原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44635691/article/details/106919244
该模型实现的是英文到中文的翻译，下图为了更好展示模型架构借用大佬的图(这里没有用到Embeddings)：
本文完整代码:Github
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2.创建关于 字符-index 和 index -字符的字典
整体由encoder和decoder两大部分组成，每部分都有一个LSTM网络，其中encoder输入原始的句子，输出状态向量；decoder输入的是含有开始符号的翻译后的句子，输出目标句子。
具体步骤为：
1.encoder将输入序列进行编码成状态向量
2.decoder从第一个字符开始预测
3.向decoder喂入状态向量(state_h,state_c)和累计包含之前预测字符的独热编码（第一次的状态向量来自于encoder,后来预测每 目标序列的每个字符时，状态向量来源于decoder,predict出来的状态向量）
4.使用argmax预测对下一个字符的位置，再根据字典查找到对应的字符
5.将上一步骤中的字符添加到 target sequence中
6.直到预测到我们指定结束字符时结束循环
一、处理文本数据
这一步骤包含对原数据进行分割获得翻译前、后的句子，生成字符的字典，最后对翻译前后的句子进行One-Hot编码，便于处理数据。
1.获得翻译前后的句子
先看一下原数据的样式：
首先导入需要的库：
代码1.1.1
- import pandas as pd
- import numpy as np
- from keras.layers import Input, LSTM, Dense, merge,concatenate
- from keras.optimizers import Adam, SGD
- from keras.models import Model,load_model
- from keras.utils import plot_model
- from keras.models import Sequential
- #定义神经网络的参数
- NUM_SAMPLES= 3000 #训练样本的大小
- batch_size = 64 #一次训练所选取的样本数
- epochs = 100 #训练轮数
- latent_dim = 256 #LSTM 的单元个数
用pandas读取文件，然后我们只要前两列内容
代码1.1.2
- data_path= 'data/cmn.txt'
- df=pd.read_table(data_path,header= None).iloc[:NUM_SAMPLES, 0: 2]
- #添加标题栏
- df.columns=[ 'inputs', 'targets']
- #每句中文举手加上‘\t’作为起始标志，句末加上‘\n’终止标志
- df[ 'targets']=df[ 'targets'].apply( lambda x: '\t'+x+ '\n')
最后是这样的形式：
然后分别把英文和中文数据转换为list形式
代码1.1.3
- #获取英文、中文各自的列表
- input_texts=df.inputs.values.tolist()
- target_texts=df.targets.values.tolist()
- #确定中英文各自包含的字符。df.unique()直接取sum可将unique数组中的各个句子拼接成一个长句子
- input_characters = sorted(list(set(df.inputs.unique().sum())))
- target_characters = sorted(list(set(df.targets.unique().sum())))
- #英文字符中不同字符的数量
- num_encoder_tokens = len(input_characters)
- #中文字符中不同字符的数量
- num_decoder_tokens = len(target_characters)
- #最大输入长度
- INUPT_LENGTH = max([ len(txt) for txt in input_texts])
- #最大输出长度
- OUTPUT_LENGTH = max([ len(txt) for txt in target_texts])
2.创建关于 字符-index 和 index -字符的字典
代码1.2.1
- input_token_index = dict( [(char, i) for i, char in enumerate(input_characters)] )
- target_token_index = dict( [(char, i) for i, char in enumerate(target_characters)] )
- reverse_input_char_index = dict([(i, char) for i, char in enumerate(input_characters)])
- reverse_target_char_index = dict([(i, char) for i, char in enumerate(target_characters)])
3.对中文和英文句子One-Hot编码
代码1.3.1
- #需要把每条语料转换成LSTM需要的三维数据输入[n_samples, timestamp, one-hot feature]到模型中
- encoder_input_data =np.zeros((NUM_SAMPLES,INUPT_LENGTH,num_encoder_tokens))
- decoder_input_data =np.zeros((NUM_SAMPLES,OUTPUT_LENGTH,num_decoder_tokens))
- decoder_target_data = np.zeros((NUM_SAMPLES,OUTPUT_LENGTH,num_decoder_tokens))
- for i,(input_text,target_text) in enumerate(zip(input_texts,target_texts)):
- for t,char in enumerate(input_text):
- encoder_input_data[i,t,input_token_index[char]]= 1.0
- for t, char in enumerate(target_text):
- decoder_input_data[i,t,target_token_index[char]]= 1.0
- if t > 0:
- # decoder_target_data 不包含开始字符，并且比decoder_input_data提前一步
- decoder_target_data[i, t -1, target_token_index[char]] = 1.0
二、建立模型
代码2.1
- #定义编码器的输入
- encoder_inputs=Input(shape=( None,num_encoder_tokens))
- #定义LSTM层，latent_dim为LSTM单元中每个门的神经元的个数，return_state设为True时才会返回最后时刻的状态h,c
- encoder=LSTM(latent_dim,return_state= True)
- # 调用编码器，得到编码器的输出（输入其实不需要），以及状态信息 state_h 和 state_c
- encoder_outputs,state_h,state_c=encoder(encoder_inputs)
- # 丢弃encoder_outputs, 我们只需要编码器的状态
- encoder_state=[state_h,state_c]
- #定义解码器的输入
- decoder_inputs=Input(shape=( None,num_decoder_tokens))
- decoder_lstm=LSTM(latent_dim,return_state= True,return_sequences= True)
- # 将编码器输出的状态作为初始解码器的初始状态
- decoder_outputs,_,_=decoder_lstm(decoder_inputs,initial_state=encoder_state)
- #添加全连接层
- decoder_dense=Dense(num_decoder_tokens,activation= 'softmax')
- decoder_outputs=decoder_dense(decoder_outputs)
- #定义整个模型
- model=Model([encoder_inputs,decoder_inputs],decoder_outputs)
model的模型图：

其中decoder在每个timestep有三个输入分别是来自encoder的两个状态向量state_h,state_c和经过One-Hot编码的中文序列
代码2.2
- #定义encoder模型，得到输出encoder_states
- encoder_model=Model(encoder_inputs,encoder_state)
- decoder_state_input_h=Input(shape=(latent_dim,))
- decoder_state_input_c=Input(shape=(latent_dim,))
- decoder_state_inputs=[decoder_state_input_h,decoder_state_input_c]
- # 得到解码器的输出以及中间状态
- decoder_outputs,state_h,state_c=decoder_lstm(decoder_inputs,initial_state=decoder_state_inputs)
- decoder_states=[state_h,state_c]
- decoder_outputs=decoder_dense(decoder_outputs)
- decoder_model=Model([decoder_inputs]+decoder_state_inputs,[decoder_outputs]+decoder_states)
- plot_model(model=model,show_shapes= True)
- plot_model(model=encoder_model,show_shapes= True)
- plot_model(model=decoder_model,show_shapes= True)
- return model,encoder_model,decoder_model
encoder的模型图：

decoder的模型图:
三、decoder预测每个字符
首先encoder根据输入序列生成状态向量states_value 并结合由包含开始字符"\t"的编码一并传入到decoder的输入层，预测出下个字符的位置sampled_token_index ，将新预测到的字符添加到target_seq中再进行One-Hot编码,用预测上个字符生成的状态向量作为新的状态向量。
以上过程在while中不断循环，直到预测到结束字符"\n"，结束循环，返回翻译后的句子。从下图可直观的看出对于decoder部分是一个一个生成翻译后的序列，注意蓝线的指向是target_squence,它是不断被填充的。
代码3.1
- def decode_sequence(input_seq,encoder_model,decoder_model):
- # 将输入序列进行编码生成状态向量
- states_value = encoder_model.predict(input_seq)
- # 生成一个size=1的空序列
- target_seq = np.zeros(( 1, 1, num_decoder_tokens))
- # 将这个空序列的内容设置为开始字符
- target_seq[ 0, 0, target_token_index[ '\t']] = 1.
- # 进行字符恢复
- # 简单起见，假设batch_size = 1
- stop_condition = False
- decoded_sentence = ''
- while not stop_condition:
- output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value)
- # print(output_tokens)这里输出的是下个字符出现的位置的概率
- # 对下个字符采样 sampled_token_index是要预测下个字符最大概率出现在字典中的位置
- sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[ 0, -1, :])
- sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index]
- decoded_sentence += sampled_char
- # 退出条件：生成 \n 或者 超过最大序列长度
- if sampled_char == '\n' or len(decoded_sentence) >INUPT_LENGTH :
- stop_condition = True
- # 更新target_seq
- target_seq = np.zeros(( 1, 1, num_decoder_tokens))
- target_seq[ 0, 0, sampled_token_index] = 1.
- # 更新中间状态
- states_value = [h, c]
- return decoded_sentence
四、训练模型
- model,encoder_model,decoder_model=create_model()
- #编译模型
- model.compile(optimizer= 'rmsprop',loss= 'categorical_crossentropy')
- #训练模型
- model.fit([encoder_input_data,decoder_input_data],decoder_target_data,
- batch_size=batch_size,
- epochs=epochs,
- validation_split= 0.2)
- #训练不错的模型为了以后测试可是保存
- model.save( 's2s.h5')
- encoder_model.save( 'encoder_model.h5')
- decoder_model.save( 'decoder_model.h5')
五、展示
- if __name__ == '__main__':
- intro=input( "select train model or test model:")
- if intro== "train":
- print( "训练模式...........")
- train()
- else:
- print( "测试模式.........")
- while( 1):
- test()
训练数据用了3000组 ，大部分是比较短的词组或者单词。效果不能算是太好，但是比起英语渣渣还算可以吧。
Reference：
https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html
https://towardsdatascience.com/neural-machine-translation-using-seq2seq-with-keras-c23540453c74