TensorFlow学习系列(六):变量更新和控制依赖

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chen_h
2017.04.10 07:53* 字数 1960

这篇教程是翻译Morgan写的TensorFlow教程,作者已经授权翻译,这是原文


目录


TensorFlow学习系列(一):初识TensorFlow

TensorFlow学习系列(二):形状和动态维度

TensorFlow学习系列(三):保存/恢复和混合多个模型

TensorFlow学习系列(四):利用神经网络实现泛逼近器(universal approximator)

TensorFlow学习系列(五):如何使用队列和多线程优化输入管道

TensorFlow学习系列(六):变量更新和控制依赖


在本文中,我们将围绕变量更新和控制依赖讨论更深层次的 TensorFlow 能力。

变量更新

到目前为止,我们已经将变量专门用于我们模型中的一些权重,这些权重将根据优化器的操作进行更新操作(如:Adam)。但是优化器并不是更新变量的唯一方法,还有别的一整套更高级的函数可以完成这个操作(你将再次看到,这些更高级的函数将作为一种操作添加到你的图中)。

最基本的自定义更新操作是 tf.assign() 操作。这个函数需要一个变量和一个值,并将值分配给这个变量,非常简单吧。

让我们来看一个例子:

import tensorflow as tf

# We define a Variable
x = tf.Variable(0, dtype=tf.int32)

# We use a simple assign operation
assign_op = tf.assign(x, x + 1)

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  for i in range(5):
    print('x:', sess.run(x))
    sess.run(assign_op)

# outputs:
# x: 0
# x: 1
# x: 2
# x: 3
# x: 4

这里没有什么特别地,就跟任何其他操作一样:你能在会话(session)中调用它,并且操作确保会发生变量更新。

我们将这个操作(assign)跟通常的优化器 train_op 进行比较。两者都做同样的事情:变量更新。唯一的区别是,优化器在进行变量更新之前,需要做大量的微积分操作。

TF 有许多的函数来支持手动更新变量,你可以在 TensorFlow 的函数帮助页面进行查看,很多的操作都可以被一些张量操作来取代,然后调用 tf.assign 函数来实现更新操作,但在一些情况下,这将会是非常麻烦的一件事。所以,TensorFlow 为我们提供了两种更新操作:

我不会深挖这些函数的功能。其中一些函数可能你现在不是很理解,我的建议是你可以通过一个很简单的脚本来学习这些函数,然后再写入你的实际模型中,这种方法会帮助你节约很多的调试时间。

最后再谈一下参数更新:如果我们想改变参数的维度呢?例如,在参数中多添加一行或者一列?到目前为止,我们一直在谈论 “assign” 这个概念,并没有涉及到维度的改变。

这个问题是可以被解决的,但是比较棘手:

  • tf.Variable 函数中有一个参数 validate_shape 默认是设置为 True 。它阻止你对参数进行维度更新,所以我们必须将这个参数设置为 False

  • 这个参数也存在于 tf.assign 函数中,所以我们也必须将这个参数进行关闭。

让我们看个例子:

import tensorflow as tf

# We define a "shape-able" Variable
x = tf.Variable(
    [], # A list of scalar
    dtype=tf.int32,
    validate_shape=False, # By "shape-able", i mean we don't validate the shape so we can change it
    trainable=False
)
# I build a new shape and assign it to x
concat = tf.concat([x, [0]], 0)
assign_op = tf.assign(x, concat, validate_shape=False) # We force TF, to skip the shape validation step

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  for i in range(5):
    print('x:', sess.run(x), 'shape:', sess.run(tf.shape(x)))
    sess.run(assign_op)

# outputs:
# x: [] shape: [0]
# x: [0] shape: [1]
# x: [0 0] shape: [2]
# x: [0 0 0] shape: [3]
# x: [0 0 0 0] shape: [4]

所以这也不是很难,对吧!让我们继续吧。

控制依赖

我们可以更新变量,但是如果你要在更新当前变量之前更新别的变量,那么这会造成一个严重问题:你需要调用很多次的 sess.run 来满足这个需求。这非常不实用,也没有效率。请记住,我们将参数留在图中更多,那么效率会更高。

那么有什么办法吗?当然有,那就是控制依赖。TF 提供了一组的函数来处理不完全依赖情况下的操作排序问题(就是哪个操作先执行的问题)。

让我们从最简单的例子开始:我们先构造一个拥有一个变量(Variable)和一个占位符(placeholder)的图,用来执行一个乘法操作。在每次进行乘法之前,我们需要对参数(Variable)进行更新操作,每次加一。那么,我们在实际的编程中怎么做到这一点呢?

如果我们开始天真的方式,只需要添加一个 tf.assign 调用就可以了,那么我们将得到如下结果:

import tensorflow as tf

# We define our Variables and placeholders
x = tf.placeholder(tf.int32, shape=[], name='x')
y = tf.Variable(2, dtype=tf.int32)

# We set our assign op
assign_op = tf.assign(y, y + 1)

# We build our multiplication (this could be a more complicated graph)
out = x * y

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  for i in range(3):
    print('output:', sess.run(out, feed_dict={x: 1}))

# outputs:
# output: 2
# output: 2
# output: 2

从结果中我们可以看出,这种操作方式并不 work :我们的变量(Variable)并没有增长,输出结果一直都是 2

如果你仔细查看上面的代码,并且在脑中构建这个图,你就可以清楚的看到,如果要计算 xy 之间的乘法,该图不需要计算 assign_op :因为如何对 y 进行更新操作,已经拥有了很好的定义。

为了解决这个问题,使得 y 能进行更新,我们需要一种方法来强制 TF 运行 assign_op 操作。

这种操作确实是存在的!我们可以添加一个控制依赖来做这件事。这样就像 Graph 或者 Variables 一样,我们能将它和 Python 语句一起使用。

让我们来看一个例子:

import tensorflow as tf

# We define our Variables and placeholders
x = tf.placeholder(tf.int32, shape=[], name='x')
y = tf.Variable(2, dtype=tf.int32)

# We set our assign op
assign_op = tf.assign(y, y + 1)

# We build our multiplication, but this time, inside a control depedency scheme!
with tf.control_dependencies([assign_op]):
    # Now, we are under the dependency scope:
    # All the operations happening here will only happens after 
    # the "assign_op" has been computed first
    out = x * y

with tf.Session() as sess:
  sess.run(tf.global_variables_initializer())

  for i in range(3):
    print('output:', sess.run(out, feed_dict={x: 1}))

# outputs:
# output: 3
# output: 4
# output: 5

一切都按照我们的想法进行工作了。TF 看到了我们设置的依赖关系,所以它在运行依赖关系里面的操作之前,它会运行 assign_op ,这里有一个可视化结果:

  • 在上图,图并不会去计算 assign_op

  • 在下图,控制依赖在计算乘法之前会强制图去计算 assign_op



一个陷阱

在前面我们讨论了如何去改变变量的维度。但是有一些地方需要注意,当我们使用控制依赖去改变变量维度时,那么我们进入了一个黑盒优化层面。

比如,你可以先查看一下这段代码:

import tensorflow as tf

# I define a "shape-able" Variable
x = tf.Variable(
    [], 
    dtype=tf.int32,
    validate_shape=False, # By "shape-able", i mean we don't validate the shape
    trainable=False
)
# I build a new shape and assign it to x
concat = tf.concat([x, [0]], 0)
assign_op = tf.assign(x, concat, validate_shape=False)

with tf.control_dependencies([assign_op]):
    # I print x after the assignment
    x = tf.Print(x, data=[x, x.read_value()], message="x, x_read:")
    # The assign_op is called, but it seems that print statement happens
    # before the assignment, that is wrong.

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(3):
        sess.run(x)

# outputs:
# x: []   , x_read:  [0]
# x: [0]  , x_read:  [0 0]
# x: [0 0], x_read:  [0 0 0]

让我们仔细看看这段代码:

  • 打印操作依赖于 assign_op ,它只能在 x 被更新之后计算。

  • 然而,当我们打印 x 的时候,它看起来好像没有更新。

  • 但实际上,由于我们可以使用特殊的 read_value 函数来获取 x 的真正值。

发生了什么事情??上述代码更像是一个BUG而不是一个好的功能,而且 TF 正在利用高速缓存来加速你的计算,但是这恰恰也是可能遇到的一个BUG,请小心这两点。

结束语

那么,我们怎么来使用这些新的性能呢?其中一点我想到的是,维度变化这个功能可以用在 NLP 问题中的句子长度不一问题,如果你在处理词向量问题时,遇到句子之间的长度不同,那么你不需要添加 <UNK> 之类的标志,直接改变维度就可以了。

注意:我不确定这个想法是否能产生好的效果,如果你做了实验,那么我很想听到实验结果,感谢!


Reference:

http://stackoverflow.com/questions/38994037/tensorflow-while-loop-for-training

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/7782

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