Pytorch：RNN、LSTM、GRU、Bi-GRU、Bi-LSTM、梯度消失，2024年最新2024年物联网嵌入式开发岗位BAT大厂面试题知识点小结

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+ N vs 1 - RNN
+ 1 vs N - RNN
+ N vs M - RNN

按照RNN的内部构造进行分类:
- 传统RNN
- LSTM
- Bi-LSTM
- GRU
- Bi-GRU
N vs N - RNN:
- 它是RNN最基础的结构形式, 最大的特点就是: 输入和输出序列是等长的. 由于这个限制的存在, 使其适用范围比较小, 可用于生成等长度的合辙诗句.

N vs 1 - RNN:
- 有时候我们要处理的问题输入是一个序列，而要求输出是一个单独的值而不是序列，应该怎样建模呢？我们只要在最后一个隐层输出h上进行线性变换就可以了，大部分情况下，为了更好的明确结果, 还要使用sigmoid或者softmax进行处理. 这种结构经常被应用在文本分类问题上.

1 vs N - RNN:
- 如果输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理呢？我们最常采用的一种方式就是使该输入作用于每次的输出之上. 这种结构可用于将图片生成文字任务等.

N vs M - RNN:
- 这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用.

seq2seq架构最早被提出应用于机器翻译, 因为其输入输出不受限制，如今也是应用最广的RNN模型结构. 在机器翻译, 阅读理解, 文本摘要等众多领域都进行了非常多的应用实践.
关于RNN的内部构造进行分类的内容我们将在后面使用单独的小节详细讲解.
小节总结:
- 学习了什么是RNN模型:
  - RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络, 它一般以序列数据为输入, 通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征, 一般也是以序列形式进行输出.

+ RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果, 能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响.

+ 学习了RNN模型的作用:
	- 因为RNN结构能够很好利用序列之间的关系, 因此针对自然界具有连续性的输入序列, 如人类的语言, 语音等进行很好的处理, 广泛应用于NLP领域的各项任务, 如文本分类, 情感分析, 意图识别, 机器翻译等.

+ 以一个用户意图识别的例子对RNN的运行过程进行简单的分析:
	- 第一步: 用户输入了"What time is it ?", 我们首先需要对它进行基本的分词, 因为RNN是按照顺序工作的, 每次只接收一个单词进行处理.
	- 第二步: 首先将单词"What"输送给RNN, 它将产生一个输出O1.
	- 第三步: 继续将单词"time"输送给RNN, 但此时RNN不仅仅利用"time"来产生输出O2, 还会使用来自上一层隐层输出O1作为输入信息.
	- 第四步: 重复这样的步骤, 直到处理完所有的单词.
	- 第五步: 最后，将最终的隐层输出O5进行处理来解析用户意图.

+ 学习了RNN模型的分类:
	- 这里我们将从两个角度对RNN模型进行分类. 第一个角度是输入和输出的结构, 第二个角度是RNN的内部构造.

+ 按照输入和输出的结构进行分类:
	- N vs N - RNN
	- N vs 1 - RNN
	- 1 vs N - RNN
	- N vs M - RNN

+ N vs N - RNN:
	- 它是RNN最基础的结构形式, 最大的特点就是: 输入和输出序列是等长的. 由于这个限制的存在, 使其适用范围比较小, 可用于生成等长度的合辙诗句.

+ N vs 1 - RNN:
	- 有时候我们要处理的问题输入是一个序列，而要求输出是一个单独的值而不是序列，应该怎样建模呢？我们只要在最后一个隐层输出h上进行线性变换就可以了，大部分情况下，为了更好的明确结果, 还要使用sigmoid或者softmax进行处理. 这种结构经常被应用在文本分类问题上.

+ 1 vs N - RNN:
	- 如果输入不是序列而输出为序列的情况怎么处理呢？我们最常采用的一种方式就是使该输入作用于每次的输出之上. 这种结构可用于将图片生成文字任务等.

+ N vs M - RNN:
	- 这是一种不限输入输出长度的RNN结构, 它由编码器和解码器两部分组成, 两者的内部结构都是某类RNN, 它也被称为seq2seq架构. 输入数据首先通过编码器, 最终输出一个隐含变量c, 之后最常用的做法是使用这个隐含变量c作用在解码器进行解码的每一步上, 以保证输入信息被有效利用.
	- seq2seq架构最早被提出应用于机器翻译, 因为其输入输出不受限制，如今也是应用最广的RNN模型结构. 在机器翻译, 阅读理解, 文本摘要等众多领域都进行了非常多的应用实践.

+ 按照RNN的内部构造进行分类:
	- 传统RNN
	- LSTM
	- Bi-LSTM
	- GRU
	- Bi-GRU

+ 关于RNN的内部构造进行分类的内容我们将在后面使用单独的小节详细讲解.

1.2 传统RNN模型

学习目标:
- 了解传统RNN的内部结构及计算公式.
- 掌握Pytorch中传统RNN工具的使用.
- 了解传统RNN的优势与缺点.
传统RNN的内部结构图:

结构解释图:

内部结构分析:
- 我们把目光集中在中间的方块部分, 它的输入有两部分, 分别是h(t-1)以及x(t), 代表上一时间步的隐层输出, 以及此时间步的输入, 它们进入RNN结构体后, 会"融合"到一起, 这种融合我们根据结构解释可知, 是将二者进行拼接, 形成新的张量[x(t), h(t-1)], 之后这个新的张量将通过一个全连接层(线性层), 该层使用tanh作为激活函数, 最终得到该时间步的输出h(t), 它将作为下一个时间步的输入和x(t+1)一起进入结构体. 以此类推.
内部结构过程演示:

根据结构分析得出内部计算公式:

激活函数tanh的作用:
- 用于帮助调节流经网络的值, tanh函数将值压缩在-1和1之间.

Pytorch中传统RNN工具的使用:
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.RNN可调用.
nn.RNN类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- nonlinearity: 激活函数的选择, 默认是tanh.
nn.RNN类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.
nn.RNN使用示例:

>>> import torch
>>> import torch.nn as nn
>>> rnn = nn.RNN(5, 6, 1)
>>> input = torch.randn(1, 3, 5)
>>> h0 = torch.randn(1, 3, 6)
>>> output, hn = rnn(input, h0)
>>> output
tensor([[[ 0.4282, -0.8475, -0.0685, -0.4601, -0.8357,  0.1252],
         [ 0.5758, -0.2823,  0.4822, -0.4485, -0.7362,  0.0084],
         [ 0.9224, -0.7479, -0.3682, -0.5662, -0.9637,  0.4938]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

>>> hn
tensor([[[ 0.4282, -0.8475, -0.0685, -0.4601, -0.8357,  0.1252],
         [ 0.5758, -0.2823,  0.4822, -0.4485, -0.7362,  0.0084],
         [ 0.9224, -0.7479, -0.3682, -0.5662, -0.9637,  0.4938]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

传统RNN的优势:
- 由于内部结构简单, 对计算资源要求低, 相比之后我们要学习的RNN变体:LSTM和GRU模型参数总量少了很多, 在短序列任务上性能和效果都表现优异.
传统RNN的缺点:
- 传统RNN在解决长序列之间的关联时, 通过实践，证明经典RNN表现很差, 原因是在进行反向传播的时候, 过长的序列导致梯度的计算异常, 发生梯度消失或爆炸.
什么是梯度消失或爆炸呢？
- 根据反向传播算法和链式法则, 梯度的计算可以简化为以下公式:

其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间, 而一旦公式中的w也小于1, 那么通过这样的公式连乘后, 最终的梯度就会变得非常非常小, 这种现象称作梯度消失. 反之, 如果我们人为的增大w的值, 使其大于1, 那么连乘够就可能造成梯度过大, 称作梯度爆炸.
梯度消失或爆炸的危害:
- 如果在训练过程中发生了梯度消失，权重无法被更新，最终导致训练失败; 梯度爆炸所带来的梯度过大，大幅度更新网络参数，在极端情况下，结果会溢出（NaN值）.

小节总结:
- 学习了传统RNN的结构并进行了分析;
  - 它的输入有两部分, 分别是h(t-1)以及x(t), 代表上一时间步的隐层输出, 以及此时间步的输入, 它们进入RNN结构体后, 会"融合"到一起, 这种融合我们根据结构解释可知, 是将二者进行拼接, 形成新的张量[x(t), h(t-1)], 之后这个新的张量将通过一个全连接层(线性层), 该层使用tanh作为激活函数, 最终得到该时间步的输出h(t), 它将作为下一个时间步的输入和x(t+1)一起进入结构体. 以此类推.

+ 根据结构分析得出了传统RNN的计算公式.

+ 学习了激活函数tanh的作用:
	- 用于帮助调节流经网络的值, tanh函数将值压缩在-1和1之间.

+ 学习了Pytorch中传统RNN工具的使用:
	- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.RNN可调用.

+ nn.RNN类初始化主要参数解释:
	- input\_size: 输入张量x中特征维度的大小.
	- hidden\_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
	- num\_layers: 隐含层的数量.
	- nonlinearity: 激活函数的选择, 默认是tanh.

+ nn.RNN类实例化对象主要参数解释:
	- input: 输入张量x.
	- h0: 初始化的隐层张量h.

+ 实现了nn.RNN的使用示例, 获得RNN的真实返回结果样式.

+ 学习了传统RNN的优势:
	- 由于内部结构简单, 对计算资源要求低, 相比之后我们要学习的RNN变体:LSTM和GRU模型参数总量少了很多, 在短序列任务上性能和效果都表现优异.

+ 学习了传统RNN的缺点:
	- 传统RNN在解决长序列之间的关联时, 通过实践，证明经典RNN表现很差, 原因是在进行反向传播的时候, 过长的序列导致梯度的计算异常, 发生梯度消失或爆炸.

+ 学习了什么是梯度消失或爆炸:
	- 根据反向传播算法和链式法则, 得到梯度的计算的简化公式:其中sigmoid的导数值域是固定的, 在[0, 0.25]之间, 而一旦公式中的w也小于1, 那么通过这样的公式连乘后, 最终的梯度就会变得非常非常小, 这种现象称作梯度消失. 反之, 如果我们人为的增大w的值, 使其大于1, 那么连乘够就可能造成梯度过大, 称作梯度爆炸.

+ 梯度消失或爆炸的危害:
	- 如果在训练过程中发生了梯度消失，权重无法被更新，最终导致训练失败; 梯度爆炸所带来的梯度过大，大幅度更新网络参数，在极端情况下，结果会溢出（NaN值）.

1.3 LSTM模型

学习目标:
- 了解LSTM内部结构及计算公式.
- 掌握Pytorch中LSTM工具的使用.
- 了解LSTM的优势与缺点.
LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结构更复杂, 它的核心结构可以分为四个部分去解析:
- 遗忘门
- 输入门
- 细胞状态
- 输出门
LSTM的内部结构图:

结构解释图:

遗忘门部分结构图与计算公式:

遗忘门结构分析:
- 与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(t-1)拼接, 得到[x(t), h(t-1)], 然后通过一个全连接层做变换, 最后通过sigmoid函数进行激活得到f(t), 我们可以将f(t)看作是门值, 好比一扇门开合的大小程度, 门值都将作用在通过该扇门的张量, 遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上, 代表遗忘过去的多少信息, 又因为遗忘门门值是由x(t), h(t-1)计算得来的, 因此整个公式意味着根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h(t-1)来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息.
遗忘门内部结构过程演示:

激活函数sigmiod的作用:
- 用于帮助调节流经网络的值, sigmoid函数将值压缩在0和1之间.

输入门部分结构图与计算公式:

输入门结构分析:
- 我们看到输入门的计算公式有两个, 第一个就是产生输入门门值的公式, 它和遗忘门公式几乎相同, 区别只是在于它们之后要作用的目标上. 这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤. 输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同. 对于LSTM来讲, 它得到的是当前的细胞状态, 而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态.
输入门内部结构过程演示:

细胞状态更新图与计算公式:

细胞状态更新分析:
- 细胞更新的结构与计算公式非常容易理解, 这里没有全连接层, 只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的C(t-1)相乘, 再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新C(t)相乘的结果. 最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分. 整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用.
细胞状态更新过程演示:

输出门部分结构图与计算公式:

输出门结构分析:
- 输出门部分的公式也是两个, 第一个即是计算输出门的门值, 它和遗忘门，输入门计算方式相同. 第二个即是使用这个门值产生隐含状态h(t), 他将作用在更新后的细胞状态C(t)上, 并做tanh激活, 最终得到h(t)作为下一时间步输入的一部分. 整个输出门的过程, 就是为了产生隐含状态h(t).
输出门内部结构过程演示:

什么是Bi-LSTM ?
- Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.

Bi-LSTM结构分析:
- 我们看到图中对"我爱中国"这句话或者叫这个输入序列, 进行了从左到右和从右到左两次LSTM处理, 将得到的结果张量进行了拼接作为最终输出. 这种结构能够捕捉语言语法中一些特定的前置或后置特征, 增强语义关联,但是模型参数和计算复杂度也随之增加了一倍, 一般需要对语料和计算资源进行评估后决定是否使用该结构.
Pytorch中LSTM工具的使用:
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用.
nn.LSTM类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- nonlinearity: 激活函数的选择, 默认是tanh.
- bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用.
nn.LSTM类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.
- c0: 初始化的细胞状态张量c.
nn.LSTM使用示例:

>>> import torch.nn as nn
>>> import torch
>>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2)
>>> input = torch.randn(1, 3, 5)
>>> h0 = torch.randn(2, 3, 6)
>>> c0 = torch.randn(2, 3, 6)
>>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))
>>> output
tensor([[[ 0.0447, -0.0335,  0.1454,  0.0438,  0.0865,  0.0416],
         [ 0.0105,  0.1923,  0.5507, -0.1742,  0.1569, -0.0548],
         [-0.1186,  0.1835, -0.0022, -0.1388, -0.0877, -0.4007]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
>>> hn
tensor([[[ 0.4647, -0.2364,  0.0645, -0.3996, -0.0500, -0.0152],
         [ 0.3852,  0.0704,  0.2103, -0.2524,  0.0243,  0.0477],
         [ 0.2571,  0.0608,  0.2322,  0.1815, -0.0513, -0.0291]],

        [[ 0.0447, -0.0335,  0.1454,  0.0438,  0.0865,  0.0416],
         [ 0.0105,  0.1923,  0.5507, -0.1742,  0.1569, -0.0548],
         [-0.1186,  0.1835, -0.0022, -0.1388, -0.0877, -0.4007]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
>>> cn
tensor([[[ 0.8083, -0.5500,  0.1009, -0.5806, -0.0668, -0.1161],
         [ 0.7438,  0.0957,  0.5509, -0.7725,  0.0824,  0.0626],
         [ 0.3131,  0.0920,  0.8359,  0.9187, -0.4826, -0.0717]],

        [[ 0.1240, -0.0526,  0.3035,  0.1099,  0.5915,  0.0828],
         [ 0.0203,  0.8367,  0.9832, -0.4454,  0.3917, -0.1983],
         [-0.2976,  0.7764, -0.0074, -0.1965, -0.1343, -0.6683]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

LSTM优势:
- LSTM的门结构能够有效减缓长序列问题中可能出现的梯度消失或爆炸, 虽然并不能杜绝这种现象, 但在更长的序列问题上表现优于传统RNN.
LSTM缺点:
- 由于内部结构相对较复杂, 因此训练效率在同等算力下较传统RNN低很多.
小节总结:
- LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时LSTM的结构更复杂, 它的核心结构可以分为四个部分去解析:
  - 遗忘门
  - 输入门
  - 细胞状态
  - 输出门

+ 遗忘门结构分析:
	- 与传统RNN的内部结构计算非常相似, 首先将当前时间步输入x(t)与上一个时间步隐含状态h(t-1)拼接, 得到[x(t), h(t-1)], 然后通过一个全连接层做变换, 最后通过sigmoid函数进行激活得到f(t), 我们可以将f(t)看作是门值, 好比一扇门开合的大小程度, 门值都将作用在通过该扇门的张量, 遗忘门门值将作用的上一层的细胞状态上, 代表遗忘过去的多少信息, 又因为遗忘门门值是由x(t), h(t-1)计算得来的, 因此整个公式意味着根据当前时间步输入和上一个时间步隐含状态h(t-1)来决定遗忘多少上一层的细胞状态所携带的过往信息.

+ 输入门结构分析:
	- 我们看到输入门的计算公式有两个, 第一个就是产生输入门门值的公式, 它和遗忘门公式几乎相同, 区别只是在于它们之后要作用的目标上. 这个公式意味着输入信息有多少需要进行过滤. 输入门的第二个公式是与传统RNN的内部结构计算相同. 对于LSTM来讲, 它得到的是当前的细胞状态, 而不是像经典RNN一样得到的是隐含状态.

+ 细胞状态更新分析:
	- 细胞更新的结构与计算公式非常容易理解, 这里没有全连接层, 只是将刚刚得到的遗忘门门值与上一个时间步得到的C(t-1)相乘, 再加上输入门门值与当前时间步得到的未更新C(t)相乘的结果. 最终得到更新后的C(t)作为下一个时间步输入的一部分. 整个细胞状态更新过程就是对遗忘门和输入门的应用.

+ 输出门结构分析:
	- 输出门部分的公式也是两个, 第一个即是计算输出门的门值, 它和遗忘门，输入门计算方式相同. 第二个即是使用这个门值产生隐含状态h(t), 他将作用在更新后的细胞状态C(t)上, 并做tanh激活, 最终得到h(t)作为下一时间步输入的一部分. 整个输出门的过程, 就是为了产生隐含状态h(t).

+ 什么是Bi-LSTM ?
	- Bi-LSTM即双向LSTM, 它没有改变LSTM本身任何的内部结构, 只是将LSTM应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出.

+ Pytorch中LSTM工具的使用:
	- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.LSTM可调用.

+ LSTM优势:
	- LSTM的门结构能够有效减缓长序列问题中可能出现的梯度消失或爆炸, 虽然并不能杜绝这种现象, 但在更长的序列问题上表现优于传统RNN.

+ LSTM缺点:
	- 由于内部结构相对较复杂, 因此训练效率在同等算力下较传统RNN低很多.

1.4 GRU模型

学习目标:
- 了解GRU内部结构及计算公式.
- 掌握Pytorch中GRU工具的使用.
- 了解GRU的优势与缺点.
GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:
- 更新门
- 重置门
GRU的内部结构图和计算公式:

结构解释图:

GRU的更新门和重置门结构图:

内部结构分析:
- 和之前分析过的LSTM中的门控一样, 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t)和r(t), 计算方法就是使用X(t)与h(t-1)拼接进行线性变换, 再经过sigmoid激活. 之后重置门门值作用在了h(t-1)上, 代表控制上一时间步传来的信息有多少可以被利用. 接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算, 即与x(t)拼接进行线性变化, 经过tanh激活, 得到新的h(t). 最后更新门的门值会作用在新的h(t)，而1-门值会作用在h(t-1)上, 随后将两者的结果相加, 得到最终的隐含状态输出h(t), 这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果, 当门值趋于1时, 输出就是新的h(t), 而当门值趋于0时, 输出就是上一时间步的h(t-1).
Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同, 都是不改变其内部结构, 而是将模型应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出. 具体参见上小节中的Bi-LSTM.
Pytorch中GRU工具的使用:
- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用.
nn.GRU类初始化主要参数解释:
- input_size: 输入张量x中特征维度的大小.
- hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小.
- num_layers: 隐含层的数量.
- nonlinearity: 激活函数的选择, 默认是tanh.
- bidirectional: 是否选择使用双向LSTM, 如果为True, 则使用; 默认不使用.
nn.GRU类实例化对象主要参数解释:
- input: 输入张量x.
- h0: 初始化的隐层张量h.
nn.GRU使用示例:

>>> import torch
>>> import torch.nn as nn
>>> rnn = nn.GRU(5, 6, 2)
>>> input = torch.randn(1, 3, 5)
>>> h0 = torch.randn(2, 3, 6)
>>> output, hn = rnn(input, h0)
>>> output
tensor([[[-0.2097, -2.2225,  0.6204, -0.1745, -0.1749, -0.0460],
         [-0.3820,  0.0465, -0.4798,  0.6837, -0.7894,  0.5173],
         [-0.0184, -0.2758,  1.2482,  0.5514, -0.9165, -0.6667]]],
       grad_fn=<StackBackward>)
>>> hn
tensor([[[ 0.6578, -0.4226, -0.2129, -0.3785,  0.5070,  0.4338],
         [-0.5072,  0.5948,  0.8083,  0.4618,  0.1629, -0.1591],
         [ 0.2430, -0.4981,  0.3846, -0.4252,  0.7191,  0.5420]],

        [[-0.2097, -2.2225,  0.6204, -0.1745, -0.1749, -0.0460],
         [-0.3820,  0.0465, -0.4798,  0.6837, -0.7894,  0.5173],
         [-0.0184, -0.2758,  1.2482,  0.5514, -0.9165, -0.6667]]],
       grad_fn=<StackBackward>)

GRU的优势:
- GRU和LSTM作用相同, 在捕捉长序列语义关联时, 能有效抑制梯度消失或爆炸, 效果都优于传统RNN且计算复杂度相比LSTM要小.
GRU的缺点:
- GRU仍然不能完全解决梯度消失问题, 同时其作用RNN的变体, 有着RNN结构本身的一大弊端, 即不可并行计算, 这在数据量和模型体量逐步增大的未来, 是RNN发展的关键瓶颈.
小节总结:
- GRU（Gated Recurrent Unit）也称门控循环单元结构, 它也是传统RNN的变体, 同LSTM一样能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象. 同时它的结构和计算要比LSTM更简单, 它的核心结构可以分为两个部分去解析:
  - 更新门
  - 重置门

+ 内部结构分析:
	- 和之前分析过的LSTM中的门控一样, 首先计算更新门和重置门的门值, 分别是z(t)和r(t), 计算方法就是使用X(t)与h(t-1)拼接进行线性变换, 再经过sigmoid激活. 之后重置门门值作用在了h(t-1)上, 代表控制上一时间步传来的信息有多少可以被利用. 接着就是使用这个重置后的h(t-1)进行基本的RNN计算, 即与x(t)拼接进行线性变化, 经过tanh激活, 得到新的h(t). 最后更新门的门值会作用在新的h(t)，而1-门值会作用在h(t-1)上, 随后将两者的结果相加, 得到最终的隐含状态输出h(t), 这个过程意味着更新门有能力保留之前的结果, 当门值趋于1时, 输出就是新的h(t), 而当门值趋于0时, 输出就是上一时间步的h(t-1).

+ Bi-GRU与Bi-LSTM的逻辑相同, 都是不改变其内部结构, 而是将模型应用两次且方向不同, 再将两次得到的LSTM结果进行拼接作为最终输出. 具体参见上小节中的Bi-LSTM.

+ Pytorch中GRU工具的使用:
	- 位置: 在torch.nn工具包之中, 通过torch.nn.GRU可调用.

+ GRU的优势:
	- GRU和LSTM作用相同, 在捕捉长序列语义关联时, 能有效抑制梯度消失或爆炸, 效果都优于传统RNN且计算复杂度相比LSTM要小.

+ GRU的缺点:
	- GRU仍然不能完全解决梯度消失问题, 同时其作用RNN的变体, 有着RNN结构本身的一大弊端, 即不可并行计算, 这在数据量和模型体量逐步增大的未来, 是RNN发展的关键瓶颈.

weight_ih_l[k]
    第k层的可学习输入隐藏权重的形状 (hidden_size, input_size) 
    对于“k=0”。否则，形状是 (hidden_size, num_directions * hidden_size) 

weight_ih: 
    可学习输入隐藏权重的形状(hidden_size, input_size)
    每个单词 的嵌入维度的 向量 作为 一个时间步 输入到 一个 RNN 节点，
    然后 会和 神经元数量维度的 向量 构成一个 可学习输入隐藏权重 这样的 形状 (hidden_size, input_size)，
    就是 (神经元数量, 单词嵌入维度)。

def __init__(self, mode, input_size, hidden_size, 
                    num_layers=1, bias=True, batch_first=False, dropout=0., 
                    bidirectional=False):
    #默认值bidirectional=False：那么“2 if False else 1”返回1，“2 if True else 1”返回2。
    #如果RNN是双向的，num_directions应该是2，否则应该是1。
    num_directions = 2 if bidirectional else 1                    
        
========================================================================
# nn.RNN(输入数据的词嵌入维度, 隐藏层中神经元数量, 隐藏层层数)
rnn = nn.RNN(5, 6, 2)
rnn = nn.GRU(5, 6, 2)
rnn = nn.LSTM(5, 6, 2)

# input of shape (seq_len, batch, input_size)：(当前批次的样本个数, 当前样本的序列长度(单词个数), 词嵌入维度)
# input输入数据，torch.randn(当前批次的样本个数, 当前样本的序列长度(单词个数), 词嵌入维度)
input = torch.randn(4, 3, 5)

# h_0 of shape (num_layers * num_directions, batch, hidden_size)：
#	RNN是单向：(隐藏层层数 * 1, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
#	RNN是双向：(隐藏层层数 * 2, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
# hn隐藏层数据，torch.randn(隐藏层层数, 当前样本的序列长度(单词个数), 隐藏层中神经元数量)
h0 = torch.randn(2, 3, 6)

# c_0 of shape (num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 
#	RNN是单向：(隐藏层层数 * 1, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
#	RNN是双向：(隐藏层层数 * 2, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
c0 = torch.randn(2, 3, 6)

output, hn = rnn(input, h0)
output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))

# output of shape (seq_len, batch, num_directions * hidden_size):
#	RNN是单向：(当前批次的样本个数, 当前样本的序列长度(单词个数), 隐藏层中神经元数量 * 1)	
#	RNN是双向：(当前批次的样本个数, 当前样本的序列长度(单词个数), 隐藏层中神经元数量 * 2)		
output.shape #torch.Size([4, 3, 6])

# h_n of shape (num_layers * num_directions, batch, hidden_size)
#	RNN是单向：(隐藏层层数 * 1, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
#	RNN是双向：(隐藏层层数 * 2, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
hn.shape #torch.Size([2, 3, 6])

# c_n of shape (num_layers * num_directions, batch, hidden_size)
#	RNN是单向：(隐藏层层数 * 1, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)	
#	RNN是双向：(隐藏层层数 * 2, 一个句子单词个数, 隐藏层中神经元数量)
hn.shape #torch.Size([2, 3, 6])
========================================================================

Examples::
    #nn.LSTM(输入数据的词嵌入维度 10, 隐藏层中神经元数量 20, 隐藏层层数 2)
    >>> rnn = nn.LSTM(10, 20, 2)
    #input输入数据，torch.randn(当前批次的样本个数 5, 当前样本的序列长度(单词个数) 3, 词嵌入维度 10)
    >>> input = torch.randn(5, 3, 10)
    #h0/hn隐藏层数据，torch.randn(隐藏层层数 2, 当前样本的序列长度(单词个数) 3, 隐藏层中神经元数量 20)
    >>> h0 = torch.randn(2, 3, 20)
    #c0/cn细胞状态数据，torch.randn(隐藏层层数 2, 当前样本的序列长度(单词个数) 3, 隐藏层中神经元数量 20)
    >>> c0 = torch.randn(2, 3, 20)
    >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))

RNN

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