从零构建LSTM

本文将基于PyTorch框架中从头开始构建LSTM,以更好地了解其内部工作原理。

LSTM的基础

LSTM是RNN中一个较为流行的网络模块。主要包括输入,输入门,输出门,遗忘门,激活函数,全连接层和输出。其结构如下:

上图中每一个大绿色块代表一个LSTMcell,可以看到中间的LSTMcell 里面有四个黄色小框,每一个小黄框代表一个前馈网络层,就是经典的神经网络结构,小黄框里面符号代表该层的激活函数,即1、2、4的激活函数时sigmoid,而3的激活函数时tanh。

整个LSTMCell的具体计算公式如下

更加详细的关于LSTM内容见于博文理解LSTM

接下来,我们结合框架实现来分析一些LSTM内部工作原理,首先我们看看Pytorch和Keras关于LSTM的使用的方式。

Pytorch

pytoch中的LSTM api使用方式如下:

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class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)

参数列表

  • input_size:x的特征维度
  • hidden_size:隐藏层的特征维度
  • num_layers:lstm隐层的层数,默认为1
  • bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True
  • batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature)dropout:除最后一层,每一层的输出都进行
  • dropout,默认为: 0
  • bidirectional:True则为双向lstm默认为False输入:input, (h0, c0)输出:output, (hn,cn)

Keras

keras的LSTM api使用方式如下:

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keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True,**)

核心参数

  • units:输出维度
  • input_dim:输入维度,当使用该层为模型首层时,应指定该值(或等价的指定input_shape)
  • return_sequences:布尔值,默认False,控制返回类型。若为True则返回整个序列,否则仅返回输出序列的最后一个输出
  • input_length:当输入序列的长度固定时,该参数为输入序列的长度。当需要在该层后连接Flatten层,然后又要连接Dense层时,需要指定该参数,否则全连接的输出无法计算出来。

大部分参数直接看说明就可以明白,而对于pytorch的hidden_size和keras的units可能不太直观理解,两者的大小都代表LSTMcell的输出大小,其实就是LSTMcell的神经元个数,也就是前面我们提到的每一个小黄框的4个前馈网络层的神经元个数,如下图所示:

Pytorch实现

接下来,我们使用Pytoch框架从0构建一个LSTM,具体代码如下:

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import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn import Parameter
from torch.nn import init
from torch import Tensor
import math

class NaiveLSTM(nn.Module):
"""Naive LSTM like nn.LSTM"""
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(NaiveLSTM, self).__init__()
self.input_size = input_size # 输入的大小,一般
self.hidden_size = hidden_size # 隐藏层输出大小,也就是单元个数

# input gate
self.w_ii = Parameter(Tensor(hidden_size, input_size))
self.w_hi = Parameter(Tensor(hidden_size, hidden_size))
self.b_ii = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))
self.b_hi = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))

# forget gate
self.w_if = Parameter(Tensor(hidden_size, input_size))
self.w_hf = Parameter(Tensor(hidden_size, hidden_size))
self.b_if = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))
self.b_hf = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))

# output gate
self.w_io = Parameter(Tensor(hidden_size, input_size))
self.w_ho = Parameter(Tensor(hidden_size, hidden_size))
self.b_io = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))
self.b_ho = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))

# cell
self.w_ig = Parameter(Tensor(hidden_size, input_size))
self.w_hg = Parameter(Tensor(hidden_size, hidden_size))
self.b_ig = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))
self.b_hg = Parameter(Tensor(hidden_size, 1))
self.reset_weigths()

def reset_weigths(self):
"""reset weights
"""
stdv = 1.0 / math.sqrt(self.hidden_size)
for weight in self.parameters():
init.uniform_(weight, -stdv, stdv)

def forward(self, inputs, state):
"""Forward
Args:
inputs: [1, 1, input_size]
state: ([1, 1, hidden_size], [1, 1, hidden_size])
"""
# seq_size, batch_size, _ = inputs.size()
if state is None:
h_t = torch.zeros(1, self.hidden_size).t()
c_t = torch.zeros(1, self.hidden_size).t()
else:
(h, c) = state
h_t = h.squeeze(0).t()
c_t = c.squeeze(0).t()
hidden_seq = []
seq_size = 1
for t in range(seq_size):
x = inputs[:, t, :].t()
# input gate
i = torch.sigmoid(self.w_ii @ x + self.b_ii + self.w_hi @ h_t +self.b_hi)
# forget gate
f = torch.sigmoid(self.w_if @ x + self.b_if + self.w_hf @ h_t +self.b_hf)
# cell
g = torch.tanh(self.w_ig @ x + self.b_ig + self.w_hg @ h_t + self.b_hg)
# output gate
o = torch.sigmoid(self.w_io @ x + self.b_io + self.w_ho @ h_t +self.b_ho)

c_next = f * c_t + i * g
h_next = o * torch.tanh(c_next)
c_next_t = c_next.t().unsqueeze(0)
h_next_t = h_next.t().unsqueeze(0)
hidden_seq.append(h_next_t)

hidden_seq = torch.cat(hidden_seq, dim=0)
return hidden_seq, (h_next_t, c_next_t)

def reset_weigths(model):
"""reset weights
"""
for weight in model.parameters():
init.constant_(weight, 0.5)

### test
inputs = torch.ones(1, 1, 10)
h0 = torch.ones(1, 1, 20)
c0 = torch.ones(1, 1, 20)
print(h0.shape, h0)
print(c0.shape, c0)
print(inputs.shape, inputs)

# test naive_lstm with input_size=10, hidden_size=20
naive_lstm = NaiveLSTM(10, 20)
reset_weigths(naive_lstm)

output1, (hn1, cn1) = naive_lstm(inputs, (h0, c0))

print(hn1.shape, cn1.shape, output1.shape)
print(hn1)
print(cn1)
print(output1)

# Use official lstm with input_size=10, hidden_size=20
lstm = nn.LSTM(10, 20)
reset_weigths(lstm)
output2, (hn2, cn2) = lstm(inputs, (h0, c0))
print(hn2.shape, cn2.shape, output2.shape)
print(hn2)
print(cn2)
print(output2)
-------------本文结束感谢您的阅读-------------
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