李沐56_门控循环单元——自学笔记

关注每一个序列

1.不是每个观察值都是同等重要

2.想只记住的观察需要:能关注的机制(更新门 update gate)、能遗忘的机制(重置门 reset gate)

python 复制代码
!pip install --upgrade d2l==0.17.5  #d2l需要更新
python 复制代码
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
复制代码
Downloading ../data/timemachine.txt from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/timemachine.txt...

下一步是初始化模型参数。 我们从标准差为0.01的高斯分布中提取权重, 并将偏置项设为0,超参数num_hiddens定义隐藏单元的数量, 实例化与更新门、重置门、候选隐状态和输出层相关的所有权重和偏置。

python 复制代码
def get_params(vocab_size, num_hiddens, device):
    num_inputs = num_outputs = vocab_size

    def normal(shape):
        return torch.randn(size=shape, device=device)*0.01

    def three():
        return (normal((num_inputs, num_hiddens)),
                normal((num_hiddens, num_hiddens)),
                torch.zeros(num_hiddens, device=device))

    W_xz, W_hz, b_z = three()  # 更新门参数
    W_xr, W_hr, b_r = three()  # 重置门参数
    W_xh, W_hh, b_h = three()  # 候选隐状态参数
    # 输出层参数
    W_hq = normal((num_hiddens, num_outputs))
    b_q = torch.zeros(num_outputs, device=device)
    # 附加梯度
    params = [W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q]
    for param in params:
        param.requires_grad_(True)
    return params

将定义隐状态的初始化函数init_gru_state。此函数返回一个形状为(批量大小,隐藏单元个数)的张量,张量的值全部为零。

python 复制代码
def init_gru_state(batch_size, num_hiddens, device):
    return (torch.zeros((batch_size, num_hiddens), device=device), )

准备定义门控循环单元模型, 模型的架构与基本的循环神经网络单元是相同的, 只是权重更新公式更为复杂。

python 复制代码
def gru(inputs, state, params):
    W_xz, W_hz, b_z, W_xr, W_hr, b_r, W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = params
    H, = state
    outputs = []
    for X in inputs:
        Z = torch.sigmoid((X @ W_xz) + (H @ W_hz) + b_z)
        R = torch.sigmoid((X @ W_xr) + (H @ W_hr) + b_r)
        H_tilda = torch.tanh((X @ W_xh) + ((R * H) @ W_hh) + b_h)
        H = Z * H + (1 - Z) * H_tilda
        Y = H @ W_hq + b_q
        outputs.append(Y)
    return torch.cat(outputs, dim=0), (H,)

训练结束后,我们分别打印输出训练集的困惑度, 以及前缀"time traveler"和"traveler"的预测序列上的困惑度。

python 复制代码
vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
model = d2l.RNNModelScratch(len(vocab), num_hiddens, device, get_params,
                            init_gru_state, gru)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)
复制代码
perplexity 1.1, 31831.9 tokens/sec on cuda:0
time traveller for so it will be convenient to speak of himwas e
travelleryou can show black is white by argument said filby

简洁实现

python 复制代码
num_inputs = vocab_size
gru_layer = nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(gru_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)
复制代码
perplexity 1.0, 255484.2 tokens/sec on cuda:0
time traveller for so it will be convenient to speak of himwas e
traveller with a slight accession ofcheerfulness really thi
相关推荐
拾忆-eleven2 分钟前
C语言实战:用Pygame打造高难度水果消消乐游戏
c语言·python·pygame
一只可爱的小猴子8 分钟前
2022李宏毅老师机器学习课程笔记
人工智能·笔记·机器学习
地瓜机器人13 分钟前
乐聚机器人与地瓜机器人达成战略合作,联合发布Aelos Embodied具身智能
人工智能·机器人
带娃的IT创业者16 分钟前
《AI大模型趣味实战》基于RAG向量数据库的知识库AI问答助手设计与实现
数据库·人工智能
旦莫26 分钟前
Python 教程:我们可以给 Python 文件起中文名吗?
开发语言·python
__Benco29 分钟前
OpenHarmony - 小型系统内核(LiteOS-A)(十),魔法键使用方法,用户态异常信息说明
人工智能·harmonyos
豌豆花下猫44 分钟前
Python 潮流周刊#99:如何在生产环境中运行 Python?(摘要)
后端·python·ai
小杨4041 小时前
python入门系列二十(peewee)
人工智能·python·pycharm
弧襪1 小时前
FlaskRestfulAPI接口的初步认识
python·flaskrestfulapi
IT古董1 小时前
【漫话机器学习系列】225.张量(Tensors)
人工智能