在一切变好之前，我们总要经历一些不开心的日子。
全文字数：2603字
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前言
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验，因此过于长的文章，我会使用"[L1]"来进行分段。这个系列将主要借鉴《Tensorflow实战Google学习框架》这本书，主要介绍实现语言模型的一些前期准备，后期会出更详细的文章。
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什么是 batching？
通常在优化目标函数的时候使用Mini-batch Gradient Descent算法，也就是Mini-batch梯度下降算法，这种梯度更新算法比Stochastic Gradient Descent（随机梯度下降算法，一个样本数据进行一次梯度更新）更加稳定，比Batch Gradient Descent（批量梯度下降法，一整个样本数据进行一个梯度更新）更新快。
虽然Mini-batch Gradient Descent稳定效率高，但是mini-batch给循环神经网络带来的很大的问题。因为在文本数据中，由于每个句子的长度不同，又无法像图像那样去调整到固定维度，而且在前期mini-batch的大小都是事先指定好了的，每一个批次的大小都是一样的。
这个时候就需要在对文本数据的batch操作的时候就需要采取一些特殊的处理了，目前有两种处理方案：
- 对于训练样本来说，每个句子通常是作为独立的数据来训练的，这个时候可以使用填充操作，就是将较短的句子补充到同一个batch中最长句子的相同长度，需要填充的地方使用"<pad>"进行标记；
- 对于训练样本来说，每个句子并非随意抽取的文本，而是在上下文之间有关联的内容，需要将前面句子的信息传递到后面的句子之中，为了实现这个目标，同行采用一个种batching的方法；
而我们的PTB的数据集就属于上下文之间有关联内容的数据，所以这里使用第二种的batching方法。
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如何 batching
对于上下文之间有关联样本来说，最理想的当然就是把这些句子拼接起来，形成一个很长的一个句子，然后放在循环神经网络中进行训练，如下图所示：
▲将整个文档前后连接后的示意图
其中"A1A2A3","B1B2","C1C2C3C4"等分别代表一个句子。但是这种方式现实中并不能实现：
- 如果将整个文档都放入一个计算图中，循环神经网络将会被展开成一个很长很长（通常我们的训练样本很大）的前馈神经网络，这样会导致计算图变的异常的庞大，不方便调试和后期的维护，而且效率会变的很低；
- 序列过长会发生梯度爆炸的问题，不论是基本的RNN还是LSTM梯度都可能会发生梯度爆炸，虽然梯度爆炸的现象很明显而且能够通过梯度剪枝的方式进行处理，但是如果序列很长的话，误差曲线就会变的异常的陡峭，这个时候即使使用了梯度剪枝的方式，效果也不会变的太好；
不能使用整个序列作为样本，那么很自然就会想着把大的序列长度切割成固定长度的子序列。循环神经网络在处理完一个子序列后，它最终的隐藏状态将复制到下一个序列中作为初始值，这样在前向计算的时，效果等同于一次性顺序地读取了整个文档，而在反向传播的时候，梯度则只在每个子序列内部传播，如下图所示：
▲按长度3切分整个文档
需要注意：
- 每一个循环神经网络都是不同的神经网络，也就是权重参数并不相同；
- 每一个循环神经网络都有一个loss，但是并不合起来，因为梯度更新的时候，只在每个子序列内部进行更新，不会传递到相邻的子序列之中去；
上面只解决了上下文连续的问题，但是我们知道使用Mini-batch进行处理的好处是可以利用计算的并行能力，我们希望每一个计算可以对多个句子进行并行处理。
解决的方案：
- 将整个文档切分成batch_size个连续段落；
- 让每一个小的mini-batch负责batch_size个段落中的一小部分；
这个地方可能不太好理解，下面我用一个简单的numpy数组来说明batching：
代码语言：javascript复制import numpy as np
batch_num = 2
batch_size = 3
batch_step = 2
#(3,2*2)
array = np.arange(12).reshape(batch_size,batch_num * batch_step)
array2 = np.split(array,batch_num,axis = 1)
print(array)
print(array2)
▲通过numpy数组理清关系
我们继续来看对PTB数据进行batching的代码：
代码语言：javascript复制TRAIN_BATCH = 20
TRAIN_NUM_STEP = 35
#从文件中读取数据，并返回包含单词编号的数组
def read_data(file_path):
with open(file_path,"r") as fin:
#将整个文档读进一个长字符串.
id_string = " ".join([line.strip() for line in fin.readlines()])
#将读取的单词编号转换为整数
id_list = [int(w) for w in id_string.split()]
return id_list
def make_batches(id_list,batch_size,num_step):
#计算总的batch的数量。每个batch包含的单词数量是batch_size * num_step
num_batches = (len(id_list) - 1) // (batch_size * num_step)
#将数据整理成一个维度为[batch_size,num_batches * num_step]的二维数组
data = np.array(id_list[:num_batches * batch_size * num_step])
data = np.reshape(data,[batch_size,num_batches * num_step])
#沿着第二个维度将数据切分成num_batches个batch，存入一个数组
data_batches = np.split(data,num_batches,axis = 1)
#重复上述的操作，但是每个位置向右移动一位，这里得到的是RNN每一步输出所需要
# 预测的下一个单词
label = np.array(id_list[1:num_batches * batch_size * num_step 1])
label = np.reshape(label,[batch_size,num_batches * num_step])
label_batches = np.split(label,num_batches,axis = 1)
#返回一个长度为num_batcher的数组，其中每一项包括一个data矩阵和一个label矩阵。
return list(zip(data_batches,label_batches))batching的流程：
- 将整个数据存放到一个list中，也就是将整个文档变成一个句子；
- 设置batch_size也就是每一次并行处理的数量，设置num_step也就是步长，简单理解就是循环神经网络展开的长度；
- 计算遍历完整个句子（文档）需要的次数（这里需要的是整数）num_batches ，也可以认为这个句子（文档）可以分解成多少个(batch_size, num_step)；
- 然后将句子分割成num_batches个(batch_size, num_step)。
我们需要构建的是循环神经网络的语言模型，模型输入和输出的基本单元都是单词，很明显是有监督的模型，所以不仅需要制作data还需要制作标签label。语言模型输入一个词预测输出下一个词的概率，所以在构建训练集的时候只需要将样本往后移动一个单词即可。当然不论是制作data还是label都需要使用batching。
继续用上面那个numpy数组的例子，使用batching制作label：
▲使用batching制作label
有了data和label，就可以构建训练样本了：
▲制作好的训练样本
通过numpy数组简单例子的类比可以很容易理解对文本数据的batching操作。
