Tensorflow 与 Keras 中的 RNN，tf.nn.dynamic_rnn() 的贬值

Posted 2023-02-16

【中文标题】Tensorflow 与 Keras 中的 RNN，tf.nn.dynamic_rnn() 的贬值

【英文标题】：RNN in Tensorflow vs Keras, depreciation of tf.nn.dynamic_rnn()

【发布时间】：2019-07-26 03:09:22

【问题描述】：

我的问题是：tf.nn.dynamic_rnn 和 keras.layers.RNN(cell) 真的与文档中所述相同吗？

我正计划构建一个 RNN，但是，tf.nn.dynamic_rnn 似乎被贬低为支持 Keras。

特别指出：

警告：此功能已弃用。将来会被移除 版本。更新说明：请使用 keras.layers.RNN(cell)， 相当于这个API

但在可变序列长度的情况下，我看不出 API 是如何等效的！

在原始 TF 中，我们可以指定一个形状为 (batch_size, seq_lengths) 的张量。这样，如果我们的序列是[0, 1, 2, 3, 4]，并且batch中最长的序列大小为10，我们可以用0和[0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0, 0, 0]填充它，我们可以说seq_length=5来处理[0, 1, 2, 3, 4]。

但是，在 Keras 中，这不是它的工作方式！我们可以做的是在前面的层中指定mask_zero=True，例如嵌入层。这也将掩盖第一个零！

我可以通过在整个向量中添加一个来绕过它，但那是我在使用 tft.compute_vocabulary() 处理后需要做的额外预处理，它将词汇表单词映射到 0 索引向量。

【问题讨论】：

你说的是keras还是tf.keras？

我质疑，您是否应该真正关心这一点（即之前的seq_lengths）。来自文档 ...因此，性能比正确性更重要。

@MPękalski 我使用 tf.keras

@rst 我实际上并不了解关于正确性的问题。如果我输入 0，矩阵乘法也将为 0，但随后我将添加一个 1 偏置，该偏置通过具有其权重的激活函数传递。由于偏置项，我很可能会得到非零输出。因此，偏差权重会继续训练吗？还是我的理解有误？

@rst 假设它们的意思是将剩余的“填充”0 传递到 RNN 或屏蔽它们之间没有区别，例如没有对他们进行培训。

【参考方案1】：

不，但它们（或可以被制成）也没有那么不同。

TL;DR

tf.nn.dynamic_rnn 将序列结束后的元素替换为 0。据我所知，这不能用tf.keras.layers.* 复制，但你可以用RNN(Masking(...) 方法获得类似的行为：它只是停止计算并携带最后的输出和状态。您将获得与从 tf.nn.dynamic_rnn 获得的相同（非填充）输出。

实验

这是一个最小的工作示例，展示了 tf.nn.dynamic_rnn 和 tf.keras.layers.GRU 在使用和不使用 tf.keras.layers.Masking 层时的区别。

import numpy as np
import tensorflow as tf

test_input = np.array([
    [1, 2, 1, 0, 0],
    [0, 1, 2, 1, 0]
], dtype=int)
seq_length = tf.constant(np.array([3, 4], dtype=int))

emb_weights = (np.ones(shape=(3, 2)) * np.transpose([[0.37, 1, 2]])).astype(np.float32)
emb = tf.keras.layers.Embedding(
    *emb_weights.shape,
    weights=[emb_weights],
    trainable=False
)
mask = tf.keras.layers.Masking(mask_value=0.37)
rnn = tf.keras.layers.GRU(
    1,
    return_sequences=True,
    activation=None,
    recurrent_activation=None,
    kernel_initializer='ones',
    recurrent_initializer='zeros',
    use_bias=True,
    bias_initializer='ones'
)


def old_rnn(inputs):
    rnn_outputs, rnn_states = tf.nn.dynamic_rnn(
        rnn.cell,
        inputs,
        dtype=tf.float32,
        sequence_length=seq_length
    )
    return rnn_outputs


x = tf.keras.layers.Input(shape=test_input.shape[1:])
m0 = tf.keras.Model(inputs=x, outputs=emb(x))
m1 = tf.keras.Model(inputs=x, outputs=rnn(emb(x)))
m2 = tf.keras.Model(inputs=x, outputs=rnn(mask(emb(x))))

print(m0.predict(test_input).squeeze())
print(m1.predict(test_input).squeeze())
print(m2.predict(test_input).squeeze())

sess = tf.keras.backend.get_session()
print(sess.run(old_rnn(mask(emb(x))), feed_dict=x: test_input).squeeze())

m0 的输出用于显示应用嵌入层的结果。 请注意，根本没有零条目：

[[[1.   1.  ]    [[0.37 0.37]
  [2.   2.  ]     [1.   1.  ]
  [1.   1.  ]     [2.   2.  ]
  [0.37 0.37]     [1.   1.  ]
  [0.37 0.37]]    [0.37 0.37]]]

下面是 m1、m2 和 old_rnn 架构的实际输出：

m1: [[  -6.  -50. -156. -272.7276 -475.83362]
     [  -1.2876 -9.862801 -69.314 -213.94202 -373.54672 ]]
m2: [[  -6.  -50. -156. -156. -156.]
     [   0.   -6.  -50. -156. -156.]]
old [[  -6.  -50. -156.    0.    0.]
     [   0.   -6.  -50. -156.    0.]]

总结

旧的tf.nn.dynamic_rnn 用于用零屏蔽填充元素。 新的 RNN 层没有屏蔽在填充元素上运行，就像它们是数据一样。 新的rnn(mask(...)) 方法只是停止计算并将最后的输出和状态向前传递。请注意，我为此方法获得的（非填充）输出与 tf.nn.dynamic_rnn 的输出完全相同。

无论如何，我无法涵盖所有​​可能的边缘情况，但我希望您可以使用此脚本进一步解决问题。

【讨论】：

我扩展了这个in this answer 以显示没有嵌入层的掩码。很好的答案，这对我帮助很大。

今晚我做了一个有趣的发现——如果你将 GRU 单元包裹在一个双向层中，它会将携带的输出转换为零，因此无需预定义序列即可获得与旧实现相同的输出长度。