# 用字符级RNN分类名称

> 译者：[@孙永杰](https://github.com/yongjay13)

**作者**: [Sean Robertson](https://github.com/spro/practical-pytorch)

我们将建立和训练一个基本的字符级RNN进行分类单词. 字符级别的RNN将单词读为一系列字符 - 在每个步骤输出一个预测和“隐藏状态”, 将先前的隐藏状态作为下一步的输入. 我们采取最后的预测作为输出,即该单词属于哪一类.

具体来说,我们将用18种语言的几千个姓氏作为训练集并根据拼写预测名称来自哪种语言:

```py
$ python predict.py Hinton
(-0.47) Scottish
(-1.52) English
(-3.57) Irish

$ python predict.py Schmidhuber
(-0.19) German
(-2.48) Czech
(-2.68) Dutch

```

**推荐阅读:**

假设你至少已经安装了PyTorch,知道Python和了解张量:

*   [http://pytorch.org/](http://pytorch.org/) 安装步骤
*   [PyTorch 深度学习: 60 分钟极速入门教程](../beginner/deep_learning_60min_blitz.html) 大体了解PyTorch
*   [跟着例子学习 PyTorch](../beginner/pytorch_with_examples.html) 深入概括
*   [PyTorch for former Torch users](../beginner/former_torchies_tutorial.html) 假设你是前Lua Torch用户

了解RNN及其工作方式也很有用:

*   [递归神经网络的不合理有效性](http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/) 展示了一堆真实生活的例子
*   [理解LSTM网络](http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/) 是关于LSTM的具体内容,但也包含有关RNN的一般信息

## 准备数据

在 `data/names` 目录中包含18个名为as的文本文件 “[Language].txt” . 每个文件都包含一堆名称,每个名称一行大多是罗马化(但我们仍然需要从Unicode转换为ASCII）.

我们最终会得到每种语言的名称列表字典 `{language: [names ...]}` 通用变量“类别”和“行” (在我们的例子中用于语言和名称）用于以后的扩展性.

```py
from __future__ import unicode_literals, print_function, division
from io import open
import glob

def findFiles(path): return glob.glob(path)

print(findFiles('data/names/*.txt'))

import unicodedata
import string

all_letters = string.ascii_letters + " .,;'"
n_letters = len(all_letters)

# 将 Unicode 字符串转换为纯 ASCII 编码, 这里感谢 http://stackoverflow.com/a/518232/2809427
def unicodeToAscii(s):
    return ''.join(
        c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
        if unicodedata.category(c) != 'Mn'
        and c in all_letters
    )

print(unicodeToAscii('Ślusàrski'))

# 构建category_lines字典, 每种语言的名称列表
category_lines = {}
all_categories = []

# 读取一个文件并分成几行
def readLines(filename):
    lines = open(filename, encoding='utf-8').read().strip().split('\n')
    return [unicodeToAscii(line) for line in lines]

for filename in findFiles('data/names/*.txt'):
    category = filename.split('/')[-1].split('.')[0]
    all_categories.append(category)
    lines = readLines(filename)
    category_lines[category] = lines

n_categories = len(all_categories)

```

现在我们有 `category_lines`, 这是一个映射每个类别的字典 (语言) 到行列表 (名称). 我们也跟踪 `all_categories` (只是一个语言列表) 和 `n_categories` 为以后做参考.

```py
print(category_lines['Italian'][:5])

```

### 将名字转化为张量

现在我们已经组织了所有的名字,我们需要将它们变成张量以便使用它们.

为了表示单个字母,我们使用大小为 `<1 x n_letters>` 的”单热矢量”. 除了当前字母的索引处的1以外,单热矢量剩余填充0, e.g. `"b" = <0 1 0 0 0 ...>`.

为了说出一个词,我们将其中的一部分加入到二维矩阵中 `<line_length x 1 x n_letters>`.

额外的1维度是因为PyTorch假定所有内容都是批量的 - 我们在这里只使用1的批量大小.

```py
import torch

# 从all_letters中查找字母索引, e.g. "a" = 0
def letterToIndex(letter):
    return all_letters.find(letter)

# 只是为了演示, 把一个字母变成一个 <1 x n_letters> 张量
def letterToTensor(letter):
    tensor = torch.zeros(1, n_letters)
    tensor[0][letterToIndex(letter)] = 1
    return tensor

# 把一行变成一个 <line_length x 1 x n_letters>,
# 或一批单热字符向量
def lineToTensor(line):
    tensor = torch.zeros(len(line), 1, n_letters)
    for li, letter in enumerate(line):
        tensor[li][0][letterToIndex(letter)] = 1
    return tensor

print(letterToTensor('J'))

print(lineToTensor('Jones').size())

```

## 创建网络

在autograd之前, 在Torch中创建一个循环神经网络涉及到克隆几个步骤一个图层的参数. 图层保持隐藏状态和渐变, 现在完全由图形本身处理. 这意味着您可以以非常“纯粹”的方式实现RNN, 作为常规的前馈层.

这个RNN模块 (大部分都是复制 [the PyTorch for Torch users tutorial](https://pytorch.org/tutorials/beginner/former_torchies/nn_tutorial.html#example-2-recurrent-net)) 只有2个线性层可以在输入和隐藏状态下运行, 在输出之后有一个LogSoftmax层.

![](img/592fae78143370fffc1d0c7957706384.jpg)

```py
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size

        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return Variable(torch.zeros(1, self.hidden_size))

n_hidden = 128
rnn = RNN(n_letters, n_hidden, n_categories)

```

为了运行这个网络的一个步骤, 我们需要传递一个输入 (在我们的例子中是当前字母的张量) 和一个先前的隐藏状态 (我们首先初始化为零) . 我们将返回输出 (每种语言的概率) 和下一个隐藏状态 (我们为下一步保留). 请记住, PyTorch模块对变量进行操作, 而不是直接对张量进行操作.

```py
input = Variable(letterToTensor('A'))
hidden = Variable(torch.zeros(1, n_hidden))

output, next_hidden = rnn(input, hidden)

```

为了提高效率我们不希望为每一步创建一个新的张量, 所以我们使用 `lineToTensor` 而不是 `letterToTensor` 并使用切片. 这可以通过预先计算批次的张量进一步优化.

```py
input = Variable(lineToTensor('Albert'))
hidden = Variable(torch.zeros(1, n_hidden))

output, next_hidden = rnn(input[0], hidden)
print(output)

```

正如你所看到的输出是一个 `&lt;1 x n_categories&gt;` 张量, 每个项目都是该类别的可能性 (越高越有可能).

## 训练

### 准备训练

在训练之前,我们应该做一些辅助功能. 首先是解释网络的输出, 我们知道这是每个类别的可能性. 我么可以使用 `Tensor.topk` 得到最大价值的指数:

```py
def categoryFromOutput(output):
    top_n, top_i = output.data.topk(1) # Tensor out of Variable with .data
    category_i = top_i[0][0]
    return all_categories[category_i], category_i

print(categoryFromOutput(output))

```

我们也希望能够快速获得训练示例 (名称及其语言):

```py
import random

def randomChoice(l):
    return l[random.randint(0, len(l) - 1)]

def randomTrainingExample():
    category = randomChoice(all_categories)
    line = randomChoice(category_lines[category])
    category_tensor = Variable(torch.LongTensor([all_categories.index(category)]))
    line_tensor = Variable(lineToTensor(line))
    return category, line, category_tensor, line_tensor

for i in range(10):
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    print('category =', category, '/ line =', line)

```

### 训练网络

现在训练这个网络所需要的就是向大家展示一些例子, 让它猜测, 并告诉它是否是错误的.

对于损失函数 `nn.NLLLoss` 是适当的, 因为RNN的最后一层是 `nn.LogSoftmax`.

```py
criterion = nn.NLLLoss()

```

每个训练循环都会:

*   创建输入和目标张量
*   创建一个归零的初始隐藏状态
*   读入每个字母
    *   为下一个字母保持隐藏状态
*   比较最终输出与目标
*   反向传播
*   返回输出和损失

```py
learning_rate = 0.005 # 如果设置得太高, 可能会爆炸. 如果太低, 可能无法学习.

def train(category_tensor, line_tensor):
    hidden = rnn.initHidden()

    rnn.zero_grad()

    for i in range(line_tensor.size()[0]):
        output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden)

    loss = criterion(output, category_tensor)
    loss.backward()

    # 将参数梯度添加到它们的值,再乘以学习速率
    for p in rnn.parameters():
        p.data.add_(-learning_rate, p.grad.data)

    return output, loss.data[0]

```

现在我们只需要运行一些例子. 由于 `train` 函数返回输出和损失,我们可以打印它的猜测,并记录绘图的损失 既然有1000个例子, 我们只打印每个 `print_every` 的例子, 并取平均的损失.

```py
import time
import math

n_iters = 100000
print_every = 5000
plot_every = 1000

# 跟踪绘图的损失
current_loss = 0
all_losses = []

def timeSince(since):
    now = time.time()
    s = now - since
    m = math.floor(s / 60)
    s -= m * 60
    return '%dm %ds' % (m, s)

start = time.time()

for iter in range(1, n_iters + 1):
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    output, loss = train(category_tensor, line_tensor)
    current_loss += loss

    # 打印循环数,损失,名称和猜测
    if iter % print_every == 0:
        guess, guess_i = categoryFromOutput(output)
        correct = '✓' if guess == category else '✗ (%s)' % category
        print('%d  %d%% (%s) %.4f  %s / %s  %s' % (iter, iter / n_iters * 100, timeSince(start), loss, line, guess, correct))

    # 将当前损失平均值添加到损失清单
    if iter % plot_every == 0:
        all_losses.append(current_loss / plot_every)
        current_loss = 0

```

### 绘制结果

从 `all_losses` 绘制历史损失显示网络学习:

```py
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

plt.figure()
plt.plot(all_losses)

```

## 评估结果

要查看网络在不同类别中的表现如何, 我们将创建一个混淆矩阵, 为每个实际语言 (行) 指示网络猜测哪种语言 (列). 为了计算混淆矩阵,一堆样本通过网络运行 `evaluate()`, 这和 `train()` 减去反向传播是一样的.

```py
# 在混淆矩阵中跟踪正确的猜测
confusion = torch.zeros(n_categories, n_categories)
n_confusion = 10000

# 只要返回给定一行的输出即可
def evaluate(line_tensor):
    hidden = rnn.initHidden()

    for i in range(line_tensor.size()[0]):
        output, hidden = rnn(line_tensor[i], hidden)

    return output

# 通过一堆示例并记录哪些是正确的猜测
for i in range(n_confusion):
    category, line, category_tensor, line_tensor = randomTrainingExample()
    output = evaluate(line_tensor)
    guess, guess_i = categoryFromOutput(output)
    category_i = all_categories.index(category)
    confusion[category_i][guess_i] += 1

# 通过将每一行除以其总和来标准化
for i in range(n_categories):
    confusion[i] = confusion[i] / confusion[i].sum()

# 设置绘图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
cax = ax.matshow(confusion.numpy())
fig.colorbar(cax)

# 设置轴
ax.set_xticklabels([''] + all_categories, rotation=90)
ax.set_yticklabels([''] + all_categories)

# Force label at every tick
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(1))

# sphinx_gallery_thumbnail_number = 2
plt.show()

```

您可以从主轴上选取显示错误猜测哪些语言的亮点, e.g. Chinese for Korean, and Spanish for Italian. 它似乎与希腊语很好,英语很差 (可能是因为与其他语言重叠).

### 在用户输入上运行

```py
def predict(input_line, n_predictions=3):
    print('\n> %s' % input_line)
    output = evaluate(Variable(lineToTensor(input_line)))

    # 获取前N个类别
    topv, topi = output.data.topk(n_predictions, 1, True)
    predictions = []

    for i in range(n_predictions):
        value = topv[0][i]
        category_index = topi[0][i]
        print('(%.2f) %s' % (value, all_categories[category_index]))
        predictions.append([value, all_categories[category_index]])

predict('Dovesky')
predict('Jackson')
predict('Satoshi')

```

脚本的最终版本 [in the Practical PyTorch repo](https://github.com/spro/practical-pytorch/tree/master/char-rnn-classification) 将上面的代码分成几个文件:

*   `data.py` (加载文件)
*   `model.py` (定义RNN)
*   `train.py` (运行训练)
*   `predict.py` (用命令行参数运行 `predict()` )
*   `server.py` (使用bottle.py将预测用作JSON API)

运行 `train.py` 来训练和保存网络.

运行具有名称的 `predict.py` 来查看预测:

```py
$ python predict.py Hazaki
(-0.42) Japanese
(-1.39) Polish
(-3.51) Czech

```

运行 `server.py` 和查看 [http://localhost:5533/Yourname](http://localhost:5533/Yourname) 获取预测的JSON输出.

## 练习

*   尝试使用不同的数据集 线条 -&gt; 类别, 例如:
    *   任何单词 -&gt; 语言
    *   姓 -&gt; 性别
    *   角色名字 -&gt; 作家
    *   页面标题 -&gt; 博客或subreddit
*   通过更大和/或更好的形状网络获得更好的结果
    *   添加更多线性图层
    *   试试 `nn.LSTM` 和 `nn.GRU` 图层
    *   将多个这些RNN组合为更高级别的网络