Помогают защитить Большой Барьерный Риф с TensorFlow на Kaggle Присоединяйтесь вызов

Генерация текста с помощью RNN

Посмотреть на TensorFlow.org Запустить в Google Colab Посмотреть исходный код на GitHub Скачать блокнот

В этом руководстве показано, как генерировать текст с помощью символьной RNN. Вы будете работать с набором данных написания Шекспира от Андрея Karpathy в неразумном Эффективность рецидивирующих нейронных сетей . Учитывая последовательность символов из этих данных («Шекспир»), обучите модель прогнозировать следующий символ в последовательности («e»). Более длинные последовательности текста могут быть сгенерированы повторным вызовом модели.

Этот учебник включает в себя работоспособный код , реализованный с использованием tf.keras и нетерпеливое исполнения . Ниже приведен пример вывода, когда модель в этом руководстве обучалась в течение 30 эпох и запускалась с приглашением «Q»:

QUEENE:
I had thought thou hadst a Roman; for the oracle,
Thus by All bids the man against the word,
Which are so weak of care, by old care done;
Your children were in your holy love,
And the precipitation through the bleeding throne.

BISHOP OF ELY:
Marry, and will, my lord, to weep in such a one were prettiest;
Yet now I was adopted heir
Of the world's lamentable day,
To watch the next way with his father with his face?

ESCALUS:
The cause why then we are all resolved more sons.

VOLUMNIA:
O, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, it is no sin it should be dead,
And love and pale as any will to that word.

QUEEN ELIZABETH:
But how long have I heard the soul for this world,
And show his hands of life be proved to stand.

PETRUCHIO:
I say he look'd on, if I must be content
To stay him from the fatal of our country's bliss.
His lordship pluck'd from this sentence then for prey,
And then let us twain, being the moon,
were she such a case as fills m

Хотя некоторые предложения грамматичны, большинство из них не имеет смысла. Модель не выучила значения слов, но учтите:

  • Модель основана на персонажах. Когда началось обучение, модель не знала, как пишется английское слово, и даже не знала, что слова являются единицами текста.

  • Структура вывода напоминает пьесу — блоки текста обычно начинаются с имени говорящего, написанного заглавными буквами, как в наборе данных.

  • Как показано ниже, модель обучается на небольших пакетах текста (каждый по 100 символов) и по-прежнему способна генерировать более длинные последовательности текста со связной структурой.

Настраивать

Импорт TensorFlow и других библиотек

import tensorflow as tf

import numpy as np
import os
import time

Загрузите набор данных Шекспира

Измените следующую строку, чтобы запустить этот код на ваших собственных данных.

path_to_file = tf.keras.utils.get_file('shakespeare.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt
1122304/1115394 [==============================] - 0s 0us/step
1130496/1115394 [==============================] - 0s 0us/step

Прочитать данные

Во-первых, посмотрите в тексте:

# Read, then decode for py2 compat.
text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')
# length of text is the number of characters in it
print(f'Length of text: {len(text)} characters')
Length of text: 1115394 characters
# Take a look at the first 250 characters in text
print(text[:250])
First Citizen:
Before we proceed any further, hear me speak.

All:
Speak, speak.

First Citizen:
You are all resolved rather to die than to famish?

All:
Resolved. resolved.

First Citizen:
First, you know Caius Marcius is chief enemy to the people.
# The unique characters in the file
vocab = sorted(set(text))
print(f'{len(vocab)} unique characters')
65 unique characters

Обработать текст

Векторизировать текст

Перед обучением вам необходимо преобразовать строки в числовое представление.

tf.keras.layers.StringLookup слой может преобразовать каждый символ в числовой ID. Просто сначала нужно разделить текст на токены.

example_texts = ['abcdefg', 'xyz']

chars = tf.strings.unicode_split(example_texts, input_encoding='UTF-8')
chars
<tf.RaggedTensor [[b'a', b'b', b'c', b'd', b'e', b'f', b'g'], [b'x', b'y', b'z']]>

Теперь создайте tf.keras.layers.StringLookup слой:

ids_from_chars = tf.keras.layers.StringLookup(
    vocabulary=list(vocab), mask_token=None)

Он преобразует токены в идентификаторы персонажей:

ids = ids_from_chars(chars)
ids
<tf.RaggedTensor [[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46], [63, 64, 65]]>

Поскольку целью этого руководства является генерация текста, также важно инвертировать это представление и восстановить из него удобочитаемые строки. Для этого вы можете использовать tf.keras.layers.StringLookup(..., invert=True) .

chars_from_ids = tf.keras.layers.StringLookup(
    vocabulary=ids_from_chars.get_vocabulary(), invert=True, mask_token=None)

Этот слой восстанавливает символы из векторов идентификаторов, и возвращает их в виде tf.RaggedTensor символов:

chars = chars_from_ids(ids)
chars
<tf.RaggedTensor [[b'a', b'b', b'c', b'd', b'e', b'f', b'g'], [b'x', b'y', b'z']]>

Вы можете tf.strings.reduce_join присоединиться символы обратно в строки.

tf.strings.reduce_join(chars, axis=-1).numpy()
array([b'abcdefg', b'xyz'], dtype=object)
def text_from_ids(ids):
  return tf.strings.reduce_join(chars_from_ids(ids), axis=-1)

Задача предсказания

Учитывая символ или последовательность символов, какой следующий символ наиболее вероятен? Это задача, для выполнения которой вы обучаете модель. Входными данными для модели будет последовательность символов, и вы обучаете модель прогнозировать выходные данные — следующий символ на каждом временном шаге.

Поскольку RNN поддерживают внутреннее состояние, которое зависит от ранее просмотренных элементов, учитывая все символы, вычисленные до этого момента, каким будет следующий символ?

Создавайте обучающие примеры и цели

Затем разделите текст на примеры последовательностей. Каждая входная последовательность будет содержать seq_length символы из текста.

Для каждой входной последовательности соответствующие цели содержат текст одинаковой длины, за исключением смещения на один символ вправо.

Так разбить текст на куски seq_length+1 . Например, скажем , seq_length это 4 и наш текст «Hello». Входная последовательность будет "Ад", а целевая последовательность "ello".

Для этого сначала используйте tf.data.Dataset.from_tensor_slices функционировать для преобразования текста вектора в поток индексов символов.

all_ids = ids_from_chars(tf.strings.unicode_split(text, 'UTF-8'))
all_ids
<tf.Tensor: shape=(1115394,), dtype=int64, numpy=array([19, 48, 57, ..., 46,  9,  1])>
ids_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_ids)
for ids in ids_dataset.take(10):
    print(chars_from_ids(ids).numpy().decode('utf-8'))
F
i
r
s
t
 
C
i
t
i
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(text)//(seq_length+1)

batch метод позволяет легко конвертировать эти отдельные символы в последовательность нужного размера.

sequences = ids_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True)

for seq in sequences.take(1):
  print(chars_from_ids(seq))
tf.Tensor(
[b'F' b'i' b'r' b's' b't' b' ' b'C' b'i' b't' b'i' b'z' b'e' b'n' b':'
 b'\n' b'B' b'e' b'f' b'o' b'r' b'e' b' ' b'w' b'e' b' ' b'p' b'r' b'o'
 b'c' b'e' b'e' b'd' b' ' b'a' b'n' b'y' b' ' b'f' b'u' b'r' b't' b'h'
 b'e' b'r' b',' b' ' b'h' b'e' b'a' b'r' b' ' b'm' b'e' b' ' b's' b'p'
 b'e' b'a' b'k' b'.' b'\n' b'\n' b'A' b'l' b'l' b':' b'\n' b'S' b'p' b'e'
 b'a' b'k' b',' b' ' b's' b'p' b'e' b'a' b'k' b'.' b'\n' b'\n' b'F' b'i'
 b'r' b's' b't' b' ' b'C' b'i' b't' b'i' b'z' b'e' b'n' b':' b'\n' b'Y'
 b'o' b'u' b' '], shape=(101,), dtype=string)
2022-01-14 12:12:45.336250: W tensorflow/core/data/root_dataset.cc:200] Optimization loop failed: CANCELLED: Operation was cancelled

Легче увидеть, что это делает, если вы соедините токены обратно в строки:

for seq in sequences.take(5):
  print(text_from_ids(seq).numpy())
b'First Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou '
b'are all resolved rather to die than to famish?\n\nAll:\nResolved. resolved.\n\nFirst Citizen:\nFirst, you k'
b"now Caius Marcius is chief enemy to the people.\n\nAll:\nWe know't, we know't.\n\nFirst Citizen:\nLet us ki"
b"ll him, and we'll have corn at our own price.\nIs't a verdict?\n\nAll:\nNo more talking on't; let it be d"
b'one: away, away!\n\nSecond Citizen:\nOne word, good citizens.\n\nFirst Citizen:\nWe are accounted poor citi'

Для обучения вам потребуется набор данных (input, label) пар. Там , где input и label являются последовательностями. На каждом временном шаге вводом является текущий символ, а меткой является следующий символ.

Вот функция, которая принимает последовательность в качестве входных данных, дублирует и сдвигает ее, чтобы выровнять ввод и метку для каждого временного шага:

def split_input_target(sequence):
    input_text = sequence[:-1]
    target_text = sequence[1:]
    return input_text, target_text
split_input_target(list("Tensorflow"))
(['T', 'e', 'n', 's', 'o', 'r', 'f', 'l', 'o'],
 ['e', 'n', 's', 'o', 'r', 'f', 'l', 'o', 'w'])
dataset = sequences.map(split_input_target)
for input_example, target_example in dataset.take(1):
    print("Input :", text_from_ids(input_example).numpy())
    print("Target:", text_from_ids(target_example).numpy())
Input : b'First Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou'
Target: b'irst Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou '

Создание обучающих пакетов

Вы использовали tf.data , чтобы разделить текст на управляемые последовательности. Но прежде чем вводить эти данные в модель, их необходимо перетасовать и упаковать в пакеты.

# Batch size
BATCH_SIZE = 64

# Buffer size to shuffle the dataset
# (TF data is designed to work with possibly infinite sequences,
# so it doesn't attempt to shuffle the entire sequence in memory. Instead,
# it maintains a buffer in which it shuffles elements).
BUFFER_SIZE = 10000

dataset = (
    dataset
    .shuffle(BUFFER_SIZE)
    .batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
    .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE))

dataset
<PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(64, 100), dtype=tf.int64, name=None), TensorSpec(shape=(64, 100), dtype=tf.int64, name=None))>

Построить модель

Этот раздел определяет модель как keras.Model подкласса (подробнее см Создание новых слоев и модели с помощью подклассов ).

Эта модель имеет три слоя:

  • tf.keras.layers.Embedding : входной слой. Обучаемая таблица поиска , который будет отображать каждый символ-ID в вектор с embedding_dim размерами;
  • tf.keras.layers.GRU : тип RNN с размерами units=rnn_units (Вы также можете использовать LSTM слой здесь.)
  • tf.keras.layers.Dense : Выходной слой, с vocab_size выходами. Он выводит один логит для каждого символа в словаре. Это логарифмическая вероятность каждого символа в соответствии с моделью.
# Length of the vocabulary in chars
vocab_size = len(vocab)

# The embedding dimension
embedding_dim = 256

# Number of RNN units
rnn_units = 1024
class MyModel(tf.keras.Model):
  def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, rnn_units):
    super().__init__(self)
    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
    self.gru = tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
                                   return_sequences=True,
                                   return_state=True)
    self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

  def call(self, inputs, states=None, return_state=False, training=False):
    x = inputs
    x = self.embedding(x, training=training)
    if states is None:
      states = self.gru.get_initial_state(x)
    x, states = self.gru(x, initial_state=states, training=training)
    x = self.dense(x, training=training)

    if return_state:
      return x, states
    else:
      return x
model = MyModel(
    # Be sure the vocabulary size matches the `StringLookup` layers.
    vocab_size=len(ids_from_chars.get_vocabulary()),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units)

Для каждого символа модель ищет вложение, запускает GRU на один временной шаг с вложением в качестве входных данных и применяет плотный слой для генерации логитов, предсказывающих логарифмическую вероятность следующего символа:

Рисунок данных, проходящих через модель

Попробуйте модель

Теперь запустите модель, чтобы убедиться, что она ведет себя так, как ожидалось.

Сначала проверьте форму вывода:

for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1):
    example_batch_predictions = model(input_example_batch)
    print(example_batch_predictions.shape, "# (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
(64, 100, 66) # (batch_size, sequence_length, vocab_size)

В приведенном выше примере длина последовательности на входе составляет 100 , но модель может быть запущена на входах любой длины:

model.summary()
Model: "my_model"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 embedding (Embedding)       multiple                  16896     
                                                                 
 gru (GRU)                   multiple                  3938304   
                                                                 
 dense (Dense)               multiple                  67650     
                                                                 
=================================================================
Total params: 4,022,850
Trainable params: 4,022,850
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Чтобы получить фактические прогнозы от модели, вам нужно выполнить выборку из выходного распределения, чтобы получить фактические индексы символов. Это распределение определяется логитами по словарю символов.

Попробуйте это для первого примера в пакете:

sampled_indices = tf.random.categorical(example_batch_predictions[0], num_samples=1)
sampled_indices = tf.squeeze(sampled_indices, axis=-1).numpy()

Это дает нам на каждом временном шаге прогноз индекса следующего символа:

sampled_indices
array([ 3, 64, 58, 50, 52, 54,  5, 65, 44, 52, 11, 17, 16, 22, 62, 14, 19,
       26, 63,  2, 39, 19, 21, 14, 39, 46, 26, 53,  4, 16, 49, 43, 15, 53,
       31, 45,  2,  9, 43, 53,  6,  0, 43, 30, 24,  2, 35, 22, 23,  3, 17,
       15, 10, 30, 42, 48, 22,  1, 27, 52, 36, 51, 51, 43, 65, 39, 43, 38,
       39,  0,  2, 56, 49, 48, 31, 42, 51, 48,  7, 24, 33, 56, 58, 31, 51,
       61, 59, 61,  3, 65, 44, 14, 34, 30, 44, 27, 47, 18, 42, 15])

Расшифруйте их, чтобы увидеть текст, предсказанный этой необученной моделью:

print("Input:\n", text_from_ids(input_example_batch[0]).numpy())
print()
print("Next Char Predictions:\n", text_from_ids(sampled_indices).numpy())
Input:
 b'genet.\nEdward for Edward pays a dying debt.\n\nQUEEN ELIZABETH:\nWilt thou, O God, fly from such gentle'

Next Char Predictions:
 b"!yskmo&zem:DCIwAFMx ZFHAZgMn$CjdBnRf .dn'[UNK]dQK VIJ!DB3QciI\nNmWlldzZdYZ[UNK] qjiRcli,KTqsRlvtv!zeAUQeNhEcB"

Обучите модель

На этом этапе проблема может рассматриваться как стандартная задача классификации. Учитывая предыдущее состояние RNN и ввод этого временного шага, предскажите класс следующего символа.

Прикрепите оптимизатор и функцию потерь

Стандартная tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy функция потерь работает в этом случае , так как он применяется по последнему измерению предсказаний.

Поскольку ваша модель возвращает логит, вам необходимо установить from_logits флаг.

loss = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
example_batch_loss = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)
mean_loss = example_batch_loss.numpy().mean()
print("Prediction shape: ", example_batch_predictions.shape, " # (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
print("Mean loss:        ", mean_loss)
Prediction shape:  (64, 100, 66)  # (batch_size, sequence_length, vocab_size)
Mean loss:         4.1900826

Недавно инициализированная модель не должна быть слишком уверена в себе, все выходные логиты должны иметь одинаковые величины. Чтобы подтвердить это, вы можете проверить, что экспонента средней потери примерно равна размеру словаря. Гораздо более высокая потеря означает, что модель уверена в своих неправильных ответах и ​​плохо инициализирована:

tf.exp(mean_loss).numpy()
66.028244

Настройте процедуру обучения с использованием tf.keras.Model.compile методы. Используйте tf.keras.optimizers.Adam с аргументами по умолчанию и функции потерь.

model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

Настройка контрольных точек

Используйте tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint , чтобы гарантировать , что контрольные точки сохраняются в процессе обучения:

# Directory where the checkpoints will be saved
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
# Name of the checkpoint files
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

Выполнить обучение

Чтобы сохранить разумное время обучения, используйте 10 эпох для обучения модели. В Colab установите среду выполнения на GPU для более быстрого обучения.

EPOCHS = 20
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])
Epoch 1/20
172/172 [==============================] - 7s 25ms/step - loss: 2.7056
Epoch 2/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.9838
Epoch 3/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.7074
Epoch 4/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.5489
Epoch 5/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.4498
Epoch 6/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3825
Epoch 7/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3300
Epoch 8/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2846
Epoch 9/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2441
Epoch 10/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2030
Epoch 11/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1641
Epoch 12/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1223
Epoch 13/20
172/172 [==============================] - 6s 24ms/step - loss: 1.0786
Epoch 14/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0316
Epoch 15/20
172/172 [==============================] - 6s 24ms/step - loss: 0.9826
Epoch 16/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9326
Epoch 17/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8790
Epoch 18/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8260
Epoch 19/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7759
Epoch 20/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7256

Создать текст

Самый простой способ сгенерировать текст с помощью этой модели — запустить ее в цикле и отслеживать внутреннее состояние модели по мере ее выполнения.

Для генерации текста выходные данные модели возвращаются на вход

Каждый раз, когда вы вызываете модель, вы передаете некоторый текст и внутреннее состояние. Модель возвращает прогноз для следующего символа и его нового состояния. Передайте предсказание и состояние обратно, чтобы продолжить создание текста.

Следующее делает одношаговый прогноз:

class OneStep(tf.keras.Model):
  def __init__(self, model, chars_from_ids, ids_from_chars, temperature=1.0):
    super().__init__()
    self.temperature = temperature
    self.model = model
    self.chars_from_ids = chars_from_ids
    self.ids_from_chars = ids_from_chars

    # Create a mask to prevent "[UNK]" from being generated.
    skip_ids = self.ids_from_chars(['[UNK]'])[:, None]
    sparse_mask = tf.SparseTensor(
        # Put a -inf at each bad index.
        values=[-float('inf')]*len(skip_ids),
        indices=skip_ids,
        # Match the shape to the vocabulary
        dense_shape=[len(ids_from_chars.get_vocabulary())])
    self.prediction_mask = tf.sparse.to_dense(sparse_mask)

  @tf.function
  def generate_one_step(self, inputs, states=None):
    # Convert strings to token IDs.
    input_chars = tf.strings.unicode_split(inputs, 'UTF-8')
    input_ids = self.ids_from_chars(input_chars).to_tensor()

    # Run the model.
    # predicted_logits.shape is [batch, char, next_char_logits]
    predicted_logits, states = self.model(inputs=input_ids, states=states,
                                          return_state=True)
    # Only use the last prediction.
    predicted_logits = predicted_logits[:, -1, :]
    predicted_logits = predicted_logits/self.temperature
    # Apply the prediction mask: prevent "[UNK]" from being generated.
    predicted_logits = predicted_logits + self.prediction_mask

    # Sample the output logits to generate token IDs.
    predicted_ids = tf.random.categorical(predicted_logits, num_samples=1)
    predicted_ids = tf.squeeze(predicted_ids, axis=-1)

    # Convert from token ids to characters
    predicted_chars = self.chars_from_ids(predicted_ids)

    # Return the characters and model state.
    return predicted_chars, states
one_step_model = OneStep(model, chars_from_ids, ids_from_chars)

Запустите его в цикле, чтобы сгенерировать текст. Глядя на сгенерированный текст, вы увидите, что модель знает, когда использовать заглавные буквы, делать абзацы и имитирует шекспировский словарный запас. При малом числе эпох обучения он еще не научился составлять связные предложения.

start = time.time()
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:'])
result = [next_char]

for n in range(1000):
  next_char, states = one_step_model.generate_one_step(next_char, states=states)
  result.append(next_char)

result = tf.strings.join(result)
end = time.time()
print(result[0].numpy().decode('utf-8'), '\n\n' + '_'*80)
print('\nRun time:', end - start)
ROMEO:
But I do lose his land, and get a summer ruin.

SICINIUS:
That's your beave.

BIONDELLO:
Ha? Rucher that dost thou art again to provide,
In thy right injurious princely number.
Dear resembrance at this Antium, York as a man
That 'leven your steel pedlars mounted.
Sad, he hath privilege with the causer.

NORTHUMBERLAND:
The lords o'clock my sovereign slay;
You say do so young master. Come, let's go
Avoid with brittle fifteen years; therefore I wail, for he
is your before, sir, I will deep thing and rich my steal father.
Then, till he be that must be done: Henry, such a peast,
Our doings were free,' quoth he that Clifford say so himself.
If I be here to make thee jardon, 'milis,
And cannot but better wed this withded; but,
I'll pawn the platts, to France Henry's forward come?

BENVOLIO:
Twice one defend,
Or wail not be; this last of endless creatures
We may title out above to due, a feast.

Tailor:
Such a more mortal to your death
Taking this forward injury, that did, but hears
Bearing  

________________________________________________________________________________

Run time: 2.630192518234253

Самое простое , что вы можете сделать , чтобы улучшить результаты, чтобы обучить его дольше (попробуйте EPOCHS = 30 ).

Вы также можете поэкспериментировать с другой начальной строкой, попробовать добавить еще один слой RNN, чтобы повысить точность модели, или настроить параметр температуры, чтобы генерировать более или менее случайные прогнозы.

Если вы хотите, чтобы модель для генерации текста быстрее, проще всего можно сделать , это партия генерации текста. В приведенном ниже примере модель генерирует 5 выходных данных примерно за то же время, что и выше.

start = time.time()
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:'])
result = [next_char]

for n in range(1000):
  next_char, states = one_step_model.generate_one_step(next_char, states=states)
  result.append(next_char)

result = tf.strings.join(result)
end = time.time()
print(result, '\n\n' + '_'*80)
print('\nRun time:', end - start)
tf.Tensor(
[b"ROMEO:\nThe Duke of Norfolk, when ang low-hingded is a\ndangerous tongue; thou hast never in our tale\n'side, and talk of wine and me. Leave me, and\nI wish thy breathing: he hath had no poison\nMust call Edward's faces, and that sends the roan drowning tears.\nThe sum our lovers bride, or bid me speak.\n\nBUCKINGHAM:\nWelcome, great bring our contents.\n\nCAMILLO:\nThe kings of Coriolanus!\n\nVOLUMNIA:\nAnd, by a dish, sort words in person.\n\nBRUTUS:\nGo ask.\n\nMARIANA:\nThen with a grains what thine eyes say\nWill you done free speech lies?\n\nLADY CAPULET:\nI know not what to be proud?\nFow, I do bit speak a worthy feast; but tweit me\nForbid-hearken more deeds do that presently to't in no\nmore mad off, what a subjected\nregion and the devil serve my name world's dead,\nAnd till the portier rare my brows, not with this fable,\nnurse, for he is come to swear and spee himself and France:\nClarence hath all postery of the marriage\nBoth have but a rather.\n\nDUKE VINCENTIO:\nYou have lats in the charm? the two brittle gale\n"
 b"ROMEO:\nThey are but foolish tox, that you rogues!\n\nARCHIDAMUS:\nWell, why lie yon ege you for that name; for forward of the father\nWoeed out me in the invited suffer: if\nThe Volsces have by me with twenty thousand men?\nBut he, my lord, with honourable forfeit,\nWhich ebbles your partiest, will do you\nTo make the measure of a weal Lord Hastings;\nI will not judger in Bohemia.\n\nCOMINIUS:\nGo, be gone, let's he for her success.\n\nMIRANDA:\nYou have told something only poored?\nWhere then Ramentione hath wrong'd himself.\n\nKING RICHARD III:\nHe was not may be, do not bellay. Here comest thou not:\nWhat a medler sticks your daughter and my slave,\nAs if thy words may talk for love, thy knee\nCitsand in't, for fair lady's husband,\nTo entail yield Lohe Becomes your bosom's side;\ncannot hold out alone. Farewell: my swift is several tone,\nThat rests more cause to go walk by to her hearing a trabe,\nOr ever eished him that walk'd you, whiles he yields\nSmiles as easy ansien and be true.\n\nDUCHESS OF YORK:\nAll men, I"
 b"ROMEO:\nBut rather we have eved the ground\nbelieve thee, horse! what has left in the city butchers.\n\nDUKE VINCENTIO:\nA goddess helprous Derby, and yet no parley, complet\nThe valiant part Campish. Tell me, mark I commine\nYour changet over-little.\n\nPOMPEY:\nI would fail sir, and here I leave you, sir.\n\nVINCENTIO:\nLet a mark to-morrow to be ta'en true; be gone.\n\nShepherd:\nNo, he doth no daughter to part.\n\nPAULINA:\nWhere is my lord Ged breed!\nO go, no visage, and fear:\nYou are school'd, methinks, and finds enough.\nWhat, are you heep? when valiant Bilond, owe hour,\nSince presently the lording jewels each part\nThe honour's emilia. A scurcely, which are\nthey are, which Hasby Buckingham deposed?\n\nRome:\nAy, to thy child is frame of death,\nBut death to part of satisffiting.\n\nNORTHUMBERLAND:\nNay, but sad, I'ld not be so troop;\nShow me them speak. This way, let's hand thy pride.\n\nHENRY BOLINGBROKE:\nHe did, my ladying and dig friend,\nNor to thy heart were god, that I have seen in\ntwenty humours live. For j"
 b"ROMEO:\nThe mayor alieas! no senses of spleen,\nWhile I am come to Padua and gallows Claudio; we is there\nA shimble witness to this father's death\n'seep lusty to Covents, alive,\nSend by the father bear themselves; for I am law,\nAnd there not mine is no other beauteous days!\n\nJOHN OF GAUNT:\nO, but O, the account I would content\na boain-to bed; there as good news will it purge;\nFor then the unstable's accept of teet, and aged\nThan one but follow'd that he did the house\nto make a papse tread on to dispatch his power to bid\nOf the tribunes of ut my sweet revolting.\n\nVOLUMNIA:\nMy husband come I heard you as from an\nangry and a father before him\nTo be so boundly, as affairs\nShall rest by back from grief and fortune shall be talk.\n\nGLOUCESTER:\nLook, horse! Viseria feet us on the child,\nVerily, and tell him heap of brief.\nFor I woo'll so it is.\n\nPOMPEY:\nBut can you not forgot your hends are pack'd?\n\nBIONDELLO:\nO, what a spenat lay be born ta'll fim,\nHave a burthen and a second Kate of France,\nAnd call"
 b"ROMEO:\nBut I do defend my lotgern any in the county.\n\nJULIET:\nI would the duke way dog! This vullain and all his\nfriends, nature bids thy pinish whom, by, boshing rewards.\nCome, my Lord Northumberland.\n\nPRINCE EDWARD:\nWatch this follows many more than this! O ho!\n\nNORFOLK:\nSpurs, praise I seal of trial. Hadst thou wilt amender:\nGood Poase and thy voice indeeds as year.\n\nKING RICHARD III:\nAnd do, my lord. Lord Angelo, have I pronound\nMy swinter saust and jegla.\n\nPRINCE:\nLet's fit how thy peace hath been bring me to my life.\nBut now I am a lover and that grace to her tears.\nAh, for like deep dead, and I then live.\nAlack, he'll prove you the king's side,\nI poison, think you, on what a fed afford a hearted faults\nAs I else hand of secret.\n\nLODSE:\nStopp'd in such a slanderous coward!\n\nDUCHESS OF YORK:\nGive me my boon, I'll rust, but that I did for the\nnoble priest let mall in Coriol whipping news,\nSwarn hurts in every purged further;\nLooks wink,--for shame, this lark doth among these wars,\nHis ac"], shape=(5,), dtype=string) 

________________________________________________________________________________

Run time: 2.452502489089966

Экспорт генератора

Это одноступенчатая модель может быть легко сохранены и восстановлены , что позволяет использовать его в любом месте , где tf.saved_model принимается.

tf.saved_model.save(one_step_model, 'one_step')
one_step_reloaded = tf.saved_model.load('one_step')
WARNING:tensorflow:Skipping full serialization of Keras layer <__main__.OneStep object at 0x7f2dec122490>, because it is not built.
2022-01-14 12:14:46.156693: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
WARNING:absl:Found untraced functions such as gru_cell_layer_call_fn, gru_cell_layer_call_and_return_conditional_losses while saving (showing 2 of 2). These functions will not be directly callable after loading.
INFO:tensorflow:Assets written to: one_step/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: one_step/assets
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:'])
result = [next_char]

for n in range(100):
  next_char, states = one_step_reloaded.generate_one_step(next_char, states=states)
  result.append(next_char)

print(tf.strings.join(result)[0].numpy().decode("utf-8"))
ROMEO:
Why dost thou dissemble.

BRUTUS:
But, O, prite, hath becall'd it;
And so, have patience:
'Tis like

Расширенный: индивидуальное обучение

Описанная выше процедура обучения проста, но не дает вам особого контроля. Он использует принуждение учителя, которое предотвращает передачу плохих прогнозов обратно в модель, поэтому модель никогда не учится исправлять ошибки.

Итак, теперь, когда вы увидели, как запускать модель вручную, вы приступите к реализации цикла обучения. Это дает отправную точку , если, например, вы хотите реализовать учебный план обучения , чтобы помочь стабилизировать выход разомкнутой модели.

Наиболее важной частью пользовательского цикла обучения является функция шага обучения.

Используйте tf.GradientTape для отслеживания градиентов. Вы можете узнать больше об этом подходе, прочитав нетерпеливое руководство исполнения .

Основная процедура:

  1. Выполнить модель и рассчитать потери при виде tf.GradientTape .
  2. Рассчитайте обновления и примените их к модели с помощью оптимизатора.
class CustomTraining(MyModel):
  @tf.function
  def train_step(self, inputs):
      inputs, labels = inputs
      with tf.GradientTape() as tape:
          predictions = self(inputs, training=True)
          loss = self.loss(labels, predictions)
      grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
      self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

      return {'loss': loss}

Выше реализация train_step метода следующим образом Keras' train_step конвенции . Это не является обязательным, но позволяет изменить поведение на этапе поезда и до сих пор используют keras' Model.compile и Model.fit методы.

model = CustomTraining(
    vocab_size=len(ids_from_chars.get_vocabulary()),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units)
model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))
model.fit(dataset, epochs=1)
172/172 [==============================] - 7s 24ms/step - loss: 2.6896
<keras.callbacks.History at 0x7f2d98313ed0>

Или, если вам нужно больше контроля, вы можете написать свой собственный полный цикл обучения:

EPOCHS = 10

mean = tf.metrics.Mean()

for epoch in range(EPOCHS):
    start = time.time()

    mean.reset_states()
    for (batch_n, (inp, target)) in enumerate(dataset):
        logs = model.train_step([inp, target])
        mean.update_state(logs['loss'])

        if batch_n % 50 == 0:
            template = f"Epoch {epoch+1} Batch {batch_n} Loss {logs['loss']:.4f}"
            print(template)

    # saving (checkpoint) the model every 5 epochs
    if (epoch + 1) % 5 == 0:
        model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))

    print()
    print(f'Epoch {epoch+1} Loss: {mean.result().numpy():.4f}')
    print(f'Time taken for 1 epoch {time.time() - start:.2f} sec')
    print("_"*80)

model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))
Epoch 1 Batch 0 Loss 2.1657
Epoch 1 Batch 50 Loss 2.0466
Epoch 1 Batch 100 Loss 1.9395
Epoch 1 Batch 150 Loss 1.8729

Epoch 1 Loss: 1.9635
Time taken for 1 epoch 6.03 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 2 Batch 0 Loss 1.7759
Epoch 2 Batch 50 Loss 1.7126
Epoch 2 Batch 100 Loss 1.6657
Epoch 2 Batch 150 Loss 1.6516

Epoch 2 Loss: 1.6907
Time taken for 1 epoch 5.30 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 3 Batch 0 Loss 1.5436
Epoch 3 Batch 50 Loss 1.5582
Epoch 3 Batch 100 Loss 1.5763
Epoch 3 Batch 150 Loss 1.5273

Epoch 3 Loss: 1.5359
Time taken for 1 epoch 5.21 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 4 Batch 0 Loss 1.4566
Epoch 4 Batch 50 Loss 1.4341
Epoch 4 Batch 100 Loss 1.4065
Epoch 4 Batch 150 Loss 1.4215

Epoch 4 Loss: 1.4411
Time taken for 1 epoch 5.17 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 5 Batch 0 Loss 1.3676
Epoch 5 Batch 50 Loss 1.3668
Epoch 5 Batch 100 Loss 1.3656
Epoch 5 Batch 150 Loss 1.3548

Epoch 5 Loss: 1.3761
Time taken for 1 epoch 5.42 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 6 Batch 0 Loss 1.2972
Epoch 6 Batch 50 Loss 1.3501
Epoch 6 Batch 100 Loss 1.3261
Epoch 6 Batch 150 Loss 1.3215

Epoch 6 Loss: 1.3257
Time taken for 1 epoch 5.31 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 7 Batch 0 Loss 1.2677
Epoch 7 Batch 50 Loss 1.2358
Epoch 7 Batch 100 Loss 1.2528
Epoch 7 Batch 150 Loss 1.2749

Epoch 7 Loss: 1.2818
Time taken for 1 epoch 5.46 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 8 Batch 0 Loss 1.2007
Epoch 8 Batch 50 Loss 1.2336
Epoch 8 Batch 100 Loss 1.2466
Epoch 8 Batch 150 Loss 1.2282

Epoch 8 Loss: 1.2404
Time taken for 1 epoch 5.28 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 9 Batch 0 Loss 1.1911
Epoch 9 Batch 50 Loss 1.1818
Epoch 9 Batch 100 Loss 1.1954
Epoch 9 Batch 150 Loss 1.2156

Epoch 9 Loss: 1.2019
Time taken for 1 epoch 5.27 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 10 Batch 0 Loss 1.1061
Epoch 10 Batch 50 Loss 1.1386
Epoch 10 Batch 100 Loss 1.1444
Epoch 10 Batch 150 Loss 1.1587

Epoch 10 Loss: 1.1627
Time taken for 1 epoch 5.58 sec
________________________________________________________________________________