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6、构建训练数据

• 所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等）
• tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)：将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集，这样做的问题就是需要将整个数据集整体传入，然后切片建立数据集类对象，比较占内存。
• tf.data.Dataset.from_generator(data_generator,output_data_type,output_data_shape)：从一个生成器中不断读取样本

def data_generator(f_path, params):with open(f_path,encoding='utf-8') as f:print('Reading', f_path)for line in f:line = line.rstrip()label, text = line.split('\t')text = text.split(' ')x = [params['word2idx'].get(w, len(word2idx)) for w in text]#得到当前词所对应的IDif len(x) >= params['max_len']:#截断操作x = x[:params['max_len']]else:x += [0] * (params['max_len'] - len(x))#补齐操作y = int(label)yield x, y

1. 定义一个生成器函数，传进来读数据的路径、和一些有限制的参数，params 在是一个字典，它包含了最大序列长度（max_len）、词到索引的映射（word2idx）等关键信息
2. 打开文件
3. 打印文件路径
4. 遍历每行数据
5. 获取标签和文本
6. 文本按照空格分离出单词
7. 获取当前句子的所有词对应的索引，for w in text取出这个句子的每一个单词，[params[‘word2idx’]取出params中对应的word2idx字典，.get(w, len(word2idx))从word2idx字典中取出该单词对应的索引，如果有这个索引则返回这个索引，如果没有则返回len(word2idx)作为索引，这个索引表示unknow
8. 如果当前句子大于预设的最大句子长度
9. 进行截断操作
10. 如果小于
11. 补充0
12. 标签从str转换为int类型
13. yield 关键字：用于从一个函数返回一个生成器（generator）。与 return 不同，yield 不会退出函数，而是将函数暂时挂起，保存当前的状态，当生成器再次被调用时，函数会从上次 yield 的地方继续执行，使用 yield 的函数可以在处理大数据集时节省内存，因为它允许逐个生成和处理数据，而不是一次性加载整个数据集到内存中

也就是说yield 会从上一次取得地方再接着去取数据，而return却不会

def dataset(is_training, params):_shapes = ([params['max_len']], ())_types = (tf.int32, tf.int32)if is_training:ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: data_generator(params['train_path'], params),output_shapes = _shapes,output_types = _types,)ds = ds.shuffle(params['num_samples'])ds = ds.batch(params['batch_size'])ds = ds.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)else:ds = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: data_generator(params['test_path'], params),output_shapes = _shapes,output_types = _types,)ds = ds.batch(params['batch_size'])ds = ds.prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)return ds

1. 定义一个制作数据集的函数，is_training表示是否是训练，这个函数在验证和测试也会使用，训练的时候设置为True，验证和测试为False
2. 当前shape值
3. 1
4. 是否在训练，如果是：
5. 构建一个Dataset
6. 传进我们刚刚定义的生成器函数，并且传进实际的路径和配置参数
7. 输出的shape值
8. 输出的类型
9. 指定shuffle
10. 指定 batch_size
11. 设置缓存序列，根据可用的CPU动态设置并行调用的数量，说白了就是加速
12. 如果不是在训练，则：
13. 验证和测试不同的就是路径不同，以及没有shuffle操作，其他都一样
14. 最后把做好的Datasets返回回去

7、自定义网络模型

一条文本变成一组向量/矩阵的基本流程：

1. 拿到一个英文句子
2. 通过查语料表将句子变成一组索引
3. 通过词嵌入表结合索引将每个单词都变成一组向量，一条句子就变成了一个矩阵，这就是特征了

BiLSTM即双向LSTM，就是在原本的LSTM增加了一个从后往前走的模块，这样前向和反向两个方向都各自生成了一组特征，把两个特征拼接起来得到一组新的特征，得到翻倍的特征。其他前面和后续的处理操作都是一样的。

class Model(tf.keras.Model):def __init__(self, params):super().__init__()self.embedding = tf.Variable(np.load('./vocab/word.npy'), dtype=tf.float32, name='pretrained_embedding', trainable=False,)self.drop1 = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.drop2 = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.drop3 = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.rnn1 = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(params['rnn_units'], return_sequences=True))self.rnn2 = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(params['rnn_units'], return_sequences=True))self.rnn3 = tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(params['rnn_units'], return_sequences=False))self.drop_fc = tf.keras.layers.Dropout(params['dropout_rate'])self.fc = tf.keras.layers.Dense(2*params['rnn_units'], tf.nn.elu)self.out_linear = tf.keras.layers.Dense(2)  def call(self, inputs, training=False):if inputs.dtype != tf.int32:inputs = tf.cast(inputs, tf.int32)batch_sz = tf.shape(inputs)[0]rnn_units = 2*params['rnn_units']x = tf.nn.embedding_lookup(self.embedding, inputs)        x = self.drop1(x, training=training)x = self.rnn1(x)x = self.drop2(x, training=training)x = self.rnn2(x)x = self.drop3(x, training=training)x = self.rnn3(x)x = self.drop_fc(x, training=training)x = self.fc(x)x = self.out_linear(x)return x

1. 自定义一个模型，继承tf.keras.Model模块
2. 初始化函数
3. 初始化
4. 词嵌入，把之前保存好的词嵌入文件向量读进来
5. 定义一层dropout1
6. 定义一层dropout2
7. 定义一层dropout3
8. 定义一个rnn1，rnn_units表示得到多少维的特征，return_sequences表示是返回一个序列还是最后一个输出
9. 定义一个rnn2，最后一层的rnn肯定只需要最后一个输出，前后两个rnn的堆叠肯定需要返回一个序列
10. 定义一个rnn3 ，tf.keras.layers.LSTM()直接就可以定义一个LSTM，在外面再封装一层API：tf.keras.layers.Bidirectional就实现了双向LSTM
11. 定义全连接层的dropout
12. 定义一个全连接层，因为是双向的，这里就需要把参数乘以2
13. 定义最后输出的全连接层，只需要得到是正例还是负例，所以是2
14. 定义前向传播函数，传进来一个batch的数据和是否是在训练
15. 如果输入数据不是tf.int32类型
16. 转换成tf.int32类型
17. 取出batch_size
18. 设置LSTM神经元个数，双向乘以2
19. 使用 TensorFlow 的 embedding_lookup 函数将输入的整数索引转换为词向量
20. 数据通过第1个 Dropout 层
21. 数据通过第1个rnn
22. 数据通过第2个 Dropout 层
23. 数据通过第2个rnn
24. 数据通过第3个 Dropout 层
25. 数据通过第3个rnn
26. 经过全连接层对应的Dropout
27. 数据通过一个全连接层
28. 最后，数据通过一个输出层
29. 返回最终的模型输出