在过去的时间里我们学习了RNN循环神经网络，其结构示意图是这样的：
其存在的最大问题是，当w1、w2、w3这些值小于0时，如果一句话够长，那么其在神经网络进行反向传播与前向传播时，存在梯度消失的问题。
0.925=0.07，如果一句话有20到30个字，那么第一个字的隐含层输出传递到最后，将会变为原来的0.07倍，相比于最后一个字的影响，大大降低。
其具体情况是这样的：
长短时记忆网络就是为了解决梯度消失的问题出现的。
2、LSTM的结构原始RNN的隐藏层只有一个状态h，从头传递到尾，它对于短期的输入非常敏感。
如果我们再增加一个状态c，让它来保存长期的状态，问题就可以解决了。
对于RNN和LSTM而言，其两个step单元的对比如下。
我们把LSTM的结构按照时间维度展开：
我们可以看出，在n时刻，LSTM的输入有三个：
1、当前时刻网络的输入值；
2、上一时刻LSTM的输出值；
3、上一时刻的单元状态。
LSTM的输出有两个：
1、当前时刻LSTM输出值；
2、当前时刻的单元状态。
3、LSTM独特的门结构
LSTM用两个门来控制单元状态cn的内容：
1、遗忘门（forget gate），它决定了上一时刻的单元状态cn-1有多少保留到当前时刻；
2、输入门（input gate），它决定了当前时刻网络的输入c’n有多少保存到单元状态。
LSTM用一个门来控制当前输出值hn的内容：
输出门（output gate），它决定了当前时刻单元状态cn有多少输出。
tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(
num_units,
forget_bias=1.0,
state_is_tuple=True,
activation=None,
reuse=None,
name=None,
dtype=None
)num_units：RNN单元中的神经元数量，即输出神经元数量。
forget_bias：偏置增加了忘记门。手动将恢复的CudnnLSTM训练检查点(checkpoint)设置为0.0。
state_is_tuple：如果为True，则接受和返回的状态是c_state和m_state的2-tuple；如果为False，则他们沿着列轴连接。False即将弃用。
activation：激活函数。
reuse：描述是否在现有范围中重用变量。如果现有范围已经具有给定变量并且不为True，则会引发错误。
name：层的名称。
dtype：该层的数据类型。
在使用时，可以定义为：
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.cell_size, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
在定义完成后，可以进行状态初始化：
self.cell_init_state = lstm_cell.zero_state(self.batch_size, dtype=tf.float32)tf.nn.dynamic_rnn
tf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
sequence_length=None,
initial_state=None,
dtype=None,
parallel_iterations=None,
swap_memory=False,
time_major=False,
scope=None
)cell：上文所定义的lstm_cell。
inputs：RNN输入。如果time_major==false（默认），则必须是如下shape的tensor：[batch_size，max_time，…]或此类元素的嵌套元组。如果time_major==true，则必须是如下形状的tensor：[max_time，batch_size，…]或此类元素的嵌套元组。
矢量的大小由 sequence_length 参数决定，其类型为 Int32/Int64。用于在超过批处理元素的序列长度时复制通过状态和零输出。因此，它更多的是为了性能而不是正确性。
initial_state：上文所定义的_init_state。
dtype：数据类型。
parallel_iterations：并行运行的迭代次数。那些不具有任何时间依赖性并且可以并行运行的操作将是。这个参数用时间来交换空间。较大的值会消耗更多的内存，但运算速度更快，而较小的值则使用较少的内存，但需要更长的计算时间。
time_major：输入和输出tensor的形状格式。这些张量的形状必须为[max_time, batch_size, depth]，若表述正确，则它为真。这些张量的形状必须是[batch_size，max_time，depth]，如果为假。time_major=true可以提高效率，因为它避免了在RNN计算的开头和结尾进行转置操作。默认情况下，此函数为False，因为大多数的 TensorFlow 数据以批处理主数据的形式存在。
scope：创建的子图的可变作用域；默认为“RNN”。
在LSTM的最后，需要用该函数得出结果。
self.cell_outputs, self.cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn( lstm_cell, self.l_in_y, initial_state=self.cell_init_state, time_major=False)
返回的是一个元组 (outputs, state)：
outputs：LSTM的最后一层的输出，是一个tensor。如果为time_major== False，则它的shape为[batch_size,max_time,cell.output_size]。如果为time_major== True，则它的shape为[max_time,batch_size,cell.output_size]。
states：states是一个tensor。state是最终的状态，也就是序列中最后一个cell输出的状态。一般情况下states的形状为 [batch_size, cell.output_size]，但当输入的cell为BasicLSTMCell时，states的形状为[2，batch_size, cell.output_size ]，其中2也对应着LSTM中的cell state和hidden state。
整个LSTM的定义过程为：
def add_input_layer(self,):
#X最开始的形状为(256 batch,28 steps,28 inputs)
#转化为(256 batch*28 steps,128 hidden)
l_in_x = tf.reshape(self.xs, [-1, self.input_size], name='to_2D')
#获取Ws和Bs
Ws_in = self._weight_variable([self.input_size, self.cell_size])
bs_in = self._bias_variable([self.cell_size])
#转化为(256 batch*28 steps,256 hidden)
with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
l_in_y = tf.matmul(l_in_x, Ws_in) + bs_in
# (batch * n_steps, cell_size) ==> (batch, n_steps, cell_size)
# (256*28,256)->(256,28,256)
self.l_in_y = tf.reshape(l_in_y, [-1, self.n_steps, self.cell_size], name='to_3D')
def add_cell(self):
#神经元个数
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.cell_size, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
#每一次传入的batch的大小
with tf.name_scope('initial_state'):
self.cell_init_state = lstm_cell.zero_state(self.batch_size, dtype=tf.float32)
#不是主列
self.cell_outputs, self.cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
lstm_cell, self.l_in_y, initial_state=self.cell_init_state, time_major=False)
def add_output_layer(self):
#设置Ws,Bs
Ws_out = self._weight_variable([self.cell_size, self.output_size])
bs_out = self._bias_variable([self.output_size])
# shape = (batch,output_size)
# (256,10)
with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
self.pred = tf.matmul(self.cell_final_state[-1], Ws_out) + bs_out全部代码该例子为手写体识别例子，将手写体的28行分别作为每一个step的输入，输入维度均为28列。
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot = "true")
BATCH_SIZE = 256 # 每一个batch的数据数量
TIME_STEPS = 28 # 图像共28行，分为28个step进行传输
INPUT_SIZE = 28 # 图像共28列
OUTPUT_SIZE = 10 # 共10个输出
CELL_SIZE = 256 # RNN 的 hidden unit size，隐含层神经元的个数
LR = 1e-3 # learning rate，学习率
def get_batch(): #获取训练的batch
batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
batch_xs = batch_xs.reshape([BATCH_SIZE,TIME_STEPS,INPUT_SIZE])
return [batch_xs,batch_ys]
class LSTMRNN(object): #构建LSTM的类
def __init__(self, n_steps, input_size, output_size, cell_size, batch_size):
self.n_steps = n_steps
self.input_size = input_size
self.output_size = output_size
self.cell_size = cell_size
self.batch_size = batch_size
#输入输出
with tf.name_scope('inputs'):
self.xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, input_size], name='xs')
self.ys = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_size], name='ys')
#直接加层
with tf.variable_scope('in_hidden'):
self.add_input_layer()
#增加LSTM的cell
with tf.variable_scope('LSTM_cell'):
self.add_cell()
#直接加层
with tf.variable_scope('out_hidden'):
self.add_output_layer()
#计算损失值
with tf.name_scope('cost'):
self.compute_cost()
#训练
with tf.name_scope('train'):
self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(LR).minimize(self.cost)
#正确率计算
self.correct_pre = tf.equal(tf.argmax(self.ys,1),tf.argmax(self.pred,1))
self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(self.correct_pre,tf.float32))
def add_input_layer(self,):
#X最开始的形状为(256 batch,28 steps,28 inputs)
#转化为(256 batch*28 steps,128 hidden)
l_in_x = tf.reshape(self.xs, [-1, self.input_size], name='to_2D')
#获取Ws和Bs
Ws_in = self._weight_variable([self.input_size, self.cell_size])
bs_in = self._bias_variable([self.cell_size])
#转化为(256 batch*28 steps,256 hidden)
with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
l_in_y = tf.matmul(l_in_x, Ws_in) + bs_in
# (batch * n_steps, cell_size) ==> (batch, n_steps, cell_size)
# (256*28,256)->(256,28,256)
self.l_in_y = tf.reshape(l_in_y, [-1, self.n_steps, self.cell_size], name='to_3D')
def add_cell(self):
#神经元个数
lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(self.cell_size, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
#每一次传入的batch的大小
with tf.name_scope('initial_state'):
self.cell_init_state = lstm_cell.zero_state(self.batch_size, dtype=tf.float32)
#不是主列
self.cell_outputs, self.cell_final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
lstm_cell, self.l_in_y, initial_state=self.cell_init_state, time_major=False)
def add_output_layer(self):
#设置Ws,Bs
Ws_out = self._weight_variable([self.cell_size, self.output_size])
bs_out = self._bias_variable([self.output_size])
# shape = (batch,output_size)
# (256,10)
with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
self.pred = tf.matmul(self.cell_final_state[-1], Ws_out) + bs_out
def compute_cost(self):
self.cost = tf.reduce_mean(
tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits = self.pred,labels = self.ys)
)
def _weight_variable(self, shape, name='weights'):
initializer = np.random.normal(0.0,1.0 ,size=shape)
return tf.Variable(initializer, name=name,dtype = tf.float32)
def _bias_variable(self, shape, name='biases'):
initializer = np.ones(shape=shape)*0.1
return tf.Variable(initializer, name=name,dtype = tf.float32)
if __name__ == '__main__':
#搭建 LSTMRNN 模型
model = LSTMRNN(TIME_STEPS, INPUT_SIZE, OUTPUT_SIZE, CELL_SIZE, BATCH_SIZE)
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
#训练10000次
for i in range(10000):
xs, ys = get_batch() #提取 batch data
if i == 0:
#初始化data
feed_dict = {
model.xs: xs,
model.ys: ys,
}
else:
feed_dict = {
model.xs: xs,
model.ys: ys,
model.cell_init_state: state #保持 state 的连续性
}
#训练
_, cost, state, pred = sess.run(
[model.train_op, model.cost, model.cell_final_state, model.pred],
feed_dict=feed_dict)
#打印精确度结果
if i % 20 == 0:
print(sess.run(model.accuracy,feed_dict = {
model.xs: xs,
model.ys: ys,
model.cell_init_state: state #保持 state 的连续性
}))