tensorflow学习，利用循环神经网络建立记忆网络（char RNN），让机器作诗，数据篇（26...

上一节介绍了 tensorflow 关于循环神经网络的方法，接下来几节，将建立LSTM网络，并且训练之，让电脑拥有写诗的能力。在建立网络前，我们需要先确定数据的输入方式，只有确定了数据特点，才能建立高效好用的网络，本节，将分析需要用到的数据特点，并且给出相应得 python 代码。

char RNN 基本功能

基础理论这里不说，我们直接以一个实例来了解char RNN的基本功能。例如有一句很简单的话：

hello！

现在，如果输入序列是{h,e,l,l,o}，则期望输出为{e,l,l,o,!}，即，给定一个字符，网络可以生成下一个最有可能的字符，以此类推，可以生成任意长度的文字。如下图（此图的含义可参考第 23 节）

先不谈标点等符号，对于英文，由于它只有 26 个字母，所以建立 26 位的 one-hot 向量即可映射所有单词。但是汉字的种类比较多，可能导致模型过大，所以有以下两种优化方法：

• 取最常用的 N 个汉字。剩下的所有汉字变为单独一类，可以用特殊字符 XX 代替。
• 输入时，可以增加一层 embedding 层。（这个本节先不谈）

至于输出层，中英文都是一样的，都相当于 N 分类问题。

中文数据的处理

接下来计划用于训练网络的数据集是一本诗集，它的大致内容如下：

1. 取最常出现的前 N 个汉字

经过上面的分析，为了减小数据规模，我们只需要对最常用的汉字，而不是所有汉字建模，所以第一步就是对诗集里所有汉字做统计，只有最常出现的前 N 个汉字单独做一类，其他所有不常出现的汉字共同做 1 类。

假设诗集的内容为 text，可以如下写 python 代码：

vocab = set(text)       # 只要独一无二的，重复的只要一个
vocab_count = {}
for word in vocab:
    vocab_count[word] = 0
for word in text:           
    vocab_count[word] += 1  # 某个字出现一次，就加一。这样，它出现的次数越多，对应的值越大
vocab_count_list = []
for word in vocab_count:
    vocab_count_list.append((word, vocab_count[word]))
vocab_count_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # lambda 是一个隐函数，x是随便写的，写成其他值也可以，reverse=True 表示降序
                                                        # 这个函数的意思是排序，按照 list 的第二个(0表示第一个)元素排序，并且是逆向排序（从大到小）
if len(vocab_count_list) > max_vocab:
    vocab_count_list = vocab_count_list[:max_vocab]     # 只要前 max_vocab 个（因为排序了，所以目的就是要最常用的 max_vocab 个汉字）
vocab = [x[0] for x in vocab_count_list]                # 只要汉字，不要出现的次数了

这样，我们就得到了每一个字出现的次数从高到低的排序了，取前 N 个汉字就方便了。

2. 汉字和数之间的互换方法

建立模型时，数字比汉字更加适合做运算，因此我们需要建立汉字和数字的映射关系，即，每个汉字都有唯一一个数字与自己对应。经过步骤1的处理，其实这种映射关系很简单。

# 汉字 -> 数字
word_to_int_table = {c: i for i, c in enumerate(vocab)} # ｛'字':index｝
# 数字 -> 汉字
int_to_word_table = dict(enumerate(vocab))      # ｛index:'字'｝

这样，我们就建立了数字与汉字的映射关系，一句话由若干个汉字组成，现在根据映射表，一句话就可以转换成一个数组了。

所以我们可以将这整个过程封装成一个类，以下代码文件名取为read_utils.py。（也可取其他名字，不过以后几节做工作 import 时，名字也需要修改。否则会提示 import 失败）

#encoding=utf8
import numpy as np
import copy
import time
import tensorflow as tf
import pickle

# seqs 一个 batch 内的句子条数，steps 表示每个句子的长度
def batch_generator(arr, n_seqs, n_steps):
    arr = copy.copy(arr)
    batch_size = n_seqs * n_steps
    n_batches = int(len(arr) / batch_size)
    arr = arr[:batch_size * n_batches]              # 这 3 句的目的就是确保 arr 能够正好分为 batch_size 组
    arr = arr.reshape((n_seqs, -1))
    while True:
        np.random.shuffle(arr)
        # print(arr.shape, arr.shape[1])
        for n in range(0, arr.shape[1], n_steps):
            # print(n)
            x = arr[:, n:n + n_steps]
            y = np.zeros_like(x)
            y[:, :-1], y[:, -1] = x[:, 1:], x[:, 0] # y 比 x 延长一个字（例如有 hello, x为hell,则y为ello）
            yield x, y


class TextConverter(object):
    def __init__(self, text=None, max_vocab=5000, filename=None):
        if filename is not None:
            with open(filename, 'rb') as f:
                self.vocab = pickle.load(f)
        else:
            vocab = set(text)       # 只要独一无二的，重复的只要一个
            print(len(vocab))
            # max_vocab_process
            vocab_count = {}
            for word in vocab:
                vocab_count[word] = 0
            for word in text:           
                vocab_count[word] += 1  # 某个字出现的次数越多，对应的值越大
            vocab_count_list = []
            for word in vocab_count:
                vocab_count_list.append((word, vocab_count[word]))
            vocab_count_list.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # lambda 是一个隐函数，x是随便写的，写成其他值也可以，reverse=True 表示降序
                                                                    # 这个函数的意思是排序，按照 list 的第二个(0表示第一个)元素排序，并且是逆向排序（从大到小）
            if len(vocab_count_list) > max_vocab:
                vocab_count_list = vocab_count_list[:max_vocab]     # 只要前 max_vocab 个（因为排序了，所以目的就是要最常用的 max_vocab 个汉字）
            vocab = [x[0] for x in vocab_count_list]                # 只要汉字，不要出现的次数了
            # print(vocab)
            self.vocab = vocab

        self.word_to_int_table = {c: i for i, c in enumerate(self.vocab)}   # ｛'字':index｝
        self.int_to_word_table = dict(enumerate(self.vocab))        # ｛index:'字'｝

    @property
    def vocab_size(self):
        return len(self.vocab) + 1

    def word_to_int(self, word):
        if word in self.word_to_int_table:
            return self.word_to_int_table[word]
        else:
            return len(self.vocab)

    def int_to_word(self, index):
        if index == len(self.vocab):
            return 'XX'
        elif index < len(self.vocab):
            return self.int_to_word_table[index]
        else:
            raise Exception('Unknown index!')

    def text_to_arr(self, text):
        arr = []
        for word in text:
            arr.append(self.word_to_int(word))
        return np.array(arr)

    def arr_to_text(self, arr):
        words = []
        for index in arr:
            words.append(self.int_to_word(index))
        return "".join(words)

    def save_to_file(self, filename):
        with open(filename, 'wb') as f:
            pickle.dump(self.vocab, f)

经过上面的分析，这段代码虽然略长，但是应该很好理解。

现在，我们写点代码测试下该类。

import codecs
from read_utils import TextConverter, batch_generator

if __name__ == "__main__":
    with codecs.open("data/poetry.txt", encoding='utf-8') as f:
        text = f.read()
    converter = TextConverter(text, 3500)
    arr = converter.text_to_arr(text)
    g = batch_generator(arr, 100, 100)
    x,y=next(g)

    for i in x:
        print('--------')
        print(converter.arr_to_text(i))
    print('-------------------------------')
    print(converter.arr_to_text(x[0]))
    print(converter.arr_to_text(y[0]))  

这段代码非常简单了，就是调用我们封装好的方法，最后输出结果如下，可以看出，y 比 x 滞后一个字。

下一节，可以建立网络训练了。