Question

作者: Morvan 编辑: Morvan

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  • 本代码基于网上这一份代码 code

本节的内容包括:

• 设置 RNN 的参数
• 定义 RNN 的主体结构
• 训练 RNN

设置 RNN 的参数

这次我们会使用 RNN 来进行分类的训练 (Classification). 会继续使用到手写数字 MNIST 数据集. 让 RNN 从每张图片的第一行像素读到最后一行，然后再进行分类判断. 接下来我们导入 MNIST 数据并确定 RNN 的各种参数(hyper-parameters):

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
tf.set_random_seed(1)   # set random seed

# 导入数据
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

# hyperparameters
lr = 0.001                  # learning rate
training_iters = 100000     # train step 上限
batch_size = 128            
n_inputs = 28               # MNIST data input (img shape: 28*28)
n_steps = 28                # time steps
n_hidden_units = 128        # neurons in hidden layer
n_classes = 10              # MNIST classes (0-9 digits)

接着定义 x , y 的 placeholder 和 weights , biases 的初始状况。

# x y placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])

# 对 weights biases 初始值的定义
weights = {
    # shape (28, 128)
    'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs, n_hidden_units])),
    # shape (128, 10)
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes]))
}
biases = {
    # shape (128, )
    'in': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_hidden_units, ])),
    # shape (10, )
    'out': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes, ]))
}

定义 RNN 的主体结构

接着开始定义 RNN 主体结构，这个 RNN 总共有 3 个组成部分 ( input_layer , cell , output_layer ). 首先我们先定义 input_layer :

def RNN(X, weights, biases):
    # 原始的 X 是 3 维数据，我们需要把它变成 2 维数据才能使用 weights 的矩阵乘法
    # X ==> (128 batches * 28 steps, 28 inputs)
    X = tf.reshape(X, [-1, n_inputs])

    # X_in = W*X + b
    X_in = tf.matmul(X, weights['in']) + biases['in']
    # X_in ==> (128 batches, 28 steps, 128 hidden) 换回 3 维
    X_in = tf.reshape(X_in, [-1, n_steps, n_hidden_units])

接着是 cell 中的计算，有两种途径:

1. 使用 tf.nn.rnn(cell, inputs) (不推荐 原因 ). 但是如果使用这种方法，可以参考 这个代码 ;
2. 使用 tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs) (推荐). 这次的练习将使用这种方式。

因 Tensorflow 版本升级原因, state_is_tuple=True 将在之后的版本中变为默认. 对于 lstm 来说, state 可被分为 (c_state, h_state) .

    # 使用 basic LSTM Cell.
    lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
    init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) # 初始化全零 state

如果使用 tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs) , 我们要确定 inputs 的格式. tf.nn.dynamic_rnn 中的 time_major 参数会针对不同 inputs 格式有不同的值。

1. 如果 inputs 为 (batches, steps, inputs) ==> time_major=False ;
2. 如果 inputs 为 (steps, batches, inputs) ==> time_major=True ;

    outputs, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=init_state, time_major=False)

最后是 output_layer 和 return 的值. 因为这个例子的特殊性，有两种方法可以求得 results .

方式一: 直接调用 final_state 中的 h_state ( final_state[1] ) 来进行运算:

    results = tf.matmul(final_state[1], weights['out']) + biases['out']

方式二: 调用最后一个 outputs (在这个例子中，和上面的 final_state[1] 是一样的):

    # 把 outputs 变成 列表 [(batch, outputs)..] * steps
    outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1,0,2]))
    results = tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']    #选取最后一个 output

在 def RNN() 的最后输出 result

    return results

定义好了 RNN 主体结构后，我们就可以来计算 cost 和 train_op :

pred = RNN(x, weights, biases)
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
train_op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)

训练 RNN

训练时，不断输出 accuracy , 观看结果:

correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))

# init= tf.initialize_all_variables() # tf 马上就要废弃这种写法
# 替换成下面的写法:
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    step = 0
    while step * batch_size < training_iters:
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
        batch_xs = batch_xs.reshape([batch_size, n_steps, n_inputs])
        sess.run([train_op], feed_dict={
            x: batch_xs,
            y: batch_ys,
        })
        if step % 20 == 0:
            print(sess.run(accuracy, feed_dict={
            x: batch_xs,
            y: batch_ys,
        }))
        step += 1

最终 accuracy 的结果如下:

0.1875
0.65625
0.726562
0.757812
0.820312
0.796875
0.859375
0.921875
0.921875
0.898438
0.828125
0.890625
0.9375
0.921875
0.9375
0.929688
0.953125
....

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