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PaddlePaddle / book

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06.understand_sentiment/README.cn.md
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......@@ -87,9 +87,8 @@ $$ h_t=Recrurent(x_t,h_{t-1})$$
图3. 栈式双向LSTM用于文本分类
</p>
## 示例程序
### 数据集介绍
## 数据集介绍
我们以[IMDB情感分析数据集](http://ai.stanford.edu/%7Eamaas/data/sentiment/)为例进行介绍。IMDB数据集的训练集和测试集分别包含25000个已标注过的电影评论。其中，负面评论的得分小于等于4，正面评论的得分大于等于7，满分10分。
```text
......@@ -103,261 +102,235 @@ aclImdb
```
Paddle在`dataset/imdb.py`中提实现了imdb数据集的自动下载和读取，并提供了读取字典、训练数据、测试数据等API。
## 配置模型
在该示例中，我们实现了两种文本分类算法，分别基于[推荐系统](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/05.recommender_system)一节介绍过的文本卷积神经网络，以及[栈式双向LSTM](#栈式双向LSTM（Stacked Bidirectional LSTM）)。我们首先引入要用到的库和定义全局变量：
```python
import sys
import paddle.v2 as paddle
import paddle
import paddle.fluid as fluid
from functools import partial
import numpy as np
CLASS_DIM = 2
EMB_DIM = 128
HID_DIM = 512
BATCH_SIZE = 128
USE_GPU = False
```
## 配置模型
在该示例中，我们实现了两种文本分类算法，分别基于[推荐系统](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/05.recommender_system)一节介绍过的文本卷积神经网络，以及[栈式双向LSTM](#栈式双向LSTM（Stacked Bidirectional LSTM）)。
### 文本卷积神经网络
我们构建神经网络`convolution_net`，示例代码如下。
需要注意的是：`fluid.nets.sequence_conv_pool` 包含卷积和池化层两个操作。
```python
def convolution_net(input_dim,
class_dim=2,
emb_dim=128,
hid_dim=128,
is_predict=False):
data = paddle.layer.data("word",
paddle.data_type.integer_value_sequence(input_dim))
emb = paddle.layer.embedding(input=data, size=emb_dim)
conv_3 = paddle.networks.sequence_conv_pool(
input=emb, context_len=3, hidden_size=hid_dim)
conv_4 = paddle.networks.sequence_conv_pool(
input=emb, context_len=4, hidden_size=hid_dim)
output = paddle.layer.fc(input=[conv_3, conv_4],
size=class_dim,
act=paddle.activation.Softmax())
if not is_predict:
lbl = paddle.layer.data("label", paddle.data_type.integer_value(2))
cost = paddle.layer.classification_cost(input=output, label=lbl)
return cost
else:
return output
def convolution_net(data, input_dim, class_dim, emb_dim, hid_dim):
emb = fluid.layers.embedding(
input=data, size=[input_dim, emb_dim], is_sparse=True)
conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool(
input=emb,
num_filters=hid_dim,
filter_size=3,
act="tanh",
pool_type="sqrt")
conv_4 = fluid.nets.sequence_conv_pool(
input=emb,
num_filters=hid_dim,
filter_size=4,
act="tanh",
pool_type="sqrt")
prediction = fluid.layers.fc(
input=[conv_3, conv_4], size=class_dim, act="softmax")
return prediction
```
网络的输入`input_dim`表示的是词典的大小，`class_dim`表示类别数。这里，我们使用[`sequence_conv_pool`](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/trainer_config_helpers/networks.py) API实现了卷积和池化操作。
### 栈式双向LSTM
栈式双向神经网络`stacked_lstm_net`的代码片段如下：
```python
def stacked_lstm_net(input_dim,
class_dim=2,
emb_dim=128,
hid_dim=512,
stacked_num=3,
is_predict=False):
"""
A Wrapper for sentiment classification task.
This network uses bi-directional recurrent network,
consisting three LSTM layers. This configure is referred to
the paper as following url, but use fewer layrs.
http://www.aclweb.org/anthology/P15-1109
input_dim: here is word dictionary dimension.
class_dim: number of categories.
emb_dim: dimension of word embedding.
hid_dim: dimension of hidden layer.
stacked_num: number of stacked lstm-hidden layer.
"""
assert stacked_num % 2 == 1
fc_para_attr = paddle.attr.Param(learning_rate=1e-3)
lstm_para_attr = paddle.attr.Param(initial_std=0., learning_rate=1.)
para_attr = [fc_para_attr, lstm_para_attr]
bias_attr = paddle.attr.Param(initial_std=0., l2_rate=0.)
relu = paddle.activation.Relu()
linear = paddle.activation.Linear()
data = paddle.layer.data("word",
paddle.data_type.integer_value_sequence(input_dim))
emb = paddle.layer.embedding(input=data, size=emb_dim)
fc1 = paddle.layer.fc(input=emb,
size=hid_dim,
act=linear,
bias_attr=bias_attr)
lstm1 = paddle.layer.lstmemory(
input=fc1, act=relu, bias_attr=bias_attr)
def stacked_lstm_net(data, input_dim, class_dim, emb_dim, hid_dim, stacked_num):
emb = fluid.layers.embedding(
input=data, size=[input_dim, emb_dim], is_sparse=True)
fc1 = fluid.layers.fc(input=emb, size=hid_dim)
lstm1, cell1 = fluid.layers.dynamic_lstm(input=fc1, size=hid_dim)
inputs = [fc1, lstm1]
for i in range(2, stacked_num + 1):
fc = paddle.layer.fc(input=inputs,
size=hid_dim,
act=linear,
param_attr=para_attr,
bias_attr=bias_attr)
lstm = paddle.layer.lstmemory(
input=fc,
reverse=(i % 2) == 0,
act=relu,
bias_attr=bias_attr)
fc = fluid.layers.fc(input=inputs, size=hid_dim)
lstm, cell = fluid.layers.dynamic_lstm(
input=fc, size=hid_dim, is_reverse=(i % 2) == 0)
inputs = [fc, lstm]
fc_last = paddle.layer.pooling(input=inputs[0], pooling_type=paddle.pooling.Max())
lstm_last = paddle.layer.pooling(input=inputs[1], pooling_type=paddle.pooling.Max())
output = paddle.layer.fc(input=[fc_last, lstm_last],
fc_last = fluid.layers.sequence_pool(input=inputs[0], pool_type='max')
lstm_last = fluid.layers.sequence_pool(input=inputs[1], pool_type='max')
prediction = fluid.layers.fc(input=[fc_last, lstm_last],
size=class_dim,
act=paddle.activation.Softmax(),
bias_attr=bias_attr,
param_attr=para_attr)
if not is_predict:
lbl = paddle.layer.data("label", paddle.data_type.integer_value(2))
cost = paddle.layer.classification_cost(input=output, label=lbl)
return cost
else:
return output
act='softmax')
return prediction
```
网络的输入`stacked_num`表示的是LSTM的层数，需要是奇数，确保最高层LSTM正向。Paddle里面是通过一个fc和一个lstmemory来实现基于LSTM的循环神经网络。
以上的栈式双向LSTM抽象出了高级特征并把其映射到和分类类别数同样大小的向量上。`paddle.activation.Softmax`函数用来计算分类属于某个类别的概率。
## 训练模型
重申一下，此处我们可以调用`convolution_net`或`stacked_lstm_net`的任何一个。我们以`convolution_net`为例。
接下来我们定义预测程序（`inference_program`）。预测程序使用`convolution_net`来对`fluid.layer.data`的输入进行预测。
```python
if __name__ == '__main__':
# init
paddle.init(use_gpu=False)
def inference_program(word_dict):
data = fluid.layers.data(
name="words", shape=[1], dtype="int64", lod_level=1)
dict_dim = len(word_dict)
net = convolution_net(data, dict_dim, CLASS_DIM, EMB_DIM, HID_DIM)
return net
```
启动paddle程序，use_gpu=False表示用CPU训练，如果系统支持GPU也可以修改成True使用GPU训练。
### 训练数据
我们这里定义了`training_program`。它使用了从`inference_program`返回的结果来计算误差。我们同时定义了优化函数`optimizer_func`。
因为是有监督的学习，训练集的标签也在`paddle.layer.data`中定义了。在训练过程中，交叉熵用来在`paddle.layer.classification_cost`中作为损失函数。
在测试过程中，分类器会计算各个输出的概率。第一个返回的数值规定为 损耗(cost)。
使用Paddle提供的数据集`dataset.imdb`中的API来读取训练数据。
```python
print 'load dictionary...'
word_dict = paddle.dataset.imdb.word_dict()
dict_dim = len(word_dict)
class_dim = 2
def train_program(word_dict):
prediction = inference_program(word_dict)
label = fluid.layers.data(name="label", shape=[1], dtype="int64")
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
accuracy = fluid.layers.accuracy(input=prediction, label=label)
return [avg_cost, accuracy]
def optimizer_func():
return fluid.optimizer.Adagrad(learning_rate=0.002)
```
加载数据字典，这里通过`word_dict()`API可以直接构造字典。`class_dim`是指样本类别数，该示例中样本只有正负两类。
## 训练模型
### 定义训练环境
定义您的训练是在CPU上还是在GPU上：
```python
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
lambda: paddle.dataset.imdb.train(word_dict), buf_size=1000),
batch_size=100)
test_reader = paddle.batch(
lambda: paddle.dataset.imdb.test(word_dict),
batch_size=100)
use_cuda = False
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
```
这里，`dataset.imdb.train()`和`dataset.imdb.test()`分别是`dataset.imdb`中的训练数据和测试数据API。`train_reader`在训练时使用，意义是将读取的训练数据进行shuffle后，组成一个batch数据。同理，`test_reader`是在测试的时候使用，将读取的测试数据组成一个batch。
### 定义数据提供器
下一步是为训练和测试定义数据提供器。提供器读入一个大小为 BATCH_SIZE的数据。paddle.dataset.imdb.train 每次会在乱序化后提供一个大小为BATCH_SIZE的数据，乱序化的大小为缓存大小buf_size。
注意：读取IMDB的数据可能会花费几分钟的时间，请耐心等待。
```python
feeding={'word': 0, 'label': 1}
print("Loading IMDB word dict....")
word_dict = paddle.dataset.imdb.word_dict()
print ("Reading training data....")
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
paddle.dataset.imdb.train(word_dict), buf_size=25000),
batch_size=BATCH_SIZE)
```
`feeding`用来指定`train_reader`和`test_reader`返回的数据与模型配置中data_layer的对应关系。这里表示reader返回的第0列数据对应`word`层，第1列数据对应`label`层。
### 构造模型
### 构造训练器(trainer)
训练器需要一个训练程序和一个训练优化函数。
```python
# Please choose the way to build the network
# by uncommenting the corresponding line.
cost = convolution_net(dict_dim, class_dim=class_dim)
# cost = stacked_lstm_net(dict_dim, class_dim=class_dim, stacked_num=3)
trainer = fluid.Trainer(
train_func=partial(train_program, word_dict),
place=place,
optimizer_func=optimizer_func)
```
该示例中默认使用`convolution_net`网络，如果使用`stacked_lstm_net`网络，注释相应的行即可。其中cost是网络的优化目标，同时cost包含了整个网络的拓扑信息。
### 网络参数
### 提供数据
`feed_order`用来定义每条产生的数据和`paddle.layer.data`之间的映射关系。比如，`imdb.train`产生的第一列的数据对应的是`words`这个特征。
```python
# create parameters
parameters = paddle.parameters.create(cost)
feed_order = ['words', 'label']
```
根据网络的拓扑构造网络参数。这里parameters是整个网络的参数集。
### 优化算法
### 事件处理器
回调函数event_handler在一个之前定义好的事件发生后会被调用。例如，我们可以在每步训练结束后查看误差。
```python
# create optimizer
adam_optimizer = paddle.optimizer.Adam(
learning_rate=2e-3,
regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=8e-4),
model_average=paddle.optimizer.ModelAverage(average_window=0.5))
# Specify the directory path to save the parameters
params_dirname = "understand_sentiment_conv.inference.model"
def event_handler(event):
if isinstance(event, fluid.EndStepEvent):
print("Step {0}, Epoch {1} Metrics {2}".format(
event.step, event.epoch, map(np.array, event.metrics)))
if event.step == 10:
trainer.save_params(params_dirname)
trainer.stop()
```
Paddle中提供了一系列优化算法的API，这里使用Adam优化算法。
### 训练
### 开始训练
最后，我们传入训练循环数（num_epoch）和一些别的参数，调用 trainer.train 来开始训练。
可以通过`paddle.trainer.SGD`构造一个sgd trainer，并调用`trainer.train`来训练模型。另外，通过给train函数传递一个`event_handler`来获取每个batch和每个pass结束的状态。
```python
# End batch and end pass event handler
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
if event.batch_id % 100 == 0:
print "\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
else:
sys.stdout.write('.')
sys.stdout.flush()
if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
with open('./params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:
trainer.save_parameter_to_tar(f)
result = trainer.test(reader=test_reader, feeding=feeding)
print "\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics)
trainer.train(
num_epochs=1,
event_handler=event_handler,
reader=train_reader,
feed_order=feed_order)
```
比如，构造如下一个`event_handler`可以在每100个batch结束后输出cost和error；在每个pass结束后调用`trainer.test`计算一遍测试集并获得当前模型在测试集上的error。
## 应用模型
### 构建预测器
传入`inference_program`和`params_dirname`来初始化一个预测器, `params_dirname`用来存放训练过程中的各个参数。
```python
from paddle.v2.plot import Ploter
train_title = "Train cost"
cost_ploter = Ploter(train_title)
step = 0
def event_handler_plot(event):
global step
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
cost_ploter.append(train_title, step, event.cost)
cost_ploter.plot()
step += 1
inferencer = fluid.Inferencer(
inference_program, param_path=params_dirname, place=place)
```
或者构造一个`event_handler_plot`画出cost曲线。
### 生成测试用输入数据
为了进行预测，我们任意选取3个评论。请随意选取您看好的3个。我们把评论中的每个词对应到`word_dict`中的id。如果词典中没有这个词，则设为`unknown`。
然后我们用`create_lod_tensor`来创建细节层次的张量。
```python
# create trainer
trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
parameters=parameters,
update_equation=adam_optimizer)
reviews_str = [
'read the book forget the movie', 'this is a great movie', 'this is very bad'
]
reviews = [c.split() for c in reviews_str]
trainer.train(
reader=train_reader,
event_handler=event_handler,
feeding=feeding,
num_passes=2)
```
程序运行之后的输出如下。
```text
Pass 0, Batch 0, Cost 0.693721, {'classification_error_evaluator': 0.5546875}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 100, Cost 0.294321, {'classification_error_evaluator': 0.1015625}
...............................................................................................
Test with Pass 0, {'classification_error_evaluator': 0.11432000249624252}
UNK = word_dict['<unk>']
lod = []
for c in reviews:
lod.append([word_dict.get(words, UNK) for words in c])
base_shape = [[len(c) for c in lod]]
tensor_words = fluid.create_lod_tensor(lod, base_shape, place)
```
## 应用模型
可以使用训练好的模型对电影评论进行分类，下面程序展示了如何使用`paddle.infer`接口进行推断。
现在我们可以对每一条评论进行正面或者负面的预测啦。
```python
import numpy as np
# Movie Reviews, from imdb test
reviews = [
'Read the book, forget the movie!',
'This is a great movie.'
]
reviews = [c.split() for c in reviews]
UNK = word_dict['<unk>']
input = []
for c in reviews:
input.append([[word_dict.get(words, UNK) for words in c]])
# 0 stands for positive sample, 1 stands for negative sample
label = {0:'pos', 1:'neg'}
# Use the network used by trainer
out = convolution_net(dict_dim, class_dim=class_dim, is_predict=True)
# out = stacked_lstm_net(dict_dim, class_dim=class_dim, stacked_num=3, is_predict=True)
probs = paddle.infer(output_layer=out, parameters=parameters, input=input)
labs = np.argsort(-probs)
for idx, lab in enumerate(labs):
print idx, "predicting probability is", probs[idx], "label is", label[lab[0]]
results = inferencer.infer({'words': tensor_words})
for i, r in enumerate(results[0]):
print("Predict probability of ", r[0], " to be positive and ", r[1], " to be negative for review \'", reviews_str[i], "\'")
```
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