PyTorch中文教程 | (12) 使用字符级特征的RNN网络进行名字分类

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我们将构建和训练字符级RNN来对单词进行分类。 字符级RNN将单词作为一系列字符读取（RNN每一时刻的输入是一个字符），在每一步输出预测和“隐藏状态”，将其先前的隐藏状态传递给下一时刻。 我们将最终时刻输出作为预测结果，即表示该词属于哪个类。

具体来说，我们将在18种语言构成的几千个名字的数据集上训练模型，根据一个名字的拼写预测它是哪种语言的名字：

$ python predict.py Hinton
(-0.47) Scottish
(-1.52) English
(-3.57) Irish

$ python predict.py Schmidhuber
(-0.19) German
(-2.48) Czech
(-2.68) Dutch

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PyTorch for Former Torch Users Lua Torch 用户参考

事先学习并了解RNN的工作原理对理解这个例子十分有帮助:

The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks 展示了一些现实生活中的例子

Understanding LSTM Networks 是关于LSTM的，但也提供有关RNN的一般信息

目录

1. 准备数据

2. 单词转化为张量

3. 构造神经网络

4. 训练

5. 评价结果

---

1. 准备数据

点击这里下载数据 并将其解压到当前文件夹。

在"data/names"文件夹下是名称为"[language].txt"的18个文本文件。每个文件的每一行都有一个名字，它们几乎都是罗马化的文本（但是我们仍需要将其从Unicode转换为ASCII编码）

我们最终会得到一个语言对应名字列表的字典，{language: [names ...]}

通用变量“category”和“line”（例子中的语言和名字单词）用于以后的可扩展性。

from __future__ import unicode_literals, print_function, division
from io import open
import glob
import os

def findFiles(path): return glob.glob(path)

print(findFiles('data/data/names/*.txt')) #找到该路径下所有后缀为.txt的文件

import unicodedata
import string

all_letters = string.ascii_letters + " .,;'"
n_letters = len(all_letters)

# Turn a Unicode string to plain ASCII, thanks to https://stackoverflow.com/a/518232/2809427
def unicodeToAscii(s):
    return ''.join(
        c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
        if unicodedata.category(c) != 'Mn'
        and c in all_letters
    )

print(unicodeToAscii('Ślusàrski'))

# Build the category_lines dictionary, a list of names per language
category_lines = {}
all_categories = []

# Read a file and split into lines
def readLines(filename):
    lines = open(filename, encoding='utf-8').read().strip().split('\n')
    return [unicodeToAscii(line) for line in lines]

for filename in findFiles('data/data/names/*.txt'):
    category = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0]
    all_categories.append(category)
    lines = readLines(filename)
    category_lines[category] = lines

n_categories = len(all_categories)
print(all_categories)

现在我们有了category_lines，一个字典变量存储每一种语言及其对应的每一行文本(名字)列表的映射关系。

变量all_categories是全部语言种类的列表，

变量n_categories 是语言种类的数量，后续会使用

print(category_lines['Italian'][:5])

 

2. 单词转化为张量

现在我们已经加载了所有的名字，我们需要将它们转换为张量来使用它们。

我们使用大小为<1 x n_letters>的“one-hot 向量”表示一个字母。

一个one-hot向量所有位置都填充为0，并在其表示的字母的位置表示为1，例如"b" = <0 1 0 0 0 ...>.（字母b的编号是2，第二个位置是1，其他位置是0）

我们使用一个的2D矩阵表示一个单词

额外的1维是batch的维度，PyTorch默认所有的数据都是成batch处理的。我们这里只设置了batch的大小为1。

import torch

# 从所有的字母中得到某个letter的索引编号, 例如 "a" = 0
def letterToIndex(letter):
    return all_letters.find(letter)

# Just for demonstration, turn a letter into a <1 x n_letters> Tensor
def letterToTensor(letter):
    tensor = torch.zeros(1, n_letters)
    tensor[0][letterToIndex(letter)] = 1
    return tensor

# Turn a line into a ,
# or an array of one-hot letter vectors
def lineToTensor(line):
    tensor = torch.zeros(len(line), 1, n_letters)
    for li, letter in enumerate(line):
        tensor[li][0][letterToIndex(letter)] = 1
    return tensor

print(letterToTensor('J'))

print(lineToTensor('Jones').size())

 

3. 构造神经网络

在autograd之前，要在Torch中构建一个可以复制之前时刻层参数的循环神经网络。

layer的隐藏状态和梯度将交给计算图自己处理。

这意味着你可以像实现的常规的 feed-forward 层一样，以很纯粹的方式实现RNN。

这个RNN组件 (几乎是从这里复制的 the PyTorch for Torch users tutorial) 仅使用两层 linear 层对输入和隐藏层做处理,

在最后添加一层 LogSoftmax 层预测最终输出。

import torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size

        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

n_hidden = 128
rnn = RNN(n_letters, n_hidden, n_categories)

要运行此网络的一个步骤，我们需要传递一个输入（在我们的例子中，是当前字母的Tensor）和一个先前隐藏的状态（我们首先将其初始化为零）。

我们将返回输出（每种语言的概率）和下一个隐藏状态（为我们下一步保留使用）。

input = letterToTensor('A')
hidden =torch.zeros(1, n_hidden)

output, next_hidden = rnn(input, hidden)

为了提高效率，我们不希望为每一步都创建一个新的Tensor，因此我们将使用lineToTensor函数而不是letterToTensor函数，并使用切片方法。

这一步可以通过预先计算批量的张量进一步优化。

input = lineToTensor('Albert')
hidden = torch.zeros(1, n_hidden)

output, next_hidden = rnn(input[0], hidden)
print(output)

可以看到输出是一个<1 x n_categories>的张量，其中每一条代表这个单词属于某一类的可能性（越高可能性越大）

 

4. 训练

• 训练前的准备

进行训练步骤之前我们需要构建一些辅助函数。

第一个是当我们知道输出结果对应每种类别的可能性时，解析神经网络的输出。

我们可以使用 Tensor.topk函数得到最大值在结果中的位置索引

def categoryFromOutput(output):
    top_n, top_i = output.topk(1) #top_n 前k大的值 列表  top_i 前k大的值所在的位置索引 列表
    category_i = top_i[0].item()
    return all_categories[category_i], category_i

print(categoryFromOutput(output))

我们还需要一种快速获取训练示例（得到一个名字及其所属的语言类别）的方法：

import random

def randomChoice(l):
    return l[random.randint(0, len(l) - 1)]

def randomTrainingExample():
    category = randomChoice(all_categories)
    line = randomChoice(category_lines[category])
    category_tensor = torch.tensor([all_categories.index(category)], dtype=torch.long)
    line_tensor = lineToTensor(line)
    return category, line, category_tensor, line_tensor

for i in range(10):
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    print('category =', category, '/ line =', line)

 

• 训练神经网络

现在，训练过程只需要向神经网络输入大量的数据，让它做出预测，并将对错反馈给它。

nn.LogSoftmax作为最后一层layer时，nn.NLLLoss作为损失函数是合适的。

criterion = nn.NLLLoss()

训练过程的每次循环将会发生：

1）构建输入和目标张量

2）构建0初始化的隐藏状态

3）读入每一个字母

4）将当前隐藏状态传递给下一字母

5）比较最后时刻输出结果和目标

6）反向传播

7）返回结果和损失

learning_rate = 0.005 # If you set this too high, it might explode. If too low, it might not learn

def train(category_tensor, line_tensor):
    hidden = rnn.initHidden()

    rnn.zero_grad()

    for i in range(line_tensor.size()[0]):
        output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden)

    loss = criterion(output, category_tensor)
    loss.backward()

    # Add parameters' gradients to their values, multiplied by learning rate
    for p in rnn.parameters():
        p.data.add_(-learning_rate, p.grad.data)

    return output, loss.item()

现在我们只需要准备一些例子来运行程序。

由于train函数同时返回输出和损失，我们可以打印其输出结果并跟踪其损失画图。

由于有1000个示例，我们每print_every次打印样例，并求平均损失。

import time
import math

n_iters = 100000
print_every = 5000
plot_every = 1000

# Keep track of losses for plotting
current_loss = 0
all_losses = []

def timeSince(since):
    now = time.time()
    s = now - since
    m = math.floor(s / 60)
    s -= m * 60
    return '%dm %ds' % (m, s)

start = time.time()

for iter in range(1, n_iters + 1): #100000次迭代 每次随机获取一条数据 即一个名字和对应的语言类别
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    output, loss = train(category_tensor, line_tensor)
    current_loss += loss

    # Print iter number, loss, name and guess
    if iter % print_every == 0:
        guess, guess_i = categoryFromOutput(output)
        correct = '✓' if guess == category else '✗ (%s)' % category
        print('%d  %d%% (%s) %.4f  %s / %s  %s' % (iter, iter / n_iters * 100, timeSince(start), loss, line, guess, correct))

    # Add current loss avg to list of losses
    if iter % plot_every == 0:
        all_losses.append(current_loss / plot_every)
        current_loss = 0

• 可视化结果

从all_losses得到历史损失记录，反映了神经网络的学习情况：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
%matplotlib inline
plt.figure()
plt.plot(all_losses)

 

5. 评价结果

为了了解网络在不同类别上的表现，我们将创建一个混淆矩阵，显示每种语言（行）和神经网络将其预测为哪种语言（列）。

为了计算混淆矩阵，使用evaluate()函数处理了一批数据，evaluate()函数与去掉反向传播的train()函数大体相同。

# Keep track of correct guesses in a confusion matrix
confusion = torch.zeros(n_categories, n_categories)
n_confusion = 10000

# Just return an output given a line
def evaluate(line_tensor):
    hidden = rnn.initHidden()

    for i in range(line_tensor.size()[0]):
        output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden)

    return output

# Go through a bunch of examples and record which are correctly guessed
for i in range(n_confusion): #预测10000条数据
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    output = evaluate(line_tensor) #预测
    guess, guess_i = categoryFromOutput(output)  #guess_i预测的类别索引
    category_i = all_categories.index(category) #category_i真是类别索引
    confusion[category_i][guess_i] += 1

# Normalize by dividing every row by its sum
for i in range(n_categories):
    confusion[i] = confusion[i] / confusion[i].sum()

# Set up plot
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.matshow(confusion.numpy())
fig.colorbar(cax)

# Set up axes
ax.set_xticklabels([''] + all_categories, rotation=90)
ax.set_yticklabels([''] + all_categories)

# Force label at every tick
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))

# sphinx_gallery_thumbnail_number = 2
plt.show()

你可以从主轴线以外挑出亮的点，显示模型预测错了哪些语言，例如汉语预测为了韩语，西班牙预测为了意大利。

看上去在希腊语上效果很好，在英语上表现欠佳。（可能是因为英语与其他语言的重叠较多）。

• 处理用户输入

def predict(input_line, n_predictions=3):
    print('\n> %s' % input_line)
    with torch.no_grad():
        output = evaluate(lineToTensor(input_line))

        # Get top N categories
        topv, topi = output.topk(n_predictions, 1, True)
        predictions = []

        for i in range(n_predictions):
            value = topv[0][i].item()
            category_index = topi[0][i].item()
            print('(%.2f) %s' % (value, all_categories[category_index]))
            predictions.append([value, all_categories[category_index]])

predict('Dovesky')
predict('Jackson')
predict('Satoshi')

最终版的脚本 in the Practical PyTorch repo 将上述代码拆分为几个文件：

• data.py (读取文件)
• model.py (构造RNN网络)
• train.py (运行训练过程)
• predict.py (在命令行中和参数一起运行predict()函数)
• server.py (使用bottle.py构建JSON API的预测服务)

运行 train.py 来训练和保存网络

将predict.py和一个名字的单词一起运行查看预测结果 :

$ python predict.py Hazaki
(-0.42) Japanese
(-1.39) Polish
(-3.51) Czech

运行 server.py 并访问http://localhost:5533/Yourname 得到JSON格式的预测输出

练习：

• 尝试其它 （类别->行） 格式的数据集，比如:
  • 任何单词 -> 语言
  • 姓名 -> 性别
  • 角色姓名 -> 作者
  • 页面标题 -> blog 或 subreddit
• 通过更大和更复杂的网络获得更好的结果
  • 增加更多linear层
  • 尝试 nn.LSTM 和 nn.GRU 层
  • 组合这些 RNN构造更复杂的神经网络