[Python人工智能] 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例 丨【百变AI秀】
从本专栏开始，作者正式开始研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇讲解了TensorFlow如何保存变量和神经网络参数，通过Saver保存神经网络，再通过Restore调用训练好的神经网络。本文将详细讲解循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM的原理知识，并采用TensorFlow实现手写数字识别的RNN分类案例。本文主要结合作者之前的博客和"莫烦大神"的视频，后面随着深入会讲解实践项目及应用，希望对您有所帮助。
本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，但该专栏也会用心撰写，望对得起读者，共勉！
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前文赏析：
- [Python人工智能] 一.TensorFlow2.0环境搭建及神经网络入门
- [Python人工智能] 二.TensorFlow基础及一元直线预测案例
- [Python人工智能] 三.TensorFlow基础之Session、变量、传入值和激励函数
- [Python人工智能] 四.TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器
- [Python人工智能] 五.Tensorboard可视化基本用法及绘制整个神经网络
- [Python人工智能] 六.TensorFlow实现分类学习及MNIST手写体识别案例
- [Python人工智能] 七.什么是过拟合及dropout解决神经网络中的过拟合问题
- [Python人工智能] 八.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN
- [Python人工智能] 九.gensim词向量Word2Vec安装及《庆余年》中文短文本相似度计算
- [Python人工智能] 十.Tensorflow+Opencv实现CNN自定义图像分类及与KNN图像分类对比
- [Python人工智能] 十一.Tensorflow如何保存神经网络参数
- [Python人工智能] 十二.循环神经网络RNN和LSTM原理详解及TensorFlow编写RNN分类案例 丨【百变AI秀】
在编写代码之前，我们需要介绍什么是RNN，RNN是怎样运行的以及RNN的结构。
循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks，简称RNN。假设有一组数据data0、data1、data2、data3，使用同一个神经网络预测它们，得到对应的结果。如果数据之间是有关系的，比如做菜下料的前后步骤，英文单词的顺序，如何让数据之间的关联也被神经网络学习呢？这就要用到——RNN。
假设存在ABCD数字，需要预测下一个数字E，会根据前面ABCD顺序进行预测，这就称为记忆。预测之前，需要回顾以前的记忆有哪些，再加上这一步新的记忆点，最终输出output，循环神经网络（RNN）就利用了这样的原理。
首先，让我们想想人类是怎么分析事物之间的关联或顺序的。人类通常记住之前发生的事情，从而帮助我们后续的行为判断，那么是否能让计算机也记住之前发生的事情呢？
在分析data0时，我们把分析结果存入记忆Memory中，然后当分析data1时，神经网络（NN）会产生新的记忆，但此时新的记忆和老的记忆没有关联，如上图所示。在RNN中，我们会简单的把老记忆调用过来分析新记忆，如果继续分析更多的数据时，NN就会把之前的记忆全部累积起来。
RNN结构如下图所示，按照时间点t-1、t、t+1，每个时刻有不同的x，每次计算会考虑上一步的state和这一步的x(t)，再输出y值。在该数学形式中，每次RNN运行完之后都会产生s(t)，当RNN要分析x(t+1)时，此刻的y(t+1)是由s(t)和s(t+1)共同创造的，s(t)可看作上一步的记忆。多个神经网络NN的累积就转换成了循环神经网络，其简化图如下图的左边所示。
总之，只要你的数据是有顺序的，就可以使用RNN，比如人类说话的顺序，电话号码的顺序，图像像素排列的顺序，ABC字母的顺序等。在前面讲解CNN原理时，它可以看做是一个滤波器滑动扫描整幅图像，通过卷积加深神经网络对图像的理解。
而RNN也有同样的扫描效果，只不过是增加了时间顺序和记忆功能。RNN通过隐藏层周期性的连接，从而捕获序列化数据中的动态信息，提升预测结果。
RNN常用于自然语言处理、机器翻译、语音识别、图像识别等领域，下面简单分享RNN相关应用所对应的结构。
RNN情感分析： 当分析一个人说话情感是积极的还是消极的，就用如下图所示的RNN结构，它有N个输入，1个输出，最后时间点的Y值代表最终的输出结果。
RNN图像识别： 此时有一张图片输入X，N张对应的输出。
RNN机器翻译： 输入和输出分别两个，对应的是中文和英文，如下图所示。
接下来我们看一个更强大的结构，称为LSTM。
RNN是在有序的数据上进行学习的，RNN会像人一样对先前的数据发生记忆，但有时候也会像老爷爷一样忘记先前所说。为了解决RNN的这个弊端，提出了LTSM技术，它的英文全称是Long short-term memory，长短期记忆，也是当下最流行的RNN之一。
假设现在有一句话，如下图所示，RNN判断这句话是红烧排骨，这时需要学习，而“红烧排骨“在句子开头。
"红烧排骨"这个词需要经过长途跋涉才能抵达，要经过一系列得到误差，然后经过反向传递，它在每一步都会乘以一个权重w参数。如果乘以的权重是小于1的数，比如0.9，0.9会不断地乘以误差，最终这个值传递到初始值时，误差就消失了，这称为梯度消失或梯度离散。
反之，如果误差是一个很大的数，比如1.1，则这个RNN得到的值会很大，这称为梯度爆炸。
梯度消失或梯度爆炸：
在RNN中，如果你的State是一个很长的序列，假设反向传递的误差值是一个小于1的数，每次反向传递都会乘以这个数，0.9的n次方趋向于0，1.1的n次方趋向于无穷大，这就会造成梯度消失或梯度爆炸。
这也是RNN没有恢复记忆的原因，为了解决RNN梯度下降时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题，引入了LSTM。
LSTM是在普通的RNN上面做了一些改进，LSTM RNN多了三个控制器，即输入、输出、忘记控制器。左边多了个条主线，例如电影的主线剧情，而原本的RNN体系变成了分线剧情，并且三个控制器都在分线上。
- 输入控制器（write gate）: 在输入input时设置一个gate，gate的作用是判断要不要写入这个input到我们的内存Memory中，它相当于一个参数，也是可以被训练的，这个参数就是用来控制要不要记住当下这个点。
- 输出控制器（read gate）: 在输出位置的gate，判断要不要读取现在的Memory。
- 忘记控制器（forget gate）: 处理位置的忘记控制器，判断要不要忘记之前的Memory。
LSTM工作原理为：如果分线剧情对于最终结果十分重要，输入控制器会将这个分线剧情按重要程度写入主线剧情，再进行分析；如果分线剧情改变了我们之前的想法，那么忘记控制器会将某些主线剧情忘记，然后按比例替换新剧情，所以主线剧情的更新就取决于输入和忘记控制；最后的输出会基于主线剧情和分线剧情。
通过这三个gate能够很好地控制我们的RNN，基于这些控制机制，LSTM是延缓记忆的良药，从而带来更好的结果。
接下来我们通过手写数字图片集数据编写RNN代码。RNN是基于顺序的数据，想象下图片的顺序，它是一行一行像素组成的，最终判定图片的数字属于哪类。
第一步，打开Anaconda，然后选择已经搭建好的“tensorflow”环境，运行Spyder。
第二步，导入扩展包。
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
第三步，下载数据集。
由于MNIST数据集是TensorFlow的示例数据，所以我们只需要下面一行代码，即可实现数据集的读取工作。如果数据集不存在它会在线下载，如果数据集已经被下载，它会被直接调用。
# 下载手写数字图像数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
第四步，定义参数。
# 设置参数
learning_rate = 0.001 # 学习效率
train_iters = 100000 # 训练次数
batch_size = 128 # 自定义
n_inputs = 28 # MNIST 输入图像形状 28*28 黑白图片高度为1
n_steps = 28 # time steps 输入图像的28行数据
n_hidden_units = 128 # 神经网络隐藏层数量
n_classes = 10 # 分类结果 数字0-0
第五步，定义placeholder，用于传入值xs和ys至神经网络。
# 设置传入的值xs和ys
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs]) #每张图片28*28=784个点
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes]) #每个样本有10个输出
第六步，定义权重和误差变量。
权重和偏置包括输入和输出值，需要注意其设置的形状。
# 定义权重 进入RNN前的隐藏层 输入&输出
weights = {
# (28, 128)
'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs, n_hidden_units])),
# (128, 10)
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes])),
}
# 定义偏置 进入RNN前的隐藏层 输入&输出
biases = {
# (128, )
'in': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_hidden_units, ])),
# (10, )
'out': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes, ])),
}
第七步，定义RNN神经网络。
RNN定义分别对应三层，X输入、Cell为中心计算、H为最终输出，需要注意数据形状的变化。在RNN运算过程中，每一步的输出都存储在outputs序列中，LSTM包括c_state（主线）和m_state（分线）。最终输出结果为Cell的输出和权重输出的乘积，再加上输出偏置。（详见注释）
#---------------------------------定义RNN-------------------------------
def RNN(X, weights, biases):
# hidden layer for input to cell
#######################################################
# X (128 batch, 28 steps, 28 inputs) 28行*28列
# X ==> (128*28, 28 inputs)
X = tf.reshape(X, [-1, n_inputs])
# 隐藏层 输入
# X_in ==> (128batch*28steps, 128 hidden)
X_in = tf.matmul(X, weights['in']) + biases['in']
# 二维数据转换成三维数据
# 注意：神经网络学习时要注意其形状如何变化
# X_in ==> (128 batch, 28 steps, 128 hidden)
X_in = tf.reshape(X_in, [-1, n_steps, n_hidden_units]) # 128个隐藏层
# cell
#######################################################
# Cell结构 隐藏层数 forget初始偏置为1.0(初始时不希望forget)
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
# RNN会保留每一步计算的结果state
# lstm cell is divided into two parts (c_state, m_state) 主线c_state 分线m_state
_init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
# RNN运算过程 每一步的输出都存储在outputs序列中
# 常规RNN只有m_state LSTM包括c_state和m_state
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=_init_state, time_major=False)
# hidden layer for output as final results
#######################################################
# 第三层加工最终的输出
# 最终输出=Cell的输出*权重输出+偏置数据
# states包含了主线剧情和分线剧情 states[1]表示分线剧情的结果 即为outputs[-1]最后一个输出结果
results = tf.matmul(states[1], weights['out']) + biases['out']
# 第二种方法
# 解包 unpack to list [(batch, outputs)..] * steps
#outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1,0,2])) # states is the last outputs
#results = tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']
return results
第八步，定义误差和准确度。
#---------------------------------定义误差和训练-------------------------------
pre = RNN(x, weights, biases)
# 预测值与真实值误差
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pre, labels=y))
# 训练学习 学习效率设置为0.001
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost) #梯度下降减小误差
# 预测正确个数
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pre, 1), tf.argmax(y, 1))
# 准确度
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
第九步，初始化及训练。
#---------------------------------初始化及训练-------------------------------
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
step = 0
# 循环每次提取128个样本
while step * batch_size < train_iters:
# 从下载好的数据集提取128个样本
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
# 形状修改 [128, 28, 28]
batch_xs = batch_xs.reshape([batch_size, n_steps, n_inputs])
# 训练
sess.run([train_step], feed_dict={
x: batch_xs,
y: batch_ys,
})
# 每隔20步输出结果
if step % 20 == 0: # 20*128
print(sess.run(accuracy, feed_dict={
x: batch_xs,
y: batch_ys,
}))
step += 1
最终输出结果如下所示，可以看到，最早预测的准确度结果非常低为2.187%，最后提升到了96.87%，其结果高于之前的一般神经网络的结果87.79%（第六篇博客），由此可见TensorFlow RNN的分类学习效果还不错，并且在不断学习中。
Extracting MNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data\train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting MNIST_data\t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting MNIST_data\t10k-labels-idx1-ubyte.gz
0.2187500
0.6796875
0.8281250
0.8203125
0.8359375
0.8984375
0.8828125
0.8359375
0.9062500
....
0.9843750
0.9609375
0.9453125
0.9609375
0.9765625
0.9375000
0.9921875
0.9609375
0.9921875
0.9687500
完整代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Jan 3 11:50:33 2020
@author: xiuzhang Eastmount CSDN
"""
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
# 下载手写数字图像数据集
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)
# 设置参数
learning_rate = 0.001 # 学习效率
train_iters = 100000 # 训练次数
batch_size = 128 # 自定义
n_inputs = 28 # MNIST 输入图像形状 28*28 黑白图片高度为1
n_steps = 28 # time steps 输入图像的28行数据
n_hidden_units = 128 # 神经网络隐藏层数量
n_classes = 10 # 分类结果 数字0-0
#-----------------------------定义placeholder输入-------------------------
# 设置传入的值xs和ys
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs]) #每张图片28*28=784个点
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes]) #每个样本有10个输出
# 定义权重 进入RNN前的隐藏层 输入&输出
weights = {
# (28, 128)
'in': tf.Variable(tf.random_normal([n_inputs, n_hidden_units])),
# (128, 10)
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden_units, n_classes])),
}
# 定义偏置 进入RNN前的隐藏层 输入&输出
biases = {
# (128, )
'in': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_hidden_units, ])),
# (10, )
'out': tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[n_classes, ])),
}
#---------------------------------定义RNN-------------------------------
def RNN(X, weights, biases):
# hidden layer for input to cell
#######################################################
# X (128 batch, 28 steps, 28 inputs) 28行*28列
# X ==> (128*28, 28 inputs)
X = tf.reshape(X, [-1, n_inputs])
# 隐藏层 输入
# X_in ==> (128batch*28steps, 128 hidden)
X_in = tf.matmul(X, weights['in']) + biases['in']
# 二维数据转换成三维数据
# 注意：神经网络学习时要注意其形状如何变化
# X_in ==> (128 batch, 28 steps, 128 hidden)
X_in = tf.reshape(X_in, [-1, n_steps, n_hidden_units]) # 128个隐藏层
# cell
#######################################################
# Cell结构 隐藏层数 forget初始偏置为1.0(初始时不希望forget)
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden_units, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True)
# RNN会保留每一步计算的结果state
# lstm cell is divided into two parts (c_state, m_state) 主线c_state 分线m_state
_init_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
# RNN运算过程 每一步的输出都存储在outputs序列中
# 常规RNN只有m_state LSTM包括c_state和m_state
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, X_in, initial_state=_init_state, time_major=False)
# hidden layer for output as final results
#######################################################
# 第三层加工最终的输出
# 最终输出=Cell的输出*权重输出+偏置数据
# states包含了主线剧情和分线剧情 states[1]表示分线剧情的结果 即为outputs[-1]最后一个输出结果
results = tf.matmul(states[1], weights['out']) + biases['out']
# 第二种方法
# 解包 unpack to list [(batch, outputs)..] * steps
#outputs = tf.unstack(tf.transpose(outputs, [1,0,2])) # states is the last outputs
#results = tf.matmul(outputs[-1], weights['out']) + biases['out']
return results
#---------------------------------定义误差和训练-------------------------------
pre = RNN(x, weights, biases)
# 预测值与真实值误差
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=pre, labels=y))
# 训练学习 学习效率设置为0.001
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cost) #梯度下降减小误差
# 预测正确个数
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pre, 1), tf.argmax(y, 1))
# 准确度
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
#---------------------------------初始化及训练-------------------------------
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
step = 0
# 循环每次提取128个样本
while step * batch_size < train_iters:
# 从下载好的数据集提取128个样本
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
# 形状修改 [128, 28, 28]
batch_xs = batch_xs.reshape([batch_size, n_steps, n_inputs])
# 训练
sess.run([train_step], feed_dict={
x: batch_xs,
y: batch_ys,
})
# 每隔20步输出结果
if step % 20 == 0: # 20*128
print(sess.run(accuracy, feed_dict={
x: batch_xs,
y: batch_ys,
}))
step += 1
注意，在运行代码过程中可能会报错“ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope?”
在Spyder中有kernel选项，点击选择 “ Restart & RunAll ” 重新运行代码即可解决问题。
写到这里，这篇文章就讲解完毕，更多TensorFlow深度学习文章会继续分享，接下来我们会分享RNN回归、文本识别、图像识别、语音识别等内容。如果读者有什么想学习的，也可以私聊我，我去学习并应用到你的领域。
最后，希望这篇基础性文章对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作为人工智能的菜鸟，我希望自己能不断进步并深入，后续将它应用于图像识别、网络安全、对抗样本等领域，指导大家撰写简单的学术论文，一起加油！
感恩能与大家在华为云遇见！
希望能与大家一起在华为云社区共同成长。原文地址：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/103811752
【百变AI秀】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/296704
(By:娜璋之家 Eastmount 2021-09-10 夜于武汉)
参考文献：
[1] 冈萨雷斯著. 数字图像处理（第3版）[M]. 北京：电子工业出版社，2013.
[2] 杨秀璋, 颜娜. Python网络数据爬取及分析从入门到精通（分析篇）[M]. 北京：北京航天航空大学出版社, 2018.
[3] “莫烦大神” 网易云视频地址
[4] https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1003209007
[5] TensorFlow【极简】CNN - Yellow_python大神
[6] 基于深度神经网络的定向激活功能开发相位信息的声源定位 - 章子雎Kevin
[7] https://github.com/siucaan/CNN_MNIST
[8] https://github.com/eastmountyxz/AI-for-TensorFlow
[9] LSTM和GRU很难？别担心，这有一份超生动的图解
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