序列到序列学习（Seq2seq）

一、Seq2seq

1、编码器是一个RNN，读取句子可以双向，解码器使用另一个RNN输出

2、双向只能用于encoder，因为encoder属于编码器是做特征提取，而不能放在decoder，因为decoder是做预测。

3、与一个RNN根本的区别在于，第2个RNN的隐藏状态初始化不是随机的，是由第一个RNN得到的。

4、推理结构

（1）特定的“<bos>”表示序列开始词元，它是解码器的输入序列的第一个词元。

（2）编码器是没有输出层的RNN，编码器最后时间步的隐状态用作解码器的初始隐状态

（3）特定的“<eos>”表示序列结束词元。 一旦输出序列生成此词元，模型就会停止预测。

5、训练时解码器使用目标句子作为输入

二、embedding层

1、作用是将离散的词汇表（通常是词的索引）转换为连续的向量表示。

2、在语义上相似的词在向量空间中距离更近。例如，在训练过程中，

hello

和

greetings

可能会被映射到相似的向量，因为它们在语义上相关。

3、

embedding

层通常是一个查找表（lookup table），其大小为

词汇表大小 × 嵌入维度

。当输入一个词的索引时，

embedding

层会从这个表中查找相应的向量并返回。

4、与one-hot对比

（1）one-hot稀疏，词汇量大的时候会导致存储问题，并且没有语义之间的关系；但它简单。

（2）embedding层将每个词汇映射到一个固定维度的连续向量空间中。这个向量空间是通过训练数据学习到的，向量的维度通常远小于词汇表的大小，生成的向量是密集的，维度通常远小于

one-hot

编码的维度，计算和存储更加高效，并且可以捕捉词汇之间的语义关系和相似性；但编码比上面的更复杂一些。

三、BLEU衡量生成序列的好坏

（1）越大越好，当预测序列与标签序列完全相同时，BLEU为1。

（2）定义：惩罚过短的预测，长匹配有更高权重

（3）在选候选句子的时候，长句子往往预测的概率会更小一点，为了平衡选择的概率，有机会能尝到有机会能选到长一点的句子，通常是取一个log再取l的阿尔法次饭分之1去调整长句子的概率。

四、总结

1、根据“编码器-解码器”架构的设计， 我们可以使用两个循环神经网络来设计一个序列到序列学习的模型。

2、在实现编码器和解码器时，我们可以使用多层循环神经网络。

3、我们可以使用遮蔽来过滤不相关的计算，例如在计算损失时。

4、在“编码器－解码器”训练中，强制教学方法将原始输出序列（而非预测结果）输入解码器。

5、BLEU是一种常用的评估方法，它通过测量预测序列和标签序列之间的n元语法的匹配度来评估预测。

6、Seq2seq从一个句子生成另一个句子

五、实现

1、编码器

（1）将长度可变的输入序列转换成形状固定的上下文变量c， 并且将输入序列的信息在该上下文变量中进行编码。

（2）输入序列是x1,…,xT， 其中xt是输入文本序列中的第t个词元。在时间步t，循环神经网络将词元xt的输入特征向量 xt和ht−1（即上一时间步的隐状态） 转换为ht（即当前步的隐状态）。

（3）编码器通过选定的函数q， 将所有时间步的隐状态转换为上下文变量（但我们的例子里面，上下文变量仅仅是输入序列在最后时间步的隐状态hT。）

（4）实现循环神经网络编码器

#@save
class Seq2SeqEncoder(d2l.Encoder):
    """用于序列到序列学习的循环神经网络编码器"""
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
                 dropout=0, **kwargs):
        super(Seq2SeqEncoder, self).__init__(**kwargs)
        # 嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.rnn = nn.GRU(embed_size, num_hiddens, num_layers,
                          dropout=dropout)

    def forward(self, X, *args):
        # 输出'X'的形状：(batch_size,num_steps,embed_size)
        X = self.embedding(X)
        # 在循环神经网络模型中，第一个轴对应于时间步
        X = X.permute(1, 0, 2)
        # 如果未提及状态，则默认为0
        output, state = self.rnn(X)
        # output的形状:(num_steps,batch_size,num_hiddens)
        # state的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens)
        return output, state

（5）实例化上述编码器

encoder = Seq2SeqEncoder(vocab_size=10, embed_size=8, num_hiddens=16,
                         num_layers=2)
encoder.eval()
X = torch.zeros((4, 7), dtype=torch.long)
output, state = encoder(X)
output.shape
state.shape

3、解码器

（1）循环神经网络将来自上一时间步的输出yt′−1 和上下文变量c作为其输入， 然后在当前时间步将它们和上一隐状态 st′−1转换为 隐状态st′。

（2）循环神经网络解码器

class Seq2SeqDecoder(d2l.Decoder):
    """用于序列到序列学习的循环神经网络解码器"""
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
                 dropout=0, **kwargs):
        super(Seq2SeqDecoder, self).__init__(**kwargs)
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.rnn = nn.GRU(embed_size + num_hiddens, num_hiddens, num_layers,
                          dropout=dropout)
        self.dense = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)

    def init_state(self, enc_outputs, *args):
        return enc_outputs[1]

    def forward(self, X, state):
        # 输出'X'的形状：(batch_size,num_steps,embed_size)
        X = self.embedding(X).permute(1, 0, 2)
        # 广播context，使其具有与X相同的num_steps
        context = state[-1].repeat(X.shape[0], 1, 1)
        #x是embed_size维，context是num_hiddens维
        X_and_context = torch.cat((X, context), 2)
        output, state = self.rnn(X_and_context, state)
        output = self.dense(output).permute(1, 0, 2)
        # output的形状:(batch_size,num_steps,vocab_size)
        # state的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens)
        return output, state

（3）实例化

decoder = Seq2SeqDecoder(vocab_size=10, embed_size=8, num_hiddens=16,
                         num_layers=2)
decoder.eval()
state = decoder.init_state(encoder(X))
output, state = decoder(X, state)
output.shape, state.shape

4、损失函数

（1）将填充词元的预测排除在损失函数的计算之外

#@save
#value为要屏蔽的值
def sequence_mask(X, valid_len, value=0):
    """在序列中屏蔽不相关的项"""
    maxlen = X.size(1)
    mask = torch.arange((maxlen), dtype=torch.float32,
                        device=X.device)[None, :] < valid_len[:, None]
    X[~mask] = value
    return X

X = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
sequence_mask(X, torch.tensor([1, 2]))

（2）扩展softmax交叉熵损失函数来遮蔽不相关的预测

#@save
class MaskedSoftmaxCELoss(nn.CrossEntropyLoss):
    """带遮蔽的softmax交叉熵损失函数"""
    # pred的形状：(batch_size,num_steps,vocab_size)
    # label的形状：(batch_size,num_steps)
    # valid_len的形状：(batch_size,)
    def forward(self, pred, label, valid_len):
        weights = torch.ones_like(label)
        #通过sequence_mask函数对其进行遮蔽，以忽略填充部分，sequence_mask函数通常会将填充部分的权重设置为0。
        weights = sequence_mask(weights, valid_len)
        self.reduction='none'
        #num_step放在后面是因为这个函数是继承nn.crossentropy，后者要求的输入类型（mini-batch，类别，维度)
        unweighted_loss = super(MaskedSoftmaxCELoss, self).forward(
            pred.permute(0, 2, 1), label)
        #对未加权的损失乘以权重，以忽略填充部分的损失。然后在dim=1上取均值，得到最终的加权损失。
        weighted_loss = (unweighted_loss * weights).mean(dim=1)
        return weighted_loss

（3）举例实现

loss = MaskedSoftmaxCELoss()
loss(torch.ones(3, 4, 10), torch.ones((3, 4), dtype=torch.long),
     torch.tensor([4, 2, 0]))

5、训练

#@save
def train_seq2seq(net, data_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device):
    """训练序列到序列模型"""
    def xavier_init_weights(m):
        if type(m) == nn.Linear:
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)
        if type(m) == nn.GRU:
            for param in m._flat_weights_names:
                if "weight" in param:
                    nn.init.xavier_uniform_(m._parameters[param])

    net.apply(xavier_init_weights)
    net.to(device)
    optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
    loss = MaskedSoftmaxCELoss()
    net.train()
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', ylabel='loss',
                     xlim=[10, num_epochs])
    for epoch in range(num_epochs):
        timer = d2l.Timer()
        metric = d2l.Accumulator(2)  # 训练损失总和，词元数量
        for batch in data_iter:
            optimizer.zero_grad()
            X, X_valid_len, Y, Y_valid_len = [x.to(device) for x in batch]
            bos = torch.tensor([tgt_vocab['<bos>']] * Y.shape[0],
                          device=device).reshape(-1, 1)
            #decinput是给定一个bos，然后将所有东西后移一个，便于做预测
            dec_input = torch.cat([bos, Y[:, :-1]], 1)  # 强制教学
            Y_hat, _ = net(X, dec_input, X_valid_len)
            l = loss(Y_hat, Y, Y_valid_len)
            l.sum().backward()      # 损失函数的标量进行“反向传播”
            d2l.grad_clipping(net, 1)
            num_tokens = Y_valid_len.sum()
            optimizer.step()
            with torch.no_grad():
                metric.add(l.sum(), num_tokens)
        if (epoch + 1) % 10 == 0:
            animator.add(epoch + 1, (metric[0] / metric[1],))
    print(f'loss {metric[0] / metric[1]:.3f}, {metric[1] / timer.stop():.1f} '
        f'tokens/sec on {str(device)}')

（2）训练实现

embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout = 32, 32, 2, 0.1
batch_size, num_steps = 64, 10
lr, num_epochs, device = 0.005, 300, d2l.try_gpu()

train_iter, src_vocab, tgt_vocab = d2l.load_data_nmt(batch_size, num_steps)
encoder = Seq2SeqEncoder(len(src_vocab), embed_size, num_hiddens, num_layers,
                        dropout)
decoder = Seq2SeqDecoder(len(tgt_vocab), embed_size, num_hiddens, num_layers,
                        dropout)
net = d2l.EncoderDecoder(encoder, decoder)
train_seq2seq(net, train_iter, lr, num_epochs, tgt_vocab, device)

6、预测

#@save
def predict_seq2seq(net, src_sentence, src_vocab, tgt_vocab, num_steps,
                    device, save_attention_weights=False):
    """序列到序列模型的预测"""
    # 在预测时将net设置为评估模式
    net.eval()
    src_tokens = src_vocab[src_sentence.lower().split(' ')] + [
        src_vocab['<eos>']]
    enc_valid_len = torch.tensor([len(src_tokens)], device=device)
    src_tokens = d2l.truncate_pad(src_tokens, num_steps, src_vocab['<pad>'])
    # 添加批量轴
    enc_X = torch.unsqueeze(
        torch.tensor(src_tokens, dtype=torch.long, device=device), dim=0)
    enc_outputs = net.encoder(enc_X, enc_valid_len)
    dec_state = net.decoder.init_state(enc_outputs, enc_valid_len)
    # 添加批量轴
    dec_X = torch.unsqueeze(torch.tensor(
        [tgt_vocab['<bos>']], dtype=torch.long, device=device), dim=0)
    output_seq, attention_weight_seq = [], []
    for _ in range(num_steps):
        Y, dec_state = net.decoder(dec_X, dec_state)
        # 将x预测值的最大值作为下一个的输入
        dec_X = Y.argmax(dim=2)
        pred = dec_X.squeeze(dim=0).type(torch.int32).item()
        # 保存注意力权重（稍后讨论）
        if save_attention_weights:
            attention_weight_seq.append(net.decoder.attention_weights)
        # 一旦序列结束词元被预测，输出序列的生成就完成了
        if pred == tgt_vocab['<eos>']:
            break
        output_seq.append(pred)
    return ' '.join(tgt_vocab.to_tokens(output_seq)), attention_weight_seq

7、预测序列评估

def bleu(pred_seq, label_seq, k):  #@save
    """计算BLEU"""
    pred_tokens, label_tokens = pred_seq.split(' '), label_seq.split(' ')
    len_pred, len_label = len(pred_tokens), len(label_tokens)
    score = math.exp(min(0, 1 - len_label / len_pred))
    for n in range(1, k + 1):
        num_matches, label_subs = 0, collections.defaultdict(int)
        for i in range(len_label - n + 1):
            label_subs[' '.join(label_tokens[i: i + n])] += 1
        for i in range(len_pred - n + 1):
            if label_subs[' '.join(pred_tokens[i: i + n])] > 0:
                num_matches += 1
                label_subs[' '.join(pred_tokens[i: i + n])] -= 1
        score *= math.pow(num_matches / (len_pred - n + 1), math.pow(0.5, n))
    return score