基于 Tensorflow eager 的文本生成，注意力，图像注释的完整代码

雷锋网按：本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 Complete code examples for Machine Translation with Attention, Image Captioning, Text Generation, and DCGAN implemented with tf.keras and eager execution，作者为 Yash Katariyae（开发者项目工程师实习生）。

翻译 | 老赵   审核 |  凡江

我总是发现生成和序列模型令人着迷：他们提出的问题与我们刚开始学习机器学习时常遇到的问题不同。当我第一次开始学习ML时，我学了分类和回归（和大多数人一样）。这些帮助我们提出并回答以下问题：

• 这是猫还是狗的照片？ （分类）

• 明天会下雨的几率是多少？ （回归）

掌握分类和回归是非常有用的技能，并且这些领域的应用对现实问题几乎没有限制。但是，我们可能会问其他不同类型的问题。

• 我们能生成一首诗吗？ （文字生成）

• 我们可以生成一张猫的照片吗？ （GANs）

• 我们可以将句子从一种语言翻译成另一种语言吗？ （NMT）

• 我们可以描述图像内容吗？ （图像注释）

在暑期实习期间，我使用TensorFlow的两个最新API开发了这些示例：tf.keras，以及eager function，我在下面分享了它们。我希望你发现它们有用，有趣。

• eager function是一个逐步运行的界面，其中操作在从Python调用时即刻执行。这使得TensorFlow上手容易，并且可以是研究和开发更加直观。

• tf.keras是一个定义模型的高级API，就像积木建造的乐高一样。我使用模型子类化实现了这些示例，它允许通过子类化tf.keras.Model并定义自己的前向传递来制作完全可自定义的模型。 当启用eager function时，模型子类化特别有用，因为可以强制写入前向传递。

如果你对这些APIs不了解，你可以通过探索tensorflow.org/tutorials（ http://tensorflow.org/tutorials ）上的序列来了解更多信息，其中包含最近更新的示例。

以下每个示例都是端到端的，并遵循类似的模式：

1. 自动下载训练数据集。

2. 预处理训练数据，并创建tf.data数据集以在输入管道中使用。

3. 使用tf.keras模型子类API定义模型。

4. 使用eager function训练模型。

5. 演示如何使用训练模型。

示例 1：文本生成

我们的第一个例子（ https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/generative_examples/text_generation.ipynb ）是文本生成，我们使用RNN生成与莎士比亚类似的文本。您可以使用上面的链接在Colaboratory上运行它（或者您也可以从GitHub下载它作为Jupyter笔记本）。代码在笔记本中详细解释。

基于莎士比亚的大量作品，这个例子学会了生成听起来和风格相似的文字：

在训练莎士比亚写作集合的30个时期的后，笔记本生成了示例文本。
虽然大多数句子没有意义（当然，这个简单的模型还没有学会语言的意义），令人印象深刻的是大多数单词是有效的，并且它生成出的戏剧的结构看起来类似于来自原文的那些。 （这是一个基于角色的模型，在训练的短时间内 - 它已经成功地从头开始学习这两件事）。如果您愿意，可以通过更改单行代码来更改数据集。
了解更多关于RNN的最好方法是Andrej Karpathy的文章，即The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks。如果您想了解更多关于使用Keras或tf.keras实现RNN的信息，我们推荐由Francois Chollet提供的笔记。

示例 2：DCGAN

在这个例子（ https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/generative_examples/dcgan.ipynb ）中，我们使用DCGAN生成手写数字。生成式对抗网络（GAN）由生成器和鉴别器组成。生成器的工作是创建令人信服的图像以欺骗鉴别器。鉴别器的工作是在真实图像和伪图像（由生成器创建）之间进行分类。下面看到的输出是在使用 Unsupervised Representing Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。

这篇文章所述的体系结构和超参数训练150个历元的生成器和鉴别器之后生成的。

示例 3：注意力的神经机器翻译

这个例子（ https://colab.sandbox.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/eager/python/examples/nmt_with_attention/nmt_with_attention.ipynb ）训练模型将西班牙语句子翻译成英语句子。训练模型后，您将能够输入西班牙语句子，例如“¿todavia estan en casa？”，并返回英文翻译：“你还在家吗？”

您在下面看到的图像是注意力图。它显示了输入句子的哪些部分在翻译时具有模型的注意力。例如，当模型翻译“cold”这个词时，它看着“mucho”，“frio”，“aqui”。我们使用tf.keras和eager function从头开始实现Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate这篇文章中的例子，详细解释在笔记中。您还可以将此实现用作完成自己的自定义模型的基础。

示例 4：注意图像标题

原文链接： https://medium.com/tensorflow/complete-code-examples-for-machine-translation-with-attention-image-captioning-text-generation-51663d07a63d

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