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RNN，即循环神经网络（Recurrent Neural Network），是一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据。以下是对RNN的简要介绍：

RNN的特点：

1. 记忆性：与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），可以捕获到目前为止观察到的序列信息。
2. 参数共享：在处理序列的不同时间步时，RNN使用相同的权重，这意味着模型的参数数量不会随着输入序列长度的增加而增加。
3. 灵活性：RNN能够处理任意长度的输入序列。

RNN的结构：

• 输入层：接收序列中的单个元素。
• 隐藏层：包含循环单元，这些单元具有记忆功能，能够存储之前的信息。
• 输出层：根据当前输入和隐藏层的状态输出结果。

RNN的类型：

1. 简单RNN：基础模型，但容易受到梯度消失和梯度爆炸问题的影响。
2. LSTM（长短期记忆网络）：通过引入门控机制，解决了简单RNN的长期依赖问题。
3. GRU（门控循环单元）：LSTM的变体，结构更简单，但性能相似。

应用场景：

• 自然语言处理：如语言模型、机器翻译、文本生成等。
• 语音识别：将语音信号转换为文本。
• 时间序列预测：如股票价格预测、天气预报等。

数据下载模块

import os
import shutil
import requests
import tempfile
from tqdm import tqdm
from typing import IO
from pathlib import Path# 指定保存路径为 `home_path/.mindspore_examples`
cache_dir = Path.home() / '.mindspore_examples'def http_get(url: str, temp_file: IO):"""使用requests库下载数据，并使用tqdm库进行流程可视化"""req = requests.get(url, stream=True)content_length = req.headers.get('Content-Length')total = int(content_length) if content_length is not None else Noneprogress = tqdm(unit='B', total=total)for chunk in req.iter_content(chunk_size=1024):if chunk:progress.update(len(chunk))temp_file.write(chunk)progress.close()def download(file_name: str, url: str):"""下载数据并存为指定名称"""if not os.path.exists(cache_dir):os.makedirs(cache_dir)cache_path = os.path.join(cache_dir, file_name)cache_exist = os.path.exists(cache_path)if not cache_exist:with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:http_get(url, temp_file)temp_file.flush()temp_file.seek(0)with open(cache_path, 'wb') as cache_file:shutil.copyfileobj(temp_file, cache_file)return cache_pathimdb_path = download('aclImdb_v1.tar.gz', 'https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/aclImdb_v1.tar.gz')
imdb_path

加载IMDB数据集

import re
import six
import string
import tarfileclass IMDBData():"""IMDB数据集加载器加载IMDB数据集并处理为一个Python迭代对象。"""label_map = {"pos": 1,"neg": 0}def __init__(self, path, mode="train"):self.mode = modeself.path = pathself.docs, self.labels = [], []self._load("pos")self._load("neg")def _load(self, label):pattern = re.compile(r"aclImdb/{}/{}/.*\.txt$".format(self.mode, label))# 将数据加载至内存with tarfile.open(self.path) as tarf:tf = tarf.next()while tf is not None:if bool(pattern.match(tf.name)):# 对文本进行分词、去除标点和特殊字符、小写处理self.docs.append(str(tarf.extractfile(tf).read().rstrip(six.b("\n\r")).translate(None, six.b(string.punctuation)).lower()).split())self.labels.append([self.label_map[label]])tf = tarf.next()def __getitem__(self, idx):return self.docs[idx], self.labels[idx]def __len__(self):return len(self.docs)
imdb_train = IMDBData(imdb_path, 'train')
len(imdb_train)
import mindspore.dataset as dsdef load_imdb(imdb_path):imdb_train = ds.GeneratorDataset(IMDBData(imdb_path, "train"), column_names=["text", "label"], shuffle=True, num_samples=10000)imdb_test = ds.GeneratorDataset(IMDBData(imdb_path, "test"), column_names=["text", "label"], shuffle=False)return imdb_train, imdb_test
imdb_train, imdb_test = load_imdb(imdb_path)
imdb_train

加载预训练词向量

预训练词向量是对输入单词的数值化表示，通过nn.Embedding层，采用查表的方式，输入单词对应词表中的index，获得对应的表达向量。 因此进行模型构造前，需要将Embedding层所需的词向量和词表进行构造。

import zipfile
import numpy as npdef load_glove(glove_path):glove_100d_path = os.path.join(cache_dir, 'glove.6B.100d.txt')if not os.path.exists(glove_100d_path):glove_zip = zipfile.ZipFile(glove_path)glove_zip.extractall(cache_dir)embeddings = []tokens = []with open(glove_100d_path, encoding='utf-8') as gf:for glove in gf:word, embedding = glove.split(maxsplit=1)tokens.append(word)embeddings.append(np.fromstring(embedding, dtype=np.float32, sep=' '))# 添加 <unk>, <pad> 两个特殊占位符对应的embeddingembeddings.append(np.random.rand(100))embeddings.append(np.zeros((100,), np.float32))vocab = ds.text.Vocab.from_list(tokens, special_tokens=["<unk>", "<pad>"], special_first=False)embeddings = np.array(embeddings).astype(np.float32)return vocab, embeddings
glove_path = download('glove.6B.zip', 'https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/glove.6B.zip')
vocab, embeddings = load_glove(glove_path)
len(vocab.vocab())
idx = vocab.tokens_to_ids('the')
embedding = embeddings[idx]
idx, embedding

数据集预处理

通过加载器加载的IMDB数据集进行了分词处理，但不满足构造训练数据的需要，因此要对其进行额外的预处理。其中包含的预处理如下：

• 通过Vocab将所有的Token处理为index id。
• 将文本序列统一长度，不足的使用<pad>补齐，超出的进行截断。

• import mindspore as mslookup_op = ds.text.Lookup(vocab, unknown_token='<unk>')
  pad_op = ds.transforms.PadEnd([500], pad_value=vocab.tokens_to_ids('<pad>'))
  type_cast_op = ds.transforms.TypeCast(ms.float32)
  imdb_train = imdb_train.map(operations=[lookup_op, pad_op], input_columns=['text'])
  imdb_train = imdb_train.map(operations=[type_cast_op], input_columns=['label'])imdb_test = imdb_test.map(operations=[lookup_op, pad_op], input_columns=['text'])
  imdb_test = imdb_test.map(operations=[type_cast_op], input_columns=['label'])
  imdb_train, imdb_valid = imdb_train.split([0.7, 0.3])
  imdb_train = imdb_train.batch(64, drop_remainder=True)
  imdb_valid = imdb_valid.batch(64, drop_remainder=True)

  Embedding

  Embedding层又可称为EmbeddingLookup层，其作用是使用index id对权重矩阵对应id的向量进行查找，当输入为一个由index id组成的序列时，则查找并返回一个相同长度的矩阵

• RNN(循环神经网络)

  循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的神经网络。

Dense

在经过LSTM编码获取句子特征后，将其送入一个全连接层，即nn.Dense，将特征维度变换为二分类所需的维度1，经过Dense层后的输出即为模型预测结果。

import math
import mindspore as ms
import mindspore.nn as nn
import mindspore.ops as ops
from mindspore.common.initializer import Uniform, HeUniformclass RNN(nn.Cell):def __init__(self, embeddings, hidden_dim, output_dim, n_layers,bidirectional, pad_idx):super().__init__()vocab_size, embedding_dim = embeddings.shapeself.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, embedding_table=ms.Tensor(embeddings), padding_idx=pad_idx)self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim,num_layers=n_layers,bidirectional=bidirectional,batch_first=True)weight_init = HeUniform(math.sqrt(5))bias_init = Uniform(1 / math.sqrt(hidden_dim * 2))self.fc = nn.Dense(hidden_dim * 2, output_dim, weight_init=weight_init, bias_init=bias_init)def construct(self, inputs):embedded = self.embedding(inputs)_, (hidden, _) = self.rnn(embedded)hidden = ops.concat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), axis=1)output = self.fc(hidden)return output
hidden_size = 256
output_size = 1
num_layers = 2
bidirectional = True
lr = 0.001
pad_idx = vocab.tokens_to_ids('<pad>')model = RNN(embeddings, hidden_size, output_size, num_layers, bidirectional, pad_idx)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='mean')
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=lr)
def forward_fn(data, label):logits = model(data)loss = loss_fn(logits, label)return lossgrad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters)def train_step(data, label):loss, grads = grad_fn(data, label)optimizer(grads)return lossdef train_one_epoch(model, train_dataset, epoch=0):model.set_train()total = train_dataset.get_dataset_size()loss_total = 0step_total = 0with tqdm(total=total) as t:t.set_description('Epoch %i' % epoch)for i in train_dataset.create_tuple_iterator():loss = train_step(*i)loss_total += loss.asnumpy()step_total += 1t.set_postfix(loss=loss_total/step_total)t.update(1)