义了每一层的算子之后，我们定义一个数字求和模型Model_RNN4SeqClass，该模型会将嵌入层、SRN层和线性层进行组合，以实现数字求和的功能

提醒：为了方便进行对比实验，我们将SRN层的实例化放在\code{Model_RNN4SeqClass}类外面。通常情况下，模型内部算子的实例化是放在模型里面。

# 基于RNN实现数字预测的模型
class Model_RNN4SeqClass(nn.Module):
    def __init__(self, model, num_digits, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(Model_RNN4SeqClass, self).__init__()
        # 传入实例化的RNN层，例如SRN
        self.rnn_model = model
        # 词典大小
        self.num_digits = num_digits
        # 嵌入向量的维度
        self.input_size = input_size
        # 定义Embedding层
        self.embedding = Embedding(num_digits, input_size)
        # 定义线性层
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, inputs):
        # 将数字序列映射为相应向量
        inputs_emb = self.embedding(inputs)
        # 调用RNN模型
        hidden_state = self.rnn_model(inputs_emb)
        # 使用最后一个时刻的状态进行数字预测
        logits = self.linear(hidden_state)
        return logits

# 实例化一个input_size为4， hidden_size为5的SRN
srn = SRN(4, 5)
# 基于srn实例化一个数字预测模型实例
model = Model_RNN4SeqClass(srn, 10, 4, 5, 19)
# 生成一个shape为 2 x 3 的批次数据
inputs = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]])
# 进行模型前向预测
logits = model(inputs)
print(logits)

Tensor(shape=[2, 19], dtype=float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=False,
       [[ 0.36087763, -0.03377634, -0.04800312,  0.49252868, -0.45962709,
         -0.44703209,  0.64295375,  0.53624588, -0.19376591,  0.11085325,
         -0.31243768,  0.29747075, -0.31725749, -0.41438878,  0.00990404,
          0.45916951, -0.31540897,  0.57389849, -0.03416194],
        [ 0.01424524, -0.12685573, -0.07969519,  0.56528699, -0.65557188,
         -0.57581109,  0.84303617,  0.07659776,  0.01592400, -0.38144892,
         -0.24371660,  0.38759732, -0.46055052, -0.87889659, -0.16003403,
          0.67612255, -0.36139122,  0.40609291, -0.26660436]])

模型训练

训练指定长度的数字预测模型

基于RunnerV3类进行训练，只需要指定length便可以加载相应的数据。设置超参数，使用Adam优化器，学习率为 0.001，实例化模型，使用第4.5.4节定义的Accuracy计算准确率。使用Runner进行训练，训练回合数设为500。代码实现如下：

import os
import random
import numpy as np

# 训练轮次
num_epochs = 500
# 学习率
lr = 0.001
# 输入数字的类别数
num_digits = 10
# 将数字映射为向量的维度
input_size = 32
# 隐状态向量的维度
hidden_size = 32
# 预测数字的类别数
num_classes = 19
# 批大小 
batch_size = 8
# 模型保存目录
save_dir = "./checkpoints"

# 通过指定length进行不同长度数据的实验
def train(length):
    print(f"\n====> Training SRN with data of length {length}.")
    # 固定随机种子
    np.random.seed(0)
    random.seed(0)
    torch.manual_seed(0)

    # 加载长度为length的数据
    data_path = f"./datasets/{length}"
    train_examples, dev_examples, test_examples = load_data(data_path)
    train_set, dev_set, test_set = DigitSumDataset(train_examples), DigitSumDataset(dev_examples), DigitSumDataset(test_examples)
    train_loader = torch.io.DataLoader(train_set, batch_size=batch_size)
    dev_loader = torch.io.DataLoader(dev_set, batch_size=batch_size)
    test_loader = torch.io.DataLoader(test_set, batch_size=batch_size)
    # 实例化模型
    base_model = SRN(input_size, hidden_size)
    model = Model_RNN4SeqClass(base_model, num_digits, input_size, hidden_size, num_classes) 
    # 指定优化器
    optimizer = torch.optim.Adam(lr, parameters=model.parameters()) 
    # 定义评价指标
    metric = Accuracy()
    # 定义损失函数
    loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

    # 基于以上组件，实例化Runner
    runner = RunnerV3(model, optimizer, loss_fn, metric)

    # 进行模型训练
    model_save_path = os.path.join(save_dir, f"best_srn_model_{length}.pdparams")
    runner.train(train_loader, dev_loader, num_epochs=num_epochs, eval_steps=100, log_steps=100, save_path=model_save_path)

    return runner

这里还需要使用到RunnerV3类、准确率函数

import torch
# 新增准确率计算函数
def accuracy(preds, labels):
    """
    输入：
        - preds：预测值，二分类时，shape=[N, 1]，N为样本数量，多分类时，shape=[N, C]，C为类别数量
        - labels：真实标签，shape=[N, 1]
    输出：
        - 准确率：shape=[1]
    """
    print(preds)
    # 判断是二分类任务还是多分类任务，preds.shape[1]=1时为二分类任务，preds.shape[1]>1时为多分类任务
    if preds.shape[1] == 1:
        # 二分类时，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
        # 使用'torch.can_cast'将preds的数据类型转换为float32类型
        preds = torch.can_cast((preds>=0.5).dtype,to=torch.float32)
    else:
        # 多分类时，使用'torch.argmax'计算最大元素索引作为类别
        preds = torch.argmax(preds,dim=1)
        torch.can_cast(preds.dtype,torch.int32)
    return torch.mean(torch.tensor((preds == labels), dtype=torch.float32))
 
 
class Accuracy():
    def __init__(self):
        """
        输入：
           - is_logist: outputs是logist还是激活后的值
        """
 
        # 用于统计正确的样本个数
        self.num_correct = 0
        # 用于统计样本的总数
        self.num_count = 0
 
        self.is_logist = True
 
    def update(self, outputs, labels):
        """
        输入：
           - outputs: 预测值, shape=[N,class_num]
           - labels: 标签值, shape=[N,1]
        """
 
        # 判断是二分类任务还是多分类任务，shape[1]=1时为二分类任务，shape[1]>1时为多分类任务
        if outputs.shape[1] == 1: # 二分类
            outputs = torch.squeeze(outputs, axis=-1)
            if self.is_logist:
                # logist判断是否大于0
                preds = torch.can_cast((outputs>=0), dtype=torch.float32)
            else:
                # 如果不是logist，判断每个概率值是否大于0.5，当大于0.5时，类别为1，否则类别为0
                preds = torch.can_cast((outputs>=0.5), dtype=torch.float32)
        else:
            # 多分类时，使用'paddle.argmax'计算最大元素索引作为类别
            preds = torch.argmax(outputs, dim=1).int()
 
        # 获取本批数据中预测正确的样本个数
        labels = torch.squeeze(labels, dim=-1)
        batch_correct = torch.sum(torch.tensor(preds == labels, dtype=torch.float32)).cpu().numpy()
        batch_count = len(labels)
 
        # 更新num_correct 和 num_count
        self.num_correct += batch_correct
        self.num_count += batch_count
 
    def accumulate(self):
        # 使用累计的数据，计算总的指标
        if self.num_count == 0:
            return 0
        return self.num_correct / self.num_count
 
    def reset(self):
        # 重置正确的数目和总数
        self.num_correct = 0
        self.num_count = 0
 
    def name(self):
        return "Accuracy"

class RunnerV3(object):
    def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric, **kwargs):
        self.model = model
        self.optimizer = optimizer
        self.loss_fn = loss_fn
        self.metric = metric  # 只用于计算评价指标
 
        # 记录训练过程中的评价指标变化情况
        self.dev_scores = []
 
        # 记录训练过程中的损失函数变化情况
        self.train_epoch_losses = []  # 一个epoch记录一次loss
        self.train_step_losses = []  # 一个step记录一次loss
        self.dev_losses = []
 
        # 记录全局最优指标
        self.best_score = 0
 
    def train(self, train_loader, dev_loader=None, **kwargs):
        # 将模型切换为训练模式
        self.model.train()
 
        # 传入训练轮数，如果没有传入值则默认为0
        num_epochs = kwargs.get("num_epochs", 0)
        # 传入log打印频率，如果没有传入值则默认为100
        log_steps = kwargs.get("log_steps", 100)
        # 评价频率
        eval_steps = kwargs.get("eval_steps", 0)
 
        # 传入模型保存路径，如果没有传入值则默认为"best_model.pdparams"
        save_path = kwargs.get("save_path", "best_model.pdparams")
 
        custom_print_log = kwargs.get("custom_print_log", None)
 
        # 训练总的步数
        num_training_steps = num_epochs * len(train_loader)
 
        if eval_steps:
            if self.metric is None:
                raise RuntimeError('Error: Metric can not be None!')
            if dev_loader is None:
                raise RuntimeError('Error: dev_loader can not be None!')
 
        # 运行的step数目
        global_step = 0
 
        # 进行num_epochs轮训练
        for epoch in range(num_epochs):
            # 用于统计训练集的损失
            total_loss = 0
            for step, data in enumerate(train_loader):
                X, y = data
                X = X.cuda()
                y = y.cuda()
                # 获取模型预测
                logits = self.model(X)
                logits = logits.cuda()
                y = y.to(dtype=torch.int64)
                loss = self.loss_fn(logits, y)  # 默认求mean
                total_loss += loss
 
                # 训练过程中，每个step的loss进行保存
                self.train_step_losses.append((global_step, loss.item()))
 
                if log_steps and global_step % log_steps == 0:
                    print(
                        f"[Train] epoch: {epoch}/{num_epochs}, step: {global_step}/{num_training_steps}, loss: {loss.item():.5f}")
 
                # 梯度反向传播，计算每个参数的梯度值
                loss.backward()
 
                if custom_print_log:
                    custom_print_log(self)
 
                # 小批量梯度下降进行参数更新
                self.optimizer.step()
                # 梯度归零
                optimizer.zero_grad()
 
                # 判断是否需要评价
                if eval_steps > 0 and global_step > 0 and \
                        (global_step % eval_steps == 0 or global_step == (num_training_steps - 1)):
 
                    dev_score, dev_loss = self.evaluate(dev_loader, global_step=global_step)
                    print(f"[Evaluate]  dev score: {dev_score:.5f}, dev loss: {dev_loss:.5f}")
 
                    # 将模型切换为训练模式
                    self.model.train()
 
                    # 如果当前指标为最优指标，保存该模型
                    if dev_score > self.best_score:
                        self.save_model(save_path)
                        print(
                            f"[Evaluate] best accuracy performence has been updated: {self.best_score:.5f} --> {dev_score:.5f}")
                        self.best_score = dev_score
 
                global_step += 1
 
            # 当前epoch 训练loss累计值
            trn_loss = (total_loss / len(train_loader)).item()
            # epoch粒度的训练loss保存
            self.train_epoch_losses.append(trn_loss)
 
        print("[Train] Training done!")
 
    # 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
    @torch.no_grad()
    def evaluate(self, dev_loader, **kwargs):
        assert self.metric is not None
 
        # 将模型设置为评估模式
        self.model.eval()
 
        global_step = kwargs.get("global_step", -1)
 
        # 用于统计训练集的损失
        total_loss = 0
 
        # 重置评价
        self.metric.reset()
 
        # 遍历验证集每个批次
        for batch_id, data in enumerate(dev_loader):
            X, y = data
            X = X.cuda()
            y = y.cuda()
            # 计算模型输出
            logits = self.model(X)
            logits = logits.cuda()
            # 计算损失函数
            y=y.to(dtype=torch.int64)
            loss = self.loss_fn(logits, y).item()
            # 累积损失
            total_loss += loss
 
            # 累积评价
            self.metric.update(logits, y)
 
        dev_loss = (total_loss / len(dev_loader))
        dev_score = self.metric.accumulate()
 
        # 记录验证集loss
        if global_step != -1:
            self.dev_losses.append((global_step, dev_loss))
            self.dev_scores.append(dev_score)
 
        return dev_score, dev_loss
 
    # 模型评估阶段，使用'paddle.no_grad()'控制不计算和存储梯度
    @torch.no_grad()
    def predict(self, x, **kwargs):
        # 将模型设置为评估模式
        self.model.eval()
        # 运行模型前向计算，得到预测值
        logits = self.model(x)
        return logits
 
    def save_model(self, save_path):
        torch.save(self.model.state_dict(), save_path)
 
    def load_model(self, model_path):
        state_dict = torch.load(model_path)
        self.model.load_state_dict(state_dict)

多组训练

接下来，分别进行数据长度为10, 15, 20, 25, 30, 35的数字预测模型训练实验，训练后的runner保存至runners字典中。

srn_runners = {}

lengths = [10, 15, 20, 25, 30, 35]
for length in lengths:
    runner = train(length)
    srn_runners[length] = runner

训练结果(只截取了一部分，没训练完)：

[Train] epoch: 71/500, step: 2700/19000, loss: 1.20106
[Evaluate]  dev score: 0.41000, dev loss: 1.73193
[Train] epoch: 73/500, step: 2800/19000, loss: 1.34583
[Evaluate]  dev score: 0.38000, dev loss: 1.67490
[Train] epoch: 76/500, step: 2900/19000, loss: 0.60649
[Evaluate]  dev score: 0.48000, dev loss: 1.53901
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.42000 --> 0.48000
[Train] epoch: 78/500, step: 3000/19000, loss: 0.41857
[Evaluate]  dev score: 0.45000, dev loss: 1.65597
[Train] epoch: 81/500, step: 3100/19000, loss: 0.89254
[Evaluate]  dev score: 0.56000, dev loss: 1.54675
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.48000 --> 0.56000
[Train] epoch: 84/500, step: 3200/19000, loss: 0.25815
[Evaluate]  dev score: 0.45000, dev loss: 1.65926
[Train] epoch: 86/500, step: 3300/19000, loss: 0.53567
[Evaluate]  dev score: 0.50000, dev loss: 1.49461
[Train] epoch: 89/500, step: 3400/19000, loss: 0.50063
[Evaluate]  dev score: 0.58000, dev loss: 1.29072
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.56000 --> 0.58000
[Train] epoch: 92/500, step: 3500/19000, loss: 0.44362
[Evaluate]  dev score: 0.59000, dev loss: 1.33886
[Evaluate] best accuracy performence has been updated: 0.58000 --> 0.59000

损失曲线展示

定义plot_training_loss函数，分别画出各个长度的数字预测模型训练过程中，在训练集和验证集上的损失曲线，实现代码实现如下：

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_training_loss(runner, fig_name, sample_step):
    plt.figure()
    train_items = runner.train_step_losses[::sample_step]
    train_steps = [x[0] for x in train_items]
    train_losses = [x[1] for x in train_items]
    plt.plot(train_steps, train_losses, color='#e4007f', label="Train loss")

    dev_steps = [x[0] for x in runner.dev_losses]
    dev_losses = [x[1] for x in runner.dev_losses]
    plt.plot(dev_steps, dev_losses, color='#f19ec2', linestyle='--', label="Dev loss")

    # 绘制坐标轴和图例
    plt.ylabel("loss", fontsize='large')
    plt.xlabel("step", fontsize='large')
    plt.legend(loc='upper right', fontsize='x-large')

    plt.savefig(fig_name)
    plt.show()

# 画出训练过程中的损失图
for length in lengths:
    runner = srn_runners[length]
    fig_name = f"./images/6.6_{length}.pdf"
    plot_training_loss(runner, fig_name, sample_step=100)

分别是数据长度L为10，15，20，25，30，35时数据集训练损失：

 

 

 

 

模型评价

模型评价时，加载不同长度的效果最好的模型，然后使用测试集对该模型进行评价，观察模型在测试集上预测的准确度. 同时记录一下不同长度模型在训练过程中，在验证集上最好的效果。代码实现如下:

srn_dev_scores = []
srn_test_scores = []
for length in lengths:
    print(f"Evaluate SRN with data length {length}.")
    runner = srn_runners[length]
    # 加载训练过程中效果最好的模型
    model_path = os.path.join(save_dir, f"best_srn_model_{length}.pdparams")
    runner.load_model(model_path)

    # 加载长度为length的数据
    data_path = f"./datasets/{length}"
    train_examples, dev_examples, test_examples = load_data(data_path)
    test_set = DigitSumDataset(test_examples)
    test_loader = torch.io.DataLoader(test_set, batch_size=batch_size)

    # 使用测试集评价模型，获取测试集上的预测准确率
    score, _ = runner.evaluate(test_loader)
    srn_test_scores.append(score)
    srn_dev_scores.append(max(runner.dev_scores))

for length, dev_score, test_score in zip(lengths, srn_dev_scores, srn_test_scores):
    print(f"[SRN] length:{length}, dev_score: {dev_score}, test_score: {test_score: .5f}")

接下来，将SRN在不同长度的验证集和测试集数据上的表现，绘制成图片进行观察。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(lengths, srn_dev_scores, '-o', color='#e4007f',  label="Dev Accuracy")
plt.plot(lengths, srn_test_scores,'-o', color='#f19ec2', label="Test Accuracy")

#绘制坐标轴和图例
plt.ylabel("accuracy", fontsize='large')
plt.xlabel("sequence length", fontsize='large')
plt.legend(loc='upper right', fontsize='x-large')

fig_name = "./images/6.7.pdf"
plt.savefig(fig_name)
plt.show()

下图展示了SRN模型在不同长度数据训练出来的最好模型在验证集和测试集上的表现。可以看到，随着序列长度的增加，验证集和测试集的准确度整体趋势是降低的，这同样说明SRN模型保持长期依赖的能力在不断降低.

总结：

本次实验总的量还是挺多的，但是代码中paddle转为torch的比较少，总体做下来还可以。其中训练的轮数有点多，但是根据前面的训练结果感觉最后还是可以的，但是把训练轮数减少之后，训练的结果明显变差。通过这次试验，对于SNK的训练有了一定的认识，

参考：

循环神经网络

NNDL 实验6（上） - HBU_DAVID - 博客园 (cnblogs.com)

8. 循环神经网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)