理解循环网络及其在移动端的趣味应用： AI 诗人

本文主要分析循环神经网络(RNN)的大致原理及其 TensorFlow 实现，文章后半部分详细介绍循环网络结合移动端的一次趣味实践：AI 诗人(别忘记点个 Star 哦)。

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之前介绍的神经网络包括卷积网络，HED 网络等网络结构都是从输入层到隐藏层再到输出层，每次输入对应输出，输入、输出之间是无关联的。这些网络都无法提取时间序列的相关特征和上小文语义的相关特征，循环神经网络便是为了解决这类问题而生的。

循环神经网络输入的是一个序列，输出的也是序列，当然也可以视场景而定输出一个值。训练的时候可以学习到关于序列的特征，主要运用于语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等方面。不仅仅局限于这些常见的应用场景，更多时候可以结合自己的实际需求寻找合适的网络，之前看到过有电商平台使用循环网络做用户的意图预测，用户在客户端上每次点击的内容作为一个序列，经过训练能预测出该用户后续是否有购买意图，对此有兴趣的可以点击该内容的原文。下面开始介绍循环神经网络，对此不敢兴趣的可以直接调至实践部分。

理解循环网络

对于循环神经网络，一个非常重要的概念就是时刻，会针对每一时刻的输入结合当前时刻的状态形成一个输出，并且更新当前状态，如下左图所视，循环神经网络的主体 A 的输入除了来自输入层 X t ，还有一个循环的边来提供当前时刻的状态，并输出一个值 h t 。同时 A 的状态会从当前步传递到下一步。理论上，循环神经网络可以看做同一个神经网络结构的无限复制，出于优化考虑，现实中会将循环体展开得到下图右边的部分。

循环神经网络示意图

对于最简单的循环网络，主体部分 A 可以是一个允许两个输入，两个输出全连接网络，示意图如下：

当然实际上并不会直接使用如此简单的全连接层作为循环的主体，这个例子是为了读者更好的理解循环网络，以及循环网络是同一个神经网络结构的无限复制这个概念。

标准的循环网络有个显而易见的问题：长期依赖（ long-term dependencies ）。实际问题中，有些时刻只需要依赖短期内的上下文信息，而有些时刻需要远期的上下文信息， 长短时记忆网络（ long short term memory, LSTM ）的设计就是为了解决这个问题。怎么解决呢？ LSTM 是一种拥有三个“门”结构的特殊网络结构，它的内部有 4 个网络层（标准的循环网络只有一个网络层）：

其中的门结构可以有选择性的影响网络中每一时刻的状态，由结构图也可以看出，所谓的门结构就是使用 sigmoid 层和一个点乘的操作，sigmoid 作为激活函数的全连接层会输出一个 0 到 1 之间的数值，用来控制信息通过的量，为 1 表示信息全部通过，为 0 时信息均不能通过。

sigmoid 函数

门结构

上文所说的三个门指的是忘记门，输入门和输出门。另外还有一个关键点是细胞状态（ cell state ），贯穿始终，并且连接三个门结构。其中忘记门如下图所示：

忘记门决定了细胞状态需要丢弃哪些信息，通过输入 h__t-1 和 X__t 经过 sigmoid 层，输出 0 到 1 的值，表示需要保留或者丢弃多少上个细胞状态的信息 C__t-1 ，下面是输入门：

输入门决定给细胞状态添加多少信息，分为两个步骤，首先通过 h__t-1 和 X__t 经过 sigmoid 层得到的值决定更新哪些信息，然后通过 h__t-1 和 X__t 经过 tanh 层得到候选的细胞状态，最后上个步骤的值作用于候选细胞状态得到输入门的输出值。然后这个值会添加进原细胞状态中，更新为新的细胞状态 C__t ，如下所示：

最后是输出门，如下所示：

首先也是通过 h__t-1 和 X__t 经过 sigmoid 层得到 0 到 1 的值决定哪些信息需要输出，该值作用于新的细胞状态 C__t 经过 tanh 层最终得到输出值。以上就是长短时记忆网络的主要结构。由于 TensorFlow 为我们封装了内部结构，所以实现起一个循环网络的单元非常简单：

tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_unit)

当然这只是一个循环单元，具体的使用在后续的应用文章中在介绍。其中参数 num_unit 表示网络的宽度，也是输出向量的宽度。比如在接下来介绍的自动写诗网络，输入向量大小为 [num_seqs, batch_size]，LSTM 网络的输出为 [num_seqs, batch_size, num_unit]，接下来介绍 LSTM 网络的移动端应用。

循环网络的移动端实践

AI 诗人：https://github.com/pqpo/AIPoet（别忘记点个 Star 哦！） 是我开源的一个趣味应用，无须联网随时随地写藏头诗、意境诗。使用 TensorFlow 实现的长短时记忆循环神经网络，针对五万多首唐诗进行训练，总共训练了 10w+，其中准确率达到了 70%+，并且将训练模型移植到 Android 客户端中，当然你也可以将训练出的模型移植到任意平台。应用截图如下：

1、数据预处理

开始之前先介绍一下该模型大致的实现过程，首先准备诗歌训练集，比如： “仙人浩歌望我来，应攀玉树长相待。”，接下来是将诗歌处理成训练数据，训练数据一般需要有输入和用于计算损失的输出，
输入：[仙人浩歌望我来，应攀玉树长相待]
输出：[人浩歌望我来，应攀玉树长相待。]

看出区别了吗？这样就是一对训练数据集，并且达到了预测下一个字的目的。

由于诗歌长短不一，为了提高运算效率，可以固定数组长度，过长的截取，不够的头部填充 0。为了让模型知道诗歌的开始和结束，定义了开始和结束符：<START>、<EOP>，这时候的训练集是这样的：
输入：[000000<START>仙人浩歌望我来，应攀玉树长相待]
输出：[000000 人浩歌望我来，应攀玉树长相待。<EOP>]

另外由于汉字不利于后续的数据处理与分析，故将汉字转化成数字，只需要统计一下有多少汉字，然后各自分配一个数字保证各自不重复即可，比如：

{
    "word2ix": {
        "憁": 4330, 
        "耀": 5499, 
        "枅": 6543, 
        "涉": 1324, 
        "谈": 2482, 
        ...
    }
}

为了方便后续训练，不再每次都预处理数据，将数据以二进制格式保存，下次直接使用二进制文件即可：

# 保存成二进制文件
np.savez_compressed(opt.pickle_path,
                   data=pad_data,
                   word2ix=word2ix,
                   ix2word=ix2word)

以上部分的详细代码查看：https://github.com/pqpo/AIPoet/blob/master/poetry-gen/data_utils.py

感谢 chinese-poetry 提供的诗歌数据

2、网络实现

下面是 TensorFlow 实现的网络部分，代码不多就全部贴出来了：

# [num_seqs, batch_size]
def char_rnn_net(inputs, num_classes, batch_size=128, is_training=True, num_layers=2, lstm_size=256, embedding_size=128):
    if not is_training:
        batch_size = 1
    with tf.name_scope('embedding'):
        embedding = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape=[num_classes, embedding_size], stddev=0.1), name='embedding')
        lstm_inputs = tf.nn.embedding_lookup(embedding, inputs)
    with tf.namescope('lstm'):
        cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(
            [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(lstm_size, state_is_tuple=is_training) for _ in range(num_layers)],
            state_is_tuple=is_training)
        initial_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
        x_sequence = tf.unstack(lstm_inputs)
        lstm_outputs, hidden = tf.nn.static_rnn(cell, x_sequence, initial_state=initial_state)
        x = tf.reshape(lstm_outputs, [-1, lstm_size])
        output = tf.layers.dense(inputs=x, units=num_classes, activation=None)
        endpoints = {'output': output, 'hidden': hidden, 'initial_state': initial_state}
        return endpoints

首先需要注意的是输入向量的大小为 [num_seqs, batch_size]，这是因为网络中使用的是 tf.nn.static_rnn 而非 tf.nn.dynamic_rnn，所以在此之前生成批量训练数据的时候做过一次转置：

def generate_batch_data(input, batch_size):
    input_ = tf.convert_to_tensor(input)
    data_set = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_).shuffle(10000).repeat().batch(batch_size)
    iterator = data_set.make_one_shot_iterator()
    batch_data = iterator.get_next()
    tensor = tf.transpose(batch_data)
    input_batch, target_batch = tensor[:-1, :], tensor[1:, :]
    return input_batch, target_batch

由于我们处理的中文数据，所以使用了 embedding 层，而不是简单的进行 one-hot, 如果处理的是英文可以考虑直接使用 one-hot 编码，每个单词都是一个维度，并且彼此独立。但是由于中文字符较多，常见的也有 3000 多个，one-hot 之后会变得很稀疏，不利于神经网络的学习。embedding 层可以使用一个较低维的向量表示出所有汉字，并且通过训练还能一定的表现出不同类别变量之间的关系。

一般为了使网络更加健壮适应更复杂的情况，可以叠加多个循环网络单元：

cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(
            [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(lstm_size, state_is_tuple=is_training) for _ in range(num_layers)],
            state_is_tuple=is_training)

这里叠加了 2 层，最终展开之后会如下图所示：

tf.nn.static_rnn 相比较于 tf.nn.dynamic_rnn，前者相当于是后者展开的形式，调用 dynamic_rnn 不会将 rnn 展开，而是利用 tf.while_loop 这个 api 生成一个开源执行循环的图，所以 static_rnn 生成图的时间会略慢于 dynamic_rnn，运行速度上两者是否有差距还有待实验验证。这里为什么使用 static_rnn 呢？原因是 static_rnn 可以更方便的转换为 TensorFlow Lite 模型，具体查看官方文档：转换 RNN 模型

使用 tf.nn.static_rnn 还有一个注意的地方是第二个参数是一个 tensor 数组，需要使用 tf.unstack 展开成 tensor 数组，x_sequence 是一个长度为 num_seqs 的数组，数组内容是 Shape 为 [batch_size, embedding_size] 的 Tensor 对象。

x_sequence = tf.unstack(lstm_inputs)
lstm_outputs, hidden = tf.nn.static_rnn(cell, x_sequence, initial_state=initial_state)

以上 static_rnn 的输出分两个部分 lstm_outputs 和 hidden，lstm_outputs 为正式的输出，并且是所有输出的集合，长度为 num_seqs 的数组，数组内的 Tensor 对象大小为[embedding_size, lstm_size] , 也就是原理篇介绍的输出门的输出 h__t , 另外还输出了一个 hidden，因为上述 LSTM 单元叠加了两层，所以 static_rnn 输出的第二个参数是个 tuple，分别表示两个 LSTM 单元的隐藏层，我们只看其中一个隐藏单元，从网络结构图上可以看出隐藏层输出由两部分组成 h__t 和 C__t ，它是一个 LSTMStateTuple 对象，里面包含了两个 Tensor 对象，大小均为 [embedding_size, lstm_size]，并且隐藏层中的 h__t 是和输出层完全一致的。

最后经过一个全连接层转换为我们想要的 Shape 就可以输出了：

x = tf.reshape(lstm_outputs, [-1, lstm_size])
output = tf.layers.dense(inputs=x, units=num_classes, activation=None)

3、模型训练

训练环境

• 本地环境
  Python 版本：3.7.2
  TensorFlow 版本：1.13.2
• 训练环境
  Google 免费提供的平台：Colaboratory

训练时推荐使用 GPU 环境，在自己的 macbook 上训练一轮需要 6 秒，如果没有 GPU 环境，可以免费使用 Colaboratory 的 GPU 平台，训练一轮缩短到 0.2 秒，提升了近 30 倍。

可以将训练脚本和预处理的二进制文件上传至 Google Driver，然后新建 ipynb 文件，在设置中选择 GPU 硬件加速，Python3 运行时类型。通过下面代码加载 Google Driver 目录：

from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
import glob
glob.glob('gdrive/My Drive/poetry-gen/*')

运行之后会输出挂载的目录文件：

['gdrive/My Drive/poetry-gen/tang.npz',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/char_rnn_net.py',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/data_utils.py',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/freeze_model.py',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/sample.py',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/utils.py',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/config.py',
 'gdrive/My Drive/poetry-gen/train.py']

由于文件路径会和本地的不一样，所以需要修改 config.py 中的相关文件路径，然后就可以执行脚本训练了，命令如下：

!python "/content/gdrive/My Drive/poetry-gen/train.py"

训练了 13w+ 次以后准确率达到了 70%+：

step: 134997/134997 loss: 1.5622 accuracy: 0.71 0.1806 sec/batch

4、模型验证与导出

之后就可以使用 sample.py 脚本验证模型效果了：

data, word2ix, ix2word = get_data(Config)
result = generate(u'床前明月光', word2ix, ix2word, prefix_words=u'郡邑浮前浦，波澜动远空。')
print(''.join(result))
## 床前明月光，门下旧欢情。橘柚吴姬醉，兰塘楚水行。烟霞随水鸟，苹藻逐仙英。藕花泳水声，桂酒留春并。...

# 藏头诗
result = gen_acrostic(u'床前明月光', word2ix, ix2word, prefix_words=u'郡邑浮前浦，波澜动远空。')
print(''.join(result))
# 床铺金钺肃，心耿白云生。
# 前席临清兴，五原分睿情。
# 明时廓无事，薄俸颇如名。
# 月出南山色，云昏北户阴。
# 光阴方熠素，幽沚忽参惊。

如果效果依旧不满意可以考虑继续训练一段时间。然后就可以导出为 TensorFlow Lite 的模型了：

converter = tf.contrib.lite.TFLiteConverter.from_session(sess, [inputs, initial_state],[output_tensor, hidden])
# converter.post_training_quantize = True
tflite_model = converter.convert()
open(FLAGS.output_file, 'wb').write(tflite_model)

这里并未开启量化开关（ post_training_quantize ），量化之前模型大小为 17.5M ，量化之后模型大小为 7.8M ，虽然量化之后模型大小缩小了一倍，但是写诗效果也有所下降，所以使用了未量化的模型。需要注意的是导出之后模型的输入输出向量的类型和大小：

# 1.1 input shape is: (1, 1), name is: inputs:0, type is: <dtype: 'int32'>
# 1.2 input shape is: (1, 1024), name is: lstm/MultiRNNCellZeroState/MultiRNNCellZeroState/zeros:0, type is: <dtype: 'float32'>
# 2.1 output shape is: (1,), name is: outputs:0, type is: <dtype: 'int32'>
# 2.2 output shape is: (1, 1024), name is: lstm/rnn/rnn/multi_rnn_cell/concat:0, type is: <dtype: 'float32'>

输入和输出均有两个，其中包括输入的字符和输出的字符，以及大小为 (1, 1024) 的输入输出隐藏层，并且数值大小均为 32 位，为什么此次的隐藏层是一个 Tensor 对象呢？之前说的是 tuple 啊，原因是 Tensor 对象更方便数据的输入，所以将隐藏层转换成了 Tensor，只需要在构建网络的时候设置一个值就行（ state_is_tuple=True ）：

cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(lstm_size, state_is_tuple=True) for _ in range(num_layers)],state_is_tuple=True)

具体代码位于：https://github.com/pqpo/AIPoet/blob/master/poetry-gen/freeze_model.py

最后还要导出文字与数字的转换文件以供移动端使用：https://github.com/pqpo/AIPoet/blob/master/poetry-gen/export_convert.py

5、移动端集成

到这一步我们得到了两个文件，一个是模型文件，一个是 JSON 格式的数字文字转换文件，保存到 assets 目录中供 Android 程序读取。核心代码位于：https://github.com/pqpo/AIPoet/blob/master/app/src/main/java/me/pqpo/aipoet/core/AiPoet.kt

需要特别注意的是输入和输出参数：

input = ByteBuffer.allocateDirect(Int.SIZE_BYTES)
input.order(ByteOrder.nativeOrder())
output = ByteBuffer.allocateDirect(Int.SIZE_BYTES)
output.order(ByteOrder.nativeOrder())
states = arrayOf(
    ByteBuffer.allocateDirect(HIDDEN_SIZE * Int.SIZE_BYTES),
    ByteBuffer.allocateDirect(HIDDEN_SIZE * Int.SIZE_BYTES)
 ).apply {
    this[0].order(ByteOrder.nativeOrder())
    this[1].order(ByteOrder.nativeOrder())
}

其中 Int.SIZE_BYTES 大小为 4，正好是之前提到的 32 位数值大小（ int32, float32 ）。input 表示输入字符转换为数字的值，output 为输出的数字，经过转换得到字符。states 为一个长度为 2 的数组，里面保存的是输入和输出的隐藏层，HIDDEN_SIZE 大小为 1024，对应上述的 #1.2 与 #2.2。为何要设计成一个数组而非写死定义 input_state 和 output_state 呢？原因是这个时刻的输出状态是下个时刻的输入状态，写死定义之后需要进行一次数据的拷贝，具体逻辑参考如下代码：

@Synchronized
@Throws(UnmappedWordException::class)
fun fetchNext(word: String): String {
    val wordIndex = convert.word2Index(word)
    if (wordIndex == -1) {
        throw UnmappedWordException(word)
    }
    val inputState = states[inputStateIndex]
    val outputState = states[1 - inputStateIndex]
    input.clear()
    input.putInt(convert.word2Index(word))
    inputState.rewind()
    output.clear()
    outputState.clear()
    inputs[0] = input
    inputs[1] = inputState
    outputs[0] = output
    outputs[1] = outputState
    tfLite.runForMultipleInputsOutputs(inputs, outputs)
    output.rewind()
    inputStateIndex = 1 - inputStateIndex
    val index = output.int
    return convert.index2Word(index)
 }

如此一来，通过重复调用 fetchNext 输入一个文字，最终连成一首诗。需要注意的是第一个输入的字符必须是 “<START>”，告诉模型开始作诗了，代码参考 AiPoet.song(…)