循环神经网络
Posted 城南皮卡丘
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了循环神经网络相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)与卷积神经网络一样,都是深度学习中的重要部分。循环神经网络可以看作一类具有短期记忆能力的神经网络。在循环神经网络中，神经元不但可以接收其他神经元的信息，也可以接收自身的信息，形成具有环路的网络结构，正因为能够接收自身神经元信息的特点，让循环神经网络具有更强的记忆能力。
卷积神经网络和全连接网络的数据表示能力已经非常强了，为什么还需要RNN呢?这是因为现实世界中面临的问题更加复杂，而且很多数据的输入顺序对结果有重要影响。如文本数据，其是字母和文字的组合,先后顺序具有非常重要的意义。语音数据、视频数据，这些数据如果打乱了原始的时间顺序，就会无法正确表示原始的信息。针对这种情况，与其他神经网络相比,循环神经网络因其具有记忆能力，所以更加有效。循环神经网络已经被广泛应用在语音识别、语言模型以及自然语言生成、文本情感分类等任务上。
最常见、最基本的循环神经网络有RNN、LSTM(长短期记忆)和GRU等。下面我们逐个简单讲解一下这三个循环神经网络。
1.RNN
首先看一下RNN简单网络结构示意图
上图中展示了RNN中基础的链接结构，针对t时刻的隐状态
，可以由下面的公式进行计算:
式中，是t时刻的隐藏状态；
是t时刻的输入；
是t-1时刻的隐藏状态；
是输入到隐藏层的权重；
是隐藏层到隐藏层的权重；
是输人到隐藏层的偏置；
是隐藏层到隐藏层的偏置；
表示激活函数，在PyTorch中可以使用Tanh或者ReLU激活函数。
虽然在对序列数据进行建模时，RNN对信息有一定的记忆能力，但是单纯的RNN会随着递归次数的增加，出现权重指数级爆炸或消失的问题，从而难以捕捉长时间的关联，并且导致RNN训练时收敛困难，而LSTM网络则通过引入门的机制,使网络具有更强的记忆能力，弥补了RNN网络的一些缺点。
2、LSTM
LSTM ( Long Short-Term Memory)网络又叫作长短期记忆网络，是一种特殊的RNN，主要用于解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，相比普通的RNN网络，LSTM能够在更长的序列中获得更好的分析效果。其简单的网络结构如下图所示：
在LSTM网络中，每个LSTM单元针对输入进行下面函数的计算:
上式中，是t时刻的隐藏状态( hidden state ) ;
是t时刻的元组状态( cellstate); 是t时刻的输入;是t-1时刻的隐藏状态，初始时刻的隐藏状态为0；
，
，
，
分别是输入门、遗忘门、选择门和输出门；表示sigmoid激活函数。在每个单元的传递过程中，通常是上一个状态传过来的 
加上一些数值，其改变的速度较慢,而的取值变化则较大，不同的节点往往会有很大的区别。LSTM在信息处理方面主要分为三个阶段:
(1)遗忘阶段。这个阶段主要是对上一个节点传进来的输人进行选择性忘记，会“忘记不重要的，记住重要的”。即通过的值来控制上一状态中哪些需要记住，哪些需要遗忘。
(2)选择记忆阶段。这个阶段将输人
有选择性地进行“记忆”。哪些重要则着重记录，哪些不重要则少记录。当前单元的输入内容是计算得到的，可以通过对其进行有选择地输出。
(3)输出阶段。这个阶段将决定哪些会被当成当前状态的输出。主要通过进行控制，并且要对使用tanh激活函数进行缩放。
LSTM网络输出
通常可以通过变化得到。
3、GRU
虽然LSTM通过门控状态来控制传输状态，记住需要长时间记忆的，忘记不重要的信息，而不像普通的RNN那样只能够有一种记忆叠加，这对很多需要“长期记忆”的任务来说效果显著，但是也因多个门控状态的引入，导致需要训练更多的参数，使得训练难度大大增加。针对这种情况，循环门控单元(Gate Recurrent Unit,GRU)网络被提出，GRU通过将遗忘门和输入门组合在一起，从而减少了门的数量，并且做了一些其他的改变，在保证记忆能力的同时，提升了网络的训练效率。在网络中每个GRU单元的示意图如下图所示。
在该网络中，每个GRU单元针对输入进行下面函数的计算:
式中，是t时刻的隐藏状态( hidden state )；是t时刻的输入；是t-1时刻的隐藏状态，初始时刻的隐藏状态为0；
，
，
分别是重置门、更新门和计算候选隐藏层； 表示sigmoid激活函数。在每个单元的传递过程中， 用来控制需要保留之前的记忆。如果 为0，则=
只包含当前输入状态的信息，而 则控制前一时刻的隐藏层忘记的信息量。循环神经网络根据循环单元的输入和输出数量之间的对应关系，可以将其分为多种应用方式。下图给出了循环神经网络常用的应用方式：
图中显示了5种循环神经网络的输入输出对应情况。其中，一对多的网络结构可以用于图像描述，即根据输入的一张图像，自动使用文字描述图像的内容；多对一的网络结构可用于文本分类，即根据一段描述文字，自动对文本内容归类;多对多的网络结构可用于语言翻译，即针对输入的一种语言，自动翻译为另一种语言。
全网最详细使用PyTorch实现循环神经网络
目录
欢迎来到这篇使用PyTorch实现循环神经网络的教程！在这里，我将向您展示如何使用PyTorch创建、训练和评估一个循环神经网络（RNN），并将其应用于文本生成任务。这篇教程将涵盖以下主题：
1.什么是循环神经网络
2.PyTorch中的循环神经网络
3.创建循环神经网络模型
4.训练循环神经网络模型
5.评估循环神经网络模型
6.应用循环神经网络模型于文本生成
让我们开始吧！
1. 什么是循环神经网络
循环神经网络（RNN）是一种用于序列数据的神经网络，常用于语言建模、翻译和音乐生成等任务。RNN是基于前一个时间步的输入和当前时间步的状态来预测下一个时间步的输出。这使得RNN在处理连续数据时非常有效，因为它可以利用上一个时间步的信息来更新其状态并生成新的输出。
RNN模型的核心是“循环”结构。在传统的神经网络中，每个输入都是独立地处理的，而在RNN中，每个输入都与前一个时间步的输出相关联。在每个时间步，RNN将当前输入和前一个时间步的输出传递到一个称为“隐藏状态”的向量中。该隐藏状态捕获了当前输入和过去输入的信息，并将其用于预测下一个输出。
2. PyTorch中的循环神经网络
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，提供了许多构建和训练神经网络的工具。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn模块中的RNN类和LSTM类来构建RNN模型。
RNN类是最基本的RNN类型。它接收一个输入张量和一个初始隐藏状态张量，并输出一个输出张量和一个最终隐藏状态张量。LSTM类是一种改进的RNN类型，它使用一种称为长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）的结构来记忆和管理状态。LSTM比RNN更适合处理长序列数据，因为它可以更好地处理梯度消失和梯度爆炸的问题。
在接下来的部分中，我们将使用PyTorch中的RNN类来构建一个简单的循环神经网络模型，并将其用于文本生成任务。
3. 创建循环神经网络模型
在这个示例中，我们将创建一个字符级别的文本生成模型，它将一个或多个字符作为输入，并生成下一个字符作为输出。我们将使用莎士比亚的一些作品作为我们的训练数据，以生成新的莎士比亚风格的文本。
首先，我们需要对文本进行预处理。我们将把所有的字符转换成小写，并将其表示为数字。我们还将创建一个字典，将每个字符映射到一个唯一的数字，并将这些数字用于训练模型。
import string
def preprocess(text):
# 将文本转换为小写
text = text.lower()
# 删除所有标点符号
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
# 创建一个字符到数字的映射表
char_to_index = char: i for i, char in enumerate(set(text))
index_to_char = i: char for char, i in char_to_index.items()
# 将文本表示为数字
text = [char_to_index[char] for char in text]
return text, char_to_index, index_to_char接下来，我们将创建一个TextDataset类，用于加载和处理训练数据。该类将接收一个预处理过的文本列表，并将其转换为PyTorch张量。
import torch
from torch.utils.data import Dataset
class TextDataset(Dataset):
def __init__(self, text):
self.text = torch.tensor(text)
def __len__(self):
return len(self.text) - 1
def __getitem__(self, idx):
x = self.text[idx]
y = self.text[idx+1]
return x, y接下来，我们将创建一个RNN类来实现我们的循环神经网络模型。该模型将包含一个嵌入层、一个RNN层和一个全连接层。嵌入层将输入字符的数字表示转换为向量表示，RNN层将处理序列数据并生成隐藏状态，全连接层将根据隐藏状态生成输出。
import torch.nn as nn
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x, h):
x = self.embedding(x)
out, h = self.rnn(x, h)
out = self.fc(out)
return out, h我们还需要定义一些超参数，例如序列长度、批大小、隐藏层大小和训练迭代次数。
# 定义超参数
sequence_length = 100
batch_size = 128
hidden_size = 256
num_layers = 2
num_epochs = 50
learning_rate = 0.001我们还需要定义一个函数来生成输入和目标序列。该函数将根据指定的序列长度将文本数据分割成多个序列，并将每个序列转换为PyTorch张量。
def generate_sequence_data(text, sequence_length, batch_size):
num_sequences = len(text) // sequence_length
text = text[:num_sequences * sequence_length]
x_data = text[:-1]
y_data = text[1:]
x_batches = torch.split(x_data, batch_size)
y_batches = torch.split(y_data, batch_size)
sequence_data = []
for i in range(num_sequences // batch_size):
x = x_batches[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
y = y_batches[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
sequence_data.append((torch.stack(x), torch.stack(y)))
return sequence_data接下来，我们将加载并预处理我们的训练数据，并将其转换为PyTorch数据集。
with open('shakespeare.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
text, char_to_index, index_to_char = preprocess(text)
dataset = TextDataset(text)现在，我们可以创建一个DataLoader对象，用于加载数据并将其分成批次。
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)接下来，我们将创建一个RNN对象，并定义我们的损失函数和优化器。
model = RNN(len(char_to_index), hidden_size, len(char_to_index)).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)现在我们已经准备好训练我们的模型了。在每个训练迭代中，我们将向模型提供一个输入序列并计算模型的输出。我们将使用损失函数来计算模型输出和目标序列之间的差异，并使用反向传播算法更新模型参数。
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0
h = torch.zeros(num_layers, batch_size, hidden_size).to(device)
for i, (x, y) in enumerate(dataloader):
x = x.to(device)
y = y.to(device)
optimizer.zero_grad()
out, h = model(x, h)
loss = criterion(out.view(-1, len(char_to_index)), y.view(-1))
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
if (i+1) % 100 == 0:
print('Epoch [/], Step [/], Loss: :.4f'
.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(dataset)//batch_size, total_loss / (i+1)))在训练完成后，我们可以使用我们的训练好的模型来生成文本。我们可以通过提供一个起始字符并循环多次生成文本。在每次生成文本时，我们将向模型提供当前字符并获取下一个字符的预测
def generate_text(model, char_to_index, index_to_char, sequence_length, seed_text, num_chars):
with torch.no_grad():
h = torch.zeros(num_layers, 1, hidden_size).to(device)
seed = [char_to_index[char] for char in seed_text]
input = torch.tensor(seed).unsqueeze(1).to(device)
output = []
for i in range(num_chars):
out, h = model(input, h)
out = out[-1]
prob = nn.functional.softmax(out, dim=0).cpu().numpy()
index = np.random.choice(len(char_to_index), p=prob)
output.append(index_to_char[index])
input = torch.tensor([index]).unsqueeze(1).to(device)
return ''.join(output)现在，我们可以使用以下代码段训练我们的模型并生成文本。
# 定义超参数
sequence_length = 100
batch_size = 128
hidden_size = 256
num_layers = 2
num_epochs = 50
learning_rate = 0.001
# 加载数据集
with open('shakespeare.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read()
text, char_to_index, index_to_char = preprocess(text)
dataset = TextDataset(text)
# 创建数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 创建模型，损失函数和优化器
model = RNN(len(char_to_index), hidden_size, len(char_to_index)).to(device)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0
h = torch.zeros(num_layers, batch_size, hidden_size).to(device)
for i, (x, y) in enumerate(dataloader):
x = x.to(device)
y = y.to(device)
optimizer.zero_grad()
out, h = model(x, h)
loss = criterion(out.view(-1, len(char_to_index)), y.view(-1))
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
if (i+1) % 100 == 0:
print('Epoch [/], Step [/], Loss: :.4f'
.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(dataset)//batch_size, total_loss / (i+1)))
# 生成文本
generated_text = generate_text(model, char_to_index, index_to_char, sequence_length, 'shall i compare thee to a summer\\'s day?\\n', 1000)
print(generated_text)这将训练我们的循环神经网络，并使用它生成一段长度为1000个字符的文本。您可以尝试不同的超参数和训练数据来创建不同的模型和生成文本。
小结
在本教程中，我们介绍了循环神经网络（RNN）及其应用，使用 PyTorch 实现了一个基本的字符级 RNN 模型，以生成文本为例子。我们首先预处理文本数据集，然后定义了一个 RNN 模型。我们使用 Cross Entropy 损失函数和 Adam 优化器来训练我们的模型，并通过生成一些示例文本来验证它是否有效。
总的来说，RNN 在处理序列数据时非常有用，如自然语言处理、时间序列预测等。PyTorch 为开发人员提供了非常方便的工具和接口，使其能够轻松地构建和训练深度学习模型。同时，使用 GPU 可以加速模型的训练和推理过程。因此，我们希望本教程能够为您提供有关 PyTorch 和 RNN 的基础知识，并启发您开始尝试更复杂的深度学习任务。
接下来，我们将介绍如何训练循环神经网络模型、评估循环神经网络模型，并将循环神经网络模型应用于文本生成。
4.训练循环神经网络模型
我们的模型已经定义好了，接下来就是要训练模型。我们需要为模型提供训练数据，然后通过计算损失和反向传播更新模型参数。在此之前，我们需要设置一些训练的超参数，例如学习率、迭代次数等等。
learning_rate = 0.005
n_epochs = 2000
print_every = 100
plot_every = 10
hidden_size = 100
# Create RNN model and set loss and optimizer
rnn = RNN(n_characters, hidden_size, n_characters)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=learning_rate)
# Initialize loss and time variables
current_loss = 0
all_losses = []
start_time = time.time()然后我们开始训练循环神经网络模型：
for epoch in range(1, n_epochs + 1):
# Get input and target tensors from random batch
input_tensor, target_tensor = random_training_example(all_characters, n_characters,
data, chunk_len) # Initialize hidden state hidden = rnn.init_hidden()
# Zero the gradients
optimizer.zero_grad()
# Forward pass
loss, hidden = rnn(input_tensor, target_tensor, hidden)
# Backward pass
loss.backward()
# Update parameters
optimizer.step()
# Update loss
current_loss += loss.item()
# Print progress
if epoch % print_every == 0:
print(f'Epoch [epoch/n_epochs], Loss: current_loss/print_every:.4f')
current_loss = 0
# Save the model and the optimizer every 500 epochs
if epoch % 500 == 0:
torch.save(rnn.state_dict(), f'./models/rnn_epoch.pth')
torch.save(optimizer.state_dict(), f'./models/optimizer_epoch.pth')
# Record the average loss every `plot_every` epochs
if epoch % plot_every == 0:
all_losses.append(current_loss / plot_every)
current_loss = 0在训练过程中，我们首先从数据集中随机获取一批训练样本。然后，我们初始化隐藏状态，将梯度归零，通过前向传播计算损失，然后通过反向传播更新模型参数。最后，我们记录每个时期的损失，并在训练完成后将损失可视化。在训练过程中，我们还可以保存模型和优化器的状态，以便稍后恢复模型。
5.评估循环神经网络模型
一旦我们训练好了模型，我们就需要评估模型的表现。我们可以使用一些指标来衡量模型的表现，例如准确率、精度、召回率、F1 值等等。对于文本生成任务，我们通常使用困惑度（perplexity）作为评估指标。困惑度表示模型对于给定序列的预测能力，计算方法为：
$$\\textperplexity = e^-\\frac1N \\sum_i=1^N \\log p(x_i)$$
其中，$N$ 是序列的长度，$p(x_i)$ 是模型对于第 $i$ 个字符的预测概率。
下面是一个评估模型的示例代码：
def evaluate(rnn, data, prime_str='A', predict_len=100, temperature=0.8):
# Initialize hidden state
hidden = rnn.init_hidden()
# Initialize input sequence
prime_input = char_tensor(prime_str)
# Generate prime sequence
for p in range(len(prime_str) - 1):
_, hidden = rnn(prime_input[p].unsqueeze(0), hidden)
# Initialize predicted sequence
predicted = prime_str
# Generate predicted sequence
for p in range(predict_len):
# Forward pass
output, hidden = rnn(prime_input[-1].unsqueeze(0), hidden)
# Sample from the network as a multinomial distribution
output_dist = output.data.view(-1).div(temperature).exp() top_i =
torch.multinomial(output_dist, 1)[0]
# Add predicted character to string and use as next input
predicted_char = all_characters[top_i]
predicted += predicted_char
prime_input = char_tensor(predicted_char)
# Calculate perplexity
perplexity = calc_perplexity(rnn, data)
return predicted, perplexity
def calc_perplexity(rnn, data):
# Set loss function
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# Initialize variables
loss = 0
n_chars = 0
# Iterate over all chunks in data
for chunk in data:
# Get input and target tensors
input_tensor = char_tensor(chunk[:-1])
target_tensor = char_tensor(chunk[1:])
# Initialize hidden state
hidden = rnn.init_hidden()
# Forward pass
output, hidden = rnn(input_tensor, target_tensor, hidden)
# Calculate loss
loss += loss_fn(output.view(-1, n_characters), target_tensor.view(-1)).item() * len(chunk)
# Update number of characters
n_chars += len(chunk) - 1
# Calculate perplexity
perplexity = np.exp(loss / n_chars)
return perplexity我们首先定义了一个 evaluate 函数，该函数接受一个已经训练好的模型、一个初始字符串、一个生成的序列长度和一个温度参数。我们使用初始字符串生成一个起始序列，并利用模型生成一个长度为 predict_len 的序列。然后我们计算该序列的困惑度，并返回生成的序列和困惑度。
计算困惑度的过程在 calc_perplexity 函数中。我们使用交叉熵损失函数计算每个序列的损失，然后累加损失和字符数。最后，我们将损失除以字符数，并使用指数函数计算 perplexity 值。
最后，我们来看一下如何将循环神经网络应用于文本生成任务。对于文本生成任务，我们的目标是根据前面的一段文本生成下一个字符或单词。我们可以使用训练好的循环神经网络模型来预测下一个字符或单词的概率分布，并根据该分布来进行采样。具体来说，我们可以执行以下步骤：
1.给定一个初始字符串和循环神经网络模型。
2.使用初始字符串生成一个起始序列，将其输入到循环神经网络模型中。
3.在模型的输出中，选择一个概率最高的字符作为预测的下一个字符，并将该字符添加到序列的末尾。
4.将预测的字符作为输入，重复步骤 3 直到生成所需长度的序列。
在生成文本时，我们通常会添加一个温度参数来控制生成文本的多样性。温度参数越高，生成的文本越随机；温度参数越低，生成的文本越保守。以下是一个生成文本的示例代码：
def generate_text(rnn, prime_str='A', predict_len=100, temperature=0.8):
# Initialize hidden state
hidden = rnn.init_hidden()
# Initialize input sequence
prime_input = char_tensor(prime_str)
# Generate prime sequence
for p in range(len(prime_str) - 1):
_, hidden = rnn(prime_input[p].unsqueeze(0), hidden)
# Initialize predicted sequence
predicted = prime_str
# Generate predicted sequence
for p in range(predict_len):
# Forward pass
output, hidden = rnn(prime_input[-1].unsqueeze(0), hidden)
# Sample from the network as a multinomial distribution
output_dist = output.data.view(-1).div(temperature).exp() top_i =
torch.multinomial(output_dist, 1)[0]
# Add predicted character to string and use as next input
predicted_char = all_characters[top_i]
predicted += predicted_char
prime_input = char_tensor(predicted_char)
return predicted我们可以使用该函数来生成指定长度的文本。我们首先使用初始字符串生成一个起始序列，并利用模型生成一个长度为 predict_len 的序列。然后我们使用温度参数对生成的序列进行采样，并返回生成的文本。
在这个过程中，我们还需要一些辅助函数来将字符和单词转换为数字表示。以下是将字符转换为数字表示的辅助函数：
def char_tensor(string):
tensor = torch.zeros(len(string)).long()
for c in range(len(string)):
tensor[c] = all_characters.index(string[c])
return tensor该函数接受一个字符串作为输入，并将其转换为一个长为字符串长度的整数张量。每个元素都是对应字符在字符表中的索引。
对于单词级别的循环神经网络，我们需要一个不同的辅助函数来将单词转换为数字表示。以下是将单词转换为数字表示的辅助函数：
def word_tensor(word, word_to_ix):
tensor = torch.zeros(len(word)).long()
for w in range(len(word)):
tensor[w] = word_to_ix[word[w]]
return tensor该函数接受一个单词和单词表 word_to_ix 作为输入，并将单词转换为一个长为单词长度的整数张量。每个元素都是对应单词在单词表中的索引。
接下来，我们需要一些训练和评估循环神经网络模型的函数。以下是训练函数的代码：
def train(rnn, criterion, optimizer, train_data, n_epochs=200, print_every=100, plot_every=10):
# Initialize losses and perplexities
current_loss = 0
all_losses = []
current_perplexity = 0
all_perplexities = []
# Train loop
for epoch in range(1, n_epochs + 1):
# Initialize hidden state
hidden = rnn.init_hidden()
# Shuffle training data
random.shuffle(train_data)
# Train on each example
for i, (input_seq, target_seq) in enumerate(train_data):
# Clear gradients
optimizer.zero_grad()
# Convert input and target sequences to tensors
input_tensor = input_seq.unsqueeze(0)
target_tensor = target_seq.unsqueeze(0)
# Forward pass
output, hidden = rnn(input_tensor, hidden)
# Calculate loss and perplexity
loss = criterion(output.view(-1, n_categories), target_tensor.view(-1))
perplexity = torch.exp(loss)
# Backward pass and optimization step
loss.backward()
optimizer.step()
# Update current loss and perplexity
current_loss += loss.item()
current_perplexity += perplexity.item()
# Print progress
if (i + 1) % print_every == 0:
print('Epoch [/], Step [/], Loss: :.4f, Perplexity: :.4f'
.format(epoch, n_epochs, i + 1, len(train_data),
current_loss / print_every, current_perplexity / print_every))
current_loss = 0
current_perplexity = 0
# Add loss and perplexity to list
all_losses.append(current_loss)
all_perplexities.append(current_perplexity)
# Plot losses and perplexities
if epoch % plot_every == 0:
plot_loss(all_losses, epoch)
plot_perplexity(all_perplexities, epoch)该函数接受循环神经网络模型 rnn、损失函数 criterion、优化器 optimizer、训练数据 train_data、训练周期数 n_epochs、每隔多少步打印一次进度 print_every、每隔多少周期绘制一次损失和困惑度图表 plot_every 作为输入。
在训练过程中，我们首先初始化损失和困惑度的变量 current_loss 和 current_perplexity，然后进行训练循环。在每个训练周期中，我们首先初始化隐藏状态 hidden，然后将训练数据随机打乱。接着，我们对每个训练样本进行训练，具体步骤如下：
1.清除梯度。
2.将输入序列和目标序列转换为张量。
3.前向传播，计算输出序列和新的隐藏状态。
4.计算损失和困惑度。
5.反向传播和优化。
6.更新当前损失和困惑度。
7.如果达到了打印进度的步数，则打印进度，并重置当前损失和困惑度。
在每个训练周期结束后，我们将当前损失和困惑度添加到列表中，并在每隔一定周期数时绘制损失和困惑度图表。
以下是评估函数的代码：
def evaluate(rnn, criterion, data):
# Initialize loss and perplexity
total_loss = 0 total_perplexity = 0
# Loop through data
with torch.no_grad():
for input_seq, target_seq in data:
# Initialize hidden state
hidden = rnn.init_hidden()
# Convert input and target sequences to tensors
input_tensor = torch.tensor(input_seq, dtype=torch.long).view(-1, 1)
target_tensor = torch.tensor(target_seq, dtype=torch.long).view(-1, 1)
# Forward pass
output, hidden = rnn(input_tensor, hidden)
loss = criterion(output, target_tensor)
# Update total loss and perplexity
total_loss += loss.item()
total_perplexity += np.exp(loss.item())
# Calculate average loss and perplexity
avg_loss = total_loss / len(data)
avg_perplexity = total_perplexity / len(data)
return avg_loss, avg_perplexity该函数接受循环神经网络模型 `rnn`、损失函数 `criterion` 和测试数据 `data` 作为输入。在评估过程中，我们初始化损失和困惑度变量 `total_loss` 和 `total_perplexity`，然后对测试数据进行循环。对于每个测试样本，我们首先初始化隐藏状态 `hidden`，然后将输入序列和目标序列转换为张量。接着，我们进行前向传播，计算输出序列和新的隐藏状态，并计算损失和困惑度。最后，我们将总损失和困惑度除以测试样本数，计算平均损失和困惑度。 最后，我们来看一下如何使用训练好的循环神经网络模型进行文本生成。以下是文本生成函数的代码：未完待续。
以上是关于循环神经网络的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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