Вопрос или проблема
Я реализовал стандартную RNN в Tensorflow (0.12) с использованием классов
- tf.python.ops.rnn_cell.GRUCell
- tf.nn.dynamic_rnn
Меня интересуют ворота и какие значения они принимают во время работы. К сожалению, функция dynamic_rnn не поддерживает это и просто возвращает ‘output’ и ‘state’ (конечное скрытое состояние). В коде GRUCell ворота называются ‘r’ и ‘u’ для сброса и обновления.
Существует ли умный способ сохранить значения ворот с течением времени, или мне нужно написать свою ячейку GRU?
Спасибо!
Я тоже пытаюсь разобраться с той же проблемой. У меня нет полного решения, но, возможно, мы можем помочь друг другу.
Если вы сделаете: names =[n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]
Это даст вам список всех имен узлов в графе. Для RNN выход для names должен выглядеть примерно так
.
'RNN/Shape',
'RNN/strided_slice/stack',
'RNN/strided_slice/stack_1',
.
.
.
'RNN/transpose'
.
Затем вы можете использовать get_operation_by_name, чтобы получить операцию, которую хотите рассмотреть.
rnn_transpose=tf.get_default_graph().get_operation_by_name('RNN/transpose').outputs[0]
После этого вы можете выполнить eval() с вашим обычным sess и feed_dict
rnn_transpose.eval(session=sess,feed_dict =feed_dict)
Проблема теперь в том, что нам нужно найти, какие операции в графе соответствуют правильным операциям ворот.
Ответ или решение
Ваш вопрос о получении значений активации ворот GRU-ячейки в TensorFlow (0.12) является достаточно интересной и важной темой, особенно в контексте понимания внутренних механизмов рекуррентных нейронных сетей. Вот полное объяснение, как можно извлечь данные активации ворот без необходимости написания своей GRU-ячейки.
Понимание GRU-ячейки
GRU (Gated Recurrent Unit) — это тип рекуррентной нейронной сети, который использует две главные операции активации: обновление (update) и сброс (reset). Эти операции контролируются воротами, значения которых можно было бы исследовать для лучшего понимания работы сети.
Извлечение значений активации
Несмотря на то, что функция tf.nn.dynamic_rnn() предоставляет лишь выходные данные и финальное состояние, можно воспользоваться графами вычислений TensorFlow для извлечения значений ворот. Вот шаги, которые необходимо выполнить:
-
Создание графа: Ваша текущая настройка уже создает граф при помощи
GRUCellиdynamic_rnn. -
Получение имен узлов: Как вы указали, используйте следующий код для получения всей информации о узлах в графе:
names = [n.name for n in tf.get_default_graph().as_graph_def().node]Это даст вам все имена узлов в графе, включая нужные для активации ворот.
-
Определение нужных операций: Для нахождения операций, связанных с воротами, вам нужно просмотреть граф. Обычно имена узлов для ворот
rиuмогут выглядеть какRNN/Gates/resetиRNN/Gates/update. Но это может варьироваться, поэтому просмотрите списокnames. -
Получение операций активации: Используйте функцию
get_operation_by_nameдля извлечения операций, отвечающих за активацию ворот. Пример:reset_gate = tf.get_default_graph().get_operation_by_name('RNN/Gates/reset').outputs[0] update_gate = tf.get_default_graph().get_operation_by_name('RNN/Gates/update').outputs[0] -
Оценка значений: После определения операций вы можете использовать
sessдля оценки значений активации:reset_values = reset_gate.eval(session=sess, feed_dict=feed_dict) update_values = update_gate.eval(session=sess, feed_dict=feed_dict)
Итог
В результате, используя доступ к графу вычислений TensorFlow, вы сможете эффективно извлечь данные о значениях ворот GRU-ячейки без необходимости создания своей собственной реализации. Это обеспечит вам более глубокое понимание работы вашей модели и поможет в дальнейшей отладке и оптимизации. Надеюсь, данное объяснение будет вам полезно, и вы сможете успешно интегрировать эти методы в свою работу с RNN в TensorFlow. Если у вас есть дополнительные вопросы, не стесняйтесь их задавать!