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# 双层RNN配置与示例
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我们在`paddle/gserver/tests/test_RecurrentGradientMachine`单测中，通过多组语义相同的单双层RNN配置，讲解如何使用双层RNN。
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## 示例1：双进双出，subseq间无memory
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配置：单层RNN（`sequence_layer_group`）和双层RNN（`sequence_nest_layer_group`），语义完全相同。
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### 读取双层序列的方法
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首先，我们看一下单双层序列的不同数据组织形式（您也可以采用别的组织形式）：
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- 单层序列的数据（`Sequence/tour_train_wdseg`）如下，一共有10个样本。每个样本由两部分组成，一个label（此处都为2）和一个已经分词后的句子。
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```text
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2 酒店 有 很 舒适 的 床垫 子 ， 床上用品 也 应该 是 一人 一 换 ， 感觉 很 利落 对 卫生 很 放心 呀 。
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2 很 温馨 ， 也 挺 干净 的 * 地段 不错 ， 出来 就 有 全家 ， 离 地铁站 也 近 ， 交通 很方便 * 就是 都 不 给 刷牙 的 杯子 啊 ， 就 第一天 给 了 一次性杯子 *
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2 位置 方便 ， 强烈推荐 ， 十一 出去玩 的 时候 选 的 ， 对面 就是 华润万家 ， 周围 吃饭 的 也 不少 。
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2 交通便利 ， 吃 很 便利 ， 乾 浄 、 安静 ， 商务 房 有 电脑 、 上网 快 ， 价格 可以 ， 就 早餐 不 好吃 。 整体 是 不错 的 。 適 合 出差 來 住 。
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2 本来 准备 住 两 晚 ， 第 2 天 一早 居然 停电 ， 且 无 通知 ， 只有 口头 道歉 。 总体来说 性价比 尚可 ， 房间 较 新 ， 还是 推荐 .
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2 这个 酒店 去过 很多 次 了 ， 选择 的 主要原因 是 离 客户 最 便宜 相对 又 近 的 酒店
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2 挺好 的 汉庭 ， 前台 服务 很 热情 ， 卫生 很 整洁 ， 房间 安静 ， 水温 适中 ， 挺好 ！
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2 HowardJohnson 的 品质 ， 服务 相当 好 的 一 家 五星级 。 房间 不错 、 泳池 不错 、 楼层 安排 很 合理 。 还有 就是 地理位置 ， 简直 一 流 。 就 在 天一阁 、 月湖 旁边 ， 离 天一广场 也 不远 。 下次 来 宁波 还会 住 。
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2 酒店 很干净 ， 很安静 ， 很 温馨 ， 服务员 服务 好 ， 各方面 都 不错 *
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2 挺好 的 ， 就是 没 窗户 ， 不过 对 得 起 这 价格
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```
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- 双层序列的数据（`Sequence/tour_train_wdseg.nest`）如下，一共有4个样本。样本间用空行分开，代表不同的双层序列，序列数据和上面的完全一样。每个样本的子句数分别为2,3,2,3。
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```text
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2 酒店 有 很 舒适 的 床垫 子 ， 床上用品 也 应该 是 一人 一 换 ， 感觉 很 利落 对 卫生 很 放心 呀 。
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2 很 温馨 ， 也 挺 干净 的 * 地段 不错 ， 出来 就 有 全家 ， 离 地铁站 也 近 ， 交通 很方便 * 就是 都 不 给 刷牙 的 杯子 啊 ， 就 第一天 给 了 一次性杯子 *
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2 位置 方便 ， 强烈推荐 ， 十一 出去玩 的 时候 选 的 ， 对面 就是 华润万家 ， 周围 吃饭 的 也 不少 。
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2 交通便利 ， 吃 很 便利 ， 乾 浄 、 安静 ， 商务 房 有 电脑 、 上网 快 ， 价格 可以 ， 就 早餐 不 好吃 。 整体 是 不错 的 。 適 合 出差 來 住 。
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2 本来 准备 住 两 晚 ， 第 2 天 一早 居然 停电 ， 且 无 通知 ， 只有 口头 道歉 。 总体来说 性价比 尚可 ， 房间 较 新 ， 还是 推荐 .
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2 这个 酒店 去过 很多 次 了 ， 选择 的 主要原因 是 离 客户 最 便宜 相对 又 近 的 酒店
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2 挺好 的 汉庭 ， 前台 服务 很 热情 ， 卫生 很 整洁 ， 房间 安静 ， 水温 适中 ， 挺好 ！
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2 HowardJohnson 的 品质 ， 服务 相当 好 的 一 家 五星级 。 房间 不错 、 泳池 不错 、 楼层 安排 很 合理 。 还有 就是 地理位置 ， 简直 一 流 。 就 在 天一阁 、 月湖 旁边 ， 离 天一广场 也 不远 。 下次 来 宁波 还会 住 。
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2 酒店 很干净 ， 很安静 ， 很 温馨 ， 服务员 服务 好 ， 各方面 都 不错 *
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2 挺好 的 ， 就是 没 窗户 ， 不过 对 得 起 这 价格
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```
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其次，我们看一下单双层序列的不同dataprovider（见`sequenceGen.py`）：
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- 单层序列的dataprovider如下：
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- word_slot是integer_value_sequence类型，代表单层序列。
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- label是integer_value类型，代表一个向量。
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```python
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def hook(settings, dict_file, **kwargs):
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settings.word_dict = dict_file
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settings.input_types = [integer_value_sequence(len(settings.word_dict)),
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integer_value(3)]
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@provider(init_hook=hook)
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def process(settings, file_name):
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with open(file_name, 'r') as fdata:
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for line in fdata:
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label, comment = line.strip().split('\t')
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label = int(''.join(label.split()))
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words = comment.split()
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word_slot = [settings.word_dict[w] for w in words if w in settings.word_dict]
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yield word_slot, label
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```
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- 双层序列的dataprovider如下：
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- word_slot是integer_value_sub_sequence类型，代表双层序列。
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- label是integer_value_sequence类型，代表单层序列，即一个子句一个label。注意：也可以为integer_value类型，代表一个向量，即一个句子一个label。通常根据任务需求进行不同设置。
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- 关于dataprovider中input_types的详细用法，参见PyDataProvider2。
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```python
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def hook2(settings, dict_file, **kwargs):
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settings.word_dict = dict_file
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settings.input_types = [integer_value_sub_sequence(len(settings.word_dict)),
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integer_value_sequence(3)]
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@provider(init_hook=hook2)
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def process2(settings, file_name):
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with open(file_name) as fdata:
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label_list = []
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word_slot_list = []
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for line in fdata:
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if (len(line)) > 1:
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label,comment = line.strip().split('\t')
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label = int(''.join(label.split()))
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words = comment.split()
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word_slot = [settings.word_dict[w] for w in words if w in settings.word_dict]
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label_list.append(label)
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word_slot_list.append(word_slot)
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else:
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yield word_slot_list, label_list
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label_list = []
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word_slot_list = []
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```
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### 模型中的配置
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首先，我们看一下单层序列的配置（见`sequence_layer_group.conf`）。注意：batchsize=5表示一次过5句单层序列，因此2个batch就可以完成1个pass。
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```python
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settings(batch_size=5)
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data = data_layer(name="word", size=dict_dim)
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emb = embedding_layer(input=data, size=word_dim)
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# (lstm_input + lstm) is equal to lstmemory
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with mixed_layer(size=hidden_dim*4) as lstm_input:
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lstm_input += full_matrix_projection(input=emb)
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lstm = lstmemory_group(input=lstm_input,
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size=hidden_dim,
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act=TanhActivation(),
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gate_act=SigmoidActivation(),
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state_act=TanhActivation(),
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lstm_layer_attr=ExtraLayerAttribute(error_clipping_threshold=50))
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lstm_last = last_seq(input=lstm)
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with mixed_layer(size=label_dim,
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act=SoftmaxActivation(),
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bias_attr=True) as output:
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output += full_matrix_projection(input=lstm_last)
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|
outputs(classification_cost(input=output, label=data_layer(name="label", size=1)))
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```
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其次，我们看一下语义相同的双层序列配置（见`sequence_nest_layer_group.conf`），并对其详细分析：
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- batchsize=2表示一次过2句双层序列。但从上面的数据格式可知，2句双层序列和5句单层序列的数据完全一样。
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- data_layer和embedding_layer不关心数据是否是序列格式，因此两个配置在这两层上的输出是一样的。
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- lstmemory:
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- 单层序列过了一个mixed_layer和lstmemory_group。
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- 双层序列在同样的mixed_layer和lstmemory_group外，直接加了一层group。由于这个外层group里面没有memory，表示subseq间不存在联系，即起到的作用仅仅是把双层seq拆成单层，因此双层序列过完lstmemory的输出和单层的一样。
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- last_seq：
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- 单层序列直接取了最后一个元素
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- 双层序列首先（last_seq层）取了每个subseq的最后一个元素，将其拼接成一个新的单层序列；接着（expand_layer层）将其扩展成一个新的双层序列，其中第i个subseq中的所有向量均为输入的单层序列中的第i个向量；最后（average_layer层）取了每个subseq的平均值。
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- 分析得出：第一个last_seq后，每个subseq的最后一个元素就等于单层序列的最后一个元素，而expand_layer和average_layer后，依然保持每个subseq最后一个元素的值不变（这两层仅是为了展示它们的用法，实际中并不需要）。因此单双层序列的输出是一样旳。
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```python
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settings(batch_size=2)
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data = data_layer(name="word", size=dict_dim)
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emb_group = embedding_layer(input=data, size=word_dim)
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# (lstm_input + lstm) is equal to lstmemory
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def lstm_group(lstm_group_input):
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with mixed_layer(size=hidden_dim*4) as group_input:
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group_input += full_matrix_projection(input=lstm_group_input)
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lstm_output = lstmemory_group(input=group_input,
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name="lstm_group",
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size=hidden_dim,
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act=TanhActivation(),
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gate_act=SigmoidActivation(),
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state_act=TanhActivation(),
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lstm_layer_attr=ExtraLayerAttribute(error_clipping_threshold=50))
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return lstm_output
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lstm_nest_group = recurrent_group(input=SubsequenceInput(emb_group),
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step=lstm_group,
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name="lstm_nest_group")
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# hasSubseq ->(seqlastins) seq
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lstm_last = last_seq(input=lstm_nest_group, agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE)
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# seq ->(expand) hasSubseq
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lstm_expand = expand_layer(input=lstm_last, expand_as=emb_group, expand_level=ExpandLevel.FROM_SEQUENCE)
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# hasSubseq ->(average) seq
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lstm_average = pooling_layer(input=lstm_expand,
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pooling_type=AvgPooling(),
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agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE)
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with mixed_layer(size=label_dim,
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|
|
act=SoftmaxActivation(),
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|
|
bias_attr=True) as output:
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|
|
output += full_matrix_projection(input=lstm_average)
|
|
|
|
|
|
outputs(classification_cost(input=output, label=data_layer(name="label", size=1)))
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```
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## 示例2：双进双出，subseq间有memory
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配置：单层RNN（`sequence_rnn.conf`），双层RNN（`sequence_nest_rnn.conf`和`sequence_nest_rnn_readonly_memory.conf`），语义完全相同。
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### 读取双层序列的方法
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我们看一下单双层序列的不同数据组织形式和dataprovider（见`rnn_data_provider.py`）
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```python
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data = [
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[[[1, 3, 2], [4, 5, 2]], 0],
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[[[0, 2], [2, 5], [0, 1, 2]], 1],
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|
]
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@provider(input_types=[integer_value_sub_sequence(10),
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integer_value(3)])
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def process_subseq(settings, file_name):
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for d in data:
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yield d
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|
@provider(input_types=[integer_value_sequence(10),
|
|
|
integer_value(3)])
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|
|
def process_seq(settings, file_name):
|
|
|
for d in data:
|
|
|
seq = []
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```
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- 单层序列：有两句，分别为[1,3,2,4,5,2]和[0,2,2,5,0,1,2]。
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- 双层序列：有两句，分别为[[1,3,2],[4,5,2]]（2个子句）和[[0,2],[2,5],[0,1,2]]（3个子句）。
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- 单双层序列的label都分别是0和1
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### 模型中的配置
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我们选取单双层序列配置中的不同部分，来对比分析两者语义相同的原因。
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- 单层序列：过了一个很简单的recurrent_group。每一个时间步，当前的输入y和上一个时间步的输出rnn_state做了一个全链接。
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|
```python
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def step(y):
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mem = memory(name="rnn_state", size=hidden_dim)
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|
return fc_layer(input=[y, mem],
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size=hidden_dim,
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|
act=TanhActivation(),
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|
bias_attr=True,
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|
name="rnn_state")
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|
out = recurrent_group(step=step, input=emb)
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|
```
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- 双层序列，外层memory是一个元素：
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- 内层inner_step的recurrent_group和单层序列的几乎一样。除了boot_layer=outer_mem，表示将外层的outer_mem作为内层memory的初始状态。外层outer_step中，outer_mem是一个子句的最后一个向量，即整个双层group是将前一个子句的最后一个向量，作为下一个子句memory的初始状态。
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- 从输入数据上看，单双层序列的句子是一样的，只是双层序列将其又做了子序列划分。因此双层序列的配置中，必须将前一个子句的最后一个元素，作为boot_layer传给下一个子句的memory，才能保证和单层序列的配置中“每一个时间步都用了上一个时间步的输出结果”一致。
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|
```python
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def outer_step(x):
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|
outer_mem = memory(name="outer_rnn_state", size=hidden_dim)
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|
|
def inner_step(y):
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|
inner_mem = memory(name="inner_rnn_state",
|
|
|
size=hidden_dim,
|
|
|
boot_layer=outer_mem)
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|
return fc_layer(input=[y, inner_mem],
|
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|
size=hidden_dim,
|
|
|
act=TanhActivation(),
|
|
|
bias_attr=True,
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|
name="inner_rnn_state")
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|
inner_rnn_output = recurrent_group(
|
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|
step=inner_step,
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|
|
input=x)
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last = last_seq(input=inner_rnn_output, name="outer_rnn_state")
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|
|
|
|
return inner_rnn_output
|
|
|
|
|
|
out = recurrent_group(step=outer_step, input=SubsequenceInput(emb))
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|
```
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- 双层序列，外层memory是单层序列：
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- 由于外层每个时间步返回的是一个子句，这些子句的长度往往不等长。因此当外层有is_seq=True的memory时，内层是**无法直接使用**它的，即内层memory的boot_layer不能链接外层的这个memory。
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|
- 如果内层memory想**间接使用**这个外层memory，只能通过`pooling_layer`、`last_seq`或`first_seq`这三个layer将它先变成一个元素。但这种情况下，外层memory必须有boot_layer，否则在第0个时间步时，由于外层memory没有任何seq信息，因此上述三个layer的前向会报出“**Check failed: input.sequenceStartPositions**”的错误。
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## 示例3：双进双出，输入不等长
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**输入不等长**是指recurrent_group的多个输入在各时刻的长度可以不相等, 但需要指定一个和输出长度一致的input，用<font color="red">targetInlink</font>表示。参考配置：单层RNN（`sequence_rnn_multi_unequalength_inputs.conf`），双层RNN（`sequence_nest_rnn_multi_unequalength_inputs.conf`）
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### 读取双层序列的方法
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我们看一下单双层序列的数据组织形式和dataprovider（见`rnn_data_provider.py`）
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```python
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data2 = [
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|
[[[1, 2], [4, 5, 2]], [[5, 4, 1], [3, 1]] ,0],
|
|
|
[[[0, 2], [2, 5], [0, 1, 2]],[[1, 5], [4], [2, 3, 6, 1]], 1],
|
|
|
]
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|
|
|
@provider(input_types=[integer_value_sub_sequence(10),
|
|
|
integer_value_sub_sequence(10),
|
|
|
integer_value(2)],
|
|
|
should_shuffle=False)
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|
|
def process_unequalength_subseq(settings, file_name): #双层RNN的dataprovider
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|
for d in data2:
|
|
|
yield d
|
|
|
|
|
|
|
|
|
@provider(input_types=[integer_value_sequence(10),
|
|
|
integer_value_sequence(10),
|
|
|
integer_value(2)],
|
|
|
should_shuffle=False)
|
|
|
def process_unequalength_seq(settings, file_name): #单层RNN的dataprovider
|
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|
for d in data2:
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|
words1=reduce(lambda x,y: x+y, d[0])
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words2=reduce(lambda x,y: x+y, d[1])
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yield words1, words2, d[2]
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|
```
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|
data2 中有两个样本，每个样本有两个特征, 记fea1, fea2。
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- 单层序列：两个样本分别为[[1, 2, 4, 5, 2], [5, 4, 1, 3, 1]] 和 [[0, 2, 2, 5, 0, 1, 2], [1, 5, 4, 2, 3, 6, 1]]
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|
- 双层序列：两个样本分别为
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|
- **样本1**：[[[1, 2], [4, 5, 2]], [[5, 4, 1], [3, 1]]]。fea1和fea2都分别有2个子句，fea1=[[1, 2], [4, 5, 2]], fea2=[[5, 4, 1], [3, 1]]
|
|
|
- **样本2**：[[[0, 2], [2, 5], [0, 1, 2]],[[1, 5], [4], [2, 3, 6, 1]]]。fea1和fea2都分别有3个子句， fea1=[[0, 2], [2, 5], [0, 1, 2]], fea2=[[1, 5], [4], [2, 3, 6, 1]]。<br/>
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|
- **注意**：每个样本中，各特征的子句数目需要相等。这里说的“双进双出，输入不等长”是指fea1在i时刻的输入的长度可以不等于fea2在i时刻的输入的长度。如对于第1个样本，时刻i=2, fea1[2]=[4, 5, 2]，fea2[2]=[3, 1]，3≠2。
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- 单双层序列中，两个样本的label都分别是0和1
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### 模型中的配置
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单层RNN（`sequence_rnn_multi_unequalength_inputs.conf`）和双层RNN（`sequence_nest_rnn_multi_unequalength_inputs.conf`）两个模型配置达到的效果完全一样，区别只在于输入为单层还是双层序列，现在我们来看它们内部分别是如何实现的。
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- 单层序列：
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- 过了一个简单的recurrent_group。每一个时间步，当前的输入y和上一个时间步的输出rnn_state做了一个全连接，功能与示例2中`sequence_rnn.conf`的`step`函数完全相同。这里，两个输入x1,x2分别通过calrnn返回最后时刻的状态。结果得到的encoder1_rep和encoder2_rep分别是单层序列，最后取encoder1_rep的最后一个时刻和encoder2_rep的所有时刻分别相加得到context。
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- 注意到这里recurrent_group输入的每个样本中，fea1和fea2的长度都分别相等，这并非偶然，而是因为recurrent_group要求输入为单层序列时，所有输入的长度都必须相等。
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```python
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|
def step(x1, x2):
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|
def calrnn(y):
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mem = memory(name = 'rnn_state_' + y.name, size = hidden_dim)
|
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out = fc_layer(input = [y, mem],
|
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size = hidden_dim,
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act = TanhActivation(),
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bias_attr = True,
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name = 'rnn_state_' + y.name)
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return out
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encoder1 = calrnn(x1)
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encoder2 = calrnn(x2)
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return [encoder1, encoder2]
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encoder1_rep, encoder2_rep = recurrent_group(
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name="stepout",
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step=step,
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input=[emb1, emb2])
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encoder1_last = last_seq(input = encoder1_rep)
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encoder1_expandlast = expand_layer(input = encoder1_last,
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expand_as = encoder2_rep)
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context = mixed_layer(input = [identity_projection(encoder1_expandlast),
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identity_projection(encoder2_rep)],
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size = hidden_dim)
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```
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- 双层序列：
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- 双层RNN中，对输入的两个特征分别求时序上的连续全连接(`inner_step1`和`inner_step2`分别处理fea1和fea2)，其功能与示例2中`sequence_nest_rnn.conf`的`outer_step`函数完全相同。不同之处是，此时输入`[SubsequenceInput(emb1), SubsequenceInput(emb2)]`在各时刻并不等长。
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- 函数`outer_step`中可以分别处理这两个特征，但我们需要用<font color=red>targetInlink</font>指定recurrent_group的输出的格式（各子句长度）只能和其中一个保持一致，如这里选择了和emb2的长度一致。
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- 最后，依然是取encoder1_rep的最后一个时刻和encoder2_rep的所有时刻分别相加得到context。
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```python
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def outer_step(x1, x2):
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outer_mem1 = memory(name = "outer_rnn_state1", size = hidden_dim)
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outer_mem2 = memory(name = "outer_rnn_state2", size = hidden_dim)
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def inner_step1(y):
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inner_mem = memory(name = 'inner_rnn_state_' + y.name,
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size = hidden_dim,
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boot_layer = outer_mem1)
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out = fc_layer(input = [y, inner_mem],
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size = hidden_dim,
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act = TanhActivation(),
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bias_attr = True,
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name = 'inner_rnn_state_' + y.name)
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return out
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def inner_step2(y):
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inner_mem = memory(name = 'inner_rnn_state_' + y.name,
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size = hidden_dim,
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boot_layer = outer_mem2)
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out = fc_layer(input = [y, inner_mem],
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size = hidden_dim,
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act = TanhActivation(),
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bias_attr = True,
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name = 'inner_rnn_state_' + y.name)
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return out
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encoder1 = recurrent_group(
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step = inner_step1,
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name = 'inner1',
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input = x1)
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encoder2 = recurrent_group(
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step = inner_step2,
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name = 'inner2',
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input = x2)
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sentence_last_state1 = last_seq(input = encoder1, name = 'outer_rnn_state1')
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sentence_last_state2_ = last_seq(input = encoder2, name = 'outer_rnn_state2')
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encoder1_expand = expand_layer(input = sentence_last_state1,
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expand_as = encoder2)
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return [encoder1_expand, encoder2]
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encoder1_rep, encoder2_rep = recurrent_group(
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name="outer",
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step=outer_step,
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input=[SubsequenceInput(emb1), SubsequenceInput(emb2)],
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targetInlink=emb2)
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encoder1_last = last_seq(input = encoder1_rep)
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encoder1_expandlast = expand_layer(input = encoder1_last,
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expand_as = encoder2_rep)
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context = mixed_layer(input = [identity_projection(encoder1_expandlast),
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identity_projection(encoder2_rep)],
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size = hidden_dim)
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```
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## 示例4：beam_search的生成
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TBD
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