TensorFlow NMT的数据处理过程

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。

函数的参数

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

我们首先搞清楚几个重要的参数是怎么来的。
src_dataset和tgt_dataset是我们的训练数据集，他们是逐行一一对应的。比如我们有两个文件src_data.txt和tgt_data.txt分别对应训练数据的源数据和目标数据，那么它们的Dataset如何创建的呢？其实利用Dataset API很简单:

src_dataset=tf.data.TextLineDataset('src_data.txt') tgt_dataset=tf.data.TextLineDataset('tgt_data.txt') 

这就是上述函数中的两个参数src_dataset和tgt_dataset的由来。

src_vocab_table和tgt_vocab_table是什么呢？同样顾名思义，就是这两个分别代表源数据词典的查找表和目标数据词典的查找表，实际上查找表就是一个字符串到数字的映射关系。当然，如果我们的源数据和目标数据使用的是同一个词典，那么这两个查找表的内容是一模一样的。很容易想到，肯定也有一种数字到字符串的映射表，这是肯定的，因为神经网络的数据是数字，而我们需要的目标数据是字符串，因此它们之间肯定有一个转换的过程，这个时候，就需要我们的reverse_vocab_table来作用了。

我们看看这两个表是怎么构建出来的呢？代码很简单，利用tensorflow库中定义的lookup_ops即可：

def create_vocab_tables(src_vocab_file, tgt_vocab_file, share_vocab): """Creates vocab tables for src_vocab_file and tgt_vocab_file.""" src_vocab_table = lookup_ops.index_table_from_file( src_vocab_file, default_value=UNK_ID) if share_vocab: tgt_vocab_table = src_vocab_table else: tgt_vocab_table = lookup_ops.index_table_from_file( tgt_vocab_file, default_value=UNK_ID) return src_vocab_table, tgt_vocab_table 

我们可以发现，创建这两个表的过程，就是将词典中的每一个词，对应一个数字，然后返回这些数字的集合，这就是所谓的词典查找表。效果上来说，就是对词典中的每一个词，从0开始递增的分配一个数字给这个词。

那么到这里你有可能会有疑问，我们词典中的词和我们自定义的标记sos等是不是有可能被映射为同一个整数而造成冲突？这个问题该如何解决？聪明如你，这个问题是存在的。那么我们的项目是如何解决的呢？很简单，那就是将我们自定义的标记当成词典的单词，然后加入到词典文件中，这样一来，lookup_ops操作就把标记当成单词处理了，也就就解决了冲突！

具体的过程，本文后面会有一个例子，可以为您呈现具体过程。
如果我们指定了share_vocab参数，那么返回的源单词查找表和目标单词查找表是一样的。我们还可以指定一个default_value，在这里是UNK_ID，实际上就是0。如果不指定，那么默认值为-1。这就是查找表的创建过程。如果你想具体的知道其代码实现，可以跳转到tensorflow的C++核心部分查看代码（使用PyCharm或者类似的IDE）。

数据集的处理过程

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。

我们知道，对于源数据和目标数据，每一行数据，我们都可以使用一些标记来表示数据的开始和结束，在本项目中，我们可以通过sos和eos两个参数指定句子开始标记和结束标记，默认值分别为**和**。本部分代码一开始就是将这两个句子标记表示成一个整数，代码如下：

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) 

过程很简单，就是通过两个字符串到整形的查找表，根据sos和eos的字符串，找到对应的整数，用改整数来表示这两个标记，并且将这两个整数转型为int32类型。
接下来做的是一些常规操作，解释如注释：

# 通过zip操作将源数据集和目标数据集合并在一起
# 此时的张量变化 [src_dataset] + [tgt_dataset] ---> [src_dataset, tgt_dataset]
src_tgt_dataset = tf.data.Dataset.zip((src_dataset, tgt_dataset)) # 数据集分片，分布式训练的时候可以分片来提高训练速度 src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.shard(num_shards, shard_index) if skip_count is not None: # 跳过数据，比如一些文件的头尾信息行 src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.skip(skip_count) # 随机打乱数据，切断相邻数据之间的联系 # 根据文档，该步骤要尽早完成，完成该步骤之后在进行其他的数据集操作 src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.shuffle( output_buffer_size, random_seed, reshuffle_each_iteration) 

接下来就是重点了，我将用注释的形式给大家解释：

  # 将每一行数据，根据“空格”切分开来
  # 这个步骤可以并发处理，用num_parallel_calls指定并发量
  # 通过prefetch来预获取一定数据到缓冲区，提升数据吞吐能力
  # 张量变化举例 ['上海　浦东', '上海　浦东'] ---> [['上海', '浦东'], ['上海', '浦东']]
  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) # 过滤掉长度为0的数据 src_tgt_dataset = src_tgt_dataset.filter( lambda src, tgt: tf.logical_and(tf.size(src) > 0, tf.size(tgt) > 0)) 　# 限制源数据最大长度 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) 　# 限制目标数据的最大长度 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) # 通过map操作将字符串转换为数字 # 张量变化举例 [['上海', '浦东'], ['上海', '浦东']] ---> [[1, 2], [1, 2]] 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) # 给目标数据加上 sos, eos　标记 # 张量变化举例 [[1, 2], [1, 2]] ---> [[1, 2], [sos_id, 1, 2], [1, 2, eos_id]] 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) # 增加长度信息 # 张量变化举例 [[1, 2], [sos_id, 1, 2], [1, 2, eos_id]] ---> [[1, 2], [sos_id, 1, 2], [1, 2, eos_id], [src_size], [tgt_size]] 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) 

其实到这里，基本上数据已经处理好了，可以拿去训练了。但是有一个问题，那就是我们的每一行数据长度大小不一。这样拿去训练其实是需要很大的运算量的，那么有没有办法优化一下呢？有的，那就是数据对齐处理。

如何对齐数据

数据对齐的代码如下，使用注释的方式来解释代码：

# 参数x实际上就是我们的 dataset 对象
def batching_func(x): # 调用dataset的padded_batch方法，对齐的同时，也对数据集进行分批 return x.padded_batch( batch_size, # 对齐数据的形状 padded_shapes=( # 因为数据长度不定，因此设置None tf.TensorShape([None]), # src # 因为数据长度不定，因此设置None tf.TensorShape([None]), # tgt_input # 因为数据长度不定，因此设置None tf.TensorShape([None]), # tgt_output # 数据长度张量，实际上不需要对齐 tf.TensorShape([]), # src_len tf.TensorShape([])), # tgt_len # 对齐数据的值 padding_values=( # 用src_eos_id填充到 src 的末尾 src_eos_id, # src # 用tgt_eos_id填充到 tgt_input 的末尾 tgt_eos_id, # tgt_input # 用tgt_eos_id填充到 tgt_output 的末尾 tgt_eos_id, # tgt_output 0, # src_len -- unused 0)) # tgt_len -- unused 

这样就完成了数据的对齐，并且将数据集按照batch_size完成了分批。

num_buckets分桶到底起什么作用

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)) else: batched_dataset = batching_func(src_tgt_dataset) 

num_buckets顾名思义就是桶的数量，那么这个桶用来干嘛呢？我们先看看上面两个函数到底做了什么。
首先是判断我们指定的参数num_buckets是否大于１，如果是那么就进入到上述的作用过程。

key_func是做什么的呢？通过源码和注释我们发现，它是用来将我们的数据集(由源数据和目标数据成对组成)按照一定的方式进行分类的。具体说来就是，根据我们数据集每一行的数据长度，将它放到合适的桶里面去，然后返回该数据所在桶的索引。

这个分桶的过程很简单。假设我们有一批数据，他们的长度分别为3 8 11 16 20 21，我们规定一个bucket_width为10，那么我们的数据分配到具体的桶的情况是怎么样的呢？因为桶的宽度为10，所以第一个桶放的是小于长度10的数据，第二个桶放的是10-20之间的数据，以此类推。

所以，要进行分桶，我们需要知道数据和bucket_width两个条件。然后根据一定的简单计算，即可确定如何分桶。上述代码首先根据src_max_len来计算bucket_width，然后分桶，然后返回数据分到的桶的索引。就是这么简单的一个过程。

那么，你或许有疑问了，我干嘛要分桶呢？你仔细回想下刚刚的过程，是不是发现长度差不多的数据都分到相同的桶里面去了！没错，这就是我们分桶的目的，相似长度的数据放在一起，能够提升计算效率！！！

然后要看第二个函数reduce_func，这个函数做了什么呢？其实就做了一件事情，就是把刚刚分桶好的数据，做一个对齐！！！

那么通过分桶和对齐操作之后，我们的数据集就已经成为了一个对齐（也就是说有固定长度）的数据集了！

回到一开始，如果我们的参数num_bucktes不满足条件呢？那就直接做对齐操作！看代码便知！
至此，分桶的过程和作用你已经清楚了。

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至此，数据处理已经结束了。接下来就可以从处理好的数据集获取一批一批的数据来训练了。
那么如何一批一批获取数据呢？答案是使用迭代器。获取Dataset的迭代器很简单，tensorflow提供了API，代码如下：

  batched_iter = batched_dataset.make_initializable_iterator() (src_ids, tgt_input_ids, tgt_output_ids, src_seq_len, tgt_seq_len) = (batched_iter.get_next()) 

通过迭代器的get_next()方法，就可以获取之前我们处理好的批量数据啦！