在過去的幾周里，我花了很多時間用 PyTorch 實現了一個 char-rnn 的版本。我以前從未訓練過神經網絡，所以這可能是一個有趣的開始。

這個想法(來自 循環神經網絡的不合理效應 )可以讓你在文本上訓練一個基于字符的 循環神經網絡(recurrent neural network)(RNN)，并得到一些出乎意料好的結果。

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不過，雖然沒有得到我想要的結果，但是我還是想分享一些示例代碼和結果，希望對其他開始嘗試使用 PyTorch 和 RNN 的人有幫助。

這是 Jupyter 筆記本格式的代碼： char-rnn in PyTorch.ipynb 。你可以點擊這個網頁最上面那個按鈕 “Open in Colab”，就可以在 Google 的 Colab 服務中打開，并使用免費的 GPU 進行訓練。所有的東西加起來大概有 75 行代碼，我將在這篇博文中盡可能地詳細解釋。

第一步：準備數據

首先，我們要下載數據。我使用的是 古登堡項目(Project Gutenberg)中的這個數據： Hans Christian Anderson’s fairy tales 。

!wget -O fairy-tales.txt 

這個是準備數據的代碼。我使用 fastai 庫中的 Vocab 類進行數據處理，它能將一堆字母轉換成“詞表”，然后用這個“詞表”把字母變成數字。

之后我們就得到了一個大的數字數組(training_set)，我們可以用于訓練我們的模型。

from fastai.text import * 
text = unidecode.unidecode(open('fairy-tales.txt').read()) 
v = Vocab.create((x for x in text), max_vocab=400, min_freq=1) 
training_set = torch.Tensor(v.numericalize([x for x in text])).type(torch.LongTensor).cuda() 
num_letters = len(v.itos) 

第二步：定義模型

這個是 PyTorch 中 LSTM 類的封裝。除了封裝 LSTM 類以外，它還做了三件事：

• 對輸入向量進行 one-hot 編碼，使得它們具有正確的維度。
• 在 LSTM 層后一層添加一個線性變換，因為 LSTM 輸出的是一個長度為 hidden_size 的向量，我們需要的是一個長度為 input_size 的向量這樣才能把它變成一個字符。
• 把 LSTM 隱藏層的輸出向量(實際上有 2 個向量)保存成實例變量，然后在每輪運行結束后執行 .detach() 函數。(我很難解釋清 .detach() 的作用，但我的理解是，它在某種程度上“結束”了模型的求導計算)(LCTT 譯注：detach() 函數是將該張量的 requires_grad 參數設置為 False，即反向傳播到該張量就結束。)

class MyLSTM(nn.Module): 
    def __init__(self, input_size, hidden_size): 
        super().__init__() 
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) 
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, input_size) 
        self.input_size=input_size 
        self.hidden = None 
 
    def forward(self, input): 
        input = torch.nn.functional.one_hot(input, num_classes=self.input_size).type(torch.FloatTensor).cuda().unsqueeze(0) 
        if self.hidden is None: 
            l_output, selfself.hidden = self.lstm(input) 
        else: 
            l_output, selfself.hidden = self.lstm(input, self.hidden) 
        self.hidden = (self.hidden[0].detach(), self.hidden[1].detach()) 
 
        return self.h2o(l_output) 

這個代碼還做了一些比較神奇但是不太明顯的功能。如果你的輸入是一個向量(比如 [1,2,3,4,5,6])，對應六個字母，那么我的理解是 nn.LSTM 會在內部使用 沿時間反向傳播 更新隱藏向量 6 次。

第三步：編寫訓練代碼

模型不會自己訓練的!

我最開始的時候嘗試用 fastai 庫中的一個輔助類(也是 PyTorch 中的封裝)。我有點疑惑因為我不知道它在做什么，所以最后我自己編寫了模型訓練代碼。

下面這些代碼(epoch() 方法)就是有關于一輪訓練過程的基本信息。基本上就是重復做下面這幾件事情：

• 往 RNN 模型中傳入一個字符串，比如 and they ought not to teas。(要以數字向量的形式傳入)
• 得到下一個字母的預測結果
• 計算 RNN 模型預測結果和真實的下一個字母之間的損失函數(e，因為 tease 這個單詞是以 e 結尾的)
• 計算梯度(用 loss.backward() 函數)
• 沿著梯度下降的方向修改模型中參數的權重(用 self.optimizer.step() 函數)

class Trainer(): 
  def __init__(self): 
      self.rnn = MyLSTM(input_size, hidden_size).cuda() 
      self.optimizer = torch.optim.Adam(self.rnn.parameters(), amsgrad=True, lrlr=lr) 
  def epoch(self): 
      i = 0 
      while i < len(training_set) - 40: 
        seq_len = random.randint(10, 40) 
        input, target = training_set[i:i+seq_len],training_set[i+1:i+1+seq_len] 
        i += seq_len 
        # forward pass 
        output = self.rnn(input) 
        loss = F.cross_entropy(output.squeeze()[-1:], target[-1:]) 
        # compute gradients and take optimizer step 
        self.optimizer.zero_grad() 
        loss.backward() 
        self.optimizer.step() 

使用 nn.LSTM 沿著時間反向傳播，不要自己寫代碼

開始的時候我自己寫代碼每次傳一個字母到 LSTM 層中，之后定期計算導數，就像下面這樣：

for i in range(20): 
    input, target = next(iter) 
    output, hidden = self.lstm(input, hidden) 
loss = F.cross_entropy(output, target) 
hiddenhidden = hidden.detach() 
self.optimizer.zero_grad() 
loss.backward() 
self.optimizer.step() 

這段代碼每次傳入 20 個字母，每次一個，并且在最后訓練了一次。這個步驟就被稱為 沿時間反向傳播 ，Karpathy 在他的博客中就是用這種方法。

這個方法有些用處，我編寫的損失函數開始能夠下降一段時間，但之后就會出現峰值。我不知道為什么會出現這種現象，但之后我改為一次傳入 20 個字符到 LSTM 之后(按 seq_len 維度)，再進行反向傳播，情況就變好了。

第四步：訓練模型!

我在同樣的數據上重復執行了這個訓練代碼大概 300 次，直到模型開始輸出一些看起來像英文的文本。差不多花了一個多小時吧。

這種情況下我也不關注模型是不是過擬合了，但是如果你在真實場景中訓練模型，應該要在驗證集上驗證你的模型。

第五步：生成輸出!

最后一件要做的事就是用這個模型生成一些輸出。我寫了一個輔助方法從這個訓練好的模型中生成文本(make_preds 和 next_pred)。這里主要是把向量的維度對齊，重要的一點是：

output = rnn(input) 
prediction_vector = F.softmax(output/temperature) 
letter = v.textify(torch.multinomial(prediction_vector, 1).flatten(), sep='').replace('_', ' ') 

基本上做的事情就是這些：

• RNN 層為字母表中的每一個字母或者符號輸出一個數值向量(output)。
• 這個 output 向量并不是一個概率向量，所以需要 F.softmax(output/temperature) 操作，將其轉換為概率值(也就是所有數值加起來和為 1)。temperature 某種程度上控制了對更高概率的權重，在限制范圍內，如果設置 temperature=0.0000001，它將始終選擇概率最高的字母。
• torch.multinomial(prediction_vector) 用于獲取概率向量，并使用這些概率在向量中選擇一個索引(如 12)。
• v.textify 把 12 轉換為字母。

如果我們想要處理的文本長度為 300，那么只需要重復這個過程 300 次就可以了。

結果!

我把預測函數中的參數設置為 temperature = 1 得到了下面的這些由模型生成的結果?？雌饋碛悬c像英語，這個結果已經很不錯了，因為這個模型要從頭開始“學習”英語，并且是在字符序列的級別上進行學習的。

雖然這些話沒有什么含義，但我們也不知道到底想要得到什么輸出。

下面這些結果是當 temperature=0.1 時生成的，它選擇字符的方式更接近于“每次都選擇出現概率最高的字符”。這就使得輸出結果有很多是重復的。

這段輸出對這幾個單詞 beetles、confectioners、sun 和 sea 有著奇怪的執念。

總結!

至此，我的結果遠不及 Karpathy 的好，可能有一下幾個原因：

• 沒有足夠多的訓練數據。
• 訓練了一個小時之后我就沒有耐心去查看 Colab 筆記本上的信息。
• Karpathy 使用了兩層LSTM，包含了更多的參數，而我只使用了一層。
• 完全是另一回事。

但我得到了一些大致說得過去的結果!還不錯!