.expand(encoder_inputs.size(0), -1, encoder_inputs.size(2))

时间: 2024-03-07 11:53:14 浏览: 20
这段代码的含义是什么? 假设 `encoder_inputs` 是一个大小为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)` 的张量。该代码的作用是将 `encoder_inputs` 在第二个维度(即序列长度)上进行复制,使其在同一批次中的每个序列都具有相同的输入。具体来说,它会将 `encoder_inputs` 复制 `seq_len` 次,并在第二个维度上将其扩展为与原始输入相同的大小。这样做的原因是为了将 `encoder_inputs` 与其他张量(如解码器的输入)进行匹配。例如,如果您正在训练一个序列到序列的模型,并且在解码器中使用了注意力机制,则需要将编码器的输出与解码器的输入进行比较。由于解码器的输入通常是一个单个标记(而不是整个序列),因此您需要将编码器的输出复制多次,以便每个解码器输入都有一个对应的编码器输出。
相关问题

解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

在 TensorFlow 2.0 中,`tf.nn.rnn_cell` 模块已经被移除了,因此 `tf.nn.rnn_cell.seq2seq` 也不再可用。相反,您可以使用 `tf.keras.layers` 中的相应函数来构建您的模型。下面是一个使用 `tf.keras` 实现 seq2seq 模型的示例: ``` python import tensorflow as tf # 定义编码器 class Encoder(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, enc_units, batch_sz): super(Encoder, self).__init__() self.batch_sz = batch_sz self.enc_units = enc_units self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.enc_units, return_sequences=True, return_state=True, recurrent_initializer='glorot_uniform') def call(self, x, hidden): x = self.embedding(x) output, state = self.gru(x, initial_state = hidden) return output, state def initialize_hidden_state(self): return tf.zeros((self.batch_sz, self.enc_units)) # 定义注意力层 class BahdanauAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units): super(BahdanauAttention, self).__init__() self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units) self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units) self.V = tf.keras.layers.Dense(1) def call(self, query, values): # query: 上一时间步的隐藏状态,shape=(batch_size, hidden_size) # values: 编码器的输出,shape=(batch_size, max_length, hidden_size) hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1) score = self.V(tf.nn.tanh( self.W1(values) + self.W2(hidden_with_time_axis))) # attention_weights shape == (batch_size, max_length, 1) attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1) # context_vector shape after sum == (batch_size, hidden_size) context_vector = attention_weights * values context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1) return context_vector, attention_weights # 定义解码器 class Decoder(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, dec_units, batch_sz): super(Decoder, self).__init__() self.batch_sz = batch_sz self.dec_units = dec_units self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.dec_units, return_sequences=True, return_state=True, recurrent_initializer='glorot_uniform') self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size) # 用于注意力 self.attention = BahdanauAttention(self.dec_units) def call(self, x, hidden, enc_output): # enc_output shape == (batch_size, max_length, hidden_size) context_vector, attention_weights = self.attention(hidden, enc_output) # x shape after passing through embedding == (batch_size, 1, embedding_dim) x = self.embedding(x) # 将上一时间步的隐藏状态和注意力向量拼接起来作为输入传给 GRU x = tf.concat([tf.expand_dims(context_vector, 1), x], axis=-1) # 将拼接后的向量传给 GRU output, state = self.gru(x) # output shape == (batch_size * 1, hidden_size) output = tf.reshape(output, (-1, output.shape[2])) # output shape == (batch_size, vocab) x = self.fc(output) return x, state, attention_weights # 定义损失函数和优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True, reduction='none') def loss_function(real, pred): mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0)) loss_ = loss_object(real, pred) mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype) loss_ *= mask return tf.reduce_mean(loss_) # 定义训练步骤 @tf.function def train_step(inp, targ, enc_hidden): loss = 0 with tf.GradientTape() as tape: enc_output, enc_hidden = encoder(inp, enc_hidden) dec_hidden = enc_hidden dec_input = tf.expand_dims([tokenizer.word_index['<start>']] * BATCH_SIZE, 1) # teacher forcing - 将目标词作为下一个输入传给解码器 for t in range(1, targ.shape[1]): # 将编码器的输出和上一时间步的隐藏状态传给解码器 predictions, dec_hidden, _ = decoder(dec_input, dec_hidden, enc_output) loss += loss_function(targ[:, t], predictions) # 使用 teacher forcing dec_input = tf.expand_dims(targ[:, t], 1) batch_loss = (loss / int(targ.shape[1])) variables = encoder.trainable_variables + decoder.trainable_variables gradients = tape.gradient(loss, variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, variables)) return batch_loss # 定义预测函数 def evaluate(sentence): attention_plot = np.zeros((max_length_targ, max_length_inp)) sentence = preprocess_sentence(sentence) inputs = [tokenizer.word_index[i] for i in sentence.split(' ')] inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([inputs], maxlen=max_length_inp, padding='post') inputs = tf.convert_to_tensor(inputs) result = '' hidden = [tf.zeros((1, units))] enc_out, enc_hidden = encoder(inputs, hidden) dec_hidden = enc_hidden dec_input = tf.expand_dims([tokenizer.word_index['<start>']], 0) for t in range(max_length_targ): predictions, dec_hidden, attention_weights = decoder(dec_input, dec_hidden, enc_out) # 存储注意力权重以便后面制图 attention_weights = tf.reshape(attention_weights, (-1, )) attention_plot[t] = attention_weights.numpy() predicted_id = tf.argmax(predictions[0]).numpy() result += tokenizer.index_word[predicted_id] + ' ' if tokenizer.index_word[predicted_id] == '<end>': return result, sentence, attention_plot # 将预测的 ID 作为下一个解码器输入的 ID dec_input = tf.expand_dims([predicted_id], 0) return result, sentence, attention_plot ``` 在上面的代码中,我们使用了 `tf.keras.layers` 中的 `Embedding`、`GRU` 和 `Dense` 层来构建编码器和解码器,使用 `tf.keras.optimizers.Adam` 作为优化器,使用 `tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy` 作为损失函数。同时,我们还定义了一个 `BahdanauAttention` 层来实现注意力机制。

Seq2Seq模型代码实现

Seq2Seq模型是指序列到序列模型,通常用于机器翻译、语音识别、摘要生成、对话生成等任务。其中,编码器将输入序列编码为一个向量,解码器则将该向量解码为输出序列。下面是一个简单的Seq2Seq模型代码实现,使用了Python和TensorFlow库: ```python import tensorflow as tf # 定义输入输出序列最大长度和词表大小 MAX_LENGTH = 100 VOCAB_SIZE = 10000 # 定义编码器 class Encoder(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, enc_units): super(Encoder, self).__init__() self.enc_units = enc_units self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = tf.keras.layers.GRU(enc_units, return_sequences=True, return_state=True) def call(self, x, hidden): x = self.embedding(x) output, state = self.gru(x, initial_state = hidden) return output, state def initialize_hidden_state(self, batch_size): return tf.zeros((batch_size, self.enc_units)) # 定义注意力层 class BahdanauAttention(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, units): super(BahdanauAttention, self).__init__() self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units) self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units) self.V = tf.keras.layers.Dense(1) def call(self, query, values): query_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1) score = self.V(tf.nn.tanh( self.W1(query_with_time_axis) + self.W2(values))) attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1) context_vector = attention_weights * values context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1) return context_vector, attention_weights # 定义解码器 class Decoder(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, dec_units): super(Decoder, self).__init__() self.dec_units = dec_units self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = tf.keras.layers.GRU(dec_units, return_sequences=True, return_state=True) self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size) self.attention = BahdanauAttention(dec_units) def call(self, x, hidden, enc_output): context_vector, attention_weights = self.attention(hidden, enc_output) x = self.embedding(x) x = tf.concat([tf.expand_dims(context_vector, 1), x], axis=-1) output, state = self.gru(x) output = tf.reshape(output, (-1, output.shape[2])) x = self.fc(output) return x, state, attention_weights # 定义损失函数和优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True, reduction='none') def loss_function(real, pred): mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0)) loss_ = loss_object(real, pred) mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype) loss_ *= mask return tf.reduce_mean(loss_) # 定义模型 class Seq2Seq(tf.keras.Model): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, enc_units, dec_units, batch_size): super(Seq2Seq, self).__init__() self.batch_size = batch_size self.encoder = Encoder(vocab_size, embedding_dim, enc_units) self.decoder = Decoder(vocab_size, embedding_dim, dec_units) def call(self, inputs): inp, targ = inputs enc_hidden = self.encoder.initialize_hidden_state(self.batch_size) enc_output, enc_hidden = self.encoder(inp, enc_hidden) dec_hidden = enc_hidden dec_input = tf.expand_dims([targ[0]] * self.batch_size, 1) predictions = [] for t in range(1, targ.shape[1]): predictions_batch, dec_hidden, _ = self.decoder(dec_input, dec_hidden, enc_output) predictions.append(predictions_batch) dec_input = tf.expand_dims(targ[:, t], 1) return tf.stack(predictions, axis=1) # 训练模型 model = Seq2Seq(VOCAB_SIZE, 256, 1024, 1024, 64) def train_step(inp, targ): loss = 0 with tf.GradientTape() as tape: predictions = model([inp, targ[:,:-1]]) loss = loss_function(targ[:,1:], predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) return loss # 测试模型 def evaluate(sentence): attention_plot = np.zeros((max_length_targ, max_length_inp)) sentence = preprocess_sentence(sentence) inputs = [inp_lang.word_index[i] for i in sentence.split(' ')] inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([inputs], maxlen=max_length_inp, padding='post') inputs = tf.convert_to_tensor(inputs) result = '' hidden = [tf.zeros((1, units))] enc_out, enc_hidden = encoder(inputs, hidden) dec_hidden = enc_hidden dec_input = tf.expand_dims([targ_lang.word_index['<start>']], 0) for t in range(max_length_targ): predictions, dec_hidden, attention_weights = decoder(dec_input, dec_hidden, enc_out) attention_weights = tf.reshape(attention_weights, (-1,)) attention_plot[t] = attention_weights.numpy() predicted_id = tf.argmax(predictions[0]).numpy() result += targ_lang.index_word[predicted_id] + ' ' if targ_lang.index_word[predicted_id] == '<end>': return result, sentence, attention_plot dec_input = tf.expand_dims([predicted_id], 0) return result, sentence, attention_plot ```

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