简单的LSTM问题，能够预测一句话的下一个字词是什么

固定长度的句子，一个句子有3个词。

使用one-hot编码

各种引用

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout
import numpy as np

数据预处理

data = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz'
data_set = set(data)

word_2_int = {b:a for a,b in enumerate(data_set)}
int_2_word = {a:b for a,b in enumerate(data_set)}

word_len = len(data_set)
print(word_2_int)
print(int_2_word)

一些辅助函数

def words_2_ints(words):
 ints = []
 for itmp in words:
  ints.append(word_2_int[itmp])
 return ints

print(words_2_ints('ab'))

def words_2_one_hot(words, num_classes=word_len):
 return keras.utils.to_categorical(words_2_ints(words), num_classes=num_classes)
print(words_2_one_hot('a'))
def get_one_hot_max_idx(one_hot):
 idx_ = 0
 max_ = 0
 for i in range(len(one_hot)):
  if max_ < one_hot[i]:
   max_ = one_hot[i]
   idx_ = i
 return idx_

def one_hot_2_words(one_hot):
 tmp = []
 for itmp in one_hot:
  tmp.append(int_2_word[get_one_hot_max_idx(itmp)])
 return "".join(tmp)

print( one_hot_2_words(words_2_one_hot('adhjlkw')) )

构造样本

time_step = 3 #一个句子有3个词

def genarate_data(batch_size=5, genarate_num=100):
 #genarate_num = -1 表示一直循环下去,genarate_num=1表示生成一个batch的数据，以此类推
 #这里，我也不知道数据有多少，就这么循环的生成下去吧。
 #入参batch_size 控制一个batch 有多少数据，也就是一次要yield进多少个batch_size的数据
 '''
 例如，一个batch有batch_size=5个样本，那么对于这个例子，需要yield进的数据为：
 abc->d
 bcd->e
 cde->f
 def->g
 efg->h
 然后把这些数据都转换成one-hot形式，最终数据，输入x的形式为：

 [第1个batch]
 [第2个batch]
 ...
 [第genarate_num个batch]

 每个batch的形式为：

 [第1句话（如abc）]
 [第2句话（如bcd）]
 ...
 每一句话的形式为：

 [第1个词的one-hot表示]
 [第2个词的one-hot表示]
 ...
 '''
 cnt = 0
 batch_x = []
 batch_y = []
 sample_num = 0
 while(True):
  for i in range(len(data) - time_step):
   batch_x.append(words_2_one_hot(data[i : i+time_step]))
   batch_y.append(words_2_one_hot(data[i+time_step])[0]) #这里数据加[0]，是为了符合keras的输出数据格式。 因为不加[0]，表示是3维的数据。 你可以自己尝试不加0，看下面的test打印出来是什么
   sample_num += 1
   #print('sample num is :', sample_num)
   if len(batch_x) == batch_size:
    yield (np.array(batch_x), np.array(batch_y))
    batch_x = []
    batch_y = []
    if genarate_num != -1:
     cnt += 1

    if cnt == genarate_num:
     return

for test in genarate_data(batch_size=3, genarate_num=1):
 print('--------x:')
 print(test[0])
 print('--------y:')
 print(test[1])

搭建模型并训练

model = Sequential()

# LSTM输出维度为 128
# input_shape控制输入数据的形态
# time_stemp表示一句话有多少个单词
# word_len 表示一个单词用多少维度表示，这里是26维

model.add(LSTM(128, input_shape=(time_step, word_len)))
model.add(Dense(word_len, activation='softmax')) #输出用一个softmax，来分类，维度就是26，预测是哪一个字母

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

model.fit_generator(generator=genarate_data(batch_size=5, genarate_num=-1), epochs=50, steps_per_epoch=10)
#steps_per_epoch的意思是，一个epoch中，执行多少个batch
#batch_size是一个batch中，有多少个样本。
#所以，batch_size*steps_per_epoch就等于一个epoch中，训练的样本数量。(这个说法不对！再观察看看吧)
#可以将epochs设置成1，或者2，然后在genarate_data中打印样本序号，观察到样本总数。

使用训练后的模型进行预测：

result = model.predict(np.array([words_2_one_hot('bcd')]))

print(one_hot_2_words(result))

可以看到，预测结果为

e

补充知识：训练集产生的onehot编码特征如何在测试集、预测集复现

数据处理中有时要用到onehot编码，如果使用pandas自带的get_dummies方法，训练集产生的onehot编码特征会跟测试集、预测集不一样，正确的方式是使用sklearn自带的OneHotEncoder。

代码

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
ohe = OneHotEncoder(handle_unknown='ignore')
data_train=pd.DataFrame({'职业':['数据挖掘工程师','数据库开发工程师','数据分析师','数据分析师'],
     '籍贯':['福州','厦门','泉州','龙岩']})
ohe.fit(data_train)#训练规则
feature_names=ohe.get_feature_names(data_train.columns)#获取编码后的特征名
data_train_onehot=pd.DataFrame(ohe.transform(data_train).toarray(),columns=feature_names)#应用规则在训练集上

data_new=pd.DataFrame({'职业':['数据挖掘工程师','jave工程师'],
     '籍贯':['福州','莆田']})
data_new_onehot=pd.DataFrame(ohe.transform(data_new).toarray(),columns=feature_names)#应用规则在预测集上

以上这篇keras 简单 lstm实例(基于one-hot编码)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。