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1. 递归神经网络 （RNN）：
   定义：RNN 是一类专为顺序数据处理而设计的人工神经网络。
   顺序处理：RNN 保持一个隐藏状态，该状态捕获有关序列中先前输入的信息，使其适用于涉及顺序依赖关系的任务。
2. 词嵌入：
   定义：词嵌入是捕获语义关系的词的密集向量表示。
   重要性：它们允许神经网络学习上下文信息和单词之间的关系。
   实现：使用预先训练的词嵌入（Word2Vec、GloVe）或在模型中包含嵌入层。
3. 文本标记化和填充：
   代币化：将文本分解为单个单词或子单词。
   填充：通过添加零或截断来确保所有序列具有相同的长度。
4. Keras 中的顺序模型：
   实现：利用 Keras 库中的 Sequential 模型创建线性层堆栈。
5. 嵌入层：
   实现：向模型添加嵌入层，将单词转换为密集向量。
   配置：指定输入维度、输出维度（嵌入大小）和输入长度。
6. 循环层（LSTM 或 GRU）：
   LSTM 和 GRU：长短期记忆 （LSTM） 和门控循环单元 （GRU） 层有助于捕获长期依赖关系。
   实现：将一个或多个 LSTM 或 GRU 层添加到模型中。
7. 致密层：
   目的：密集层用于最终分类输出。
   实现：添加一个或多个具有适当激活函数的密集层。
8. 激活功能：
   选择：ReLU（整流线性单元）或tanh是隐藏层中激活函数的常见选择。
9. 损失函数和优化器：
   损失函数：稀疏分类交叉熵通常用于文本分类任务。
   优化：Adam 或 RMSprop 是常用的优化器。
10. 批处理和排序：
    批处理：在批量输入序列上训练模型。
    处理不同长度的物料：使用填充来处理不同长度的序列。
11. 培训流程：
    汇编：使用所选的损失函数、优化器和指标编译模型。
    训练：将模型拟合到训练数据，在单独的集合上进行验证。
12. 防止过拟合：
    技术：实现 dropout 或 recurrent dropout 层以防止过拟合。
    正规化：如果需要，请考虑 L1 或 L2 正则化。
13. 超参数调优：
    参数：根据验证性能调整超参数，例如学习率、批量大小和循环单元数。
14. 评估指标：
    指标：选择适当的指标，如准确率、精确率、召回率或 F1 分数进行评估。

# 文本分类任务实战
# 数据集构建：影评数据集进行情感分析
# 词向量模型：加载训练好的词向量或者自己训练
# 序列网络模型：训练好RNN模型进行识别import  os
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pprint
import logging
import time
from collections import  Counterfrom pathlib import Path
from tqdm import tqdm#加载影评数据集，可以自动下载放到对应位置
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data()
# a=x_train.shape
# print(a)
# 读进来的数据是已经转换成ID映射的，一般的数据读进来都是词语，都需要手动转换成ID映射的_word2idx = tf.keras.datasets.imdb.get_word_index()
word2idx = {w: i+3 for w, i in _word2idx.items()}
word2idx['<pad>'] = 0
word2idx['<start>'] = 1
word2idx['<unk>'] = 2
idx2word = {i: w for w, i in word2idx.items()}# 按文本长度大小进行排序def sort_by_len(x, y):x, y = np.asarray(x), np.asarray(y)idx = sorted(range(len(x)), key=lambda i: len(x[i]))return x[idx], y[idx]# 将中间结果保存到本地，万一程序崩了还得重玩，保存的是文本数据，不是IDx_train, y_train = sort_by_len(x_train, y_train)
x_test, y_test = sort_by_len(x_test, y_test)def write_file(f_path, xs, ys):with open(f_path, 'w',encoding='utf-8') as f:for x, y in zip(xs, ys):f.write(str(y)+'\t'+' '.join([idx2word[i] for i in x][1:])+'\n')write_file('./data/train.txt', x_train, y_train)
write_file('./data/test.txt', x_test, y_test)# 构建语料表，基于词频来进行统计counter = Counter()
with open('./data/train.txt',encoding='utf-8') as f:for line in f:line = line.rstrip()label, words = line.split('\t')words = words.split(' ')counter.update(words)words = ['<pad>'] + [w for w, freq in counter.most_common() if freq >= 10]
print('Vocab Size:', len(words))Path('./vocab').mkdir(exist_ok=True)with open('./vocab/word.txt', 'w',encoding='utf-8') as f:for w in words:f.write(w+'\n')# 得到新的word2id映射表word2idx = {}
with open('./vocab/word.txt',encoding='utf-8') as f:for i, line in enumerate(f):line = line.rstrip()word2idx[line] = i# embedding层
# 可以基于网络来训练，也可以直接加载别人训练好的，一般都是加载预训练模型
# 这里有一些常用的：https://nlp.stanford.edu/projects/glove/#做了一个大表，里面有20598个不同的词，【20599*50】
embedding = np.zeros((len(word2idx)+1, 50)) # + 1 表示如果不在语料表中，就都是unknowwith open('./data/glove.6B.50d.txt',encoding='utf-8') as f: #下载好的count = 0for i, line in enumerate(f):if i % 100000 == 0:print('- At line {}'.format(i)) #打印处理了多少数据line = line.rstrip()0sp = line.split(' ')word, vec = sp[0], sp[1:]if word in word2idx:count += 1embedding[word2idx[word]] = np.asarray(vec, dtype='float32') #将词转换成对应的向量# 现在已经得到每个词索引所对应的向量print("[%d / %d] words have found pre-trained values"%(count, len(word2idx)))
np.save('./vocab/word.npy', embedding)
print('Saved ./vocab/word.npy')# 构建训练数据
# 注意所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等）
# 数据生成器
# tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)：将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集，这样做的问题就是需要将整个数据集整体传入，然后切片建立数据集类对象，比较占内存。
#
# tf.data.Dataset.from_generator(data_generator,output_data_type,output_data_shape)：从一个生成器中不断读取样本def data_generator(f_path, params):with open(f_path,encoding='utf-8') as f:print('Reading', f_path)for line in f:line = line.rstrip()label, text = line.split('\t')text = text.split(' ')x = [params['word2idx'].get(w, len(word2idx)) for w in text]#得到当前词所对应的IDif len(x) >= params['max_len']:#截断操作x = x[:params['max_len']]else:x += [0] * (params['max_len'] - len(x))#补齐操作y = int(label)yield x, ydef dataset(is_training, params):_shapes = ([params['max_len']], ())_types = (tf.int32, tf.int32)if is_training:ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: data_generator(params['train_path'], params),output_shapes=_shapes,output_types=_types, )ds = ds.shuffle(params['num_samples'])ds = ds.batch(params['batch_size'])ds = ds.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)  # 设置缓存序列，根据可用的CPU动态设置并行调用的数量，说白了就是加速else:ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: data_generator(params['test_path'], params),output_shapes=_shapes,output_types=_types, )ds = ds.batch(params['batch_size'])ds = ds.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)return ds# 自定义网络模型class Model(tf.keras.Model):def __init__(self, params):super().__init__()self.embedding = tf.Variable(np.load('./vocab/word.npy'),dtype=tf.float32,name='pretrained_embedding',trainable=False, )self.drop1 = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.drop2 = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.drop3 = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.rnn1 = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(params['rnn_units'], return_sequences=True))self.rnn2 = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(params['rnn_units'], return_sequences=True))self.rnn3 = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(params['rnn_units'], return_sequences=True))self.drop_fc = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.fc = tf.keras.layers.Dense(2 * params['rnn_units'], tf.nn.elu)self.out_linear = tf.keras.layers.Dense(2)def call(self, inputs, training=False):if inputs.dtype != tf.int32:inputs = tf.cast(inputs, tf.int32)batch_sz = tf.shape(inputs)[0]rnn_units = 2 * params['rnn_units']x = tf.nn.embedding_lookup(self.embedding, inputs)x = tf.reshape(x, (batch_sz * 10 * 10, 10, 50))x = self.drop1(x, training=training)x = self.rnn1(x)x = tf.reduce_max(x, 1)x = tf.reshape(x, (batch_sz * 10, 10, rnn_units))x = self.drop2(x, training=training)x = self.rnn2(x)x = tf.reduce_max(x, 1)x = tf.reshape(x, (batch_sz, 10, rnn_units))x = self.drop3(x, training=training)x = self.rnn3(x)x = tf.reduce_max(x, 1)x = self.drop_fc(x, training=training)x = self.fc(x)x = self.out_linear(x)return x# 设置参数params = {'vocab_path': './vocab/word.txt','train_path': './data/train.txt','test_path': './data/test.txt','num_samples': 25000,'num_labels': 2,'batch_size': 32,'max_len': 1000,'rnn_units': 200,'dropout_rate': 0.2,'clip_norm': 10.,'num_patience': 3,'lr': 3e-4,
}def is_descending(history: list):history = history[-(params['num_patience']+1):]for i in range(1, len(history)):if history[i-1] <= history[i]:return Falsereturn Trueword2idx = {}
with open(params['vocab_path'],encoding='utf-8') as f:for i, line in enumerate(f):line = line.rstrip()word2idx[line] = i
params['word2idx'] = word2idx
params['vocab_size'] = len(word2idx) + 1model = Model(params)
model.build(input_shape=(None, None))#设置输入的大小，或者fit时候也能自动找到
#pprint.pprint([(v.name, v.shape) for v in model.trainable_variables])#链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/optimizers/schedules/ExponentialDecay?version=stable
#return initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps)
decay_lr = tf.optimizers.schedules.ExponentialDecay(params['lr'], 1000, 0.95)#相当于加了一个指数衰减函数
optim = tf.optimizers.Adam(params['lr'])
global_step = 0history_acc = []
best_acc = .0t0 = time.time()
logger = logging.getLogger('tensorflow')
logger.setLevel(logging.INFO)while True:# 训练模型for texts, labels in dataset(is_training=True, params=params):with tf.GradientTape() as tape:  # 梯度带，记录所有在上下文中的操作，并且通过调用.gradient()获得任何上下文中计算得出的张量的梯度logits = model(texts, training=True)loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels, logits=logits)loss = tf.reduce_mean(loss)optim.lr.assign(decay_lr(global_step))grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)grads, _ = tf.clip_by_global_norm(grads, params['clip_norm'])  # 将梯度限制一下，有的时候回更新太猛，防止过拟合optim.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))  # 更新梯度if global_step % 50 == 0:logger.info("Step {} | Loss: {:.4f} | Spent: {:.1f} secs | LR: {:.6f}".format(global_step, loss.numpy().item(), time.time() - t0, optim.lr.numpy().item()))t0 = time.time()global_step += 1# 验证集效果m = tf.keras.metrics.Accuracy()for texts, labels in dataset(is_training=False, params=params):logits = model(texts, training=False)y_pred = tf.argmax(logits, axis=-1)m.update_state(y_true=labels, y_pred=y_pred)acc = m.result().numpy()logger.info("Evaluation: Testing Accuracy: {:.3f}".format(acc))history_acc.append(acc)if acc > best_acc:best_acc = acclogger.info("Best Accuracy: {:.3f}".format(best_acc))if len(history_acc) > params['num_patience'] and is_descending(history_acc):logger.info("Testing Accuracy not improved over {} epochs, Early Stop".format(params['num_patience']))break