本文将介绍另一个典型层的实现：Embedding。
使用 Keras 的做法
同样，按照老规矩，先看看 Keras 的 Embedding 使用，然后再用 TF 实现。这里的示例也同样来自于一个常见的例子，imdb 评论分类。
<code>import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import imdbfrom tensorflow.keras import preprocessingmax_features = 10000maxlen = 20# 加载数据(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)# 预处理数据，将数据分割成相等长度x_train = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)x_test = preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)# 模型定义model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(max_features, 8, input_length=maxlen), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')])model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])# 训练model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)# 预测print(y_train[:3])print(model.predict_classes(x_test[:3]).flatten())/<code>
使用 TF 实现自定义结构
Embedding 本质上是一个全连接层，形式上，可以将其视为一个索引表，每一行对应一个单词相应的稠密向量，如下图（摘自 What the heck is Word Embedding ）：
通常，会采用单词在文件中的索引来编码，因此从效果上来讲，one-hot 后跟一个全连接层等价于一个 embedding 层，因为相乘之后，得到值就是单词对应的向量，如下图（摘自 What the heck is Word Embedding ）：
介绍完基本情况，那么接下来就看看如何实现吧。
MyDense
跟前几篇的代码差不多，换了一个激活函数。
<code>class MyDense(Layer): def __init__(self, units=32): super(MyDense, self).__init__() self.units = units def build(self, input_shape): self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units), initializer='random_normal', trainable=True) self.b = self.add_weight(shape=(self.units,), initializer='random_normal', trainable=True) def call(self, inputs): return tf.nn.sigmoid(tf.matmul(inputs, self.w) + self.b)/<code>
MyEmbedding
自定义 Embedding 层，注意：
- 继承 Layer 的规范，实现 build 和 call 。
- build 负责初始化权重和偏置，来自 Layer 。注意它们的 shape：权重：单词个数 x Embedding 维数偏置：无，因为不需要
- call 负责计算（返回对应 word index 的权重），来自 Layer 。
<code>class MyEmbedding(Layer): def __init__(self, input_unit, output_unit): super(MyEmbedding, self).__init__() self.input_unit = input_unit self.output_unit = output_unit def build(self, input_shape): self.embedding = self.add_weight(shape=(self.input_unit, self.output_unit), initializer='random_normal', trainable=True) def call(self, inputs): return tf.nn.embedding_lookup(self.embedding, inputs)/<code>
MyFlatten
跟上一篇差不多，shape 变了而已。
<code>class MyFlatten(Layer): def __init__(self): super(MyFlatten, self).__init__() def call(self, inputs): shape = inputs.get_shape().as_list() return tf.reshape(inputs, [shape[0], shape[1] * shape[2]])/<code>
MyModel
与前文代码差别不大，在更新准确率之前需要对预测值做变换。
<code>class MyModel(Layer): def __init__(self, layers): super(MyModel, self).__init__() self.layers = layers def call(self, inputs): x = self.layers[0](inputs) for layer in self.layers[1:-1]: x = layer(x) return self.layers[-1](x) def train(self, x_train, y_train, epochs = 5): loss = tf.keras.losses.BinaryCrossentropy() optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop() accuracy = tf.keras.metrics.Accuracy() dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(64) for epoch in range(epochs): for step, (x, y) in enumerate(dataset): with tf.GradientTape() as tape: # Forward pass. y_pred = model(x) # Loss value for this batch. loss_value = loss(y, y_pred) # Get gradients of loss wrt the weights. gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_weights) # Update the weights of our linear layer. optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_weights)) # Update the running accuracy. accuracy.update_state(y, tf.cast(y_pred >= 0.5, dtype=tf.int64)) print('Epoch:', epoch, ', Loss from last epoch: %.3f' % loss_value, ', Total running accuracy so far: %.3f' % accuracy.result(), end='\\r') print('\\n')/<code> 搞定，接下来就看看效果了：
<code># 定义model = MyModel([ MyEmbedding(max_features, 8), MyFlatten(), MyDense(1)])# 训练model.train(x_train, y_train, 10)# 预测print(y_train[:20])print(tf.cast(model(x_test[:20]) >= 0.5, dtype=tf.int64).numpy().flatten())/<code>
就结果而言，稍微有点过拟合，但基本可用了。
分享到:
閱讀更多 sandag 的文章
