在上一篇文章中，我们使用了LSTM来构建一个序列到序列模型（seq2seq）。虽然LSTM表现良好，但我们想看看能否通过使用门控循环单元（GRU）并改进信息压缩的方式来提升模型性能。GRU和LSTM在很多场景下表现相似，但GRU更轻量，因此我们这次将尝试使用GRU，并改进解码器中上下文向量的使用方式。

1. 序列到序列模型中的信息压缩问题

        在前面的模型中，编码器会将整个输入序列压缩为一个上下文向量，并将其传递给解码器。解码器需要利用该向量生成整个输出序列。这种信息压缩在某些情况下会导致性能问题，因为模型必须将所有源序列的信息压缩到一个向量中，这对长序列的处理可能不够充分。

        为了解决这个问题，我们在解码过程中不仅仅依赖隐状态，还结合上下文向量的重用，让它在每个解码步骤都可用，从而减轻信息压缩的负担。

2. GRU：轻量级的循环神经网络

        GRU是LSTM的变体，但相对简单且更高效。研究表明，GRU和LSTM的表现非常接近        【Research】，但GRU结构更简单，因此在很多任务中更具优势。

        GRU的隐状态公式如下：

        与LSTM不同，GRU没有单独的神经元状态（cell state），因此隐状态直接携带信息。

3. 数据加载与预处理

        为了保持一致性，我们继续使用TorchText加载Multi30k数据集，并使用spacy进行标记化处理。加载数据的部分与前面的教程保持一致，因此可以直接参考。

from torchtext.datasets import Multi30k
from torchtext.data.utils import get_tokenizer

SRC_LANGUAGE = 'en'
TRG_LANGUAGE = 'de'

train = Multi30k(split=('train'), language_pair=(SRC_LANGUAGE, TRG_LANGUAGE))
token_transform = {}
token_transform[SRC_LANGUAGE] = get_tokenizer('spacy', language='en_core_web_sm')
token_transform[TRG_LANGUAGE] = get_tokenizer('spacy', language='de_core_news_sm')

        在词汇表构建和数据处理方面，我们继续使用与前面相同的流程，包括数值化和构建数据加载器。

4. 模型设计

Encoder

        我们将LSTM替换为GRU来构建编码器。与之前的LSTM不同，GRU没有细胞状态，因此只需要处理隐状态。此外，我们不使用dropout，因为我们这里只有单层GRU，dropout只在多层结构中有效。

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, emb_dim, hid_dim, dropout):
        super().__init__()

        self.hid_dim = hid_dim
        self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
        self.rnn = nn.GRU(emb_dim, hid_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, src):
        embedded = self.dropout(self.embedding(src))
        outputs, hidden = self.rnn(embedded)
        return hidden

        在解码器中，我们对上下文向量进行重用。每一步解码不仅依赖前一时刻的隐状态，还结合上下文向量。这种设计减轻了信息压缩问题。我们将当前的词嵌入、上下文向量和隐状态拼接，送入GRU和全连接层进行预测。

        下图展示了我们改进后的解码器结构，其中上下文向量 zzz 在每个解码步骤中都被重复使用：

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, emb_dim, hid_dim, dropout):
        super().__init__()

        self.hid_dim = hid_dim
        self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
        self.gru = nn.GRU(emb_dim + hid_dim, hid_dim)
        self.fc  = nn.Linear(emb_dim + hid_dim * 2, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)

    def forward(self, input_, hidden, context):
        input_ = input_.unsqueeze(0)
        embedded = self.dropout(self.embedding(input_))
        emb_con = torch.cat((embedded, context), dim=2)
        output, hidden = self.gru(emb_con, hidden)
        output = torch.cat((embedded.squeeze(0), hidden.squeeze(0), context.squeeze(0)), dim=1)
        prediction = self.fc(output)
        return prediction, hidden

Seq2Seq 模型

        我们将编码器和解码器组合在一起，构建一个完整的seq2seq模型。解码器每一步都接收当前token的嵌入、前一时刻的隐状态和上下文向量。

class Seq2SeqGRU(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder, device):
        super().__init__()
        self.encoder = encoder
        self.decoder = decoder
        self.device = device

    def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio=0.5):
        batch_size = trg.shape[1]
        trg_len = trg.shape[0]
        trg_vocab_size = self.decoder.output_dim

        outputs = torch.zeros(trg_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device)
        context = self.encoder(src)
        hidden = context
        input_ = trg[0,:]

        for t in range(1, trg_len):
            output, hidden = self.decoder(input_, hidden, context)
            outputs[t] = output
            teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio
            top1 = output.argmax(1)
            input_ = trg[t] if teacher_force else top1
        return outputs

5. 模型训练与评估

        模型训练与之前非常相似，我们继续使用Adam优化器和交叉熵损失函数。

import torch.optim as optim

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=PAD_IDX)

# 训练函数和评估函数与前文相同
def train(model, iterator, optimizer, criterion, clip):
    model.train()
    epoch_loss = 0
    
    for i, (src, trg) in enumerate(iterator):
        src = src.to(device)
        trg = trg.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        
        # 模型前向传播
        output = model(src, trg)
        
        # trg = [trg_len, batch_size]
        # output = [trg_len, batch_size, output_dim]
        output_dim = output.shape[-1]
        
        # 将output和目标序列平展
        output = output[1:].view(-1, output_dim)
        trg = trg[1:].view(-1)
        
        # 计算损失
        loss = criterion(output, trg)
        
        # 反向传播和梯度裁剪
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), clip)
        
        # 优化器更新参数
        optimizer.step()
        
        epoch_loss += loss.item()
    
    return epoch_loss / len(iterator)
def evaluate(model, iterator, criterion):
    model.eval()
    epoch_loss = 0
    
    with torch.no_grad():
        for i, (src, trg) in enumerate(iterator):
            src = src.to(device)
            trg = trg.to(device)

            # 关闭Teacher Forcing
            output = model(src, trg, 0)

            # trg = [trg_len, batch_size]
            # output = [trg_len, batch_size, output_dim]
            output_dim = output.shape[-1]

            # 将output和目标序列平展
            output = output[1:].view(-1, output_dim)
            trg = trg[1:].view(-1)

            # 计算损失
            loss = criterion(output, trg)
            
            epoch_loss += loss.item()
    
    return epoch_loss / len(iterator)

6. 测试与预测

        模型训练完成后，我们可以对新的数据进行预测。使用与之前相同的方法进行推理测试。

with torch.no_grad():
    output = model(src_text, trg_text, 0)  # 关闭Teacher Forcing
    output_max = output.argmax(1)
    for token in output_max:
        print(mapping[token.item()])

结语

        在这篇文章中，我们展示了如何通过使用GRU并重用上下文向量来改进序列到序列（seq2seq）模型。这种方法有效地减轻了信息压缩问题，使模型在处理长序列生成任务时表现更好。通过引入GRU，模型的计算效率得到了提升，且在生成过程中，每一步都能直接访问编码器生成的上下文向量，进一步提高了生成的准确性。

        然而，虽然这种方法在某些场景下表现出色，但它仍然无法完全解决长序列中信息损失的问题。为了解决这个问题，注意力机制（Attention Mechanism）应运而生。Attention可以让模型在每一步解码时，不仅仅依赖一个固定的上下文向量，而是动态地选择和关注输入序列的不同部分，从而更好地处理长序列依赖。

        在下一篇文章中，我们将深入探讨如何结合双向GRU（biGRU）与注意力机制（Attention Mechanism），并继续使用Teacher Forcing来训练模型，进一步提升序列生成的效果。

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