作者 | News

编辑 | 奇予纪

出品 | 磐创AI团队出品

【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第五章中的使用字符级RNN生成名字。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要更多电子杂志的机器学习，深度学习资源，大家欢迎点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。

专栏目录：第一章：PyTorch之简介与下载

• PyTorch简介
• PyTorch环境搭建

第二章：PyTorch之60分钟入门

• PyTorch入门
• PyTorch自动微分
• PyTorch神经网络
• PyTorch图像分类器
• PyTorch数据并行处理

第三章：PyTorch之入门强化

• 数据加载和处理
• PyTorch小试牛刀
• 迁移学习
• 混合前端的seq2seq模型部署
• 保存和加载模型

第四章：PyTorch之图像篇

• 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型
• 微调TorchVision模型
• 空间变换器网络
• 使用PyTorch进行神经传递
• 生成对抗示例
• 使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端

第五章：PyTorch之文本篇

• 聊天机器人教程
• 使用字符级RNN生成名字
• 使用字符级RNN进行名字分类
• 在深度学习和NLP中使用Pytorch
• 使用Sequence2Sequence网络和注意力进行翻译

第六章：PyTorch之生成对抗网络第七章：PyTorch之强化学习使用字符级RNN生成名字在本教程中我们使用RNN网络根据语言生成名字。

> python sample.py Russian RUSRovakovUantovShavakov

> python sample.py German GERGerrenErengRosher

> python sample.py Spanish SPASallaParerAllan

> python sample.py Chinese CHIChanHangIun

我们使用只有几层线性层的小型RNN。最大的区别在于，这里不是在读取一个名字的所有字母后预测类别，而是输入一个类别之后在每一时刻输出一个字母。循环预测字符以形成语言通常也被称为“语言模型”。(也可以将字符换成单词或更高级的结构进行这一过程)

• 阅读建议

开始本教程前，你已经安装好了PyTorch，并熟悉Python语言，理解“张量”的概念：

• https://pytorch.org/ PyTorch 安装指南
• Deep Learning with PyTorch：A 60 Minute Blitz :PyTorch的基本入门教程
• Learning PyTorch with Examples:得到深层而广泛的概述
• PyTorch for Former Torch Users Lua Torch:如果你曾是一个Lua张量的使用者

事先学习并了解RNN的工作原理对理解这个例子十分有帮助:

• The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks展示了很多实际的例子

• Understanding LSTM Networks是关于LSTM的，但也提供有关RNN的说明

1.准备数据

打开网页(https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip)下载数据并将其解压到当前文件夹。有些纯文本文件data/names/[Language].txt，它们的每行都有一个名字。

我们按行将文本按行分割得到一个数组，将Unicode编码转化为ASCII编码，最终得到{language: [names ...]}格式存储的字典变量。

from __future__ import unicode_literals, print_function, divisionfrom io import openimport globimport osimport unicodedataimport string

all_letters = string.ascii_letters + " .,;'-"n_letters = len(all_letters) + 1 # Plus EOS marker

def findFiles(path): return glob.glob(path)

# 将Unicode字符串转换为纯ASCII, 感谢https://stackoverflow.com/a/518232/2809427def unicodeToAscii(s):    return ''.join(        c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)        if unicodedata.category(c) != 'Mn'        and c in all_letters    )

# 读取文件并分成几行def readLines(filename):    lines = open(filename, encoding='utf-8').read().strip().split('\n')    return [unicodeToAscii(line) for line in lines]

# 构建category_lines字典，列表中的每行是一个类别category_lines = {}all_categories = []for filename in findFiles('data/names/*.txt'):    category = os.path.splitext(os.path.basename(filename))[0]    all_categories.append(category)    lines = readLines(filename)    category_lines[category] = lines

n_categories = len(all_categories)

if n_categories == 0:    raise RuntimeError('Data not found. Make sure that you downloaded data '        'from https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip and extract it to '        'the current directory.')

print('# categories:', n_categories, all_categories)print(unicodeToAscii("O'Néàl"))

• 输出结果

# categories: 18 ['French', 'Czech', 'Dutch', 'Polish', 'Scottish', 'Chinese', 'English', 'Italian', 'Portuguese', 'Japanese', 'German', 'Russian', 'Korean', 'Arabic', 'Greek', 'Vietnamese', 'Spanish', 'Irish']O'Neal

2.构造神经网络

这个神经网络网络增加了额外的类别张量参数，该参数与其他输入连接在一起。类别可以像字母一样组成 one-hot 向量构成张量输入。

我们将输出作为下一个字母是什么的可能性。采样过程中，当前输出可能性最高的字母作为下一时刻输入字母。

在组合隐藏状态和输出之后我们增加了第二个linear层o2o，使模型的性能更好。当然还有一个dropout层，参考这篇论文随机将输入部分替换为0给出的参数(dropout=0.1)来模糊处理输入防止过拟合。我们将它添加到网络的末端，故意添加一些混乱使采样特征增加。

import torchimport torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):        super(RNN, self).__init__()        self.hidden_size = hidden_size

        self.i2h = nn.Linear(n_categories + input_size + hidden_size, hidden_size)        self.i2o = nn.Linear(n_categories + input_size + hidden_size, output_size)        self.o2o = nn.Linear(hidden_size + output_size, output_size)        self.dropout = nn.Dropout(0.1)        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, category, input, hidden):        input_combined = torch.cat((category, input, hidden), 1)        hidden = self.i2h(input_combined)        output = self.i2o(input_combined)        output_combined = torch.cat((hidden, output), 1)        output = self.o2o(output_combined)        output = self.dropout(output)        output = self.softmax(output)        return output, hidden

    def initHidden(self):        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

3.训练

3.1 训练准备

首先，构造一个可以随机获取成对训练数据(category, line)的函数。

import random

# 列表中的随机项def randomChoice(l):    return l[random.randint(0, len(l) - 1)]

# 从该类别中获取随机类别和随机行def randomTrainingPair():    category = randomChoice(all_categories)    line = randomChoice(category_lines[category])    return category, line

对于每个时间步长(即，对于要训练单词中的每个字母)，网络的输入将是“(类别，当前字母，隐藏状态)”，输出将是“(下一个字母， 下一个隐藏状态)”。因此，对于每个训练集，我们将需要类别、一组输入字母和一组输出/目标字母。

在每一个时间序列，我们使用当前字母预测下一个字母，所以训练用的字母对来自于一个单词。例如 对于 "ABCD"，我们将创建(“A”，“B”)，(“B”，“C”)，(“C”，“D”)，(“D”，“EOS”))。

类别张量是一个<1 x n_categories>尺寸的one-hot张量。训练时，我们在每一个时间序列都将其提供给神经网络。这是一种选择策略，也可选择将其作为初始隐藏状态的一部分，或者其他什么结构。

# 类别的One-hot张量def categoryTensor(category):    li = all_categories.index(category)    tensor = torch.zeros(1, n_categories)    tensor[0][li] = 1    return tensor

# 用于输入的从头到尾字母(不包括EOS)的one-hot矩阵def inputTensor(line):    tensor = torch.zeros(len(line), 1, n_letters)    for li in range(len(line)):        letter = line[li]        tensor[li][0][all_letters.find(letter)] = 1    return tensor

# 用于目标的第二个结束字母(EOS)的LongTensordef targetTensor(line):    letter_indexes = [all_letters.find(line[li]) for li in range(1, len(line))]    letter_indexes.append(n_letters - 1) # EOS    return torch.LongTensor(letter_indexes)

为了方便训练，我们将创建一个randomTrainingExample函数，该函数随机获取(类别，行)的对并将它们转换为所需要的(类别，输入，目标)格式张量。

# 从随机(类别，行)对中创建类别，输入和目标张量def randomTrainingExample():    category, line = randomTrainingPair()    category_tensor = categoryTensor(category)    input_line_tensor = inputTensor(line)    target_line_tensor = targetTensor(line)    return category_tensor, input_line_tensor, target_line_tensor

3.2 训练神经网络

和只使用最后一个时刻输出的分类任务相比，这次我们每一个时间序列都会进行一次预测，所以每一个时间序列我们都会计算损失。

autograd 的神奇之处在于您可以在每一步中简单地累加这些损失，并在最后反向传播。

criterion = nn.NLLLoss()

learning_rate = 0.0005

def train(category_tensor, input_line_tensor, target_line_tensor):    target_line_tensor.unsqueeze_(-1)    hidden = rnn.initHidden()

    rnn.zero_grad()

    loss = 0

    for i in range(input_line_tensor.size(0)):        output, hidden = rnn(category_tensor, input_line_tensor[i], hidden)        l = criterion(output, target_line_tensor[i])        loss += l

    loss.backward()

    for p in rnn.parameters():        p.data.add_(-learning_rate, p.grad.data)

    return output, loss.item() / input_line_tensor.size(0)

为了跟踪训练耗费的时间，我添加一个timeSince(timestamp)函数，它返回一个人类可读的字符串：

import timeimport math

def timeSince(since):    now = time.time()    s = now - since    m = math.floor(s / 60)    s -= m * 60    return '%dm %ds' % (m, s)

训练过程和平时一样。多次运行训练，等待几分钟，每print_every次打印当前时间和损失。在all_losses中保留每plot_every次的平均损失，以便稍后进行绘图。

rnn = RNN(n_letters, 128, n_letters)

n_iters = 100000print_every = 5000plot_every = 500all_losses = []total_loss = 0 # Reset every plot_every iters

start = time.time()

for iter in range(1, n_iters + 1):    output, loss = train(*randomTrainingExample())    total_loss += loss

    if iter % print_every == 0:        print('%s (%d %d%%) %.4f' % (timeSince(start), iter, iter / n_iters * 100, loss))

    if iter % plot_every == 0:        all_losses.append(total_loss / plot_every)        total_loss = 0

• 输出结果：

0m 23s (5000 5%) 3.15690m 43s (10000 10%) 2.31321m 3s (15000 15%) 2.50691m 24s (20000 20%) 1.31001m 44s (25000 25%) 3.60832m 4s (30000 30%) 3.53982m 24s (35000 35%) 2.43872m 44s (40000 40%) 2.22623m 4s (45000 45%) 2.65003m 24s (50000 50%) 2.45593m 44s (55000 55%) 2.50304m 4s (60000 60%) 2.94174m 24s (65000 65%) 2.15714m 44s (70000 70%) 1.74155m 4s (75000 75%) 2.36495m 24s (80000 80%) 3.00965m 44s (85000 85%) 1.91966m 4s (90000 90%) 1.94686m 25s (95000 95%) 2.15226m 45s (100000 100%) 2.0344

3.3 损失数据作图

从all_losses得到历史损失记录，反映了神经网络的学习情况：

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.ticker as ticker

plt.figure()plt.plot(all_losses)

4.网络采样

我们每次给网络提供一个字母并预测下一个字母是什么，将预测到的字母继续输入，直到得到EOS字符结束循环。

• 用输入类别、起始字母和空隐藏状态创建输入张量。

• 用起始字母构建一个字符串变量 output_name

• 得到最大输出长度，  * 将当前字母传入神经网络  * 从前一层得到下一个字母和下一个隐藏状态  * 如果字母是EOS，在这里停止  * 如果是一个普通的字母，添加到output_name变量并继续循环

• 返回最终得到的名字单词

另一种策略是，不必给网络一个起始字母，而是在训练中提供一个“字符串开始”的标记，并让网络自己选择起始的字母。

max_length = 20

# 来自类别和首字母的样本def sample(category, start_letter='A'):    with torch.no_grad():  # no need to track history in sampling        category_tensor = categoryTensor(category)        input = inputTensor(start_letter)        hidden = rnn.initHidden()

        output_name = start_letter

        for i in range(max_length):            output, hidden = rnn(category_tensor, input[0], hidden)            topv, topi = output.topk(1)            topi = topi[0][0]            if topi == n_letters - 1:                break            else:                letter = all_letters[topi]                output_name += letter            input = inputTensor(letter)

        return output_name

# 从一个类别和多个起始字母中获取多个样本def samples(category, start_letters='ABC'):    for start_letter in start_letters:        print(sample(category, start_letter))

samples('Russian', 'RUS')

samples('German', 'GER')

samples('Spanish', 'SPA')

samples('Chinese', 'CHI')

• 输出结果：

RovanikUakilovevShaveriGarterErenRomerSantaPareraArteraChanHaIua

练习

• 尝试其它 (类别->行) 格式的数据集，比如:  * 系列小说 -> 角色名称  * 词性 -> 单词  * 国家 -> 城市

• 尝试“start of sentence” 标记，使采样的开始过程不需要指定起始字母

• 通过更大和更复杂的网络获得更好的结果  * 尝试 nn.LSTM 和 nn.GRU 层  * 组合这些 RNN构造更复杂的神经网络

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