Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成示例

1 简介

本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。

2 相关API的说明

pytorch框架中每种网络模型都有构造函数，在构造函数中定义模型的静态参数，这些参数将对模型所包含weights参数的维度进行设置。在运行时，模型的实例将接收动态的tensor数据并调用forword，在得到模型输出之后便可以和真实的标签数据进行误差计算，并通过优化器进行反向传播以调整模型的参数。下面重点介绍NLP常用到的模型和相关方法。

2.1 nn.Embedding

词嵌入层是NLP应用中常见的模块。在word2vec出现之前，一种方法是使用每个token的one-hot向量进行运算。one-hot是一种稀疏编码，运算效果较差。word2vec用于生成每个token的Dense向量表示。目前的研究结果证明，word2vec可以有效提升模型的训练效果。

pytorch的模型提供了Embedding模型用于实现词嵌入过程Embedding层中的权重用于随机初始化词的向量，权重参数在后续的训练中会被不断调整，并被优化。

模型的创建方法为：embeding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)

vocab_size 表示字典的大小

embedding_dim 词嵌入的维度数量，通常设置远小于字典大小，60-300之间通常可满足需要

使用：embeded = embeding(input)

input 需要嵌入的句子，可为任意维度。单个句子表示为token的索引列表，如[283, 4092, 1, ]

output 数据的嵌入表示，shape=[*, embedding_dim]，*为input的维度

示例代码：

import torch
from torch import nn
embedding = nn.Embedding(5, 4) # 假定语料只有5个词，词向量维度为3
sents = [[1, 2, 3],
   [2, 3, 4]] # 两个句子，how:1 are:2 you:3, are:2 you:3 ok:4
embed = embedding(torch.LongTensor(sents))
print(embed) # shape=(2
'''
tensor([[[-0.6991, -0.3340, -0.7701, -0.6255],
   [ 0.2969, 0.4720, -0.9403, 0.2982],
   [ 0.8902, -1.0681, 0.4035, 0.1645]],
  [[ 0.2969, 0.4720, -0.9403, 0.2982],
   [ 0.8902, -1.0681, 0.4035, 0.1645],
   [-0.7944, -0.1766, -1.5941, 0.4544]]], grad_fn=<EmbeddingBackward>)
'''

2.2 nn.RNN

RNN是NLP的常用模型，普通的RNN单元结构如下图所示：

RNN单元还有一些变体，主要是单元内部的激活函数不同或数据使用了不同计算。RNN每个单元存在输入x与上一时刻的隐层状态h，输出有y与当前时刻的隐层状态。

对RNN单元的改进有LSTM和GRU，这三种类型的模型的输入数据都需要3D的tensor，，，使用时设置b atch_first为true时，输入数据的shape为[batch，seq_length, input_dim]，第一维为batch的数量不使用时设置为1，第二维序列的长度，第三维为输入的维度，通常为词嵌入的维度。

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