前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >机器如何读懂人心:Keras实现Self-Attention文本分类

机器如何读懂人心:Keras实现Self-Attention文本分类

作者头像
AI科技大本营
发布2019-07-03 15:00:44
2.6K0
发布2019-07-03 15:00:44
举报
文章被收录于专栏:AI科技大本营的专栏

作者 | 小宋是呢

转载自CSDN博客

一、Self-Attention概念详解

了解了模型大致原理,我们可以详细的看一下究竟Self-Attention结构是怎样的。其基本结构如下

对于self-attention来讲,Q(Query), K(Key), V(Value)三个矩阵均来自同一输入,首先我们要计算Q与K之间的点乘,然后为了防止其结果过大,会除以一个尺度标度

,其中

为一个query和key向量的维度。再利用Softmax操作将其结果归一化为概率分布,然后再乘以矩阵V就得到权重求和的表示。该操作可以表示为

这里可能比较抽象,我们来看一个具体的例子(图片来源于https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/),该博客讲解的极其清晰,强烈推荐),假如我们要翻译一个词组Thinking Machines,其中Thinking的输入的embedding vector用

表示,Machines的embedding vector用

表示。

当我们处理Thinking这个词时,我们需要计算句子中所有词与它的Attention Score,这就像将当前词作为搜索的query,去和句子中所有词(包含该词本身)的key去匹配,看看相关度有多高。我们用

代表Thinking对应的query vector,

分别代表Thinking以及Machines对应的key vector,则计算Thinking的attention score的时候我们需要计算

的点乘,同理,我们计算Machines的attention score的时候需要计算

的点乘。如上图中所示我们分别得到了

的点乘积,然后我们进行尺度缩放与softmax归一化,如下图所示:

显然,当前单词与其自身的attention score一般最大,其他单词根据与当前单词重要程度有相应的score。然后我们在用这些attention score与value vector相乘,得到加权的向量。

如果将输入的所有向量合并为矩阵形式,则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示:

其中

是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式:

二、Self_Attention模型搭建

笔者使用Keras来实现对于Self_Attention模型的搭建,由于网络中间参数量比较多,这里采用自定义网络层的方法构建Self_Attention。

Keras实现自定义网络层。需要实现以下三个方法:(注意input_shape是包含batch_size项的

  • build(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设 self.built = True,可以通过调用 super([Layer], self).build() 完成。
  • call(x): 这里是编写层的功能逻辑的地方。你只需要关注传入 call 的第一个参数:输入张量,除非你希望你的层支持masking。
  • compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状,你应该在这里定义形状变化的逻辑,这让Keras能够自动推断各层的形状。

实现代码如下:

代码语言:javascript
复制
from keras.preprocessing import sequence
from keras.datasets import imdb
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer


class Self_Attention(Layer):

    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        # 为该层创建一个可训练的权重
        #inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len)
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel',
                                      shape=(3,input_shape[2], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)

        super(Self_Attention, self).build(input_shape)  # 一定要在最后调用它

    def call(self, x):
        WQ = K.dot(x, self.kernel[0])
        WK = K.dot(x, self.kernel[1])
        WV = K.dot(x, self.kernel[2])

        print("WQ.shape",WQ.shape)

        print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape",K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape)


        QK = K.batch_dot(WQ,K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]))

        QK = QK / (64**0.5)

        QK = K.softmax(QK)

        print("QK.shape",QK.shape)

        V = K.batch_dot(QK,WV)

        return V

    def compute_output_shape(self, input_shape):

        return (input_shape[0],input_shape[1],self.output_dim)

这里可以对照一中的概念讲解来理解代码

如果将输入的所有向量合并为矩阵形式,则所有query, key, value向量也可以合并为矩阵形式表示

上述内容对应

代码语言:javascript
复制
WQ = K.dot(x, self.kernel[0])
WK = K.dot(x, self.kernel[1])
WV = K.dot(x, self.kernel[2]) 

其中

是我们模型训练过程学习到的合适的参数。上述操作即可简化为矩阵形式:

上述内容对应(为什么使用batch_dot呢?这是由于input_shape是包含batch_size项的

代码语言:javascript
复制
QK = K.batch_dot(WQ,K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]))
QK = QK / (64**0.5)
QK = K.softmax(QK)
print("QK.shape",QK.shape)
V = K.batch_dot(QK,WV)

这里 QK = QK / (64**0.5) 是除以一个归一化系数,(64**0.5)是笔者自己定义的,其他文章可能会采用不同的方法。

三、训练网络

项目完整代码如下,这里使用的是Keras自带的imdb影评数据集。

代码语言:javascript
复制
#%%

from keras.preprocessing import sequence
from keras.datasets import imdb
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer

class Self_Attention(Layer):

    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(Self_Attention, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        # 为该层创建一个可训练的权重
        #inputs.shape = (batch_size, time_steps, seq_len)
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel',
                                      shape=(3,input_shape[2], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)

        super(Self_Attention, self).build(input_shape)  # 一定要在最后调用它

    def call(self, x):
        WQ = K.dot(x, self.kernel[0])
        WK = K.dot(x, self.kernel[1])
        WV = K.dot(x, self.kernel[2])

        print("WQ.shape",WQ.shape)

        print("K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape",K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape)

        QK = K.batch_dot(WQ,K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]))

        QK = QK / (64**0.5)

        QK = K.softmax(QK)

        print("QK.shape",QK.shape)

        V = K.batch_dot(QK,WV)

        return V

    def compute_output_shape(self, input_shape):

        return (input_shape[0],input_shape[1],self.output_dim)

max_features = 20000

print('Loading data...')

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
#标签转换为独热码
y_train, y_test = pd.get_dummies(y_train),pd.get_dummies(y_test)
print(len(x_train), 'train sequences')
print(len(x_test), 'test sequences')

#%%数据归一化处理

maxlen = 64

print('Pad sequences (samples x time)')

x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)

x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)

print('x_train shape:', x_train.shape)

print('x_test shape:', x_test.shape)

#%%

batch_size = 32
from keras.models import Model
from keras.optimizers import SGD,Adam
from keras.layers import *
from Attention_keras import Attention,Position_Embedding


S_inputs = Input(shape=(64,), dtype='int32')

embeddings = Embedding(max_features, 128)(S_inputs)


O_seq = Self_Attention(128)(embeddings)


O_seq = GlobalAveragePooling1D()(O_seq)

O_seq = Dropout(0.5)(O_seq)

outputs = Dense(2, activation='softmax')(O_seq)


model = Model(inputs=S_inputs, outputs=outputs)

print(model.summary())
# try using different optimizers and different optimizer configs
opt = Adam(lr=0.0002,decay=0.00001)
loss = 'categorical_crossentropy'
model.compile(loss=loss,

             optimizer=opt,

             metrics=['accuracy'])

#%%
print('Train...')

h = model.fit(x_train, y_train,

         batch_size=batch_size,

         epochs=5,

         validation_data=(x_test, y_test))

plt.plot(h.history["loss"],label="train_loss")
plt.plot(h.history["val_loss"],label="val_loss")
plt.plot(h.history["acc"],label="train_acc")
plt.plot(h.history["val_acc"],label="val_acc")
plt.legend()
plt.show()

#model.save("imdb.h5")

四、结果输出

代码语言:javascript
复制
(TF_GPU) D:\Files\DATAs\prjs\python\tf_keras\transfromerdemo>C:/Files/APPs/RuanJian/Miniconda3/envs/TF_GPU/python.exe d:/Files/DATAs/prjs/python/tf_keras/transfromerdemo/train.1.py
Using TensorFlow backend.
Loading data...
25000 train sequences
25000 test sequences
Pad sequences (samples x time)
x_train shape: (25000, 64)
x_test shape: (25000, 64)
WQ.shape (?, 64, 128)
K.permute_dimensions(WK, [0, 2, 1]).shape (?, 128, 64)
QK.shape (?, 64, 64)
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 64)                0
_________________________________________________________________
embedding_1 (Embedding)      (None, 64, 128)           2560000
_________________________________________________________________
self__attention_1 (Self_Atte (None, 64, 128)           49152
_________________________________________________________________
global_average_pooling1d_1 ( (None, 128)               0
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (None, 128)               0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 2)                 258
=================================================================
Total params: 2,609,410
Trainable params: 2,609,410
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
None
Train...
Train on 25000 samples, validate on 25000 samples
Epoch 1/5
25000/25000 [==============================] - 17s 693us/step - loss: 0.5244 - acc: 0.7514 - val_loss: 0.3834 - val_acc: 0.8278
Epoch 2/5
25000/25000 [==============================] - 15s 615us/step - loss: 0.3257 - acc: 0.8593 - val_loss: 0.3689 - val_acc: 0.8368
Epoch 3/5
25000/25000 [==============================] - 15s 614us/step - loss: 0.2602 - acc: 0.8942 - val_loss: 0.3909 - val_acc: 0.8303
Epoch 4/5
25000/25000 [==============================] - 15s 618us/step - loss: 0.2078 - acc: 0.9179 - val_loss: 0.4482 - val_acc: 0.8215
Epoch 5/5
25000/25000 [==============================] - 15s 619us/step - loss: 0.1639 - acc: 0.9368 - val_loss: 0.5313 - val_acc: 0.8106

参考链接:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/47282410

原文链接

https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/90600028

(*本文为 AI科技大本营转载文章,转载请联系原作者)

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2019-06-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 AI科技大本营 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 一、Self-Attention概念详解
  • 二、Self_Attention模型搭建
  • 三、训练网络
  • 四、结果输出
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档