图解机器学习:神经网络和 TensorFlow 的文本分类【转】

来源:赵克立博客 分类: Python 标签:TensorFlowPython发布时间:2019-03-01 12:41:10最后更新:2019-03-03 15:02:52浏览:335
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更新时间:
2019-03-03 15:02:52

开发人员经常说,如果你想开始机器学习,你应该首先学习算法。但是我的经验则不是。

我说你应该首先了解:应用程序如何工作。一旦了解了这一点,深入探索算法的内部工作就会变得更加容易。

那么,你如何 开发直觉学习,并实现理解机器学习这个目的?一个很好的方法是创建机器学习模型。

假设您仍然不知道如何从头开始创建所有这些算法,您可以使用一个已经为您实现所有这些算法的库。那个库是 TensorFlow。

在本文中,我们将创建一个机器学习模型来将文本分类到类别中。我们将介绍以下主题:

TensorFlow 的工作原理

什么是机器学习模型

什么是神经网络

神经网络如何学习

如何操作数据并将其传递给神经网络

如何运行模型并获得预测结果

你可能会学到很多新东西,所以让我们开始吧!

TensorFlow

TensorFlow 是一个机器学习的开源库,由 Google 首创。库的名称帮助我们理解我们怎样使用它:tensors 是通过图的节点流转的多维数组。

tf.Graph

在 TensorFlow 中的每一个计算都表示为数据流图,这个图有两类元素:

一类 tf.Operation,表示计算单元

一类 tf.Tensor,表示数据单元

要查看这些是怎么工作的,你需要创建这个数据流图:


(计算x+y的图)

你需要定义 x = [1,3,6] 和 y = [1,1,1]。由于图用 tf.Tensor 表示数据单元,你需要创建常量 Tensors:

import tensorflow as tf
x = tf.constant([1,3,6]) 
y = tf.constant([1,1,1])

现在你将定义操作单元:

import tensorflow as tf
x = tf.constant([1,3,6]) 
y = tf.constant([1,1,1])
op = tf.add(x,y)

你有了所有的图元素。现在你需要构建图:

import tensorflow as tf
my_graph = tf.Graph()with my_graph.as_default():
    x = tf.constant([1,3,6]) 
    y = tf.constant([1,1,1])
    op = tf.add(x,y)

这是 TensorFlow 工作流的工作原理:你首先要创建一个图,然后你才能计算(实际上是用操作‘运行’图节点)。你需要创建一个 tf.Session 运行图。

tf.Session

tf.Session 对象封装了 Operation 对象的执行环境。Tensor 对象是被计算过的(从文档中)。为了做到这些,我们需要在 Session 中定义哪个图将被使用到:

import tensorflow as tf
my_graph = tf.Graph()with tf.Session(graph=my_graph) as sess:
    x = tf.constant([1,3,6]) 
    y = tf.constant([1,1,1])
    op = tf.add(x,y)


为了执行操作,你需要使用方法 tf.Session.run()。这个方法通过运行必要的图段去执行每个 Operation 对象并通过参数 fetches 计算每一个 Tensor 的值的方式执行 TensorFlow 计算的一'步':

import tensorflow as tf
my_graph = tf.Graph()with tf.Session(graph=my_graph) as sess:
    x = tf.constant([1,3,6]) 
    y = tf.constant([1,1,1])
    op = tf.add(x,y)
    result = sess.run(fetches=op)
    print(result)
>>> [2 4 7]


预测模型

现在你知道了 TensorFlow 的工作原理,那么你得知道怎样创建预测模型。简而言之

机器学习算法+数据=预测模型

构建模型的过程就是这样:

(构建预测模型的过程)

正如你能看到的,模型由数据“训练过的”机器学习算法组成。当你有了模型,你就会得到这样的结果:

(预测工作流)

你创建的模型的目的是对文本分类,我们定义了:

input: text, result: category

我们有一个使用已经标记过的文本(每个文本都有了它属于哪个分类的标记)训练的数据集。在机器学习中,这种任务的类型是被称为监督学习。

 “我们知道正确的答案。该算法迭代的预测训练数据,并由老师纠正
” — Jason Brownlee

你会把数据分成类,因此它也是一个分类任务。

为了创建这个模型,我们将会用到神经网络。

神经网络

神经网络是一个计算模型(一种描述使用机器语言和数学概念的系统的方式)。这些系统是自主学习和被训练的,而不是明确编程的。

神经网络是也从我们的中枢神经系统受到的启发。他们有与我们神经相似的连接节点。

(一个神经网络)

感知器是第一个神经网络算法。这篇文章 很好地解释了感知器的内部工作原理(“人工神经元内部” 的动画非常棒)。

为了理解神经网络的工作原理,我们将会使用 TensorFlow 建立一个神经网络架构。在这个例子中,这个架构被 Aymeric Damien 使用过。

神经网络架构

神经网络有两个隐藏层(你得选择 网络会有多少隐藏层,这是结构设计的一部分)。每一个隐藏层的任务是 把输入的东西转换成输出层可以使用的东西。

隐藏层 1

(输入层和第一个隐藏层)

你也需要定义第一个隐藏层会有多少节点。这些节点也被称为特征或神经元,在上面的例子中我们用每一个圆圈表示一个节点。

输入层的每个节点都对应着数据集中的一个词(之后我们会看到这是怎么运行的)

如 这里 所述,每个节点(神经元)乘以一个权重。每个节点都有一个权重值,在训练阶段,神经网络会调整这些值以产生正确的输出(过会,我们将会学习更多关于这个的信息)

除了乘以没有输入的权重,网络也会增加一个误差 (在神经网络中误差的角色)。

在你的架构中,将输入乘以权重并将值与偏差相加,这些数据也要通过激活函数传递。这个激活函数定义了每个节点的最终输出。比如说:想象一下,每一个节点是一盏灯,激活函数决定灯是否会亮。

有很多类型的激活函数。你将会使用 Rectified Linear Unit (ReLu)。这个函数是这样定义的:

f(x) = max(0,x)  [输出 x 或者 0(零)中最大的数]

例如:如果 x = -1,  f(x) = 0(zero); 如果 x = 0.7, f(x) = 0.7.

隐藏层 2

第二个隐藏层做的完全是第一个隐藏层做的事情,但现在第二层的输入是第一层的输出。

(第一和第二隐藏层)

输出层

现在终于到了最后一层,输出层。你将会使用 One-Hot 编码 得到这个层的结果。在这个编码中,只有一个比特的值是 1,其他比特的值都是 0。例如,如果我们想对三个分类编码(sports, space 和computer graphics)编码:

+-------------------+-----------+|    category       |   value   |
+-------------------|-----------+|      sports       |    001    |
|      space        |    010    || computer graphics |    100    |
|-------------------|-----------|

因此输出节点的编号是输入的数据集的分类的编号。

输出层的值也要乘以权重,并我们也要加上误差,但是现在激活函数不一样。

你想用分类对每一个文本进行标记,并且这些分类相互独立(一个文本不能同时属于两个分类)。考虑到这点,你将使用 Softmax 函数而不是 ReLu 激活函数。这个函数把每一个完整的输出转换成 0 和 1 之间的值,并且确保所有单元的和等于一。这样,输出将告诉我们每个分类中每个文本的概率。

| 1.2                    0.46|| 0.9   -> [softmax] ->  0.34|| 0.4                    0.20|

现在有了神经网络的数据流图。把我们所看到的都转换为代码,结果是:


# Network Parametersn_hidden_1 = 10        # 1st layer number of featuresn_hidden_2 = 5         # 2nd layer number of featuresn_input = total_words  # Words in vocabn_classes = 3          # Categories: graphics, space and baseballdef multilayer_perceptron(input_tensor, weights, biases):
    layer_1_multiplication = tf.matmul(input_tensor, weights['h1'])
    layer_1_addition = tf.add(layer_1_multiplication, biases['b1'])
    layer_1_activation = tf.nn.relu(layer_1_addition)# Hidden layer with RELU activation
    layer_2_multiplication = tf.matmul(layer_1_activation, weights['h2'])
    layer_2_addition = tf.add(layer_2_multiplication, biases['b2'])
    layer_2_activation = tf.nn.relu(layer_2_addition)# Output layer with linear activation
    out_layer_multiplication = tf.matmul(layer_2_activation, weights['out'])
    out_layer_addition = out_layer_multiplication + biases['out']return out_layer_addition


(我们将会在后面讨论输出层的激活函数)

神经网络怎么学习

就像我们前面看到的那样,神经网络训练时会更新权重值。现在我们将看到在 TensorFlow 环境下这是怎么发生的。

tf.Variable

权重和误差存储在变量(tf.Variable)中。这些变量通过调用 run() 保持在图中的状态。在机器学习中我们一般通过 正太分布 来启动权重和偏差值。

weights = {
    'h1': tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden_1])),
    'h2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1, n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2, n_classes]))
}
biases = {
    'b1': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_1])),
    'b2': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_2])),
    'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}

当我们第一次运行神经网络的时候(也就是说,权重值是由正态分布定义的):

input values: xweights: w
bias: b
output values: z
expected values: expected

为了知道网络是否正在学习,你需要比较一下输出值(Z)和期望值(expected)。我们要怎么计算这个的不同(损耗)呢?有很多方法去解决这个问题。因为我们正在进行分类任务,测量损耗的最好的方式是 交叉熵误差。

James D. McCaffrey 写了一个精彩的解释,说明为什么这是这种类型任务的最佳方法。

通过 TensorFlow 你将使用 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() 方法计算交叉熵误差(这个是 softmax 激活函数)并计算平均误差 (tf.reduced_mean())。

# Construct modelprediction = multilayer_perceptron(input_tensor, weights, biases)# Define lossentropy_loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=prediction, labels=output_tensor)loss = tf.reduce_mean(entropy_loss)


你希望通过权重和误差的最佳值,以便最小化输出误差(实际得到的值和正确的值之间的区别)。要做到这一点,将需使用 梯度下降法。更具体些是,需要使用 随机梯度下降。

(梯度下降。源: https://sebastianraschka.com/faq/docs/closed-form-vs-gd.html)

为了计算梯度下降,将要使用 Adaptive Moment Estimation (Adam)。要在 TensorFlow 中使用此算法,需要传递 learning_rate 值,该值可确定值的增量步长以找到最佳权重值。

方法 tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) 是一个 语法糖,它做了两件事情:

  1. compute_gradients(loss, <list of variables>)

  2. apply_gradients(<list of variables>)

这个方法用新的值更新了所有的 tf.Variables ,因此我们不需要传递变量列表。现在你有了训练网络的代码:

learning_rate = 0.001# Construct modelprediction = multilayer_perceptron(input_tensor, weights, biases)# Define lossentropy_loss = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=prediction, labels=output_tensor)loss = tf.reduce_mean(entropy_loss)optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(loss)


数据操作

将要使用的数据集有很多英文文本,我们需要操作这些数据将其传递给神经网络。要做到这一点,需要做两件事:

  1. 为每一个工作创建索引

  2. 为每一个文本创建矩阵,在矩阵里,如果单词在文本中则值为 1,否则值为 0

让我们看着代码来理解这个过程:

import numpy as np    #numpy is a package for scientific computingfrom collections import Counter
vocab = Counter()
text = "Hi from Brazil"#Get all wordsfor word in text.split(' '):    vocab[word]+=1        #Convert words to indexesdef get_word_2_index(vocab):    word2index = {}    for i,word in enumerate(vocab):
        word2index[word] = i        
    return word2index#Now we have an indexword2index = get_word_2_index(vocab)
total_words = len(vocab)#This is how we create a numpy array (our matrix)matrix = np.zeros((total_words),dtype=float)#Now we fill the valuesfor word in text.split():    matrix[word2index[word]] += 1print(matrix)
>>> [ 1.  1.  1.]

上面例子中的文本是‘Hi from Brazil’,矩阵是 [ 1. 1. 1.]。如果文本仅是‘Hi’会怎么样?

matrix = np.zeros((total_words),dtype=float)
text = "Hi"for word in text.split():
    matrix[word2index[word.lower()]] += 1print(matrix)>>> [ 1.  0.  0.]

将会与标签(文本的分类)相同,但是现在得使用独热编码(one-hot encoding):

y = np.zeros((3),dtype=float)if category == 0:
    y[0] = 1.        # [ 1.  0.  0.]elif category == 1:
    y[1] = 1.        # [ 0.  1.  0.]else:     y[2] = 1.       # [ 0.  0.  1.]


运行图并获取结果

现在进入最精彩的部分:从模型中获取结果。先仔细看看输入的数据集。

数据集

对于一个有 18.000 个帖子大约有 20 个主题的数据集,将会使用到 20个新闻组。要加载这些数据集将会用到 scikit-learn 库。我们只使用 3 种类别:comp.graphics, sci.space 和 rec.sport.baseball。scikit-learn 有两个子集:一个用于训练,另一个用于测试。建议不要查看测试数据,因为这可能会在创建模型时干扰你的选择。你不会希望创建一个模型来预测这个特定的测试数据,因为你希望创建一个具有很好的泛化性能的模型。

这里是如何加载数据集的代码:

from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
categories = ["comp.graphics","sci.space","rec.sport.baseball"]
newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories)
newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test', categories=categories)


训练模型

在 神经网络的术语里,一次 epoch = 一个向前传递(得到输出的值)和一个所有训练示例的向后传递(更新权重)。

还记得 tf.Session.run() 方法吗?让我们仔细看看它:

tf.Session.run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None)

在这篇文章开始的数据流图里,你用到了和操作,但是我们也可以传递一个事情的列表用于运行。在这个神经网络运行中将传递两个事情:损耗计算和优化步骤。

feed_dict 参数是我们为每步运行所输入的数据。为了传递这个数据,我们需要定义tf.placeholders(提供给 feed_dict)

正如 TensorFlow 文档中说的:

 “占位符的存在只作为输入的目标,它不需要初始化,也不包含数据。” — Source

因此将要像这样定义占位符:

n_input = total_words # Words in vocabn_classes = 3         # Categories: graphics, sci.space and baseballinput_tensor = tf.placeholder(tf.float32,[None, n_input],name="input")
output_tensor = tf.placeholder(tf.float32,[None, n_classes],name="output")

还将要批量分离你的训练数据:

“如果为了能够输入而使用占位符,可通过使用 tf.placeholder(…, shape=[None, …]) 创建占位符来指定变量批量维度。shape 的 None 元素对应于大小可变的维度。” — Source

在测试模型时,我们将用更大的批处理来提供字典,这就是为什么需要定义一个可变的批处理维度。

get_batches() 函数为我们提供了批处理大小的文本数。现在我们可以运行模型:

training_epochs = 10# Launch the graphwith tf.Session() as sess:
    sess.run(init) #inits the variables (normal distribution, remember?)    # Training cycle    for epoch in range(training_epochs):        avg_cost = 0.        total_batch = int(len(newsgroups_train.data)/batch_size)
        # Loop over all batches        for i in range(total_batch):            batch_x,batch_y = get_batch(newsgroups_train,i,batch_size)
            # Run optimization op (backprop) and cost op (to get loss value)            c,_ = sess.run([loss,optimizer], feed_dict={input_tensor: batch_x, output_tensor:batch_y})


现在有了这个经过训练的模型。为了测试它,还需要创建图元素。我们将测量模型的准确性,因此需要获取预测值的索引和正确值的索引(因为我们使用的是独热编码),检查它们是否相等,并计算所有测试数据集的平均值:

    # Test model    index_prediction = tf.argmax(prediction, 1)
    index_correct = tf.argmax(output_tensor, 1)
    correct_prediction = tf.equal(index_prediction, index_correct)
    # Calculate accuracy    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))
    total_test_data = len(newsgroups_test.target)
    batch_x_test,batch_y_test = get_batch(newsgroups_test,0,total_test_data)
    print("Accuracy:", accuracy.eval({input_tensor: batch_x_test, output_tensor: batch_y_test}))>>> Epoch: 0001 loss= 1133.908114347    Epoch: 0002 loss= 329.093700409    Epoch: 0003 loss= 111.876660109    Epoch: 0004 loss= 72.552971845    Epoch: 0005 loss= 16.673050320    Epoch: 0006 loss= 16.481995190    Epoch: 0007 loss= 4.848220565    Epoch: 0008 loss= 0.759822878    Epoch: 0009 loss= 0.000000000    Epoch: 0010 loss= 0.079848485
    Optimization Finished!
    Accuracy: 0.75


就是这样!你使用神经网络创建了一个模型来将文本分类到不同的类别中。恭喜!



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