长短期记忆（LSTM）
读取数据集
import numpy as np
import torch
from torch import nn, optim
import torch.nn.functional as F
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
(corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size) = d2l.load_data_jay_lyrics()
print(torch.__version__, device)
1.11.0+cu113 cuda
从零开始实现
初始化模型参数
num_inputs, num_hiddens, num_outputs = vocab_size, 256, vocab_size
print('will use', device)
def get_params():
def _one(shape):
ts = torch.tensor(np.random.normal(0, 0.01, size=shape), device=device, dtype=torch.float32)
return torch.nn.Parameter(ts, requires_grad=True)
def _three():
return (_one((num_inputs, num_hiddens)),
_one((num_hiddens, num_hiddens)),
torch.nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens, device=device, dtype=torch.float32), requires_grad=True))
W_xi, W_hi, b_i = _three() # 输入门参数
W_xf, W_hf, b_f = _three() # 遗忘门参数
W_xo, W_ho, b_o = _three() # 输出门参数
W_xc, W_hc, b_c = _three() # 候选记忆细胞参数
# 输出层参数
W_hq = _one((num_hiddens, num_outputs))
b_q = torch.nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, device=device, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
return nn.ParameterList([W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc, b_c, W_hq, b_q])
will use cpu
定义模型
def init_lstm_state(batch_size, num_hiddens, device):
return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device),
torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device))
def init_lstm_state(batch_size, num_hiddens, device):
return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device),
torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device))
def lstm(inputs, state, params):
[W_xi, W_hi, b_i, W_xf, W_hf, b_f, W_xo, W_ho, b_o, W_xc, W_hc, b_c, W_hq, b_q] = params
(H, C) = state
outputs = []
for X in inputs:
I = torch.sigmoid(torch.matmul(X, W_xi) + torch.matmul(H, W_hi) + b_i)
F = torch.sigmoid(torch.matmul(X, W_xf) + torch.matmul(H, W_hf) + b_f)
O = torch.sigmoid(torch.matmul(X, W_xo) + torch.matmul(H, W_ho) + b_o)
C_tilda = torch.tanh(torch.matmul(X, W_xc) + torch.matmul(H, W_hc) + b_c)
C = F * C + I * C_tilda
H = O * C.tanh()
Y = torch.matmul(H, W_hq) + b_q
outputs.append(Y)
return outputs, (H, C)
训练模型并创作歌词
num_epochs, num_steps, batch_size, lr, clipping_theta = 160, 35, 32, 1e2, 1e-2
pred_period, pred_len, prefixes = 40, 50, ['分开', '不分开']
d2l.train_and_predict_rnn(lstm, get_params, init_lstm_state, num_hiddens,
vocab_size, device, corpus_indices, idx_to_char,
char_to_idx, False, num_epochs, num_steps, lr,
clipping_theta, batch_size, pred_period, pred_len,
prefixes)
epoch 40, perplexity 211.416571, time 1.37 sec - 分开 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 - 不分开 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 我不的我 epoch 80, perplexity 67.048346, time 1.35 sec - 分开 我想你你 我不要再想 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不 - 不分开 我想你你想你 我不要这不样 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不要这我 我不要这我 epoch 120, perplexity 15.552743, time 1.36 sec - 分开 我想带你的微笑 像这在 你想我 我想你 说你我 说你了 说给怎么么 有你在空 你在在空 在你的空 - 不分开 我想要你已经堡 一样样 说你了 我想就这样着你 不知不觉 你已了离开活 后知后觉 我该了这生活 我 epoch 160, perplexity 4.274031, time 1.35 sec - 分开 我想带你 你不一外在半空 我只能够远远著她 这些我 你想我难难头 一话看人对落我一望望我 我不那这 - 不分开 我想你这生堡 我知好烦 你不的节我 后知后觉 我该了这节奏 后知后觉 又过了一个秋 后知后觉 我该
简洁实现
lr = 1e-2 # 注意调整学习率
lstm_layer = nn.LSTM(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(lstm_layer, vocab_size)
d2l.train_and_predict_rnn_pytorch(model, num_hiddens, vocab_size, device,
corpus_indices, idx_to_char, char_to_idx,
num_epochs, num_steps, lr, clipping_theta,
batch_size, pred_period, pred_len, prefixes)
epoch 40, perplexity 1.020401, time 1.54 sec - 分开始想担 妈跟我 一定是我妈在 因为分手前那句抱歉 在感动 穿梭时间的画面的钟 从反方向开始移动 回到 - 不分开始想像 妈跟我 我将我的寂寞封闭 然后在这里 不限日期 然后将过去 慢慢温习 让我爱上你 那场悲剧 epoch 80, perplexity 1.011164, time 1.34 sec - 分开始想担 你的 从前的可爱女人 温柔的让我心疼的可爱女人 透明的让我感动的可爱女人 坏坏的让我疯狂的可 - 不分开 我满了 让我疯狂的可爱女人 漂亮的让我面红的可爱女人 温柔的让我心疼的可爱女人 透明的让我感动的可 epoch 120, perplexity 1.025348, time 1.39 sec - 分开始共渡每一天 手牵手 一步两步三步四步望著天 看星星 一颗两颗三颗四颗 连成线背著背默默许下心愿 看 - 不分开 我不懂 说了没用 他的笑容 有何不同 在你心中 我不再受宠 我的天空 是雨是风 还是彩虹 你在操纵 epoch 160, perplexity 1.017492, time 1.42 sec - 分开始乡相信命运 感谢地心引力 让我碰到你 漂亮的让我面红的可爱女人 温柔的让我心疼的可爱女人 透明的让 - 不分开 我不能再想 我不 我不 我不能 爱情走的太快就像龙卷风 不能承受我已无处可躲 我不要再想 我不要再
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