Seq2Seq模型是什么（非常详细）

Seq2Seq 是一种重要的 RNN 模型，也称为 Encoder-Decoder 模型，模型包含两部分：

• Encoder 用于编码序列的信息，将任意长度的序列信息编码到一个向量 c 中；
• Decoder 是解码器，解码器得到上下文信息向量 c 之后可以将信息解码，并输出为序列。

Seq2Seq 模型结构有很多种，结构差异主要存在于 Decoder 部分。图 1 ~ 图 3 是几种比较常见的结构。

如何训练Seq2Seq模型

RNN 可以对字符或时间序列进行预测，例如输入 t 时刻的数据后，预测 t+1 时刻的数据。为了得到概率分布，一般会在 RNN 的输出层使用 Softmax 激活函数，就可以得到每个分类的概率。

Softmax 在机器学习和深度学习中有着非常广泛的应用。尤其在处理多分类（分类数 C＞2）问题时，分类器最后的输出单元需要 Softmax 函数进行数值处理。Softmax 函数的定义为：


其中，Vi 是分类器前级输出单元的输出；i 表示类别索引；总的类别个数为 C，表示当前元素的指数与所有元素指数和的比值。Softmax 函数将多分类的输出数值转换为相对概率，更容易理解和比较。

例如，一个多分类问题，C=4，线性分类器模型最后输出层包含了 4 个输出值，分别是：


经过 Softmax 处理后，数值转换为相对概率（和为 1，即被称为归一化的过程）：


很明显，Softmax 的输出表征了不同类别之间的相对概率。可以清晰地看出，S1=0.8390，对应的概率最大，则可以更清晰地判断预测为第 1 类的可能性更大。

利用 RNN 对于某个序列的时刻t，它的词向量输出概率为 p(xt|x1, x2, …, xt-1)，则 Softmax 层每个神经元的计算如下：

• ht 是当前第 t 个位置的隐藏状态，它与上一时刻的状态及当前输入有关，即 ht=f（ht-1，xt）；
• t 表示文本词典中的第 t 个词对应的下标；
• xt 表示词典中第 t 个词；
• wt 为词权重参数。

即整个序列的生成概率为：


表示从第一个词到第 T 个词一次生成，产生这个词序列的概率。

Encoder-Decoder 模型如下图所示：


设有输入序列 x1，x2，…，xT，输出序列 y1，y2，…，yT，输入序列和输出序列的长度可能不同。那么就需要根据输入序列去得到输出序列可能输出的词概率，于是有下面的条件概率：x1，x2，…，xT 发生的情况下，y1，y2，…，yT 发生的概率等于 p(yt|v，y1，y2，…，yt-1) 连乘，如下式所示：


其中，v 表示 x1，x2，…，xT 对应的隐藏状态向量（输入中每个词的词向量），可以等同表示输入序列（模型依次生成 y1，y2，…，yT 的概率）。

此时，h_t=f(h_t-1，y_t-1，v)，Decode 中隐藏状态与上一时刻状态、上一时刻输出和状态 v 有关。于是 Decoder 的某一时刻的概率分布可用下式表示：

p(yt|v，y1，y2，…，yt-1)=g(ht，yt-1，v)

对于训练样本，要做的就是在整个训练样本下，所有样本的 p(y1，y2，…，yT|x1，x2，…，xT) 和最大。对应的对数似然条件概率函数为：



使之最大化，θ 则是待确定的模型参数。

利用Seq2Seq进行时间序列预测

时间序列预测可以根据短期预测、长期预测，以及具体场景选用不同的方法。接下来通过一个实例来演示利用 Seq2Seq 进行时间序列预测。

【实例】利用 Seq2Seq 进行时间序列预测。具体实现步骤为：

1) 导入所需要的包

import tensorflow as tf
import numpy as np
import random
import math
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import copy

2) 数据准备

生成一系列没有噪声的样本，效果如下图所示：

plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']   # 中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False     # 负号

x = np.linspace(0, 30, 105)
y = 2 * np.sin(x)

l1, = plt.plot(x[:85], y[:85], 'y', label='训练样本')
l2, = plt.plot(x[85:], y[85:105], 'c--', label='测试样本')

plt.legend(handles=[l1, l2], loc='upper left')
plt.show()

为了模拟真实世界的数据，添加一些随机噪声，效果如下图所示：

train_y = y.copy()
noise_factor = 0.5
train_y += np.random.randn(105) * noise_factor  # 添加随机噪声

l1, = plt.plot(x[:85], train_y[:85], 'yo', label='训练样本')
plt.plot(x[:85], y[:85], 'y:')

l2, = plt.plot(x[85:], train_y[85:], 'co', label='测试样本')
plt.plot(x[85:], y[85:], 'c:')

plt.legend(handles=[l1, l2], loc='upper left')
plt.show()

然后，设置输入输出的序列长度，并生成训练样本和测试样本：

import numpy as np

input_seq_len = 15
output_seq_len = 20
x = np.linspace(0, 30, 105)
train_data_x = x[:85]

def true_signal(x):
    y = 2 * np.sin(x)
    return y

def noise_func(x, noise_factor=1):
    return np.random.randn(len(x)) * noise_factor

def generate_y_values(x):
    return true_signal(x) + noise_func(x)

def generate_train_samples(x=train_data_x,
                           batch_size=10,
                           input_seq_len=input_seq_len,
                           output_seq_len=output_seq_len):
    total_start_points = len(x) - input_seq_len - output_seq_len
    start_x_idx = np.random.choice(range(total_start_points), batch_size)

    input_seq_x  = [x[i:(i + input_seq_len)] for i in start_x_idx]
    output_seq_x = [x[(i + input_seq_len):(i + input_seq_len + output_seq_len)] for i in start_x_idx]

    input_seq_y  = [generate_y_values(x) for x in input_seq_x]
    output_seq_y = [generate_y_values(x) for x in output_seq_x]

    return np.array(input_seq_y), np.array(output_seq_y)

input_seq, output_seq = generate_train_samples(batch_size=10)

通过代码实现对含有噪声的数据进行可视化，效果如下图所示：

results = []
for i in range(100):
    temp = generate_y_values(x)
    results.append(temp)
results = np.array(results)

for i in range(100):
    l1, = plt.plot(results[i].reshape(105, -1), 'co', lw=0.1, alpha=0.05, label='噪声训练数据')
l2, = plt.plot(true_signal(x), 'm', label='隐藏层真实信号')
plt.legend(handles=[l1, l2], loc='lower left')
plt.show()

3) 建立基本的RNN模型

① 参数设置：

#参数
learning_rate = 0.01
lambda_l2_reg = 0.003

#网络参数
input_seq_len = 15        #输入信号长度
output_seq_len = 20       #输出信号长度
hidden_dim = 64           #LSTM单元大小
input_dim = 1             #输入信号数
output_dim = 1            #输出信号数
num_stacked_layers = 2    #堆叠的LSTM层数
GRADIENT_CLIPPING = 2.5   #梯度裁剪，避免梯度爆炸

② 模型架构。此处的 Seq2Seq 模型基本与 Tensorflow 在 Github 中提供的模型一致。

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.ops import variable_scope
from tensorflow.python.ops import rnn
import copy

def build_graph(feed_previous=False):
    tf.reset_default_graph()
    global_step = tf.Variable(
        initial_value=0,
        name="global_step",
        trainable=False,
        collections=[tf.GraphKeys.GLOBAL_STEP,
                     tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES]
    )

    weights = {
        'out': tf.get_variable('Weights_out',
                               shape=[hidden_dim, output_dim],
                               dtype=tf.float32,
                               initializer=tf.truncated_normal_initializer()),
    }

    biases = {
        'out': tf.get_variable('Biases_out',
                               shape=[output_dim],
                               dtype=tf.float32,
                               initializer=tf.constant_initializer(0.)),
    }

    with tf.variable_scope('Seq2seq'):
        # 编码器输入
        enc_inp = [
            tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, input_dim), name="inp_{}".format(t))
            for t in range(input_seq_len)
        ]

        # 解码器目标输出
        target_seq = [
            tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, output_dim), name="y_{}".format(t))
            for t in range(output_seq_len)
        ]

        # GO token
        dec_inp = [tf.zeros_like(target_seq[0], dtype=tf.float32, name="GO")] + target_seq[:-1]

        with tf.variable_scope('LSTMCell'):
            cells = []
            for i in range(num_stacked_layers):
                with tf.variable_scope('RNN_{}'.format(i)):
                    cells.append(tf.contrib.rnn.LSTMCell(hidden_dim))
            cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(cells)

        def _rnn_decoder(decoder_inputs,
                         initial_state,
                         cell,
                         loop_function=None,
                         scope=None):
            """用于 sequence-to-sequence 的 RNN 解码器"""
            with variable_scope.variable_scope(scope or "rnn_decoder"):
                state = initial_state
                outputs = []
                prev = None
                for i, inp in enumerate(decoder_inputs):
                    if loop_function is not None and prev is not None:
                        with variable_scope.variable_scope("loop_function", reuse=True):
                            inp = loop_function(prev, i)
                    if i > 0:
                        variable_scope.get_variable_scope().reuse_variables()
                    output, state = cell(inp, state)
                    outputs.append(output)
                    if loop_function is not None:
                        prev = output
                return outputs, state

        def _basic_rnn_seq2seq(encoder_inputs,
                               decoder_inputs,
                               cell,
                               feed_previous,
                               dtype=tf.float32,
                               scope=None):
            """基本的 RNN sequence-to-sequence 模型"""
            with variable_scope.variable_scope(scope or "basic_rnn_seq2seq"):
                enc_cell = copy.deepcopy(cell)
                _, enc_state = rnn.static_rnn(enc_cell, encoder_inputs, dtype=dtype)
                if feed_previous:
                    return _rnn_decoder(decoder_inputs, enc_state, cell, _loop_function)
                else:
                    return _rnn_decoder(decoder_inputs, enc_state, cell)

        def _loop_function(prev, _):
            """将上一步输出映射为下一步输入"""
            return tf.matmul(prev, weights['out']) + biases['out']

        dec_outputs, dec_memory = _basic_rnn_seq2seq(
            enc_inp,
            dec_inp,
            cell,
            feed_previous=feed_previous
        )

        reshaped_outputs = [tf.matmul(i, weights['out']) + biases['out'] for i in dec_outputs]

    # 训练损失
    with tf.variable_scope('Loss'):
        # L2 损失
        output_loss = 0
        for _y, _Y in zip(reshaped_outputs, target_seq):
            output_loss += tf.reduce_mean(tf.pow(_y - _Y, 2))

        # L2 正则化
        reg_loss = 0
        for tf_var in tf.trainable_variables():
            if 'Biases_' in tf_var.name or 'Weights_' in tf_var.name:
                reg_loss += tf.reduce_mean(tf.nn.l2_loss(tf_var))
        loss = output_loss + lambda_l2_reg * reg_loss

    # 优化器
    with tf.variable_scope('Optimizer'):
        optimizer = tf.contrib.layers.optimize_loss(
            loss=loss,
            learning_rate=learning_rate,
            global_step=global_step,
            optimizer='Adam',
            clip_gradients=GRADIENT_CLIPPING)

    saver = tf.train.Saver()
    return dict(
        enc_inp=enc_inp,
        target_seq=target_seq,
        train_op=optimizer,
        loss=loss,
        saver=saver,
        reshaped_outputs=reshaped_outputs,
    )

③ 模型训练。设置了 batch-size 为 16，迭代次数为 100：

import os
import tensorflow as tf

total_iterations = 100            # 原为 total_iteractions
batch_size = 16
KEEP_RATE = 0.5
train_losses = []
val_losses = []

x = np.linspace(0, 30, 105)
train_data_x = x[:85]

rnn_model = build_graph(feed_previous=False)
saver = tf.train.Saver()
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(total_iterations):
        batch_input, batch_output = generate_train_samples(batch_size=batch_size)

        feed_dict = {
            rnn_model['enc_inp'][t]: batch_input[:, t].reshape(-1, input_dim)
            for t in range(input_seq_len)
        }
        feed_dict.update({
            rnn_model['target_seq'][t]: batch_output[:, t].reshape(-1, output_dim)
            for t in range(output_seq_len)
        })

        _, loss_t = sess.run([rnn_model['train_op'], rnn_model['loss']], feed_dict)
        print(loss_t)

    temp_saver = rnn_model['saver']()
    save_path = temp_saver.save(sess, os.path.join('./', 'univariate_ts_model0'))

print(" 检查点保存于:", save_path)

运行结果为：

57.3053
32.0934
52.935
37.3215
37.121
36.0812
24.0727
…
22.38
20.1875
检查点保存于:./univariate_ts_model0

4) 预测

将模型用在测试集中进行预测：

test_seq_input = true_signal(train_data_x[-15:])
rnn_model = build_graph(feed_previous=True)
init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    saver = rnn_model['saver']().restore(sess, os.path.join('./', 'univariate_ts_model0'))

    feed_dict = {
        rnn_model['enc_inp'][t]: test_seq_input[t].reshape(1, 1)
        for t in range(input_seq_len)
    }
    feed_dict.update({
        rnn_model['target_seq'][t]: np.zeros([1, output_dim])
        for t in range(output_seq_len)
    })

    final_preds = sess.run(rnn_model['reshaped_outputs'], feed_dict)
    final_preds = np.concatenate(final_preds, axis=1)

l1, = plt.plot(range(85), true_signal(train_data_x[:85]), label='训练truth')
l2, = plt.plot(range(85, 105), y[85:], 'yo', label='目标truth')
l3, = plt.plot(range(85, 105), final_preds.reshape(-1), 'ro', label='目标预测')
plt.legend(handles=[l1, l2, l3], loc='lower left')
plt.show()

运行程序，得到的预测效果如下图所示：