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TensorFlow RNN Cell源码解析

简介:
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本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现,另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。

RNN

RNN,循环神经网络,Recurrent Neural Networks。人们思考问题往往不是从零开始的,比如阅读时我们对每个词的理解都会依赖于前面看到的一些信息,而不是把前面看的内容全部抛弃再去理解某处的信息。应用到深度学习上面,如果我们想要学习去理解一些依赖上文的信息,RNN 便可以做到,它有一个循环的操作,可以使其可以保留之前学习到的内容。

RNN 的结构如下:

640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy

在上图网络结构中,对于矩形块 A 的那部分,通过输入xt(t时刻的特征向量),它会输出一个结果ht(t时刻的状态或者输出)。网络中的循环结构使得某个时刻的状态能够传到下一个时刻。

这些循环的结构让 RNNs 看起来有些难以理解,但我们可以把 RNNs 看成是一个普通的网络做了多次复制后叠加在一起组成的,每一网络会把它的输出传递到下一个网络中。我们可以把 RNNs 在时间步上进行展开,就得到下图这样:

640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy

所以最基本的 RNN Cell 输入就是 xt,它还会输出一个隐含内容传递到下一个 Cell,同时还会生成一个结果 ht,其最基本的结构如如下:

640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy

仅仅是输入的 xt 和隐藏状态进行 concat,然后经过线性变换后经过一个 tanh 激活函数便输出了,另外隐含内容和输出结果是相同的内容。

我们来分析一下 TensorFlow 里面 RNN Cell 的实现。

TensorFlow 实现 RNN Cell 的位置在 python/ops/rnn_cell_impl.py,首先其实现了一个 RNNCell 类,继承了 Layer 类,其内部有三个比较重要的方法,state_size()、output_size()、__call__() 方法,其中 state_size() 和 output_size() 方法设置为类属性,可以当做属性来调用,实现如下:

@property

def state_size(self):

"""size(s) of state(s) used by this cell.

It can be represented by an Integer, a TensorShape or a tuple of Integers

or TensorShapes.

"""

    raise NotImplementedError("Abstract method")


@property

def output_size(self):

"""Integer or TensorShape: size of outputs produced by this cell."""

    raise NotImplementedError("Abstract method")

分别代表 Cell 的状态和输出维度,和 Cell 中的神经元数量有关,但这里两个方法都没有实现,意思是说我们必须要实现一个子类继承 RNNCell 类并实现这两个方法。

另外对于 __call__() 方法,实际上就是当初始化的对象直接被调用的时候触发的方法,实现如下:

def __call__(self, inputs, state, scope=None):

    if scope is not None:

        with vs.variable_scope(scope,

                               custom_getter=self._rnn_get_variable) as scope:

            return super(RNNCell, self).__call__(inputs, state, scope=scope)

    else:

        with vs.variable_scope(vs.get_variable_scope(),

                               custom_getter=self._rnn_get_variable):

            return super(RNNCell, self).__call__(inputs, state)

实际上是调用了父类 Layer 的 __call__() 方法,但父类中 __call__() 方法中又调用了 call() 方法,而 Layer 类的 call() 方法的实现如下:

def call(self, inputs, **kwargs):

    return inputs

父类的 call() 方法实现非常简单,所以要实现其真正的功能,只需要在继承 RNNCell 类的子类中实现 call() 方法即可。

接下来我们看下 RNN Cell 的最基本的实现,叫做 BasicRNNCell,其代码如下:

class BasicRNNCell(RNNCell):

  """The most basic RNN cell.

  Args:

    num_units: int, The number of units in the RNN cell.

    activation: Nonlinearity to use.  Default: `tanh`.

    reuse: (optional) Python boolean describing whether to reuse variables

     in an existing scope.  If not `True`, and the existing scope already has

     the given variables, an error is raised.

  """


  def __init__(self, num_units, activation=None, reuse=None):

    super(BasicRNNCell, self).__init__(_reuse=reuse)

    self._num_units = num_units

    self._activation = activation or math_ops.tanh

    self._linear = None


  @property

  def state_size(self):

    return self._num_units


  @property

  def output_size(self):

    return self._num_units


  def call(self, inputs, state):

    """Most basic RNN: output = new_state = act(W * input + U * state + B)."""

    if self._linear is None:

      self._linear = _Linear([inputs, state], self._num_units, True)


    output = self._activation(self._linear([inputs, state]))

    return output, output

可以看到在初始化的时候,最终要的一个参数是 num_units,意思就是这个 Cell 中神经元的个数,另外还有一个参数 activation 即默认使用的激活函数,默认使用的 tanh,reuse 代表该 Cell 是否可以被重新使用。

在 state_size()、output_size() 方法里,其返回的内容都是 num_units,即神经元的个数,接下来 call() 方法中,传入的参数为 inputs 和 state,即输入的 x 和 上一次的隐含状态,首先实例化了一个 _Linear 类,这个类实际上就是做线性变换的类,将二者传递过来,然后直接调用,就实现了 w * [inputs, state] + b 的线性变换,其中 _Linear 类的 __call__() 方法实现如下:

def __call__(self, args):

    if not self._is_sequence:

        args = [args]

    if len(args) == 1:

        res = math_ops.matmul(args[0], self._weights)

    else:

        res = math_ops.matmul(array_ops.concat(args, 1), self._weights)

    if self._build_bias:

        res = nn_ops.bias_add(res, self._biases)

    return res

很明显这里传递了 [inputs, state] 作为 __call__() 方法的 args,会执行 concat() 和 matmul() 方法,然后接着再执行 bias_add() 方法,这样就实现了线性变换。

最后回到 BasicRNNCell 的 call() 方法中,在 _linear() 方法外面又包括了一层 _activation() 方法,即对线性变换应用一次 tanh 激活函数处理,作为输出结果。

最后返回的结果是 output 和 output,第一个代表 output,第二个代表隐状态,其值也等于 output。

我们用一个实例来感受一下:

import tensorflow as tf


cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128)

print(cell.state_size)

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[32, 100])

h0 = cell.zero_state(32, tf.float32)

output, h1 = cell(inputs=inputs, state=h0)

print(output, output.shape)

print(h1, h1.shape)

这里我们首先初始化了一个神经元个数为 128 的 BasicRNNCell 类,然后构造了一个 shape 为 [32, 100] 的变量作为 inputs,其代表 batch_size 为 32, 维度为 100,随后初始化了初始隐藏状态,调用了 zero_state() 方法,然后直接调用 cell,实际上是最终调用了其 call() 方法,最后得到 output 和 h1,打印输出结果:

128

Tensor("basic_rnn_cell/Tanh:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

Tensor("basic_rnn_cell/Tanh:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

可以看到,当输入变量维度为 100 的时候,经过一个 128 神经元 Cell 之后,输出维度变成了 128,其输出 shape 变成了 [32, 128],且此时输出结果和隐藏状态是相同的。

LSTM

RNNs 的出现,主要是因为它们能够把以前的信息联系到现在,从而解决现在的问题。比如,利用前面的信息,能够帮助我们理解当前的内容。

有时候,我们在处理当前任务的时候,只需要看一下比较近的一些信息。比如在一个语言模型中,我们要通过上文来预测一下个词可能是什么,那么当我们看到 “the clouds are in the?”时,不需要更多的信息,我们就能够自然而然的想到下一个词应该是“sky”。在这样的情况下,我们所要预测的内容和相关信息之间的间隔很小,这种情况下 RNNs 就能够利用过去的信息, 很容易实现:

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

但是如果我们想依赖前文距离非常远的信息时,普通的 RNN 就非常难以做到了,随着间隔信息的增大,RNN 难以对其做关联:

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

但是 LSTM 可以用来解决这个问题。

LSTM,Long Short Term Memory Networks,是 RNN 的一个变种,经试验它可以用来解决更多问题,并取得了非常好的效果。

LSTM Cell 的结构如下:

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

LSTMs 最关键的地方在于 Cell 的状态 和 结构图上面的那条横穿的水平线。

Cell 状态的传输就像一条传送带,向量从整个 Cell 中穿过,只是做了少量的线性操作。这种结构能够很轻松地实现信息从整个 Cell 中穿过而不做改变。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

若只有上面的那条水平线是没办法实现添加或者删除信息的,信息的操作是是通过一种叫做门的结构来实现的。

这里我们可以把门分为三个:遗忘门(Forget Gate)、传入门(Input Gate)、输出门(Output Gate)。

遗忘门(Forget Gate)

首先是 LSTM 要决定让那些信息继续通过这个 Cell,这是通过 Forget Gate 的 sigmoid 神经层来实现的。它的输入是ht−1和xt,输出是一个数值都在 0,1 之间的向量,表示让 Ct−1 的各部分信息通过的比重。 0 表示“不让任何信息通过”, 1 表示“让所有信息通过”。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

传入门(Input Gate)

下一步是决定让多少新的信息加入到 Cell 中来,一个叫做 Input Gate 的 sigmoid 层决定哪些信息需要更新,一个 New Input 通过 tanh 生成一个向量,也就是备选的用来更新的内容,Ct~ 。在下一步,我们把这两部分联合起来,对 Cell 的状态进行一个更新。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

在经过 Forget Gate 和 Input Gate 处理后,我们就可以对输入的 Ct-1 做更新了,即把Ct−1 更新为 Ct,首先我们把旧的状态 Ct−1 和 ft 相乘, 把一些不想保留的信息忘掉。然后加上 it∗Ct~,这部分信息就是我们要添加的新内容,这样就可以完成对 Ct-1 的更新。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

输出门 (Output Gate)

最后我们需要来决定输出什么值,输出主要是依赖于 Cell 的状态 Ct,但是又不仅仅依赖于 Ct,而是需要经过一个过滤的处理。首先,我们还是使用一个 sigmoid 层来决定 Ct 中的哪部分信息会被输出。然后我们把 Ct 通过一个 tanh 激活函数处理,然后把其输出和 sigmoid 计算出来的权重相乘,这样就得到了最后输出的结果。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

到了最后,其输出结果有三个内容,其中输出结果就是最上面的箭头代指的内容,即最终计算的结果,隐层包括两部分内容,一个是 Ct,一个是最下方的 ht,我们可以将其合并为一个变量来表示。

接下来我们来看下 LSTMCell 的 TensorFlow 代码实现。

首先它的类是 BasicLSTMCell 类,继承了 RNNCell 类,其初始化方法 init() 实现如下:

def __init__(self, num_units, forget_bias=1.0,

               state_is_tuple=True, activation=None, reuse=None):

    super(BasicLSTMCell, self).__init__(_reuse=reuse)

    if not state_is_tuple:

      logging.warn("%s: Using a concatenated state is slower and will soon be "

                   "deprecated.  Use state_is_tuple=True.", self)

    self._num_units = num_units

    self._forget_bias = forget_bias

    self._state_is_tuple = state_is_tuple

    self._activation = activation or math_ops.tanh

    self._linear = None

这里必须传入的参数仍然是 num_units,即神经元的个数,然后 forget_bias 是初始化 Forget Gate 的偏置大小,state_is_tuple 指的是输出状态类型是元组类型,activation 代表默认激活函数,reuse 代表是否可以被重复使用。

接下来看下 state_size() 方法和 output_size() 方法,实现如下:

@property

def state_size(self):

    return (LSTMStateTuple(self._num_units, self._num_units)

        if self._state_is_tuple else 2 * self._num_units)


@property

def output_size(self):

    return self._num_units

这里 state_size() 方法变了,因为输出的 state 需要将 Ct 和隐含状态合并,所以它需要包含两部分的内容,如果传入的参数 state_is_tuple 为 True 的话,状态会被表示成一个元组,否则会是 num_units 乘以 2 的数字,默认是元组形式。output_size() 方法则保持不变。

对于 call() 方法,其实现如下:

def call(self, inputs, state):

    """Long short-term memory cell (LSTM).


    Args:

      inputs: `2-D` tensor with shape `[batch_size x input_size]`.

      state: An `LSTMStateTuple` of state tensors, each shaped

        `[batch_size x self.state_size]`, if `state_is_tuple` has been set to

        `True`.  Otherwise, a `Tensor` shaped

        `[batch_size x 2 * self.state_size]`.


    Returns:

      A pair containing the new hidden state, and the new state (either a

        `LSTMStateTuple` or a concatenated state, depending on

        `state_is_tuple`).

    """

    sigmoid = math_ops.sigmoid

    # Parameters of gates are concatenated into one multiply for efficiency.

    if self._state_is_tuple:

        c, h = state

    else:

        c, h = array_ops.split(value=state, num_or_size_splits=2, axis=1)


    if self._linear is None:

        self._linear = _Linear([inputs, h], 4 * self._num_units, True)

    # i = input_gate, j = new_input, f = forget_gate, o = output_gate

    i, j, f, o = array_ops.split(

        value=self._linear([inputs, h]), num_or_size_splits=4, axis=1)


    new_c = (

        c * sigmoid(f + self._forget_bias) + sigmoid(i) * self._activation(j))

    new_h = self._activation(new_c) * sigmoid(o)


    if self._state_is_tuple:

        new_state = LSTMStateTuple(new_c, new_h)

    else:

        new_state = array_ops.concat([new_c, new_h], 1)

    return new_h, new_state

首先为了获取 c, h,需要将其从 state 中分离开来,如果传入的 state 是元组的话可以直接分解,否则需要调用 split() 方法来分解:

if self._state_is_tuple:

    c, h = state

else:

    c, h = array_ops.split(value=state, num_or_size_splits=2, axis=1)

接下来定义了几个门的实现:

i, j, f, o = array_ops.split(value=self._linear([inputs, h]), num_or_size_splits=4, axis=1)

放到一起来用 Linear 计算然后分成了 4 份,分别代表 Input Gate、New Input、Forget Gate、Output Gate,用 i、j、f、o 来表示,这时候四个变量都经过了线性变换,乘以权重并做了偏置操作。

接下来就是更新 Ct-1 为 Ct 和得到隐含状态输出了,都是遵循 LSTM 内部的公式实现:

new_c = (c * sigmoid(f + self._forget_bias) + sigmoid(i) * self._activation(j))

new_h = self._activation(new_c) * sigmoid(o)

这里值得注意的是还多加了一个 _forget_bias 变量,即设置了初始化偏置,以免初始输出为 0 的问题。

最后将 new_c 和 new_h 进行合并,如果要输出元组,那么就合并为元组,否则二者进行 concat 操作,返回的结果是 new_h、new_state,前者即 Cell 的输出结果,后者代表隐含状态:

if self._state_is_tuple:

    new_state = LSTMStateTuple(new_c, new_h)

else:

    new_state = array_ops.concat([new_c, new_h], 1)

return new_h, new_state

我们再用一个实例来感受一下 BasicLSTMCell 的用法:

import tensorflow as tf


cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=128)

print(cell.state_size)

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=(32, 100))

h0 = cell.zero_state(32, tf.float32)

output, h1 = cell(inputs=inputs, state=h0)

print(h1)

print(h1.h, h1.h.shape)

print(h1.c, h1.c.shape)

print(output, output.shape)

这里我们首先初始化了一个神经元个数为 128 的 BasicRNNCell 类,然后构造了一个 shape 为 [32, 100] 的变量作为 inputs,其代表 batch_size 为 32, 维度为 100,随后初始化了初始隐藏状态,调用了 zero_state() 方法,然后直接调用 cell,实际上是最终调用了其 call() 方法,最后得到 output 和 h1,此时 h1 是一个元组,它还可以分离成 h 和 c,分别打印其对象和维度,结果如下:

LSTMStateTuple(c=128, h=128)

LSTMStateTuple(c=<tf.Tensor 'add_1:0' shape=(32, 128) dtype=float32>, h=<tf.Tensor 'mul_2:0' shape=(32, 128) dtype=float32>)

Tensor("mul_2:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

Tensor("add_1:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

Tensor("mul_2:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

可以看到其维度都是 [32, 128],而且 h1.h 和 output 是相同的。

另外 LSTM 有许多变种,其中一个比较有名的就是 Gers & Schmidhuber (2000) 提出的,它在原来的基础上行添加了 Peephole Connections,使得遗忘门可以受 Ct-1 的影响。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

另外还有一个变种就是将 Forget Gate 和 Input Gate 二者联合起来,做到要么遗忘老的输入新的,要么保留老的不输入新的。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

但接下来还有一个更常用的变种,俺就是 GRU,它是由 Cho, et al. (2014) 提出的,在提出的同时他还提出了 Seq2Seq 模型,为 Generation Model 做好了铺垫。

GRU

GRU,Gated Recurrent Unit,在 GRU 中,只有两个门:重置门(Reset Gate)和更新门(Update Gate)。同时在这个结构中,把 Ct 和隐藏状态进行了合并,整体结构比标准的 LSTM 结构要简单,而且这个结构后来也非常流行。

gif;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAA

接下来我们看下 TensorFlow 中 GRUCell 的实现,代码如下:

class GRUCell(RNNCell):

  """Gated Recurrent Unit cell (cf. http://arxiv.org/abs/1406.1078).


  Args:

    num_units: int, The number of units in the GRU cell.

    activation: Nonlinearity to use.  Default: `tanh`.

    reuse: (optional) Python boolean describing whether to reuse variables

     in an existing scope.  If not `True`, and the existing scope already has

     the given variables, an error is raised.

    kernel_initializer: (optional) The initializer to use for the weight and

    projection matrices.

    bias_initializer: (optional) The initializer to use for the bias.

  """


  def __init__(self,

               num_units,

               activation=None,

               reuse=None,

               kernel_initializer=None,

               bias_initializer=None):

    super(GRUCell, self).__init__(_reuse=reuse)

    self._num_units = num_units

    self._activation = activation or math_ops.tanh

    self._kernel_initializer = kernel_initializer

    self._bias_initializer = bias_initializer

    self._gate_linear = None

    self._candidate_linear = None


  @property

  def state_size(self):

    return self._num_units


  @property

  def output_size(self):

    return self._num_units


  def call(self, inputs, state):

    """Gated recurrent unit (GRU) with nunits cells."""

    if self._gate_linear is None:

      bias_ones = self._bias_initializer

      if self._bias_initializer is None:

        bias_ones = init_ops.constant_initializer(1.0, dtype=inputs.dtype)

      with vs.variable_scope("gates"):  # Reset gate and update gate.

        self._gate_linear = _Linear(

            [inputs, state],

            2 * self._num_units,

            True,

            bias_initializer=bias_ones,

            kernel_initializer=self._kernel_initializer)


    value = math_ops.sigmoid(self._gate_linear([inputs, state]))

    r, u = array_ops.split(value=value, num_or_size_splits=2, axis=1)


    r_state = r * state

    if self._candidate_linear is None:

      with vs.variable_scope("candidate"):

        self._candidate_linear = _Linear(

            [inputs, r_state],

            self._num_units,

            True,

            bias_initializer=self._bias_initializer,

            kernel_initializer=self._kernel_initializer)

    c = self._activation(self._candidate_linear([inputs, r_state]))

    new_h = u * state + (1 - u) * c

    return new_h, new_h

在 state_size()、output_size() 方法里,其返回的内容都是 num_units,即神经元的个数。

接下来 call() 方法中,因为 Reset Gate rt 和 Update Gate zt 分别用变量 r、u 表示,它们需要先对 ht-1 即 state 和 xt 做合并,然后再实现线性变换,再调用 sigmod 函数得到:

value = math_ops.sigmoid(self._gate_linear([inputs, state]))

r, u = array_ops.split(value=value, num_or_size_splits=2, axis=1)

然后需要求解 ht~,首先用 rt 和 ht-1 即 state 相乘:

r_state = r * state

然后将其放到线性函数里面,在调用 tanh 激活函数即可:

c = self._activation(self._candidate_linear([inputs, r_state]))

最后计算隐含状态和输出结果,二者一致:

new_h = u * state + (1 - u) * c

return new_h, new_h

这样即可返回得到输出结果和隐藏状态。

我们用一个实例感受一下:

import tensorflow as tf


cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=128)

print(cell.state_size)

inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[32, 100])

h0 = cell.zero_state(32, tf.float32)

output, h1 = cell(inputs=inputs, state=h0)

print(output, output.shape)

print(h1, h1.shape)

运行结果:

128

Tensor("gru_cell/add:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

Tensor("gru_cell/add:0", shape=(32, 128), dtype=float32) (32, 128)

这个结果和 BasicRNNCell 并无二致,但 GRUCell 内部的结构使模型的效果更加优化,一般我们也会选取 GRUCell 来代替原生的 BasicRNNCell。

结语

以上便是对 RNN 及一些变种的说明及代码原理分析和实例用法,此部分掌握之后对 Dynamic RNN、多层 RNN 及 RNN Cell 的改写会有很大帮助,需要好好掌握。

转自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDY1MjQzNA==&mid=2247485468&idx=1&sn=f0650e6452ded2c59be26b07354bab97&chksm=ec5ed761db295e772fcc442a42e4081f97751428de4a3d80c6cda7feb65fbf346daba6a642c8&mpshare=1&scene=23&srcid=0208Sa5pIN6VZw5rHYb2PwOh#rd

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