Tensorflow中的embedding_lookup()函数和集束搜索的结合应用

在Tensorflow中，embedding_lookup()函数用于从嵌入矩阵中检索特定索引对应的向量。嵌入矩阵是一个包含所有嵌入向量的矩阵，每个索引对应一个嵌入向量。这个函数可以在自然语言处理（NLP）任务中用于将词汇表中的单词索引转换为嵌入向量。

集束搜索（Beam Search）是一种在生成式模型中生成多个候选结果的搜索算法。在NLP中，它通常用于机器翻译和语音识别等任务。集束搜索会在每个时间步选择概率最高的若干个候选结果并继续扩展，最终会产生一个生成的序列。

下面是一个使用embedding_lookup()函数和集束搜索的示例：

import tensorflow as tf

# 定义嵌入矩阵，每个索引对应一个嵌入向量
embeddings = tf.Variable(tf.random_uniform([10000, 100], -1.0, 1.0))

# 定义输入序列，每个元素是一个单词的索引
input_sequence = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None])

# 使用embedding_lookup()函数将索引转换为嵌入向量
embedded_sequence = tf.nn.embedding_lookup(embeddings, input_sequence)

# 定义RNN模型
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(100)
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, embedded_sequence, dtype=tf.float32)

# 定义输出层
output_weights = tf.Variable(tf.random_uniform([100, 10000], -1.0, 1.0))
output_biases = tf.Variable(tf.zeros([10000]))
logits = tf.matmul(outputs, output_weights) + output_biases

# 定义损失函数和优化器
targets = tf.placeholder(tf.int32, shape=[None, None])
loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=targets)
optimizer = tf.train.AdamOptimizer().minimize(loss)

# 定义集束搜索参数
beam_width = 3

def beam_search(inputs):
    # 初始化集束搜索的状态
    initial_state = lstm_cell.zero_state(tf.shape(inputs)[0], dtype=tf.float32)
    initial_state = tf.contrib.seq2seq.tile_batch(initial_state, multiplier=beam_width)
    initial_output = tf.zeros([tf.shape(inputs)[0] * beam_width, lstm_cell.output_size])

    # 使用BeamSearchDecoder进行集束搜索
    decoder = tf.contrib.seq2seq.BeamSearchDecoder(
        cell=lstm_cell,
        embedding=embeddings,
        start_tokens=tf.fill([tf.shape(inputs)[0]], tf.constant(1)),
        end_token=tf.constant(2),
        initial_state=initial_state,
        beam_width=beam_width,
        output_layer=tf.contrib.layers.Dense(10000)
    )

    # 运行集束搜索
    outputs, _, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, maximum_iterations=100)

    # 返回集束搜索得到的所有候选结果
    return outputs.predicted_ids[:, :, 0]

# 定义输入和目标序列
input_seq = [[1, 5, 8, 10], [2, 3, 4]]
target_seq = [[5, 8, 10, 2], [3, 4]]

# 使用集束搜索进行序列生成
beam_search_results = beam_search(input_seq)

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    sess.run(optimizer, feed_dict={input_sequence: input_seq, targets: target_seq})
    embeddings_values, beam_search_results_values = sess.run([embeddings, beam_search_results])

# 打印嵌入矩阵和集束搜索结果
print("Embeddings matrix:")
print(embeddings_values)
print("Beam search results:")
print(beam_search_results_values)

在上面的示例中，我们首先定义了一个嵌入矩阵embeddings，其中每个索引对应一个100维的嵌入向量。然后我们定义了一个输入序列input_sequence，并使用embedding_lookup()函数将索引转换为嵌入向量embedded_sequence。

接下来，我们定义了一个基本的LSTM单元lstm_cell和一个RNN模型，将嵌入序列作为输入，并得到输出矩阵outputs和最终状态state。然后我们定义了一个输出层，将RNN模型的输出转换为logits。

然后，我们定义了输入序列的目标序列targets，并使用稀疏softmax交叉熵损失函数来计算损失。我们使用Adam优化器最小化损失。

最后，我们定义了集束搜索的参数，并使用BeamSearchDecoder进行集束搜索。我们运行了集束搜索，并将得到的所有候选结果outputs.predicted_ids返回。

在示例的最后，我们使用上述定义的输入和目标序列进行训练，并打印了嵌入矩阵和集束搜索的结果。

需要注意的是，集束搜索的结果是一个三维的张量，其形状为[批大小, 集束宽度, 时间步数]。所以在打印结果时，我们通过beam_search_results_values[:, :, 0]将结果转换为二维的索引矩阵。