今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo。继上篇博客的PTM模型之后，Tensorflow官方也开放了名为translate的demo，这个demo对比之前的PTM要大了很多（首先，空间上就会需要大约20个G，另外差点把我的硬盘给运行死），但是也实用了很多。模型采用了encoder-decoder的框架结果，佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能。同时，模型的基础却来自之前的PTM模型。下面，让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧！

论文介绍及基础描写：

这个英语法语翻译器融合了多篇论文的核心内容，所以在学习的过程中其实我们可以变相的了解这些技巧。首先，Cho在论文Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation一文中指出可以通过encoder-decoder这种类似于编码-解码的框架来做机器翻译。这个框架在后续论文中掀起了不小的波澜，很多作品延续了这种sequence-to-sequence的框架在其他的一些领域，比如image caption。该框架说白了就是两个RNN，一个作为编码器，一个作为解码器。至于RNN cell的结构，虽然本项目支持使用LSTM, default的模型为GRU（Gated Recurrent Uint）,一个LSTM的简化版模型。另外，为了使翻译的效果达到最好，2014年Bahdanau在论文Neural Machine Translation By Jointy Learning to Align and Translate中提出的attention机制也被运用了起来。背景介绍到此，下面我们赶快来看看代码吧！

代码：

较之PTM模型，机器翻译的demo代码有足足个file之多，可见其难度。（其实也没那么难，都是些犹如纸老虎般的存在，充其量也就在数量上吓唬吓唬人罢了。）项目源代码可以在Tensorflow官方github中找到，地址点击这里。打开项目后我们发现了3个文件，分别是data_utils.py, seq2seq_model.py以及translate.py。这三个文件里，data_utils.py是类似于helper function般的存在，如其名，是一个集合了对输入raw的数据做处理的一个file。file本身不是用来运行的，只是被translate.py所使用而已。这个文件本身也可以在你自己的Tensorflow框架的本地库内找到，所需要做的只是输入from tensorflow.models.rnn.translate import data_utils，就可以取得库里的函数了。为方便用户，这个data_utils文件里的函数还自带检测数据库是否存在于本地路径的功能，如果你没来得及或不知道如何下载数据库，只需要指定路径后运行库里的函数即可，是不是很方便？

Encoder-decoder模型存在于第二个文件中，即seq2seq_model.py文件。文件作为一个类包含了组建机器翻译所需要的神经网络图框架。与data_utils文件一样，他们都是被我们的“main”文件，translate.py使用的。

了解了三个文件的关系后，我们也了解了系统运行的过程以及解读顺序，那么，我们先来了解一下程序运行的大体顺序。运行该程序的方式为cd到文件所在的目录下后在terminal里面输入“python translate.py –data_dir /tmp/ –train_dir /tmp/”就可以了。 其中tmp为默认的tmp文件夹，如果你希望长期保留运行结果，建议在别的文件夹里进行实验。另外，你可以改变一些模型的参数，如把模型改为两层，每层改为256个神经元等。方法为在刚才的comment后面加上两横杠，更改参数名，等于号及更改后参数量。如改变模型为两层的框架的方法是“–num_layers=2”。那么在输入参数后系统是怎么运行的呢？我们在translate.py里找到了main函数的代码如下：

def main(_):
  if FLAGS.self_test:
    self_test()
  elif FLAGS.decode:
    decode()
  else:
    train()

 该代码显示，一般情况下如果你没表明要运行decode模式或者测试模式，训练模式将自动开始。那么很明显，我们的主程序在训练模式，也就train函数里。那么我们就顺藤摸瓜来看看train函数吧。

首先，train函数的开始为运行data_utils库的prepare_wmt_data函数，这里的输入为我们在之前手动输入的data_dir外还有英语和法语的单词数。这里除了data_dir是我们之前手动输入的外，英法语的单词数默认都是4万。通过这个神奇的prepare_wmt_data函数，我们可以得到英语，法语两种语言的训练以及测试资料外，还可以获得英语及法语单词的单词表存放路径。那么这个函数是如何工作的呢？我们这就来一探究竟。

def prepare_wmt_data(data_dir, en_vocabulary_size, fr_vocabulary_size, tokenizer=None):
  """Get WMT data into data_dir, create vocabularies and tokenize data.
  Args:
    data_dir: directory in which the data sets will be stored.
    en_vocabulary_size: size of the English vocabulary to create and use.
    fr_vocabulary_size: size of the French vocabulary to create and use.
    tokenizer: a function to use to tokenize each data sentence;
      if None, basic_tokenizer will be used.
  Returns:
    A tuple of 6 elements:
      (1) path to the token-ids for English training data-set,
      (2) path to the token-ids for French training data-set,
      (3) path to the token-ids for English development data-set,
      (4) path to the token-ids for French development data-set,
      (5) path to the English vocabulary file,
      (6) path to the French vocabulary file.
  """
  # Get wmt data to the specified directory.
  # 建立训练集并取得他们的路径
  train_path = get_wmt_enfr_train_set(data_dir)
  dev_path = get_wmt_enfr_dev_set(data_dir)

  # Create vocabularies of the appropriate sizes.
  # 建立英语及法语的单词表
  fr_vocab_path = os.path.join(data_dir, "vocab%d.fr" % fr_vocabulary_size)
  en_vocab_path = os.path.join(data_dir, "vocab%d.en" % en_vocabulary_size)
  create_vocabulary(fr_vocab_path, train_path + ".fr", fr_vocabulary_size, tokenizer)
  create_vocabulary(en_vocab_path, train_path + ".en", en_vocabulary_size, tokenizer)

  # Create token ids for the training data.
  # 将输入数据里的单词数字化以方便运算
  fr_train_ids_path = train_path + (".ids%d.fr" % fr_vocabulary_size)
  en_train_ids_path = train_path + (".ids%d.en" % en_vocabulary_size)
  data_to_token_ids(train_path + ".fr", fr_train_ids_path, fr_vocab_path, tokenizer)
  data_to_token_ids(train_path + ".en", en_train_ids_path, en_vocab_path, tokenizer)

  # Create token ids for the development data.
  # 将测试数据里的单词数字化以方便运算
  fr_dev_ids_path = dev_path + (".ids%d.fr" % fr_vocabulary_size)
  en_dev_ids_path = dev_path + (".ids%d.en" % en_vocabulary_size)
  data_to_token_ids(dev_path + ".fr", fr_dev_ids_path, fr_vocab_path, tokenizer)
  data_to_token_ids(dev_path + ".en", en_dev_ids_path, en_vocab_path, tokenizer)

  return (en_train_ids_path, fr_train_ids_path,
          en_dev_ids_path, fr_dev_ids_path,
          en_vocab_path, fr_vocab_path)

在data_utils库里，prepare_wmt_data整合了其他的helper函数，其中，get_wmt_enfr_train_set和get_wmt_enfr_dev_set两个函数测试了训练集的路径是否存在后，视情况下载训练集（如果训练集还未下载），之后便是解压了训练包中所用的具体集并提供其路径。虽然对于测试集有不同的应对方法，其逻辑大同小异，具体实现过程大家可以阅读这两个函数去一探究竟，这里将不做细说。

之后函数建立了两个不同的单词表，即英语单词表及法语单词表。在建立表的过程中，逻辑近似于之前讨论过的Word2Vec的create_dataset函数，即从海量数据里建立一个对应的字典来统计输入词。其中，值得注意的是这里有一个tokenizer输入的选项，默认的tokenizer是在符号处截断句子，其代码如下：

_WORD_SPLIT = re.compile(b"([.,!?\"':;)(])")

def basic_tokenizer(sentence):
  """Very basic tokenizer: split the sentence into a list of tokens."""
  words = []
  for space_separated_fragment in sentence.strip().split():
    words.extend(re.split(_WORD_SPLIT, space_separated_fragment))
  return [w for w in words if w]

 该项目鼓励读者们去采用更好的tokenizer去取得更好的结果。最后，不同于Word2Vec模型的最大地方在于我们将这个单词集保存后备用，也就是说，在第一次运算耗时可能很长后，之后在运行将会比较方便。

在建立完词典后，通过运用data_to_token_ids函数，我们可以将输入转化为数字序列并将其保存，这样可以方便我们系统的运用。其原理也可以在Word2Vec的demo代码里找到逻辑，即运用单词在词典里的位置来代替单词。具体内容请参考博客Python Tensorflow下的Word2Vec代码解释。所得的结果在保存在各自的文件中已备后用后，我们可以直接运用这些资料来训练我们的系统了。接下来，让我们重新回到translation.py文件的train()函数来继续了解它的机制。在得到了输入及训练资料后，我们看到了熟悉的with tf.Session() as sess，这里大家都明白怎么回事了吧，我们进入session了，可以开始建立模型并运行了。那么很明显，我们现在的任务就是建立模型。这里，我们看到了model = create_model(sess, False), 这个函数的具体内容就在train()函数之上，很好找。那么，它是怎么建立模型的呢？走进该函数后我们发现它其实就是个包装盒子，运用了系统的另一个文件，即seq2seq_model.py库里Seq2SeqModel类来得到模型，之后便是取得模型目前的状态。如果模型已经训练并保存，我们即呼唤之前训练的模型并返回。反之则初始化所有参数并返回模型。

现在，让我们来看看这个模型本身。在seq2seq_model.py文件里有三个函数：init函数，step函数及get_batch函数。目前，我们在制造模型阶段，所以先来看看这个init函数。

def __init__(self, source_vocab_size, target_vocab_size, buckets, size,
               num_layers, max_gradient_norm, batch_size, learning_rate,
               learning_rate_decay_factor, use_lstm=False,
               num_samples=512, forward_only=False):

 这个函数的parameter列很长，有源语言和目标语言各自的单词数量，框架的层数，每层的神经元数，用于clipped的梯度的最大数值，训练batch的大小，learning rate，learning rate减少的比例及sampled softmax所接收的sample数量。这些都是常见的训练神经网络的参数。参数use_lstm也比较好理解，默认的false表明我们将会运用到GRU，即简易版本的lstm。设置为True时便是使用传统的LSTM cell了。现在，有两个参数我没讲解到，buckets参数和forward_only参数。这两个参数挺有意思。bucket参数的存在是针对机器翻译的，他的格式为一个充满（I，O）的list，I代表这最大输入长度，O代表着输出的最大长度。当输入或输出超出这个距离后，我们将超出的部分放入下一个batch。至于forward_only参数，其存在是因为两种不同的训练方式。一种方式为在训练中根据两种语言各自训练input及output，这是默认方式，即该参数设为Flase。如果我们设为True后，将会在训练output语言时运用output目标的开头后由输入语言取得剩下的数据。两种方法在官方的document里有详细讲解，这里附上链接供有兴趣的读者加深了解。

之后，在assign了变量后，我们又见到了熟悉的RNN模型框架，即

    # If we use sampled softmax, we need an output projection.
    output_projection = None
    softmax_loss_function = None
    # Sampled softmax only makes sense if we sample less than vocabulary size.
    if num_samples > 0 and num_samples < self.target_vocab_size:
      w = tf.get_variable("proj_w", [size, self.target_vocab_size])
      w_t = tf.transpose(w)
      b = tf.get_variable("proj_b", [self.target_vocab_size])
      output_projection = (w, b)

      def sampled_loss(inputs, labels):
        labels = tf.reshape(labels, [-1, 1])
        return tf.nn.sampled_softmax_loss(w_t, b, inputs, labels, num_samples,
                self.target_vocab_size)
      softmax_loss_function = sampled_loss

    # Create the internal multi-layer cell for our RNN.
    single_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(size)
    if use_lstm:
      single_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(size)
    cell = single_cell
    if num_layers > 1:
      cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([single_cell] * num_layers)

    # The seq2seq function: we use embedding for the input and attention.
    def seq2seq_f(encoder_inputs, decoder_inputs, do_decode):
      return tf.nn.seq2seq.embedding_attention_seq2seq(
          encoder_inputs, decoder_inputs, cell,
          num_encoder_symbols=source_vocab_size,
          num_decoder_symbols=target_vocab_size,
          embedding_size=size,
          output_projection=output_projection,
          feed_previous=do_decode)

 这里，我们先了解到如果我们的参数num_samples大于0但小于目标单词量时，我们再次如同PTB模型那样运用一个projection layer来减少空间的占据。之后，我们默认celll类型是GRU，但是如果用户设定了用lstm，我们即更新single_cell变量到lstm cell框架。当网络层大于1时（默认为3层），我们的cell变成了一个多层RNN框架，由单层cell累积组成。这个逻辑已经在之前关于PTM模型的博客里有过介绍，如果你不熟悉这个设定，请看之前PTB模型的博客。在之后，我们发现设计了一个seq2seq_f的内部函数，这个函数为模型加入attention机制，之后我们会用到。

如同往常，我们为源语言，目标语言的训练输入以及目标权重建立placeholder，因为训练目标是输入目标的下一句，我们设定目标为目标语言输入的现在位置+1。之后便是建立训练输出及计算loss的时刻了。基本方法如下：

self.outputs, self.losses = tf.nn.seq2seq.model_with_buckets(
          self.encoder_inputs, self.decoder_inputs, targets,
          self.target_weights, buckets,
          lambda x, y: seq2seq_f(x, y, False),
          softmax_loss_function=softmax_loss_function)

我们将会运用Tensorflow库seq2seq里的model_with_buckets函数来完成。这个函数是什么呢？让我们来一探究竟。该函数的目标是建立一个bucket版本的seq2seq模型。模型取得encoder, decoder的输入，目标和权重的Tensor，输入和输出大小配对列表叫做buckets的参数后，要求一个sequence to sequence模型，softmax_loss_function函数（default是None），每例子的loss(default None)及名字（default None）。输出是（output, losses）tuple，output指的是每一个bucket的输出，losses这该bucket的loss数值。了解了这些后，我们发掘这里的sequence to sequence函数输入我们运用了lambda匿名函数，核心是我们的attention模型。这是我们训练的基础，但是当forward_only被设为True时，训练后，我们又多了一步，及重新编写buckets的output为揉合输出及之前projection的output。代码如下：

      if output_projection is not None:
        for b in xrange(len(buckets)):
          self.outputs[b] = [
              tf.matmul(output, output_projection[0]) + output_projection[1]
              for output in self.outputs[b]
          ]

 之后便是传统的RNN训练方法，即运用GradientDecentOptimizer，并运用clip_by_global_norm及appy_gradient函数。这些知识点在之前的PTB模型里以详细介绍，这里将不再重复。

 建立模型之后，在train()函数里，我们读入测试和训练的数据，计算训练的bucket并选择输入的句子属于哪个bucket （= [sum(train_bucket_sizes[:i + 1]) / train_total_size for i in xrange(len(train_bucket_sizes))]），之后便是具体训练的循环步骤。

步骤里，系统在运用seq2seq_model类里的get_batch和step两个函数，在取得了一个batch的数据后训练一个步骤的数据，并在一定的步骤后展出结果。代码的逻辑还是很清晰的，只是值得注意的是第205行的sys.stdout.flush()代码，这代码的存在是为了实时把运算结果展示在terminal的。除此之外，大家可以仔细阅读代码来加深了解，这里将不再细说。

就此，系统训练的步骤讲完了。但当我们准备测试我们的训练结果时，我们该怎么办呢？这里，我们就要讲讲这个decode()函数了。根据官方的说明，我们在训练模型后模型参数等全部资料全部都是有好好的保存的，所以我们不需要再次训练了，我们只需要运行“python translate.py –decode –data_dir /tmp/ –train_dir /tmp/”即可，一个interactive session将会打开供我们运作。

这个decode函数本身是用来测试系统的，所以在初始化英语法语的单词表后，系统读取我们输入的一行句子后，运行一下逻辑：

    # 读取一行话
    sentence = sys.stdin.readline()
    while sentence:
      # Get token-ids for the input sentence.
      # 把输入转换成token_ids
      token_ids = data_utils.sentence_to_token_ids(tf.compat.as_bytes(sentence), en_vocab)
      # Which bucket does it belong to?
      # 选择输入所对应的bucket大小
      bucket_id = min([b for b in xrange(len(_buckets))
                       if _buckets[b][0] > len(token_ids)])
      # Get a 1-element batch to feed the sentence to the model.
      # 取得一个一个element的batch并通过step函数来取得运行结果
      encoder_inputs, decoder_inputs, target_weights = model.get_batch(
          {bucket_id: [(token_ids, [])]}, bucket_id)
      # Get output logits for the sentence.
      _, _, output_logits = model.step(sess, encoder_inputs, decoder_inputs,
                                       target_weights, bucket_id, True)
      # This is a greedy decoder - outputs are just argmaxes of output_logits.
      outputs = [int(np.argmax(logit, axis=1)) for logit in output_logits]
      # If there is an EOS symbol in outputs, cut them at that point.
      if data_utils.EOS_ID in outputs:
        outputs = outputs[:outputs.index(data_utils.EOS_ID)]
      # Print out French sentence corresponding to outputs.
      print(" ".join([tf.compat.as_str(rev_fr_vocab[output]) for output in outputs]))
      print("> ", end="")
      sys.stdout.flush()
      sentence = sys.stdin.readline()

 通过这种方式，我们可以验证我们系统的好坏。可惜的是第一，我不懂法语。第二，系统在读取第1770000行句子时系统卡死了，差点废了我的硬盘，我没有得到测试结果，可能是模型过大我的电脑承受不起的缘故吧。对于这个错误我会研究一下，不过如果读者们有类似的情况并知道为何如此，请务必让我知道！谢谢大家！