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Generazione di testo con un RNN

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Questo tutorial mostra come generare testo usando un RNN basato sui caratteri. Lavorerai con un set di dati della scrittura di Shakespeare da The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks di Andrej Karpathy. Data una sequenza di caratteri da questi dati ("Shakespear"), addestra un modello per prevedere il carattere successivo nella sequenza ("e"). È possibile generare sequenze di testo più lunghe chiamando ripetutamente il modello.

Questo tutorial include codice eseguibile implementato usando tf.keras e l' esecuzione impaziente . Quello che segue è l'output di esempio quando il modello in questo tutorial è stato addestrato per 30 epoche e ha iniziato con il prompt "Q":

QUEENE:
I had thought thou hadst a Roman; for the oracle,
Thus by All bids the man against the word,
Which are so weak of care, by old care done;
Your children were in your holy love,
And the precipitation through the bleeding throne.

BISHOP OF ELY:
Marry, and will, my lord, to weep in such a one were prettiest;
Yet now I was adopted heir
Of the world's lamentable day,
To watch the next way with his father with his face?

ESCALUS:
The cause why then we are all resolved more sons.

VOLUMNIA:
O, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, it is no sin it should be dead,
And love and pale as any will to that word.

QUEEN ELIZABETH:
But how long have I heard the soul for this world,
And show his hands of life be proved to stand.

PETRUCHIO:
I say he look'd on, if I must be content
To stay him from the fatal of our country's bliss.
His lordship pluck'd from this sentence then for prey,
And then let us twain, being the moon,
were she such a case as fills m

Mentre alcune delle frasi sono grammaticali, la maggior parte non ha senso. Il modello non ha imparato il significato delle parole, ma considera:

  • Il modello è basato sui personaggi. Quando è iniziata la formazione, il modello non sapeva come si scrive una parola inglese, o che le parole erano anche un'unità di testo.

  • La struttura dell'output assomiglia a un gioco: i blocchi di testo generalmente iniziano con il nome di un oratore, in lettere maiuscole simili al set di dati.

  • Come mostrato di seguito, il modello viene addestrato su piccoli lotti di testo (100 caratteri ciascuno) ed è ancora in grado di generare una sequenza di testo più lunga con una struttura coerente.

Impostare

Importa TensorFlow e altre librerie

import tensorflow as tf

import numpy as np
import os
import time

Scarica il set di dati di Shakespeare

Modificare la riga seguente per eseguire questo codice sui propri dati.

path_to_file = tf.keras.utils.get_file('shakespeare.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt
1122304/1115394 [==============================] - 0s 0us/step
1130496/1115394 [==============================] - 0s 0us/step

Leggi i dati

Per prima cosa, guarda nel testo:

# Read, then decode for py2 compat.
text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')
# length of text is the number of characters in it
print(f'Length of text: {len(text)} characters')
Length of text: 1115394 characters
# Take a look at the first 250 characters in text
print(text[:250])
First Citizen:
Before we proceed any further, hear me speak.

All:
Speak, speak.

First Citizen:
You are all resolved rather to die than to famish?

All:
Resolved. resolved.

First Citizen:
First, you know Caius Marcius is chief enemy to the people.
# The unique characters in the file
vocab = sorted(set(text))
print(f'{len(vocab)} unique characters')
65 unique characters

Elabora il testo

Vettorizza il testo

Prima dell'allenamento, è necessario convertire le stringhe in una rappresentazione numerica.

Il livello tf.keras.layers.StringLookup può convertire ogni carattere in un ID numerico. Ha solo bisogno che il testo sia prima diviso in token.

example_texts = ['abcdefg', 'xyz']

chars = tf.strings.unicode_split(example_texts, input_encoding='UTF-8')
chars
<tf.RaggedTensor [[b'a', b'b', b'c', b'd', b'e', b'f', b'g'], [b'x', b'y', b'z']]>

Ora crea il livello tf.keras.layers.StringLookup :

ids_from_chars = tf.keras.layers.StringLookup(
    vocabulary=list(vocab), mask_token=None)

Converte da token in ID personaggio:

ids = ids_from_chars(chars)
ids
<tf.RaggedTensor [[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46], [63, 64, 65]]>

Poiché l'obiettivo di questo tutorial è generare testo, sarà anche importante invertire questa rappresentazione e recuperare da essa stringhe leggibili. Per questo puoi usare tf.keras.layers.StringLookup(..., invert=True) .

chars_from_ids = tf.keras.layers.StringLookup(
    vocabulary=ids_from_chars.get_vocabulary(), invert=True, mask_token=None)

Questo livello recupera i caratteri dai vettori degli ID e li restituisce come un tf.RaggedTensor di caratteri:

chars = chars_from_ids(ids)
chars
<tf.RaggedTensor [[b'a', b'b', b'c', b'd', b'e', b'f', b'g'], [b'x', b'y', b'z']]>

Puoi tf.strings.reduce_join per unire i caratteri in stringhe.

tf.strings.reduce_join(chars, axis=-1).numpy()
array([b'abcdefg', b'xyz'], dtype=object)
def text_from_ids(ids):
  return tf.strings.reduce_join(chars_from_ids(ids), axis=-1)

Il compito di previsione

Dato un personaggio, o una sequenza di caratteri, qual è il prossimo personaggio più probabile? Questo è il compito che stai addestrando a eseguire il modello. L'input per il modello sarà una sequenza di caratteri e il modello verrà addestrato per prevedere l'output, il carattere seguente a ogni passaggio temporale.

Poiché gli RNN mantengono uno stato interno che dipende dagli elementi visti in precedenza, dati tutti i caratteri calcolati fino a questo momento, qual è il carattere successivo?

Crea esempi e obiettivi di formazione

Quindi dividi il testo in sequenze di esempio. Ogni sequenza di input conterrà caratteri seq_length dal testo.

Per ciascuna sequenza di input, le destinazioni corrispondenti contengono la stessa lunghezza di testo, tranne che spostato di un carattere a destra.

Quindi suddividi il testo in blocchi di seq_length+1 . Ad esempio, supponiamo che seq_length sia 4 e il nostro testo sia "Hello". La sequenza di input sarebbe "Hell" e la sequenza di destinazione "ello".

Per fare ciò, usa prima la funzione tf.data.Dataset.from_tensor_slices per convertire il vettore di testo in un flusso di indici di caratteri.

all_ids = ids_from_chars(tf.strings.unicode_split(text, 'UTF-8'))
all_ids
<tf.Tensor: shape=(1115394,), dtype=int64, numpy=array([19, 48, 57, ..., 46,  9,  1])>
ids_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_ids)
for ids in ids_dataset.take(10):
    print(chars_from_ids(ids).numpy().decode('utf-8'))
F
i
r
s
t
 
C
i
t
i
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(text)//(seq_length+1)

Il metodo batch consente di convertire facilmente questi singoli caratteri in sequenze della dimensione desiderata.

sequences = ids_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True)

for seq in sequences.take(1):
  print(chars_from_ids(seq))
tf.Tensor(
[b'F' b'i' b'r' b's' b't' b' ' b'C' b'i' b't' b'i' b'z' b'e' b'n' b':'
 b'\n' b'B' b'e' b'f' b'o' b'r' b'e' b' ' b'w' b'e' b' ' b'p' b'r' b'o'
 b'c' b'e' b'e' b'd' b' ' b'a' b'n' b'y' b' ' b'f' b'u' b'r' b't' b'h'
 b'e' b'r' b',' b' ' b'h' b'e' b'a' b'r' b' ' b'm' b'e' b' ' b's' b'p'
 b'e' b'a' b'k' b'.' b'\n' b'\n' b'A' b'l' b'l' b':' b'\n' b'S' b'p' b'e'
 b'a' b'k' b',' b' ' b's' b'p' b'e' b'a' b'k' b'.' b'\n' b'\n' b'F' b'i'
 b'r' b's' b't' b' ' b'C' b'i' b't' b'i' b'z' b'e' b'n' b':' b'\n' b'Y'
 b'o' b'u' b' '], shape=(101,), dtype=string)
2022-01-26 01:13:19.940550: W tensorflow/core/data/root_dataset.cc:200] Optimization loop failed: CANCELLED: Operation was cancelled

È più facile vedere cosa sta facendo se si uniscono i token in stringhe:

for seq in sequences.take(5):
  print(text_from_ids(seq).numpy())
b'First Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou '
b'are all resolved rather to die than to famish?\n\nAll:\nResolved. resolved.\n\nFirst Citizen:\nFirst, you k'
b"now Caius Marcius is chief enemy to the people.\n\nAll:\nWe know't, we know't.\n\nFirst Citizen:\nLet us ki"
b"ll him, and we'll have corn at our own price.\nIs't a verdict?\n\nAll:\nNo more talking on't; let it be d"
b'one: away, away!\n\nSecond Citizen:\nOne word, good citizens.\n\nFirst Citizen:\nWe are accounted poor citi'

Per l'addestramento avrai bisogno di un set di dati di coppie (input, label) . Dove input ed label sono sequenze. Ad ogni passo l'input è il carattere corrente e l'etichetta è il carattere successivo.

Ecco una funzione che accetta una sequenza come input, la duplica e la sposta per allineare l'input e l'etichetta per ogni timestep:

def split_input_target(sequence):
    input_text = sequence[:-1]
    target_text = sequence[1:]
    return input_text, target_text
split_input_target(list("Tensorflow"))
(['T', 'e', 'n', 's', 'o', 'r', 'f', 'l', 'o'],
 ['e', 'n', 's', 'o', 'r', 'f', 'l', 'o', 'w'])
dataset = sequences.map(split_input_target)
for input_example, target_example in dataset.take(1):
    print("Input :", text_from_ids(input_example).numpy())
    print("Target:", text_from_ids(target_example).numpy())
Input : b'First Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou'
Target: b'irst Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou '

Crea batch di formazione

Hai usato tf.data per dividere il testo in sequenze gestibili. Ma prima di inserire questi dati nel modello, è necessario mescolare i dati e comprimerli in batch.

# Batch size
BATCH_SIZE = 64

# Buffer size to shuffle the dataset
# (TF data is designed to work with possibly infinite sequences,
# so it doesn't attempt to shuffle the entire sequence in memory. Instead,
# it maintains a buffer in which it shuffles elements).
BUFFER_SIZE = 10000

dataset = (
    dataset
    .shuffle(BUFFER_SIZE)
    .batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
    .prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE))

dataset
<PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(64, 100), dtype=tf.int64, name=None), TensorSpec(shape=(64, 100), dtype=tf.int64, name=None))>

Costruisci il modello

Questa sezione definisce il modello come una sottoclasse keras.Model (per i dettagli vedere Creazione di nuovi livelli e modelli tramite sottoclassi ).

Questo modello ha tre strati:

  • tf.keras.layers.Embedding : il livello di input. Una tabella di ricerca addestrabile che mapperà ogni ID carattere su un vettore con dimensioni embedding_dim ;
  • tf.keras.layers.GRU : un tipo di RNN con size units=rnn_units (puoi anche usare un livello LSTM qui.)
  • tf.keras.layers.Dense : il livello di output, con output di vocab_size . Produce un logit per ogni carattere nel vocabolario. Queste sono le log-verosimiglianze di ciascun personaggio secondo il modello.
# Length of the vocabulary in chars
vocab_size = len(vocab)

# The embedding dimension
embedding_dim = 256

# Number of RNN units
rnn_units = 1024
class MyModel(tf.keras.Model):
  def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, rnn_units):
    super().__init__(self)
    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
    self.gru = tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
                                   return_sequences=True,
                                   return_state=True)
    self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

  def call(self, inputs, states=None, return_state=False, training=False):
    x = inputs
    x = self.embedding(x, training=training)
    if states is None:
      states = self.gru.get_initial_state(x)
    x, states = self.gru(x, initial_state=states, training=training)
    x = self.dense(x, training=training)

    if return_state:
      return x, states
    else:
      return x
model = MyModel(
    # Be sure the vocabulary size matches the `StringLookup` layers.
    vocab_size=len(ids_from_chars.get_vocabulary()),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units)

Per ogni carattere il modello cerca l'incorporamento, esegue un timestep GRU con l'incorporamento come input e applica lo strato denso per generare logit che prevedono la log-verosimiglianza del carattere successivo:

Un disegno dei dati che passano attraverso il modello

Prova il modello

Ora esegui il modello per vedere che si comporta come previsto.

Per prima cosa controlla la forma dell'output:

for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1):
    example_batch_predictions = model(input_example_batch)
    print(example_batch_predictions.shape, "# (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
(64, 100, 66) # (batch_size, sequence_length, vocab_size)

Nell'esempio sopra la lunghezza della sequenza dell'input è 100 ma il modello può essere eseguito su input di qualsiasi lunghezza:

model.summary()
Model: "my_model"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 embedding (Embedding)       multiple                  16896     
                                                                 
 gru (GRU)                   multiple                  3938304   
                                                                 
 dense (Dense)               multiple                  67650     
                                                                 
=================================================================
Total params: 4,022,850
Trainable params: 4,022,850
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Per ottenere previsioni effettive dal modello è necessario campionare dalla distribuzione di output, per ottenere indici di caratteri effettivi. Questa distribuzione è definita dai logit sul vocabolario dei caratteri.

Provalo per il primo esempio nel batch:

sampled_indices = tf.random.categorical(example_batch_predictions[0], num_samples=1)
sampled_indices = tf.squeeze(sampled_indices, axis=-1).numpy()

Questo ci dà, ad ogni timestep, una previsione del prossimo indice di caratteri:

sampled_indices
array([29, 23, 11, 14, 42, 27, 56, 29, 14,  6,  9, 65, 22, 15, 34, 64, 44,
       41, 11, 51, 10, 44, 42, 56, 13, 50,  1, 33, 45, 23, 28, 43, 12, 62,
       45, 60, 43, 62, 38, 19, 50, 35, 19, 14, 60, 56, 10, 64, 39, 56,  2,
       51, 63, 42, 39, 64, 43, 20, 20, 17, 40, 15, 52, 46,  7, 25, 34, 43,
       11, 11, 31, 34, 38, 44, 22, 49, 23,  4, 27,  0, 31, 39,  5,  9, 43,
       58, 33, 30, 49,  6, 63,  5, 50,  4,  6, 14, 62,  3,  7, 35])

Decodificali per vedere il testo previsto da questo modello non addestrato:

print("Input:\n", text_from_ids(input_example_batch[0]).numpy())
print()
print("Next Char Predictions:\n", text_from_ids(sampled_indices).numpy())
Input:
 b":\nWherein the king stands generally condemn'd.\n\nBAGOT:\nIf judgement lie in them, then so do we,\nBeca"

Next Char Predictions:
 b"PJ:AcNqPA'.zIBUyeb:l3ecq?k\nTfJOd;wfudwYFkVFAuq3yZq lxcZydGGDaBmg,LUd::RUYeIjJ\\(N[UNK]RZ&.dsTQj'x&k\\)'Aw!,V"

Allena il modello

A questo punto il problema può essere trattato come un problema di classificazione standard. Dato lo stato RNN precedente e l'input di questo passaggio temporale, prevedere la classe del carattere successivo.

Allega un ottimizzatore e una funzione di perdita

La funzione di perdita standard tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy funziona in questo caso perché viene applicata all'ultima dimensione delle previsioni.

Poiché il tuo modello restituisce logit, devi impostare il flag from_logits .

loss = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
example_batch_mean_loss = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)
print("Prediction shape: ", example_batch_predictions.shape, " # (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
print("Mean loss:        ", example_batch_mean_loss)
Prediction shape:  (64, 100, 66)  # (batch_size, sequence_length, vocab_size)
Mean loss:         tf.Tensor(4.1895466, shape=(), dtype=float32)

Un modello appena inizializzato non dovrebbe essere troppo sicuro di sé, i logit di output dovrebbero avere tutti dimensioni simili. Per confermare ciò puoi controllare che l'esponenziale della perdita media sia approssimativamente uguale alla dimensione del vocabolario. Una perdita molto più alta significa che il modello è sicuro delle sue risposte sbagliate ed è inizializzato male:

tf.exp(example_batch_mean_loss).numpy()
65.99286

Configurare la procedura di addestramento utilizzando il metodo tf.keras.Model.compile . Usa tf.keras.optimizers.Adam con argomenti predefiniti e la funzione di perdita.

model.compile(optimizer='adam', loss=loss)

Configura i checkpoint

Utilizzare un tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint per assicurarsi che i checkpoint vengano salvati durante l'allenamento:

# Directory where the checkpoints will be saved
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
# Name of the checkpoint files
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")

checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_prefix,
    save_weights_only=True)

Esegui la formazione

Per mantenere un tempo di addestramento ragionevole, utilizzare 10 epoche per addestrare il modello. In Colab, imposta il runtime su GPU per un training più veloce.

EPOCHS = 20
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])
Epoch 1/20
172/172 [==============================] - 7s 25ms/step - loss: 2.7409
Epoch 2/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 2.0092
Epoch 3/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.7211
Epoch 4/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.5550
Epoch 5/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.4547
Epoch 6/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3865
Epoch 7/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3325
Epoch 8/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2875
Epoch 9/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2474
Epoch 10/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2066
Epoch 11/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1678
Epoch 12/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1270
Epoch 13/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0842
Epoch 14/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0388
Epoch 15/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9909
Epoch 16/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9409
Epoch 17/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8887
Epoch 18/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8373
Epoch 19/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7849
Epoch 20/20
172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7371

Genera testo

Il modo più semplice per generare testo con questo modello è eseguirlo in un ciclo e tenere traccia dello stato interno del modello mentre lo esegui.

Per generare testo, l'output del modello viene restituito all'input

Ogni volta che chiami il modello, passi del testo e uno stato interno. Il modello restituisce una previsione per il personaggio successivo e il suo nuovo stato. Ripassa la previsione e lo stato per continuare a generare testo.

Quanto segue fa una previsione a passo singolo:

class OneStep(tf.keras.Model):
  def __init__(self, model, chars_from_ids, ids_from_chars, temperature=1.0):
    super().__init__()
    self.temperature = temperature
    self.model = model
    self.chars_from_ids = chars_from_ids
    self.ids_from_chars = ids_from_chars

    # Create a mask to prevent "[UNK]" from being generated.
    skip_ids = self.ids_from_chars(['[UNK]'])[:, None]
    sparse_mask = tf.SparseTensor(
        # Put a -inf at each bad index.
        values=[-float('inf')]*len(skip_ids),
        indices=skip_ids,
        # Match the shape to the vocabulary
        dense_shape=[len(ids_from_chars.get_vocabulary())])
    self.prediction_mask = tf.sparse.to_dense(sparse_mask)

  @tf.function
  def generate_one_step(self, inputs, states=None):
    # Convert strings to token IDs.
    input_chars = tf.strings.unicode_split(inputs, 'UTF-8')
    input_ids = self.ids_from_chars(input_chars).to_tensor()

    # Run the model.
    # predicted_logits.shape is [batch, char, next_char_logits]
    predicted_logits, states = self.model(inputs=input_ids, states=states,
                                          return_state=True)
    # Only use the last prediction.
    predicted_logits = predicted_logits[:, -1, :]
    predicted_logits = predicted_logits/self.temperature
    # Apply the prediction mask: prevent "[UNK]" from being generated.
    predicted_logits = predicted_logits + self.prediction_mask

    # Sample the output logits to generate token IDs.
    predicted_ids = tf.random.categorical(predicted_logits, num_samples=1)
    predicted_ids = tf.squeeze(predicted_ids, axis=-1)

    # Convert from token ids to characters
    predicted_chars = self.chars_from_ids(predicted_ids)

    # Return the characters and model state.
    return predicted_chars, states
one_step_model = OneStep(model, chars_from_ids, ids_from_chars)

Eseguilo in un ciclo per generare del testo. Osservando il testo generato, vedrai che il modello sa quando scrivere in maiuscolo, fare paragrafi e imita un vocabolario di scrittura simile a Shakespeare. Con il piccolo numero di epoche di addestramento, non ha ancora imparato a formare frasi coerenti.

start = time.time()
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:'])
result = [next_char]

for n in range(1000):
  next_char, states = one_step_model.generate_one_step(next_char, states=states)
  result.append(next_char)

result = tf.strings.join(result)
end = time.time()
print(result[0].numpy().decode('utf-8'), '\n\n' + '_'*80)
print('\nRun time:', end - start)
ROMEO:
This is not your comfort, when you see--
Huntsmit, we have already, let us she so hard,
Matters there well. Thou camallo, this night, you should her.
Gar of all the world to save my life,
I'll do well for one boy, and fetch she pass
The shadow with others' sole.

First Huntsman:
O rude blue, come,' to woe, and beat my beauty is ears.
An, thither, be ruled betimes, be cruel wonder
That hath but adainst my head.

Nurse:
Peter, your ancest-ticked faint.

MIRANDA:
More of Hereford, speak you: father, for our gentleman
Who do I not? look, soars!

CORIOLANUS:
Why, sir, what was done to brine? I pray, how many mouth
A brave defence speak to us: he has not out
To hold my soldiers; like one another smiled
Than a mad father's boots, you know, my lord,
Where is he was better than you see, of the
town, our kindred heart, that would sudden to the worse,
An if I met, yet fetch him own.

LUCENTIO:
I may be relight.

MENENIUS:
Ay, with sixteen years, finders both,
and as the most proportion's mooners 

________________________________________________________________________________

Run time: 2.67258358001709

La cosa più semplice che puoi fare per migliorare i risultati è allenarlo più a lungo (prova EPOCHS = 30 ).

Puoi anche sperimentare con una stringa iniziale diversa, provare ad aggiungere un altro livello RNN per migliorare la precisione del modello o regolare il parametro della temperatura per generare previsioni più o meno casuali.

Se vuoi che il modello generi il testo più velocemente , la cosa più semplice che puoi fare è creare in batch la generazione del testo. Nell'esempio seguente il modello genera 5 output più o meno nello stesso tempo impiegato per generarne 1 sopra.

start = time.time()
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:'])
result = [next_char]

for n in range(1000):
  next_char, states = one_step_model.generate_one_step(next_char, states=states)
  result.append(next_char)

result = tf.strings.join(result)
end = time.time()
print(result, '\n\n' + '_'*80)
print('\nRun time:', end - start)
tf.Tensor(
[b"ROMEO:\nThe execution forbear that I was a kiss\nA mother in their ownsation with out the rest;\nNor seal'd-me to tell thee joyful? what said Yor Marcius! woe\nThat banish'd unrever-elent I confess\nA husband.\n\nLADY ANNE:\nTo men of summon encest wond\nlike him, Anding your freth hate for vain\nMay hardly slakes meer's name, o' no voice,\nBegail that passing child that valour'd gown?\n\nWARWICK:\nOxford, how much that made the rock Tarpeian?\n\nLUCENTIO:\nImirougester: I am too your freeds.\n\nCAPULET:\nThen I will wash\nBecause the effect of the citizens,\nOur skifts are born. Know the most patards time and will\nwomen! compare of the coronation, I did\nif you find it won to him and I.\n\nROMEO:\nGood evil; get you gone, let me have married me but yet.\n\nWARWICK:\nWhy, thou hast said his hastings? King Henry's head,\nAnd doth our scene stubility in merit ot perils\nHere to revenge, I say, proud queen,\nUnless you hence, my sons of weary perfects;\nReshon'd the prisoner in blood of jocund\nIn every scoutness' gentle Rucuov"
 b"ROMEO: go. Take it on yon placking for me, if thou didst love so blunt,\nLest old Lucio, whom I defy years, fellow-hands,\nThis very approbation lives.\n\nLADY ANNE:\nThat's your yel; if it come.\n\nKATHARINA:\nI'll pray you, sit,\nPut not your boot of such as they were, at length\nWas grieved for grept Hanting, on my service, kill, kill, kissis;\nAnd yet I was an Edward in every but a\ngreat maker your flesh and gold, another fear,\nAnd this, before your brother's son,\nWith its strange: but he will set upon you.\n\nCORIOLANUS:\nAy, my lord.\n\nFRIAR LAURENCE:\nRomeo! O, ho! first let remembers to piece away.\nThis is the Tower.\n\nThird Citizen:\nBehold, the matter?\n\nDUKE VINCENTIO:\nYou are too blind so many; yet so I did will take Mercutio,\nI may be jogging whiles; he sees it.\n\nCLARENCE:\nMethought that evil weeps so Romeo?\nWho be so heavy? I think they speak,\nBefore she will be flight.\n\nAll:\nOl, is become of such hath call'd hims, study and dance.\nIf that my powerful sings\nshould be a beacheries. Edward as 'lon "
 b"ROMEO:\nThe son, peace! thy sacred lizer throne,\nRather my tongue upon't. I can, bethick your help!\nJust of a king, woe's stand and love.\n\nBRUTUS:\nI can better divish'd and not all under affect:\nO, be quickly, villain, to report this school,\nI had none seen the dust of Hortensio.\n\nBIANCA:\nGod's good, my lord, to help your rece,ter famina,\nAnd Juliet like my hold, Liest your best:\nTo-morrow that I keep in some villaging\nAnd make her beauty continued in pees.\nMethoughts to London with our bodies in bounting love,\nCompliment by ups my green as I do favours\nWith a precious wind with child by adly way in love\nUnder the world; and so it is the malmsey-butt in\nThe very new offing to your follies.\n\nJULIET:\nCome on, lay here in hazarring her to bring me. I less there\nEscaped for flight, we may do infringe him.\n\nKeeper:\nMy lord, I have no other bent.\nWhere be the ped-she king's great aid;\nIf you'll more entertainment from you betred,\nThe secrets me to keep him soft; to curse the war,\nThe care colour. W"
 b"ROMEO:\nGood vows. Thou dead to lurp!\nO God! I cannot make, you have desert\nThan my passes to women all hopes with him?\n\nSecond Musician:\nNo, my liege, in gistocking a cockle or a month o' the peoper.\n\nDUKE VINCENTIO:\nNow, hark! the day; and therefore stand at safe\nWill come, to accuse my dusy hath done, upon you\nBut your will make me out in high forget. If you're past me leave,\nIf not, Saint George I bid thee here,\nMy father, eyes; and I fear any think\nTo the purpose magiin: I find thou refuse\nAnd bethink me to the earth the dire part and day strike.\n\nKING EDWARD IV:\nWhat were you lose. Father, I fear\nIs true the liquid dress: but 'tis a wildly\nkindly, proud I am severe;\nThe time shall point your state as voices and chartels\nclow the king's, being rather tell me out.\n\nPOLIXENES:\nA ponder, cord, not title and heart-honour in host;\nAnd call ummised the injury\nAs many as your tert of honour, this steep\nTo your infinity, if thou owest to\nforsworn you word unbrain; for, brings an edg,\nPloceed pas"
 b"ROMEO:\nNumbering, and may not unking, methinks, Lord Hastings, let him left your\nresolution as I live in solemn-more,\nAs if this still and scars of ceremony,\nShowing, as in a month being rather child,\nLook on my banish'd hands;\nWho after many moticing Romans,\nThat quickly shook like soft and stone with me.\n\nQUEEN MARGARET:\nAnd limp her tender than thy embassist, fines,\nWith enns most kinding eee:\nOr else you do to help him there:\nIf thou behold, by his rapher,\nAnd 'genty men's sake. Awar!\n\nISABELLA:\nO, pardon me, indeed, didst not a friend for aid\nMyself to-night: thou hast proved corooling\nWhom his oath rides of steeded knaves. I am\ngentlemen, you have come to both groan and my love.\n\nLUCIO:\nBador,ly, madam, but ne'er cause the crown,\nAnd, if I live, my lord.\n\nKING LEWIS XI:\nWarwick, Plaunis; and seeing thou hast slain\nThe bastardy of England am alike.'\nThe royal rabot, to appoint their power,\nFor such a day for this for me; so it is\nmoney, and again with lightning breasts: taste\nThese dece"], shape=(5,), dtype=string) 

________________________________________________________________________________

Run time: 2.5006580352783203

Esporta il generatore

Questo modello a passaggio singolo può essere facilmente salvato e ripristinato , consentendo di utilizzarlo ovunque sia accettato un tf.saved_model .

tf.saved_model.save(one_step_model, 'one_step')
one_step_reloaded = tf.saved_model.load('one_step')
WARNING:tensorflow:Skipping full serialization of Keras layer <__main__.OneStep object at 0x7fbb7c739510>, because it is not built.
2022-01-26 01:15:24.355813: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
WARNING:absl:Found untraced functions such as gru_cell_layer_call_fn, gru_cell_layer_call_and_return_conditional_losses while saving (showing 2 of 2). These functions will not be directly callable after loading.
INFO:tensorflow:Assets written to: one_step/assets
INFO:tensorflow:Assets written to: one_step/assets
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:'])
result = [next_char]

for n in range(100):
  next_char, states = one_step_reloaded.generate_one_step(next_char, states=states)
  result.append(next_char)

print(tf.strings.join(result)[0].numpy().decode("utf-8"))
ROMEO:
Take man's, wife, mark me, and be advised.
Fool, in the crown, unhappy is the easy throne,
Enforced

Avanzato: formazione personalizzata

La procedura di formazione di cui sopra è semplice, ma non ti dà molto controllo. Utilizza la forzatura dell'insegnante che impedisce che le previsioni sbagliate vengano restituite al modello, in modo che il modello non impari mai a riprendersi dagli errori.

Quindi, ora che hai visto come eseguire manualmente il modello, implementerai il ciclo di formazione. Questo fornisce un punto di partenza se, ad esempio, si desidera implementare l'apprendimento del curriculum per aiutare a stabilizzare l'output ad anello aperto del modello.

La parte più importante di un ciclo di allenamento personalizzato è la funzione del passaggio del treno.

Usa tf.GradientTape per tenere traccia dei gradienti. Puoi saperne di più su questo approccio leggendo la guida all'esecuzione desiderosa .

La procedura di base è:

  1. Esegui il modello e calcola la perdita sotto un tf.GradientTape .
  2. Calcola gli aggiornamenti e applicali al modello utilizzando l'ottimizzatore.
class CustomTraining(MyModel):
  @tf.function
  def train_step(self, inputs):
      inputs, labels = inputs
      with tf.GradientTape() as tape:
          predictions = self(inputs, training=True)
          loss = self.loss(labels, predictions)
      grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
      self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))

      return {'loss': loss}

L'implementazione di cui sopra del metodo train_step segue le convenzioni train_step di Keras . Questo è facoltativo, ma ti consente di modificare il comportamento del passaggio del treno e continuare a utilizzare i metodi Model.compile e Model.fit di keras.

model = CustomTraining(
    vocab_size=len(ids_from_chars.get_vocabulary()),
    embedding_dim=embedding_dim,
    rnn_units=rnn_units)
model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(),
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))
model.fit(dataset, epochs=1)
172/172 [==============================] - 7s 24ms/step - loss: 2.6916
<keras.callbacks.History at 0x7fbb9c5ade90>

Oppure, se hai bisogno di un maggiore controllo, puoi scrivere il tuo ciclo di allenamento personalizzato completo:

EPOCHS = 10

mean = tf.metrics.Mean()

for epoch in range(EPOCHS):
    start = time.time()

    mean.reset_states()
    for (batch_n, (inp, target)) in enumerate(dataset):
        logs = model.train_step([inp, target])
        mean.update_state(logs['loss'])

        if batch_n % 50 == 0:
            template = f"Epoch {epoch+1} Batch {batch_n} Loss {logs['loss']:.4f}"
            print(template)

    # saving (checkpoint) the model every 5 epochs
    if (epoch + 1) % 5 == 0:
        model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))

    print()
    print(f'Epoch {epoch+1} Loss: {mean.result().numpy():.4f}')
    print(f'Time taken for 1 epoch {time.time() - start:.2f} sec')
    print("_"*80)

model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))
Epoch 1 Batch 0 Loss 2.1412
Epoch 1 Batch 50 Loss 2.0362
Epoch 1 Batch 100 Loss 1.9721
Epoch 1 Batch 150 Loss 1.8361

Epoch 1 Loss: 1.9732
Time taken for 1 epoch 5.90 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 2 Batch 0 Loss 1.8170
Epoch 2 Batch 50 Loss 1.6815
Epoch 2 Batch 100 Loss 1.6288
Epoch 2 Batch 150 Loss 1.6625

Epoch 2 Loss: 1.6989
Time taken for 1 epoch 5.19 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 3 Batch 0 Loss 1.6405
Epoch 3 Batch 50 Loss 1.5635
Epoch 3 Batch 100 Loss 1.5912
Epoch 3 Batch 150 Loss 1.5241

Epoch 3 Loss: 1.5428
Time taken for 1 epoch 5.33 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 4 Batch 0 Loss 1.4469
Epoch 4 Batch 50 Loss 1.4512
Epoch 4 Batch 100 Loss 1.4748
Epoch 4 Batch 150 Loss 1.4077

Epoch 4 Loss: 1.4462
Time taken for 1 epoch 5.30 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 5 Batch 0 Loss 1.3798
Epoch 5 Batch 50 Loss 1.3727
Epoch 5 Batch 100 Loss 1.3793
Epoch 5 Batch 150 Loss 1.3883

Epoch 5 Loss: 1.3793
Time taken for 1 epoch 5.41 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 6 Batch 0 Loss 1.3024
Epoch 6 Batch 50 Loss 1.3325
Epoch 6 Batch 100 Loss 1.3483
Epoch 6 Batch 150 Loss 1.3362

Epoch 6 Loss: 1.3283
Time taken for 1 epoch 5.34 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 7 Batch 0 Loss 1.2669
Epoch 7 Batch 50 Loss 1.2864
Epoch 7 Batch 100 Loss 1.2498
Epoch 7 Batch 150 Loss 1.2482

Epoch 7 Loss: 1.2832
Time taken for 1 epoch 5.27 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 8 Batch 0 Loss 1.2289
Epoch 8 Batch 50 Loss 1.2577
Epoch 8 Batch 100 Loss 1.2070
Epoch 8 Batch 150 Loss 1.2333

Epoch 8 Loss: 1.2436
Time taken for 1 epoch 5.18 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 9 Batch 0 Loss 1.2138
Epoch 9 Batch 50 Loss 1.2410
Epoch 9 Batch 100 Loss 1.1898
Epoch 9 Batch 150 Loss 1.2157

Epoch 9 Loss: 1.2038
Time taken for 1 epoch 5.23 sec
________________________________________________________________________________
Epoch 10 Batch 0 Loss 1.1200
Epoch 10 Batch 50 Loss 1.1545
Epoch 10 Batch 100 Loss 1.1688
Epoch 10 Batch 150 Loss 1.1748

Epoch 10 Loss: 1.1642
Time taken for 1 epoch 5.53 sec
________________________________________________________________________________