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之前的文章我们介绍了 RNN 循环网络，并用循环网络成功地预测了牛奶产量。这篇文章我们继续使用 RNN 以及 LSTM 和 GRU 处理分类问题。我们使用的是 Keras 自带的数据集——路透社新闻分类问题。
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1. RNN 回顾
与卷积神经网络处理空间局部相关性数据不同，循环网络主要用于处理时间序列 (Sequence)相关的问题，既数据具有时间前后相关性，比如股市行情，语音文本等。
我们当然可以使用全连接的神经网络处时间理序列问题，但是对于该类问题循环网络相对于全连接网络的优势有两个：
1.RNN 可以通过共享权值，大大减少了参数数量。
举一个语句情感分类的例子：一段影评到底是正面还是负面。如果使用全连接的神经网络，那么我们可能会将一个评论里面的每一个单词都建一个神经网络，每个神经网络虽然可以结构相同但是参数是不同的。
循环神经网络可以共享一套权值，单词通过这一个神经网络按时间顺序输入即可。
2.全连接神经网络无法像 RNN 这样感知前文 (甚至后文) 的语义信息，导致整个句子语义丢失。
2. 数据集简介及导入
该数据集包含 11,228 条新闻，被标记成了 46 个类别，应该就是时政，娱乐什么之类的。模型的训练目标既为读新闻内容识别新闻类别。
数据导入跟之前没有太大差别，但是需要注意的是我们拿到的训练集 x_trian 是一个单词已经被数字编码了。
(x_train, y_train),(x_test, y_test) = keras.datasets.reuters.load_data(num_words = total_words)
这里需要注意的是原始数据每篇新闻的长度不同，新闻是以 list 的形式存在一维 numpy array 中的。这我们需要统一新闻长度，将不足长度的地方 pad 为0。
## pad sequence to the same length
x_train = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen = max_news_words)
x_test = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen = max_news_words)
数据预处理部分并没有 reshape 输入，仅仅是将标签 y 进行了 one hot 编码。
同时需要注意在 batch 处理数据的时候让 drop_remainder = True，这样可以丢弃掉最后一个数量不足 batch size 的 batch.
def preprocess(x,y):
y = tf.one_hot(y, depth=num_classes)
return x, y
# shuffle and batch dataset and drop the last batch shorter than batch_size
ds_train = ds_train.shuffle(1000).map(preprocess).batch(batch_size, drop_remainder = True)
ds_test = ds_test.shuffle(1000).map(preprocess).batch(batch_size, drop_remainder = True)
3. RNN模型建立
在 keras 当中我们有两种方式建立 RNN 模型，比较推荐的方式是调用 layers.SimpleRNN 类。该类之前文章介绍的方式一致，比较简单，不需要手动处理层与层之间的状态信息。
另一种方式是调用 layers.SimpleRNNCell，这种方式比较底层，需要手动处理层与层之间的状态信息。这种方式虽然麻烦，但是有利于加深我们对 RNN 的理解，所以本文以这种方式为主介绍 RNN 模型的建立。
首先，定义状态参数，没层RNN 只有一个状态参数，初始化为0，注意其 shape
class RNN(keras.Model):
def __init__(self, num_units, num_classes):
super().__init__()
#state = [[h]] -> [[b, unites]]
self.state0 = [tf.zeros([batch_size, num_units])]
self.state1 = [tf.zeros([batch_size, num_units])]
其次，这里需要添加一个 embbeding 层，需要强调的是对于文本处理 embbeding 是必要的。其作用是将输入的单词进行编码。这里我们直接使用 Keras 的 layers.Embedding层进行编码。
embbeding 转化后的 shape 是这样的 [batch_size, seq_len, feature_len]，其中 seq_len 表示一个句子中有多少个单词，这里我们定义为 max_new_words。feature_len 表示编码后，一个单词的特征纬度，这里我们设置为 embedding_len。
注意这一层也是参与训练的。
# embedding [b, 200] -> [b, 200, 100]
self.embedding = layers.Embedding(total_words, embedding_len, input_length=max_news_words)
然后，定义两层带 dropout 的 RNN 层，和最后一个全连接的输出层
self.RNNcell0 = layers.SimpleRNNCell(num_units, dropout=0.5)
self.RNNcell1 = layers.SimpleRNNCell(num_units, dropout=0.5)
self.fc = layers.Dense(num_classes)
最后，当然是定义 call 函数。这里注意两点
- 由于带有 dropout 所以需要传入 training 参数，以便区分训练和验证两种状态。
- State 参数需要手动更新。
def call(self, inputs, training = None):
#[b, max_news_words] -> [b, max_news_words, embedding_len]
words = self.embedding(inputs)
# for every words in sequence
# [b, max_news_words, embedding_len] -> unstack [b, embedding_len]
state0 = self.state0
state1 = self.state1
for word in tf.unstack(words, axis = 1):
# state1 = out1 = x*w_x + state0*w_state + b
# state out [b, num_units]
out0, state0 = self.RNNcell0(word, state0, training)
out1, state1 = self.RNNcell1(out0, state1, training)
outputs = self.fc(out1)
return outputs
4. 模型的训练可视化
模型的训练与之前相同既可以使用 Keras 封装好的，compile 和 fit 方法，也可以使用更加灵活的 Tensorflow 2.0 就不在这里赘述了，tf.GradientTape() 方式。不过注意的是在使用 model.fit 方式的时候需要设置一个参数 experimental_run_tf_function=False， 否则会报错。我也不知道什么原因，官方目前也没解释。
可视化的化，当然推荐使用 Tensorboard，祥见前文。
5. 使用 LSTM 和 GRU
将 Simple RNN 替换成 LSTM 和 GRU 的方法非常简单，基本上就是将 layers.SimpleRNNCell 替换成 layers.LSTMCell和layers.GRUCell即可。但是需要注意的是 LSTM 状态信息参数是两个 h 和 c。 所以初始化 state 参数的时候两个参数都需要初始化。
# state=[h,c] =[[b, units],[b,units]]
self.state0 = [tf.zeros([batch_size, num_units]), tf.zeros([batch_size, num_units])]
self.state1 = [tf.zeros([batch_size, num_units]), tf.zeros([batch_size, num_units])]
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