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このチュートリアルでは、文字ベースのRNNを使用してテキストを生成する方法を示します。 AndrejKarpathyのTheUnreasonable Effectiveness of Recurrent NeuralNetworksからのシェイクスピアの著作のデータセットを使用します。このデータからの文字のシーケンス（ "Shakespear"）が与えられた場合、シーケンス内の次の文字（ "e"）を予測するようにモデルをトレーニングします。モデルを繰り返し呼び出すことで、より長いテキストシーケンスを生成できます。
このチュートリアルには、 tf.kerasと熱心な実行を使用して実装された実行可能なコードが含まれています。以下は、このチュートリアルのモデルが30エポックでトレーニングされ、プロンプト「Q」で開始された場合の出力例です。
QUEENE: I had thought thou hadst a Roman; for the oracle, Thus by All bids the man against the word, Which are so weak of care, by old care done; Your children were in your holy love, And the precipitation through the bleeding throne. BISHOP OF ELY: Marry, and will, my lord, to weep in such a one were prettiest; Yet now I was adopted heir Of the world's lamentable day, To watch the next way with his father with his face? ESCALUS: The cause why then we are all resolved more sons. VOLUMNIA: O, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, no, it is no sin it should be dead, And love and pale as any will to that word. QUEEN ELIZABETH: But how long have I heard the soul for this world, And show his hands of life be proved to stand. PETRUCHIO: I say he look'd on, if I must be content To stay him from the fatal of our country's bliss. His lordship pluck'd from this sentence then for prey, And then let us twain, being the moon, were she such a case as fills m
一部の文は文法的ですが、ほとんどは意味がありません。モデルは単語の意味を学習していませんが、次のことを考慮してください。
モデルは文字ベースです。トレーニングが開始されたとき、モデルは英語の単語の綴り方を知らなかった、またはその単語はテキストの単位でさえありました。
出力の構造は演劇に似ています。テキストのブロックは通常、データセットと同様にすべて大文字の話者名で始まります。
以下に示すように、モデルはテキストの小さなバッチ（それぞれ100文字）でトレーニングされ、一貫した構造を持つテキストのより長いシーケンスを生成することができます。
設定
TensorFlowおよびその他のライブラリをインポートする
import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
import time
シェイクスピアのデータセットをダウンロードする
次の行を変更して、自分のデータでこのコードを実行します。
path_to_file = tf.keras.utils.get_file('shakespeare.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt')
Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt 1122304/1115394 [==============================] - 0s 0us/step 1130496/1115394 [==============================] - 0s 0us/step
データを読む
まず、テキストを見てください：
# Read, then decode for py2 compat.
text = open(path_to_file, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')
# length of text is the number of characters in it
print(f'Length of text: {len(text)} characters')
Length of text: 1115394 characters
# Take a look at the first 250 characters in text
print(text[:250])
First Citizen: Before we proceed any further, hear me speak. All: Speak, speak. First Citizen: You are all resolved rather to die than to famish? All: Resolved. resolved. First Citizen: First, you know Caius Marcius is chief enemy to the people.
# The unique characters in the file
vocab = sorted(set(text))
print(f'{len(vocab)} unique characters')
65 unique characters
テキストを処理する
テキストをベクトル化する
トレーニングの前に、文字列を数値表現に変換する必要があります。
tf.keras.layers.StringLookupレイヤーは、各文字を数値IDに変換できます。最初にテキストをトークンに分割する必要があります。
example_texts = ['abcdefg', 'xyz']
chars = tf.strings.unicode_split(example_texts, input_encoding='UTF-8')
chars
<tf.RaggedTensor [[b'a', b'b', b'c', b'd', b'e', b'f', b'g'], [b'x', b'y', b'z']]>
次に、 tf.keras.layers.StringLookupレイヤーを作成します。
ids_from_chars = tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=list(vocab), mask_token=None)
トークンから文字IDに変換します。
ids = ids_from_chars(chars)
ids
<tf.RaggedTensor [[40, 41, 42, 43, 44, 45, 46], [63, 64, 65]]>プレースホルダー16
このチュートリアルの目的はテキストを生成することであるため、この表現を反転して、人間が読める形式の文字列を復元することも重要です。これには、 tf.keras.layers.StringLookup(..., invert=True)を使用できます。
chars_from_ids = tf.keras.layers.StringLookup(
vocabulary=ids_from_chars.get_vocabulary(), invert=True, mask_token=None)
このレイヤーは、IDのベクトルから文字を復元し、それらを文字のtf.RaggedTensorとして返します。
chars = chars_from_ids(ids)
chars
<tf.RaggedTensor [[b'a', b'b', b'c', b'd', b'e', b'f', b'g'], [b'x', b'y', b'z']]>プレースホルダー19
tf.strings.reduce_joinを使用して、文字を文字列に結合し直すことができます。
tf.strings.reduce_join(chars, axis=-1).numpy()
array([b'abcdefg', b'xyz'], dtype=object)
def text_from_ids(ids):
return tf.strings.reduce_join(chars_from_ids(ids), axis=-1)
予測タスク
文字または文字のシーケンスが与えられた場合、最も可能性の高い次の文字は何ですか？これは、実行するモデルをトレーニングしているタスクです。モデルへの入力は一連の文字になり、出力を予測するようにモデルをトレーニングします。各タイムステップで次の文字を使用します。
RNNは以前に見た要素に依存する内部状態を維持するため、この時点までに計算されたすべての文字を考えると、次の文字は何ですか？
トレーニングの例とターゲットを作成する
次に、テキストをサンプルシーケンスに分割します。各入力シーケンスには、テキストのseq_length文字が含まれます。
各入力シーケンスについて、対応するターゲットには、1文字右にシフトされていることを除いて、同じ長さのテキストが含まれています。
したがって、テキストをseq_length+1のチャンクに分割します。たとえば、 seq_lengthが4で、テキストが「Hello」であるとします。入力シーケンスは「Hell」、ターゲットシーケンスは「ello」になります。
これを行うには、最初にtf.data.Dataset.from_tensor_slices関数を使用して、テキストベクトルを文字インデックスのストリームに変換します。
all_ids = ids_from_chars(tf.strings.unicode_split(text, 'UTF-8'))
all_ids
<tf.Tensor: shape=(1115394,), dtype=int64, numpy=array([19, 48, 57, ..., 46, 9, 1])>
ids_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(all_ids)
for ids in ids_dataset.take(10):
print(chars_from_ids(ids).numpy().decode('utf-8'))
F i r s t C i t i
seq_length = 100
examples_per_epoch = len(text)//(seq_length+1)
batch方式では、これらの個々の文字を目的のサイズのシーケンスに簡単に変換できます。
sequences = ids_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True)
for seq in sequences.take(1):
print(chars_from_ids(seq))
tf.Tensor( [b'F' b'i' b'r' b's' b't' b' ' b'C' b'i' b't' b'i' b'z' b'e' b'n' b':' b'\n' b'B' b'e' b'f' b'o' b'r' b'e' b' ' b'w' b'e' b' ' b'p' b'r' b'o' b'c' b'e' b'e' b'd' b' ' b'a' b'n' b'y' b' ' b'f' b'u' b'r' b't' b'h' b'e' b'r' b',' b' ' b'h' b'e' b'a' b'r' b' ' b'm' b'e' b' ' b's' b'p' b'e' b'a' b'k' b'.' b'\n' b'\n' b'A' b'l' b'l' b':' b'\n' b'S' b'p' b'e' b'a' b'k' b',' b' ' b's' b'p' b'e' b'a' b'k' b'.' b'\n' b'\n' b'F' b'i' b'r' b's' b't' b' ' b'C' b'i' b't' b'i' b'z' b'e' b'n' b':' b'\n' b'Y' b'o' b'u' b' '], shape=(101,), dtype=string) 2022-01-26 01:13:19.940550: W tensorflow/core/data/root_dataset.cc:200] Optimization loop failed: CANCELLED: Operation was cancelled
トークンを文字列に結合して戻すと、これが何をしているのかを簡単に確認できます。
for seq in sequences.take(5):
print(text_from_ids(seq).numpy())
b'First Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou ' b'are all resolved rather to die than to famish?\n\nAll:\nResolved. resolved.\n\nFirst Citizen:\nFirst, you k' b"now Caius Marcius is chief enemy to the people.\n\nAll:\nWe know't, we know't.\n\nFirst Citizen:\nLet us ki" b"ll him, and we'll have corn at our own price.\nIs't a verdict?\n\nAll:\nNo more talking on't; let it be d" b'one: away, away!\n\nSecond Citizen:\nOne word, good citizens.\n\nFirst Citizen:\nWe are accounted poor citi'
トレーニングには、 (input, label)ペアのデータセットが必要です。ここで、 inputとlabelはシーケンスです。各タイムステップで、入力は現在の文字であり、ラベルは次の文字です。
シーケンスを入力として受け取り、複製し、シフトして、各タイムステップの入力とラベルを揃える関数を次に示します。
def split_input_target(sequence):
input_text = sequence[:-1]
target_text = sequence[1:]
return input_text, target_text
split_input_target(list("Tensorflow"))
(['T', 'e', 'n', 's', 'o', 'r', 'f', 'l', 'o'], ['e', 'n', 's', 'o', 'r', 'f', 'l', 'o', 'w'])
dataset = sequences.map(split_input_target)
for input_example, target_example in dataset.take(1):
print("Input :", text_from_ids(input_example).numpy())
print("Target:", text_from_ids(target_example).numpy())
Input : b'First Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou' Target: b'irst Citizen:\nBefore we proceed any further, hear me speak.\n\nAll:\nSpeak, speak.\n\nFirst Citizen:\nYou '
トレーニングバッチを作成する
tf.dataを使用して、テキストを管理可能なシーケンスに分割しました。ただし、このデータをモデルにフィードする前に、データをシャッフルしてバッチにパックする必要があります。
# Batch size
BATCH_SIZE = 64
# Buffer size to shuffle the dataset
# (TF data is designed to work with possibly infinite sequences,
# so it doesn't attempt to shuffle the entire sequence in memory. Instead,
# it maintains a buffer in which it shuffles elements).
BUFFER_SIZE = 10000
dataset = (
dataset
.shuffle(BUFFER_SIZE)
.batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)
.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE))
dataset
<PrefetchDataset element_spec=(TensorSpec(shape=(64, 100), dtype=tf.int64, name=None), TensorSpec(shape=(64, 100), dtype=tf.int64, name=None))>
モデルを構築する
このセクションでは、モデルをkeras.Modelサブクラスとして定義します（詳細については、サブクラス化による新しいレイヤーとモデルの作成を参照してください）。
このモデルには3つのレイヤーがあります。
-
tf.keras.layers.Embedding：入力レイヤー。各文字IDをembedding_dim次元のベクトルにマップするトレーニング可能なルックアップテーブル。 -
tf.keras.layers.GRU：サイズunits=rnn_unitsのRNNのタイプ（ここでLSTMレイヤーを使用することもできます）。 -
tf.keras.layers.Dense：vocab_size出力を備えた出力レイヤー。語彙の文字ごとに1つのロジットを出力します。これらは、モデルによる各文字の対数尤度です。
# Length of the vocabulary in chars
vocab_size = len(vocab)
# The embedding dimension
embedding_dim = 256
# Number of RNN units
rnn_units = 1024
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, rnn_units):
super().__init__(self)
self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.gru = tf.keras.layers.GRU(rnn_units,
return_sequences=True,
return_state=True)
self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)
def call(self, inputs, states=None, return_state=False, training=False):
x = inputs
x = self.embedding(x, training=training)
if states is None:
states = self.gru.get_initial_state(x)
x, states = self.gru(x, initial_state=states, training=training)
x = self.dense(x, training=training)
if return_state:
return x, states
else:
return x
model = MyModel(
# Be sure the vocabulary size matches the `StringLookup` layers.
vocab_size=len(ids_from_chars.get_vocabulary()),
embedding_dim=embedding_dim,
rnn_units=rnn_units)
モデルは、文字ごとに埋め込みを検索し、埋め込みを入力としてGRUを1タイムステップで実行し、密なレイヤーを適用して、次の文字の対数尤度を予測するロジットを生成します。
モデルを試してください
次に、モデルを実行して、期待どおりに動作することを確認します。
まず、出力の形状を確認します。
for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1):
example_batch_predictions = model(input_example_batch)
print(example_batch_predictions.shape, "# (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
(64, 100, 66) # (batch_size, sequence_length, vocab_size)
上記の例では、入力のシーケンスの長さは100ですが、モデルは任意の長さの入力で実行できます。
model.summary()
Model: "my_model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
embedding (Embedding) multiple 16896
gru (GRU) multiple 3938304
dense (Dense) multiple 67650
=================================================================
Total params: 4,022,850
Trainable params: 4,022,850
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
モデルから実際の予測を取得するには、出力分布からサンプリングして、実際の文字インデックスを取得する必要があります。この分布は、キャラクターの語彙に対するロジットによって定義されます。
バッチの最初の例で試してください。
sampled_indices = tf.random.categorical(example_batch_predictions[0], num_samples=1)
sampled_indices = tf.squeeze(sampled_indices, axis=-1).numpy()
これにより、各タイムステップで、次の文字インデックスの予測が得られます。
sampled_indices
array([29, 23, 11, 14, 42, 27, 56, 29, 14, 6, 9, 65, 22, 15, 34, 64, 44,
41, 11, 51, 10, 44, 42, 56, 13, 50, 1, 33, 45, 23, 28, 43, 12, 62,
45, 60, 43, 62, 38, 19, 50, 35, 19, 14, 60, 56, 10, 64, 39, 56, 2,
51, 63, 42, 39, 64, 43, 20, 20, 17, 40, 15, 52, 46, 7, 25, 34, 43,
11, 11, 31, 34, 38, 44, 22, 49, 23, 4, 27, 0, 31, 39, 5, 9, 43,
58, 33, 30, 49, 6, 63, 5, 50, 4, 6, 14, 62, 3, 7, 35])
これらをデコードして、このトレーニングされていないモデルによって予測されたテキストを確認します。
print("Input:\n", text_from_ids(input_example_batch[0]).numpy())
print()
print("Next Char Predictions:\n", text_from_ids(sampled_indices).numpy())
Input: b":\nWherein the king stands generally condemn'd.\n\nBAGOT:\nIf judgement lie in them, then so do we,\nBeca" Next Char Predictions: b"PJ:AcNqPA'.zIBUyeb:l3ecq?k\nTfJOd;wfudwYFkVFAuq3yZq lxcZydGGDaBmg,LUd::RUYeIjJ\\(N[UNK]RZ&.dsTQj'x&k\\)'Aw!,V"
モデルをトレーニングする
この時点で、問題は標準の分類問題として扱うことができます。以前のRNN状態と、このタイムステップの入力を前提として、次の文字のクラスを予測します。
オプティマイザと損失関数をアタッチします
この場合、標準のtf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy損失関数が機能します。これは、予測の最後の次元に適用されるためです。
モデルはロジットを返すため、 from_logitsフラグを設定する必要があります。
loss = tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
example_batch_mean_loss = loss(target_example_batch, example_batch_predictions)
print("Prediction shape: ", example_batch_predictions.shape, " # (batch_size, sequence_length, vocab_size)")
print("Mean loss: ", example_batch_mean_loss)
Prediction shape: (64, 100, 66) # (batch_size, sequence_length, vocab_size) Mean loss: tf.Tensor(4.1895466, shape=(), dtype=float32)
新しく初期化されたモデルは、それ自体があまり確信が持てないはずです。出力ロジットはすべて同じ大きさである必要があります。これを確認するために、平均損失の指数が語彙サイズにほぼ等しいことを確認できます。損失がはるかに高いということは、モデルが間違った答えを確信しており、初期化が不十分であることを意味します。
tf.exp(example_batch_mean_loss).numpy()
65.99286
tf.keras.Model.compileメソッドを使用してトレーニング手順を構成します。デフォルトの引数と損失関数を使用してtf.keras.optimizers.Adamを使用します。
model.compile(optimizer='adam', loss=loss)
チェックポイントを構成する
tf.keras.callbacks.ModelCheckpointを使用して、トレーニング中にチェックポイントが保存されるようにします。
# Directory where the checkpoints will be saved
checkpoint_dir = './training_checkpoints'
# Name of the checkpoint files
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}")
checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
filepath=checkpoint_prefix,
save_weights_only=True)
トレーニングを実行する
トレーニング時間を合理的に保つために、10エポックを使用してモデルをトレーニングします。 Colabで、トレーニングを高速化するためにランタイムをGPUに設定します。
EPOCHS = 20
history = model.fit(dataset, epochs=EPOCHS, callbacks=[checkpoint_callback])
Epoch 1/20 172/172 [==============================] - 7s 25ms/step - loss: 2.7409 Epoch 2/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 2.0092 Epoch 3/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.7211 Epoch 4/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.5550 Epoch 5/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.4547 Epoch 6/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3865 Epoch 7/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.3325 Epoch 8/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2875 Epoch 9/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2474 Epoch 10/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.2066 Epoch 11/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1678 Epoch 12/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.1270 Epoch 13/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0842 Epoch 14/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 1.0388 Epoch 15/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9909 Epoch 16/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.9409 Epoch 17/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8887 Epoch 18/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.8373 Epoch 19/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7849 Epoch 20/20 172/172 [==============================] - 5s 24ms/step - loss: 0.7371プレースホルダー62
テキストを生成する
このモデルでテキストを生成する最も簡単な方法は、ループでテキストを実行し、実行時にモデルの内部状態を追跡することです。
モデルを呼び出すたびに、テキストと内部状態を渡します。モデルは、次の文字とその新しい状態の予測を返します。予測と状態を元に戻して、テキストの生成を続行します。
以下は、シングルステップ予測を行います。
class OneStep(tf.keras.Model):
def __init__(self, model, chars_from_ids, ids_from_chars, temperature=1.0):
super().__init__()
self.temperature = temperature
self.model = model
self.chars_from_ids = chars_from_ids
self.ids_from_chars = ids_from_chars
# Create a mask to prevent "[UNK]" from being generated.
skip_ids = self.ids_from_chars(['[UNK]'])[:, None]
sparse_mask = tf.SparseTensor(
# Put a -inf at each bad index.
values=[-float('inf')]*len(skip_ids),
indices=skip_ids,
# Match the shape to the vocabulary
dense_shape=[len(ids_from_chars.get_vocabulary())])
self.prediction_mask = tf.sparse.to_dense(sparse_mask)
@tf.function
def generate_one_step(self, inputs, states=None):
# Convert strings to token IDs.
input_chars = tf.strings.unicode_split(inputs, 'UTF-8')
input_ids = self.ids_from_chars(input_chars).to_tensor()
# Run the model.
# predicted_logits.shape is [batch, char, next_char_logits]
predicted_logits, states = self.model(inputs=input_ids, states=states,
return_state=True)
# Only use the last prediction.
predicted_logits = predicted_logits[:, -1, :]
predicted_logits = predicted_logits/self.temperature
# Apply the prediction mask: prevent "[UNK]" from being generated.
predicted_logits = predicted_logits + self.prediction_mask
# Sample the output logits to generate token IDs.
predicted_ids = tf.random.categorical(predicted_logits, num_samples=1)
predicted_ids = tf.squeeze(predicted_ids, axis=-1)
# Convert from token ids to characters
predicted_chars = self.chars_from_ids(predicted_ids)
# Return the characters and model state.
return predicted_chars, states
one_step_model = OneStep(model, chars_from_ids, ids_from_chars)
ループで実行して、テキストを生成します。生成されたテキストを見ると、モデルがいつ大文字にし、段落を作成し、シェイクスピアのような書き言葉を模倣するかを知っていることがわかります。トレーニングエポックの数が少ないため、一貫した文を形成することをまだ学習していません。
start = time.time()
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:'])
result = [next_char]
for n in range(1000):
next_char, states = one_step_model.generate_one_step(next_char, states=states)
result.append(next_char)
result = tf.strings.join(result)
end = time.time()
print(result[0].numpy().decode('utf-8'), '\n\n' + '_'*80)
print('\nRun time:', end - start)
ROMEO: This is not your comfort, when you see-- Huntsmit, we have already, let us she so hard, Matters there well. Thou camallo, this night, you should her. Gar of all the world to save my life, I'll do well for one boy, and fetch she pass The shadow with others' sole. First Huntsman: O rude blue, come,' to woe, and beat my beauty is ears. An, thither, be ruled betimes, be cruel wonder That hath but adainst my head. Nurse: Peter, your ancest-ticked faint. MIRANDA: More of Hereford, speak you: father, for our gentleman Who do I not? look, soars! CORIOLANUS: Why, sir, what was done to brine? I pray, how many mouth A brave defence speak to us: he has not out To hold my soldiers; like one another smiled Than a mad father's boots, you know, my lord, Where is he was better than you see, of the town, our kindred heart, that would sudden to the worse, An if I met, yet fetch him own. LUCENTIO: I may be relight. MENENIUS: Ay, with sixteen years, finders both, and as the most proportion's mooners ________________________________________________________________________________ Run time: 2.67258358001709
結果を改善するためにできる最も簡単なことは、それをより長くトレーニングすることです（ EPOCHS = 30を試してください）。
また、別の開始文字列を試してみたり、別のRNNレイヤーを追加してモデルの精度を向上させたり、温度パラメーターを調整して多かれ少なかれランダムな予測を生成したりすることもできます。
モデルでテキストをより高速に生成する場合、最も簡単な方法はテキスト生成をバッチ処理することです。以下の例では、モデルは上記の1つを生成するのにかかった時間とほぼ同じ時間で5つの出力を生成します。
start = time.time()
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:', 'ROMEO:'])
result = [next_char]
for n in range(1000):
next_char, states = one_step_model.generate_one_step(next_char, states=states)
result.append(next_char)
result = tf.strings.join(result)
end = time.time()
print(result, '\n\n' + '_'*80)
print('\nRun time:', end - start)
tf.Tensor( [b"ROMEO:\nThe execution forbear that I was a kiss\nA mother in their ownsation with out the rest;\nNor seal'd-me to tell thee joyful? what said Yor Marcius! woe\nThat banish'd unrever-elent I confess\nA husband.\n\nLADY ANNE:\nTo men of summon encest wond\nlike him, Anding your freth hate for vain\nMay hardly slakes meer's name, o' no voice,\nBegail that passing child that valour'd gown?\n\nWARWICK:\nOxford, how much that made the rock Tarpeian?\n\nLUCENTIO:\nImirougester: I am too your freeds.\n\nCAPULET:\nThen I will wash\nBecause the effect of the citizens,\nOur skifts are born. Know the most patards time and will\nwomen! compare of the coronation, I did\nif you find it won to him and I.\n\nROMEO:\nGood evil; get you gone, let me have married me but yet.\n\nWARWICK:\nWhy, thou hast said his hastings? King Henry's head,\nAnd doth our scene stubility in merit ot perils\nHere to revenge, I say, proud queen,\nUnless you hence, my sons of weary perfects;\nReshon'd the prisoner in blood of jocund\nIn every scoutness' gentle Rucuov" b"ROMEO: go. Take it on yon placking for me, if thou didst love so blunt,\nLest old Lucio, whom I defy years, fellow-hands,\nThis very approbation lives.\n\nLADY ANNE:\nThat's your yel; if it come.\n\nKATHARINA:\nI'll pray you, sit,\nPut not your boot of such as they were, at length\nWas grieved for grept Hanting, on my service, kill, kill, kissis;\nAnd yet I was an Edward in every but a\ngreat maker your flesh and gold, another fear,\nAnd this, before your brother's son,\nWith its strange: but he will set upon you.\n\nCORIOLANUS:\nAy, my lord.\n\nFRIAR LAURENCE:\nRomeo! O, ho! first let remembers to piece away.\nThis is the Tower.\n\nThird Citizen:\nBehold, the matter?\n\nDUKE VINCENTIO:\nYou are too blind so many; yet so I did will take Mercutio,\nI may be jogging whiles; he sees it.\n\nCLARENCE:\nMethought that evil weeps so Romeo?\nWho be so heavy? I think they speak,\nBefore she will be flight.\n\nAll:\nOl, is become of such hath call'd hims, study and dance.\nIf that my powerful sings\nshould be a beacheries. Edward as 'lon " b"ROMEO:\nThe son, peace! thy sacred lizer throne,\nRather my tongue upon't. I can, bethick your help!\nJust of a king, woe's stand and love.\n\nBRUTUS:\nI can better divish'd and not all under affect:\nO, be quickly, villain, to report this school,\nI had none seen the dust of Hortensio.\n\nBIANCA:\nGod's good, my lord, to help your rece,ter famina,\nAnd Juliet like my hold, Liest your best:\nTo-morrow that I keep in some villaging\nAnd make her beauty continued in pees.\nMethoughts to London with our bodies in bounting love,\nCompliment by ups my green as I do favours\nWith a precious wind with child by adly way in love\nUnder the world; and so it is the malmsey-butt in\nThe very new offing to your follies.\n\nJULIET:\nCome on, lay here in hazarring her to bring me. I less there\nEscaped for flight, we may do infringe him.\n\nKeeper:\nMy lord, I have no other bent.\nWhere be the ped-she king's great aid;\nIf you'll more entertainment from you betred,\nThe secrets me to keep him soft; to curse the war,\nThe care colour. W" b"ROMEO:\nGood vows. Thou dead to lurp!\nO God! I cannot make, you have desert\nThan my passes to women all hopes with him?\n\nSecond Musician:\nNo, my liege, in gistocking a cockle or a month o' the peoper.\n\nDUKE VINCENTIO:\nNow, hark! the day; and therefore stand at safe\nWill come, to accuse my dusy hath done, upon you\nBut your will make me out in high forget. If you're past me leave,\nIf not, Saint George I bid thee here,\nMy father, eyes; and I fear any think\nTo the purpose magiin: I find thou refuse\nAnd bethink me to the earth the dire part and day strike.\n\nKING EDWARD IV:\nWhat were you lose. Father, I fear\nIs true the liquid dress: but 'tis a wildly\nkindly, proud I am severe;\nThe time shall point your state as voices and chartels\nclow the king's, being rather tell me out.\n\nPOLIXENES:\nA ponder, cord, not title and heart-honour in host;\nAnd call ummised the injury\nAs many as your tert of honour, this steep\nTo your infinity, if thou owest to\nforsworn you word unbrain; for, brings an edg,\nPloceed pas" b"ROMEO:\nNumbering, and may not unking, methinks, Lord Hastings, let him left your\nresolution as I live in solemn-more,\nAs if this still and scars of ceremony,\nShowing, as in a month being rather child,\nLook on my banish'd hands;\nWho after many moticing Romans,\nThat quickly shook like soft and stone with me.\n\nQUEEN MARGARET:\nAnd limp her tender than thy embassist, fines,\nWith enns most kinding eee:\nOr else you do to help him there:\nIf thou behold, by his rapher,\nAnd 'genty men's sake. Awar!\n\nISABELLA:\nO, pardon me, indeed, didst not a friend for aid\nMyself to-night: thou hast proved corooling\nWhom his oath rides of steeded knaves. I am\ngentlemen, you have come to both groan and my love.\n\nLUCIO:\nBador,ly, madam, but ne'er cause the crown,\nAnd, if I live, my lord.\n\nKING LEWIS XI:\nWarwick, Plaunis; and seeing thou hast slain\nThe bastardy of England am alike.'\nThe royal rabot, to appoint their power,\nFor such a day for this for me; so it is\nmoney, and again with lightning breasts: taste\nThese dece"], shape=(5,), dtype=string) ________________________________________________________________________________ Run time: 2.5006580352783203
ジェネレータをエクスポートします
このシングルステップモデルは簡単に保存および復元できるため、 tf.saved_modelが受け入れられる場所であればどこでも使用できます。
tf.saved_model.save(one_step_model, 'one_step')
one_step_reloaded = tf.saved_model.load('one_step')
WARNING:tensorflow:Skipping full serialization of Keras layer <__main__.OneStep object at 0x7fbb7c739510>, because it is not built. 2022-01-26 01:15:24.355813: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them. WARNING:absl:Found untraced functions such as gru_cell_layer_call_fn, gru_cell_layer_call_and_return_conditional_losses while saving (showing 2 of 2). These functions will not be directly callable after loading. INFO:tensorflow:Assets written to: one_step/assets INFO:tensorflow:Assets written to: one_step/assets
states = None
next_char = tf.constant(['ROMEO:'])
result = [next_char]
for n in range(100):
next_char, states = one_step_reloaded.generate_one_step(next_char, states=states)
result.append(next_char)
print(tf.strings.join(result)[0].numpy().decode("utf-8"))
ROMEO: Take man's, wife, mark me, and be advised. Fool, in the crown, unhappy is the easy throne, Enforced
上級：カスタマイズされたトレーニング
上記のトレーニング手順は簡単ですが、あまり制御できません。悪い予測がモデルにフィードバックされるのを防ぐ教師強制を使用するため、モデルは間違いからの回復を学習しません。
モデルを手動で実行する方法を確認したので、次にトレーニングループを実装します。これは、たとえば、モデルの開ループ出力を安定させるためにカリキュラム学習を実装する場合の開始点になります。
カスタムトレーニングループの最も重要な部分は、トレインステップ関数です。
tf.GradientTapeを使用して、グラデーションを追跡します。このアプローチの詳細については、熱心な実行ガイドをお読みください。
基本的な手順は次のとおりです。
- モデルを実行し、
tf.GradientTapeの下で損失を計算します。 - 更新を計算し、オプティマイザーを使用してモデルに適用します。
class CustomTraining(MyModel):
@tf.function
def train_step(self, inputs):
inputs, labels = inputs
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = self(inputs, training=True)
loss = self.loss(labels, predictions)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
self.optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
return {'loss': loss}
上記のtrain_stepメソッドの実装は、Kerasのtrain_step規則に従います。これはオプションですが、trainステップの動作を変更しても、kerasのModel.compileメソッドとModel.fitメソッドを使用できます。
model = CustomTraining(
vocab_size=len(ids_from_chars.get_vocabulary()),
embedding_dim=embedding_dim,
rnn_units=rnn_units)
model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True))
model.fit(dataset, epochs=1)
172/172 [==============================] - 7s 24ms/step - loss: 2.6916 <keras.callbacks.History at 0x7fbb9c5ade90>
または、より詳細な制御が必要な場合は、独自の完全なカスタムトレーニングループを作成できます。
EPOCHS = 10
mean = tf.metrics.Mean()
for epoch in range(EPOCHS):
start = time.time()
mean.reset_states()
for (batch_n, (inp, target)) in enumerate(dataset):
logs = model.train_step([inp, target])
mean.update_state(logs['loss'])
if batch_n % 50 == 0:
template = f"Epoch {epoch+1} Batch {batch_n} Loss {logs['loss']:.4f}"
print(template)
# saving (checkpoint) the model every 5 epochs
if (epoch + 1) % 5 == 0:
model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))
print()
print(f'Epoch {epoch+1} Loss: {mean.result().numpy():.4f}')
print(f'Time taken for 1 epoch {time.time() - start:.2f} sec')
print("_"*80)
model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch))
Epoch 1 Batch 0 Loss 2.1412 Epoch 1 Batch 50 Loss 2.0362 Epoch 1 Batch 100 Loss 1.9721 Epoch 1 Batch 150 Loss 1.8361 Epoch 1 Loss: 1.9732 Time taken for 1 epoch 5.90 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 2 Batch 0 Loss 1.8170 Epoch 2 Batch 50 Loss 1.6815 Epoch 2 Batch 100 Loss 1.6288 Epoch 2 Batch 150 Loss 1.6625 Epoch 2 Loss: 1.6989 Time taken for 1 epoch 5.19 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 3 Batch 0 Loss 1.6405 Epoch 3 Batch 50 Loss 1.5635 Epoch 3 Batch 100 Loss 1.5912 Epoch 3 Batch 150 Loss 1.5241 Epoch 3 Loss: 1.5428 Time taken for 1 epoch 5.33 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 4 Batch 0 Loss 1.4469 Epoch 4 Batch 50 Loss 1.4512 Epoch 4 Batch 100 Loss 1.4748 Epoch 4 Batch 150 Loss 1.4077 Epoch 4 Loss: 1.4462 Time taken for 1 epoch 5.30 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 5 Batch 0 Loss 1.3798 Epoch 5 Batch 50 Loss 1.3727 Epoch 5 Batch 100 Loss 1.3793 Epoch 5 Batch 150 Loss 1.3883 Epoch 5 Loss: 1.3793 Time taken for 1 epoch 5.41 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 6 Batch 0 Loss 1.3024 Epoch 6 Batch 50 Loss 1.3325 Epoch 6 Batch 100 Loss 1.3483 Epoch 6 Batch 150 Loss 1.3362 Epoch 6 Loss: 1.3283 Time taken for 1 epoch 5.34 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 7 Batch 0 Loss 1.2669 Epoch 7 Batch 50 Loss 1.2864 Epoch 7 Batch 100 Loss 1.2498 Epoch 7 Batch 150 Loss 1.2482 Epoch 7 Loss: 1.2832 Time taken for 1 epoch 5.27 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 8 Batch 0 Loss 1.2289 Epoch 8 Batch 50 Loss 1.2577 Epoch 8 Batch 100 Loss 1.2070 Epoch 8 Batch 150 Loss 1.2333 Epoch 8 Loss: 1.2436 Time taken for 1 epoch 5.18 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 9 Batch 0 Loss 1.2138 Epoch 9 Batch 50 Loss 1.2410 Epoch 9 Batch 100 Loss 1.1898 Epoch 9 Batch 150 Loss 1.2157 Epoch 9 Loss: 1.2038 Time taken for 1 epoch 5.23 sec ________________________________________________________________________________ Epoch 10 Batch 0 Loss 1.1200 Epoch 10 Batch 50 Loss 1.1545 Epoch 10 Batch 100 Loss 1.1688 Epoch 10 Batch 150 Loss 1.1748 Epoch 10 Loss: 1.1642 Time taken for 1 epoch 5.53 sec ________________________________________________________________________________