tensorflow nmt的数据预处理过程　　

在tensorflow/nmt项目中，训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API，应该是tensorflow 1.2之后引入的API，方便数据的操作。如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式，建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API。

本教程将从训练数据和推断数据两个方面，详解解析数据的具体处理过程，你将看到文本数据如何转化为模型所需要的实数，以及中间的张量的维度是怎么样的，batch_size和其他超参数又是如何作用的。

训练数据的处理

先来看看训练数据的处理。训练数据的处理比推断数据的处理稍微复杂一些，弄懂了训练数据的处理过程，就可以很轻松地理解推断数据的处理。
训练数据的处理代码位于nmt/utils/iterator_utils.py文件内的get_iterator函数。我们先来看看这个函数所需要的参数是什么意思:

参数	解释
`src_dataset`	源数据集
`tgt_dataset`	目标数据集
`src_vocab_table`	源数据单词查找表，就是个单词和int类型数据的对应表
`tgt_vocab_table`	目标数据单词查找表，就是个单词和int类型数据的对应表
`batch_size`	批大小
`sos`	句子开始标记
`eos`	句子结尾标记
`random_seed`	随机种子，用来打乱数据集的
`num_buckets`	桶数量
`src_max_len`	源数据最大长度
`tgt_max_len`	目标数据最大长度
`num_parallel_calls`	并发处理数据的并发数
`output_buffer_size`	输出缓冲区大小
`skip_count`	跳过数据行数
`num_shards`	将数据集分片的数量，分布式训练中有用
`shard_index`	数据集分片后的id
`reshuffle_each_iteration`	是否每次迭代都重新打乱顺序

上面的解释，如果有不清楚的，可以查看我之前一片介绍超参数的文章：
tensorflow_nmt的超参数详解

该函数处理训练数据的主要代码如下:

if not output_buffer_size:
    output_buffer_size = batch_size * 1000
  src_eos_id = tf.cast(src_vocab_table.lookup(tf.constant(eos)), tf.int32)
  tgt_sos_id = tf.cast(tgt_vocab_table.lookup(tf.constant(sos)), tf.int32)
  tgt_eos_id = tf.cast(tgt_vocab_table.lookup(tf.constant(eos)), tf.int32)

  src_tgt_dataset = tf.data.Dataset.zip((src_dataset, tgt_dataset))

  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.shard(num_shards, shard_index)
  if skip_count is not None:
    src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.skip(skip_count)

  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.shuffle(
      output_buffer_size, random_seed, reshuffle_each_iteration)

  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.map(
      lambda src, tgt: (
          tf.string_split([src]).values, tf.string_split([tgt]).values),
      num_parallel_calls=num_parallel_calls).prefetch(output_buffer_size)

  # Filter zero length input sequences.
  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.filter(
      lambda src, tgt: tf.logical_and(tf.size(src) > 0, tf.size(tgt) > 0))

  if src_max_len:
    src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.map(
        lambda src, tgt: (src[:src_max_len], tgt),
        num_parallel_calls=num_parallel_calls).prefetch(output_buffer_size)
  if tgt_max_len:
    src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.map(
        lambda src, tgt: (src, tgt[:tgt_max_len]),
        num_parallel_calls=num_parallel_calls).prefetch(output_buffer_size)
  # Convert the word strings to ids.  Word strings that are not in the
  # vocab get the lookup table's default_value integer.
  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.map(
      lambda src, tgt: (tf.cast(src_vocab_table.lookup(src), tf.int32),
                        tf.cast(tgt_vocab_table.lookup(tgt), tf.int32)),
      num_parallel_calls=num_parallel_calls).prefetch(output_buffer_size)
  # Create a tgt_input prefixed with <sos> and a tgt_output suffixed with <eos>.
  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.map(
      lambda src, tgt: (src,
                        tf.concat(([tgt_sos_id], tgt), 0),
                        tf.concat((tgt, [tgt_eos_id]), 0)),
      num_parallel_calls=num_parallel_calls).prefetch(output_buffer_size)
  # Add in sequence lengths.
  src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.map(
      lambda src, tgt_in, tgt_out: (
          src, tgt_in, tgt_out, tf.size(src), tf.size(tgt_in)),
      num_parallel_calls=num_parallel_calls).prefetch(output_buffer_size)

我们逐步来分析，这个过程到底做了什么，数据张量又是如何变化的。

如何对齐数据

num_buckets到底起什么作用

num_buckets起作用的代码如下：　　

 if num_buckets > 1:

    def key_func(unused_1, unused_2, unused_3, src_len, tgt_len):
      # Calculate bucket_width by maximum source sequence length.
      # Pairs with length [0, bucket_width) go to bucket 0, length
      # [bucket_width, 2 * bucket_width) go to bucket 1, etc.  Pairs with length
      # over ((num_bucket-1) * bucket_width) words all go into the last bucket.
      if src_max_len:
        bucket_width = (src_max_len + num_buckets - 1) // num_buckets
      else:
        bucket_width = 10

      # Bucket sentence pairs by the length of their source sentence and target
      # sentence.
      bucket_id = tf.maximum(src_len // bucket_width, tgt_len // bucket_width)
      return tf.to_int64(tf.minimum(num_buckets, bucket_id))

    def reduce_func(unused_key, windowed_data):
      return batching_func(windowed_data)

    batched_dataset = src_tgt_dataset.apply(
        tf.contrib.data.group_by_window(
            key_func=key_func, reduce_func=reduce_func, window_size=batch_size))