TensorFlow-10-基于 LSTM 建立一个语言模型-原创手记-慕课网

今天的内容是基于 LSTM 建立一个语言模型

人每次思考时不会从头开始，而是保留之前思考的一些结果，为现在的决策提供支持。RNN 的最大特点是可以利用之前的信息，即模拟一定的记忆，具体可以看我之前写过的这篇文章：
详解循环神经网络(Recurrent Neural Network)
http://www.jianshu.com/p/39a99c88a565

RNN 虽然可以处理整个时间序列信息，但是它记忆最深的还是最后输入的一些信号，而之前的信号的强度就会越来越低，起到的作用会比较小。
而 LSTM 可以改善长距离依赖的问题，不需要特别复杂的调试超参数就可以记住长期的信息。关于 LSTM 可以看这一篇文章：
详解 LSTM
http://www.jianshu.com/p/dcec3f07d3b5

今天要实现一个语言模型，它是 NLP 中比较重要的一部分，给上文的语境后，可以预测下一个单词出现的概率。

首先下载 ptb 数据集，有一万个不同的单词，有句尾的标记，并且将罕见的词汇统一处理成特殊字符；

$ wget http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz
$ tar xvf simple-examples.tgz

PTBInput，
定义语言模型处理输入数据的一些参数，包括 LSTM 的展开步数 num_steps，用 reader.ptb_producer 读取数据和标签：

PTBModel，
def __init__(self, is_training, config, input_) 包括三个参数，训练标记，配置参数以及输入数据的实例;
把这几个变量读取到本地，hidden_size 是隐藏层的节点数，vocab_size 是词汇表的大小；

def lstm_cell()，设定基本的 LSTM 单元，用的是 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell；
如果 if is_training and config.keep_prob < 1 这个条件的话，在 LSTM 单元后面可以加一个 dropout 层；
再用 tf.contrib.rnn.MultiRNNCell 把多层的 LSTM 堆加到一起；
用 cell.zero_state 将 LSTM 的初始状态设置为0；

接下来是 embedding 矩阵，行数是词汇表的大小，列数是每个单词的向量表达的维度，在训练过程中，它可以被优化和更新；

接下来我们要定义输出，限制一下反向传播时可以展开的步数，将 inputs 和 state 传到 LSTM，然后把输出结果添加到 outputs 的列表里；

然后将输出的内容串到一起，接下来 softmax 层，接着要定义损失函数 loss，它的定义形式是这样的：

然后我们要加和整个 batch 的误差，再平均到每个样本的误差，并且保留最终的状态，如果不是训练状态就直接返回；

接下来是定义学习速率，根据前面的 cost 计算一下梯度，并将梯度的最大范数设置好，相当于正则化的作用，可以防止梯度爆炸；

这个学习速率还可以更新，将其传入给 _new_lr，再执行 _lr_update 完成修改：

接下来可以定义几种不同大小的模型的参数，其中有学习速率，还有梯度的最大范数，还是 LSTM 的层数，反向传播的步数，隐含层节点数，dropout 保留节点的比例，学习速率的衰减速度：

run_epoch，是定义训练一个 epoch 数据的函数，首先初始化 costs 还有 iters，state；
将 LSTM 的所有 state 加入到 feed_dict 中，然后会生成结果的字典表 fetches，其中会有 cost 和 final_state；
每完成 10% 的 epoch 就显示一次结果，包括 epoch 的进度，perplexity（是cost 的自然常数指数，这个指标越低，表示预测越好），还有训练速度（单词数每秒）：

在 main() 中：
用 reader.ptb_raw_data 读取解压后的数据；
得到 train_data, valid_data, test_data 数据集；

用 PTBInput 和 PTBModel 分别定义用来训练的模型 m，验证的模型 mvalid，测试的模型 mtest；

m.assign_lr 对 m 应用累计的 learning rate；

每个循环内执行一个 epoch 的训练和验证，输出 Learning rate，Train Perplexity， Valid Perplexity。