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Génération de texte avec un RNN

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Ce didacticiel montre comment générer du texte à l'aide d'un RNN basé sur des caractères. Vous travaillerez avec un ensemble de données d'écriture de Shakespeare tiré de The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks d'Andrej Karpathy. Étant donné une séquence de caractères à partir de ces données ("Shakespear"), entraînez un modèle à prédire le caractère suivant dans la séquence ("e"). Des séquences de texte plus longues peuvent être générées en appelant le modèle à plusieurs reprises.

Ce didacticiel inclut du code exécutable implémenté à l'aide de tf.keras et d' une exécution rapide. Voici l'exemple de sortie lorsque le modèle de ce didacticiel s'est entraîné pendant 30 époques et a démarré avec l'invite « 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

Bien que certaines phrases soient grammaticales, la plupart n'ont pas de sens. Le modèle n'a pas appris le sens des mots, mais considérez :

  • Le modèle est basé sur les personnages. Lorsque la formation a commencé, le modèle ne savait pas comment épeler un mot anglais, ou que les mots étaient même une unité de texte.

  • La structure de la sortie ressemble à une pièce de théâtre - les blocs de texte commencent généralement par un nom de locuteur, en lettres majuscules similaires à l'ensemble de données.

  • Comme démontré ci-dessous, le modèle est formé sur de petits lots de texte (100 caractères chacun) et est toujours capable de générer une séquence de texte plus longue avec une structure cohérente.

Installer

Importer TensorFlow et d'autres bibliothèques

import tensorflow as tf

import numpy as np
import os
import time

Télécharger le jeu de données Shakespeare

Modifiez la ligne suivante pour exécuter ce code sur vos propres données.

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

Lire les données

Regarde d'abord dans le texte :

# 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

Traiter le texte

Vectoriser le texte

Avant la formation, vous devez convertir les chaînes en une représentation numérique.

La couche tf.keras.layers.StringLookup peut convertir chaque caractère en un ID numérique. Il a juste besoin que le texte soit d'abord divisé en jetons.

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']]>

Créez maintenant la couche tf.keras.layers.StringLookup :

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

Il convertit les jetons en ID de personnage :

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

Le but de ce tutoriel étant de générer du texte, il sera également important d'inverser cette représentation et d'en récupérer les chaînes lisibles par l'homme. Pour cela, vous pouvez utiliser tf.keras.layers.StringLookup(..., invert=True) .

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

Cette couche récupère les caractères des vecteurs d'IDs, et les renvoie sous la forme d'un tf.RaggedTensor de caractères :

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']]>

Vous pouvez tf.strings.reduce_join pour joindre les caractères dans des chaînes.

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)

La tâche de prédiction

Étant donné un caractère ou une séquence de caractères, quel est le caractère suivant le plus probable ? C'est la tâche que vous entraînez le modèle à effectuer. L'entrée du modèle sera une séquence de caractères et vous entraînerez le modèle à prédire la sortie, le caractère suivant à chaque pas de temps.

Puisque les RNN maintiennent un état interne qui dépend des éléments vus précédemment, étant donné tous les caractères calculés jusqu'à ce moment, quel est le caractère suivant ?

Créer des exemples et des objectifs de formation

Divisez ensuite le texte en exemples de séquences. Chaque séquence d'entrée contiendra seq_length caractères du texte.

Pour chaque séquence d'entrée, les cibles correspondantes contiennent la même longueur de texte, sauf qu'elles sont décalées d'un caractère vers la droite.

Divisez donc le texte en morceaux de seq_length+1 . Par exemple, disons que seq_length est 4 et que notre texte est "Bonjour". La séquence d'entrée serait "Hell" et la séquence cible "ello".

Pour ce faire, utilisez d'abord la fonction tf.data.Dataset.from_tensor_slices pour convertir le vecteur de texte en un flux d'indices de caractères.

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)

La méthode batch vous permet de convertir facilement ces caractères individuels en séquences de la taille souhaitée.

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)
2022-01-26 01:13:19.940550: W tensorflow/core/data/root_dataset.cc:200] Optimization loop failed: CANCELLED: Operation was cancelled

Il est plus facile de voir ce que cela fait si vous rejoignez les jetons dans des chaînes :

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'

Pour la formation, vous aurez besoin d'un ensemble de données de paires (input, label) . Où input et l' label sont des séquences. A chaque pas de temps, l'entrée est le caractère courant et l'étiquette est le caractère suivant.

Voici une fonction qui prend une séquence en entrée, la duplique et la décale pour aligner l'entrée et l'étiquette pour chaque pas de temps :

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 '

Créer des lots de formation

Vous avez utilisé tf.data pour diviser le texte en séquences gérables. Mais avant d'introduire ces données dans le modèle, vous devez mélanger les données et les regrouper en lots.

# 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))>

Construire le modèle

Cette section définit le modèle comme une sous-classe keras.Model (pour plus de détails, voir Création de nouveaux calques et modèles via la sous-classe ).

Ce modèle comporte trois couches :

  • tf.keras.layers.Embedding : La couche d'entrée. Une table de recherche entraînable qui mappera chaque ID de caractère à un vecteur avec des dimensions embedding_dim ;
  • tf.keras.layers.GRU : Un type de RNN avec des units=rnn_units (Vous pouvez également utiliser une couche LSTM ici.)
  • tf.keras.layers.Dense : la couche de sortie, avec les sorties vocab_size . Il produit un logit pour chaque caractère du vocabulaire. Ce sont les log-vraisemblance de chaque caractère selon le modèle.
# 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)

Pour chaque caractère, le modèle recherche l'intégration, exécute le GRU un pas de temps avec l'intégration en entrée et applique la couche dense pour générer des logits prédisant la log-vraisemblance du caractère suivant :

Un dessin des données passant par le modèle

Essayez le modèle

Exécutez maintenant le modèle pour voir qu'il se comporte comme prévu.

Vérifiez d'abord la forme de la sortie :

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)

Dans l'exemple ci-dessus, la longueur de séquence de l'entrée est de 100 , mais le modèle peut être exécuté sur des entrées de n'importe quelle longueur :

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
_________________________________________________________________

Pour obtenir des prédictions réelles à partir du modèle, vous devez échantillonner à partir de la distribution de sortie, pour obtenir des indices de caractères réels. Cette distribution est définie par les logits sur le vocabulaire des caractères.

Essayez-le pour le premier exemple du lot :

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

Cela nous donne, à chaque pas de temps, une prédiction du prochain indice de caractère :

sampled_indices
array([29, 23, 11, 14, 42, 27, 56, 29, 14,  6,  9, 65, 22, 15, 34, 64, 44,
       41, 11, 51, 10, 44, 42, 56, 13, 50,  1, 33, 45, 23, 28, 43, 12, 62,
       45, 60, 43, 62, 38, 19, 50, 35, 19, 14, 60, 56, 10, 64, 39, 56,  2,
       51, 63, 42, 39, 64, 43, 20, 20, 17, 40, 15, 52, 46,  7, 25, 34, 43,
       11, 11, 31, 34, 38, 44, 22, 49, 23,  4, 27,  0, 31, 39,  5,  9, 43,
       58, 33, 30, 49,  6, 63,  5, 50,  4,  6, 14, 62,  3,  7, 35])

Décodez-les pour voir le texte prédit par ce modèle non formé :

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":\nWherein the king stands generally condemn'd.\n\nBAGOT:\nIf judgement lie in them, then so do we,\nBeca"

Next Char Predictions:
 b"PJ:AcNqPA'.zIBUyeb:l3ecq?k\nTfJOd;wfudwYFkVFAuq3yZq lxcZydGGDaBmg,LUd::RUYeIjJ\\(N[UNK]RZ&.dsTQj'x&k\\)'Aw!,V"

Former le modèle

À ce stade, le problème peut être traité comme un problème de classification standard. Compte tenu de l'état RNN précédent et de l'entrée de ce pas de temps, prédisez la classe du caractère suivant.

Attachez un optimiseur et une fonction de perte

La fonction de perte standard tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy fonctionne dans ce cas car elle est appliquée sur la dernière dimension des prédictions.

Étant donné que votre modèle renvoie des logits, vous devez définir l'indicateur from_logits .

loss = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
example_batch_mean_loss = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)
print("Prediction shape: ", example_batch_predictions.shape, " # (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
print("Mean loss:        ", example_batch_mean_loss)
Prediction shape:  (64, 100, 66)  # (batch_size, sequence_length, vocab_size)
Mean loss:         tf.Tensor(4.1895466, shape=(), dtype=float32)

Un modèle nouvellement initialisé ne doit pas être trop sûr de lui-même, les logits de sortie doivent tous avoir des magnitudes similaires. Pour confirmer cela, vous pouvez vérifier que l'exponentielle de la perte moyenne est approximativement égale à la taille du vocabulaire. Une perte beaucoup plus élevée signifie que le modèle est sûr de ses mauvaises réponses, et qu'il est mal initialisé :

tf.exp(example_batch_mean_loss).numpy()
65.99286

Configurez la procédure de formation à l'aide de la méthode tf.keras.Model.compile . Utilisez tf.keras.optimizers.Adam avec les arguments par défaut et la fonction de perte.

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

Configurer les points de contrôle

Utilisez un tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint pour vous assurer que les points de contrôle sont enregistrés pendant la formation :

# 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)

Exécuter la formation

Pour maintenir un temps d'entraînement raisonnable, utilisez 10 époques pour entraîner le modèle. Dans Colab, définissez l'exécution sur GPU pour un entraînement plus rapide.

EPOCHS = 20
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])
Epoch 1/20
172/172 [==============================] - 7s 25ms/step - loss: 2.7409
Epoch 2/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 2.0092
Epoch 3/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.7211
Epoch 4/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.5550
Epoch 5/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.4547
Epoch 6/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3865
Epoch 7/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3325
Epoch 8/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2875
Epoch 9/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2474
Epoch 10/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2066
Epoch 11/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1678
Epoch 12/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1270
Epoch 13/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0842
Epoch 14/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0388
Epoch 15/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9909
Epoch 16/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9409
Epoch 17/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8887
Epoch 18/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8373
Epoch 19/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7849
Epoch 20/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7371

Générer du texte

Le moyen le plus simple de générer du texte avec ce modèle consiste à l'exécuter dans une boucle et à suivre l'état interne du modèle au fur et à mesure que vous l'exécutez.

Pour générer du texte, la sortie du modèle est renvoyée à l'entrée

Chaque fois que vous appelez le modèle, vous transmettez du texte et un état interne. Le modèle renvoie une prédiction pour le caractère suivant et son nouvel état. Transmettez la prédiction et l'état pour continuer à générer du texte.

Ce qui suit fait une prédiction en une seule étape :

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)

Exécutez-le en boucle pour générer du texte. En regardant le texte généré, vous verrez que le modèle sait quand capitaliser, faire des paragraphes et imite un vocabulaire d'écriture de type Shakespeare. Avec le petit nombre d'époques d'entraînement, il n'a pas encore appris à former des phrases cohérentes.

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:
This is not your comfort, when you see--
Huntsmit, we have already, let us she so hard,
Matters there well. Thou camallo, this night, you should her.
Gar of all the world to save my life,
I'll do well for one boy, and fetch she pass
The shadow with others' sole.

First Huntsman:
O rude blue, come,' to woe, and beat my beauty is ears.
An, thither, be ruled betimes, be cruel wonder
That hath but adainst my head.

Nurse:
Peter, your ancest-ticked faint.

MIRANDA:
More of Hereford, speak you: father, for our gentleman
Who do I not? look, soars!

CORIOLANUS:
Why, sir, what was done to brine? I pray, how many mouth
A brave defence speak to us: he has not out
To hold my soldiers; like one another smiled
Than a mad father's boots, you know, my lord,
Where is he was better than you see, of the
town, our kindred heart, that would sudden to the worse,
An if I met, yet fetch him own.

LUCENTIO:
I may be relight.

MENENIUS:
Ay, with sixteen years, finders both,
and as the most proportion's mooners 

________________________________________________________________________________

Run time: 2.67258358001709

La chose la plus simple que vous puissiez faire pour améliorer les résultats est de l'entraîner plus longtemps (essayez EPOCHS = 30 ).

Vous pouvez également expérimenter avec une chaîne de départ différente, essayer d'ajouter une autre couche RNN pour améliorer la précision du modèle ou ajuster le paramètre de température pour générer des prédictions plus ou moins aléatoires.

Si vous souhaitez que le modèle génère du texte plus rapidement , la chose la plus simple à faire est de générer le texte par lots. Dans l'exemple ci-dessous, le modèle génère 5 sorties à peu près en même temps qu'il a fallu pour générer 1 ci-dessus.

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 execution forbear that I was a kiss\nA mother in their ownsation with out the rest;\nNor seal'd-me to tell thee joyful? what said Yor Marcius! woe\nThat banish'd unrever-elent I confess\nA husband.\n\nLADY ANNE:\nTo men of summon encest wond\nlike him, Anding your freth hate for vain\nMay hardly slakes meer's name, o' no voice,\nBegail that passing child that valour'd gown?\n\nWARWICK:\nOxford, how much that made the rock Tarpeian?\n\nLUCENTIO:\nImirougester: I am too your freeds.\n\nCAPULET:\nThen I will wash\nBecause the effect of the citizens,\nOur skifts are born. Know the most patards time and will\nwomen! compare of the coronation, I did\nif you find it won to him and I.\n\nROMEO:\nGood evil; get you gone, let me have married me but yet.\n\nWARWICK:\nWhy, thou hast said his hastings? King Henry's head,\nAnd doth our scene stubility in merit ot perils\nHere to revenge, I say, proud queen,\nUnless you hence, my sons of weary perfects;\nReshon'd the prisoner in blood of jocund\nIn every scoutness' gentle Rucuov"
 b"ROMEO: go. Take it on yon placking for me, if thou didst love so blunt,\nLest old Lucio, whom I defy years, fellow-hands,\nThis very approbation lives.\n\nLADY ANNE:\nThat's your yel; if it come.\n\nKATHARINA:\nI'll pray you, sit,\nPut not your boot of such as they were, at length\nWas grieved for grept Hanting, on my service, kill, kill, kissis;\nAnd yet I was an Edward in every but a\ngreat maker your flesh and gold, another fear,\nAnd this, before your brother's son,\nWith its strange: but he will set upon you.\n\nCORIOLANUS:\nAy, my lord.\n\nFRIAR LAURENCE:\nRomeo! O, ho! first let remembers to piece away.\nThis is the Tower.\n\nThird Citizen:\nBehold, the matter?\n\nDUKE VINCENTIO:\nYou are too blind so many; yet so I did will take Mercutio,\nI may be jogging whiles; he sees it.\n\nCLARENCE:\nMethought that evil weeps so Romeo?\nWho be so heavy? I think they speak,\nBefore she will be flight.\n\nAll:\nOl, is become of such hath call'd hims, study and dance.\nIf that my powerful sings\nshould be a beacheries. Edward as 'lon "
 b"ROMEO:\nThe son, peace! thy sacred lizer throne,\nRather my tongue upon't. I can, bethick your help!\nJust of a king, woe's stand and love.\n\nBRUTUS:\nI can better divish'd and not all under affect:\nO, be quickly, villain, to report this school,\nI had none seen the dust of Hortensio.\n\nBIANCA:\nGod's good, my lord, to help your rece,ter famina,\nAnd Juliet like my hold, Liest your best:\nTo-morrow that I keep in some villaging\nAnd make her beauty continued in pees.\nMethoughts to London with our bodies in bounting love,\nCompliment by ups my green as I do favours\nWith a precious wind with child by adly way in love\nUnder the world; and so it is the malmsey-butt in\nThe very new offing to your follies.\n\nJULIET:\nCome on, lay here in hazarring her to bring me. I less there\nEscaped for flight, we may do infringe him.\n\nKeeper:\nMy lord, I have no other bent.\nWhere be the ped-she king's great aid;\nIf you'll more entertainment from you betred,\nThe secrets me to keep him soft; to curse the war,\nThe care colour. W"
 b"ROMEO:\nGood vows. Thou dead to lurp!\nO God! I cannot make, you have desert\nThan my passes to women all hopes with him?\n\nSecond Musician:\nNo, my liege, in gistocking a cockle or a month o' the peoper.\n\nDUKE VINCENTIO:\nNow, hark! the day; and therefore stand at safe\nWill come, to accuse my dusy hath done, upon you\nBut your will make me out in high forget. If you're past me leave,\nIf not, Saint George I bid thee here,\nMy father, eyes; and I fear any think\nTo the purpose magiin: I find thou refuse\nAnd bethink me to the earth the dire part and day strike.\n\nKING EDWARD IV:\nWhat were you lose. Father, I fear\nIs true the liquid dress: but 'tis a wildly\nkindly, proud I am severe;\nThe time shall point your state as voices and chartels\nclow the king's, being rather tell me out.\n\nPOLIXENES:\nA ponder, cord, not title and heart-honour in host;\nAnd call ummised the injury\nAs many as your tert of honour, this steep\nTo your infinity, if thou owest to\nforsworn you word unbrain; for, brings an edg,\nPloceed pas"
 b"ROMEO:\nNumbering, and may not unking, methinks, Lord Hastings, let him left your\nresolution as I live in solemn-more,\nAs if this still and scars of ceremony,\nShowing, as in a month being rather child,\nLook on my banish'd hands;\nWho after many moticing Romans,\nThat quickly shook like soft and stone with me.\n\nQUEEN MARGARET:\nAnd limp her tender than thy embassist, fines,\nWith enns most kinding eee:\nOr else you do to help him there:\nIf thou behold, by his rapher,\nAnd 'genty men's sake. Awar!\n\nISABELLA:\nO, pardon me, indeed, didst not a friend for aid\nMyself to-night: thou hast proved corooling\nWhom his oath rides of steeded knaves. I am\ngentlemen, you have come to both groan and my love.\n\nLUCIO:\nBador,ly, madam, but ne'er cause the crown,\nAnd, if I live, my lord.\n\nKING LEWIS XI:\nWarwick, Plaunis; and seeing thou hast slain\nThe bastardy of England am alike.'\nThe royal rabot, to appoint their power,\nFor such a day for this for me; so it is\nmoney, and again with lightning breasts: taste\nThese dece"], shape=(5,), dtype=string) 

________________________________________________________________________________

Run time: 2.5006580352783203

Exporter le générateur

Ce modèle en une seule étape peut facilement être enregistré et restauré , ce qui vous permet de l'utiliser partout où un tf.saved_model est accepté.

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 0x7fbb7c739510>, because it is not built.
2022-01-26 01:15:24.355813: 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:
Take man's, wife, mark me, and be advised.
Fool, in the crown, unhappy is the easy throne,
Enforced

Avancé : Formation personnalisée

La procédure de formation ci-dessus est simple, mais ne vous donne pas beaucoup de contrôle. Il utilise le forçage de l'enseignant qui empêche les mauvaises prédictions d'être renvoyées au modèle, de sorte que le modèle n'apprenne jamais à se remettre des erreurs.

Alors maintenant que vous avez vu comment exécuter le modèle manuellement, vous allez implémenter la boucle de formation. Cela donne un point de départ si, par exemple, vous souhaitez mettre en œuvre l'apprentissage du curriculum pour aider à stabiliser la sortie en boucle ouverte du modèle.

La partie la plus importante d'une boucle d'entraînement personnalisée est la fonction d'étape d'entraînement.

Utilisez tf.GradientTape pour suivre les dégradés. Vous pouvez en savoir plus sur cette approche en lisant le guide d'exécution impatient .

La procédure de base est :

  1. Exécutez le modèle et calculez la perte sous un tf.GradientTape .
  2. Calculez les mises à jour et appliquez-les au modèle à l'aide de l'optimiseur.
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}

L'implémentation ci-dessus de la méthode train_step suit les conventions train_step de Keras . Ceci est facultatif, mais cela vous permet de modifier le comportement de l'étape d'apprentissage tout en continuant à utiliser les méthodes Model.compile et Model.fit de keras.

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: 2.6916
<keras.callbacks.History at 0x7fbb9c5ade90>

Ou si vous avez besoin de plus de contrôle, vous pouvez écrire votre propre boucle d'entraînement personnalisée complète :

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 2.1412
Epoch 1 Batch 50 Loss 2.0362
Epoch 1 Batch 100 Loss 1.9721
Epoch 1 Batch 150 Loss 1.8361

Epoch 1 Loss: 1.9732
Time taken for 1 epoch 5.90 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 2 Batch 0 Loss 1.8170
Epoch 2 Batch 50 Loss 1.6815
Epoch 2 Batch 100 Loss 1.6288
Epoch 2 Batch 150 Loss 1.6625

Epoch 2 Loss: 1.6989
Time taken for 1 epoch 5.19 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 3 Batch 0 Loss 1.6405
Epoch 3 Batch 50 Loss 1.5635
Epoch 3 Batch 100 Loss 1.5912
Epoch 3 Batch 150 Loss 1.5241

Epoch 3 Loss: 1.5428
Time taken for 1 epoch 5.33 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 4 Batch 0 Loss 1.4469
Epoch 4 Batch 50 Loss 1.4512
Epoch 4 Batch 100 Loss 1.4748
Epoch 4 Batch 150 Loss 1.4077

Epoch 4 Loss: 1.4462
Time taken for 1 epoch 5.30 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 5 Batch 0 Loss 1.3798
Epoch 5 Batch 50 Loss 1.3727
Epoch 5 Batch 100 Loss 1.3793
Epoch 5 Batch 150 Loss 1.3883

Epoch 5 Loss: 1.3793
Time taken for 1 epoch 5.41 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 6 Batch 0 Loss 1.3024
Epoch 6 Batch 50 Loss 1.3325
Epoch 6 Batch 100 Loss 1.3483
Epoch 6 Batch 150 Loss 1.3362

Epoch 6 Loss: 1.3283
Time taken for 1 epoch 5.34 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 7 Batch 0 Loss 1.2669
Epoch 7 Batch 50 Loss 1.2864
Epoch 7 Batch 100 Loss 1.2498
Epoch 7 Batch 150 Loss 1.2482

Epoch 7 Loss: 1.2832
Time taken for 1 epoch 5.27 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 8 Batch 0 Loss 1.2289
Epoch 8 Batch 50 Loss 1.2577
Epoch 8 Batch 100 Loss 1.2070
Epoch 8 Batch 150 Loss 1.2333

Epoch 8 Loss: 1.2436
Time taken for 1 epoch 5.18 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 9 Batch 0 Loss 1.2138
Epoch 9 Batch 50 Loss 1.2410
Epoch 9 Batch 100 Loss 1.1898
Epoch 9 Batch 150 Loss 1.2157

Epoch 9 Loss: 1.2038
Time taken for 1 epoch 5.23 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 10 Batch 0 Loss 1.1200
Epoch 10 Batch 50 Loss 1.1545
Epoch 10 Batch 100 Loss 1.1688
Epoch 10 Batch 150 Loss 1.1748

Epoch 10 Loss: 1.1642
Time taken for 1 epoch 5.53 sec
________________________________________________________________________________