解決Keras中Embedding層masking與Concatenate層不可調和的問題
問題描述
我在用Keras的Embedding層做nlp相關的實現時，發現了一個神奇的問題，先上程式碼：
a = Input(shape=[15]) # None*15 b = Input(shape=[30]) # None*30 emb_a = Embedding(10,5,mask_zero=True)(a) # None*15*5 emb_b = Embedding(20,mask_zero=False)(b) # None*30*5 cat = Concatenate(axis=1)([emb_a,emb_b]) # None*45*5 model = Model(inputs=[a,b],outputs=[cat]) print model.summary()
我有兩個Embedding層，當其中一個設定mask_zero=True，而另一個為False時，會報如下錯誤。
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal,but are 1 and 5.
Shapes are [1] and [5]. for 'concatenate_1/concat_1' (op: 'ConcatV2')
with input shapes: [?,15,1],[?,30,5],[] and with computed input tensors: input[2] = <1>.
什麼意思呢？是說在concatenate時發現兩個矩陣的第三維一個是1，一個是5，這就很神奇了，加了個mask_zero=True還會改變矩陣維度的嗎？
尋找問題根源
為了檢驗Embedding層輸出的正確性，我把程式碼改成了：
a = Input(shape=[30]) ... cat = Concatenate(axis=2)([emb_a,emb_b])
執行成功了，並且summary顯示兩個Embedding層輸出矩陣的第三維都是5。
這就很奇怪了，明明沒有改變維度，為什麼會報那樣的錯誤？
然後我仔細追溯了一下前面的各項error，發現這麼一句：
File ".../keras/layers/merge.py",line 374,in compute_mask
concatenated = K.concatenate(masks,axis=self.axis)
難道是mask的拼接有問題？
於是我修改了/keras/layers/merge.py裡的Concatenate類的compute_mask函式（sudo vim就可以修改），在返回前輸出一下masks：
def compute_mask(self,inputs,mask=None): ... for x in masks: print x return ...
Tensor("concatenate_1/ExpandDims:0",shape=(?,1),dtype=bool)
Tensor("concatenate_1/Cast:0",5),dtype=bool)
發現了！有一個叫concatenate_1/ExpandDims:0的mask它的第三維度是1！
那麼這個ExpandDims是什麼鬼，觀察一下compute_mask程式碼，發現了：
... elif K.ndim(mask_i) < K.ndim(input_i): # Mask is smaller than the input,expand it masks.append(K.expand_dims(mask_i)) ...
意思是當mask_i的維度比input_i的維度小時，擴充套件一維，這下知道第三維的1是怎麼來的了，那麼可以預計compute_mask函式輸入的mask尺寸應該是(None,30)，輸出一下試試：
def compute_mask(self,mask=None): print mask ...
[<tf.Tensor 'embedding_1/NotEqual:0' shape=(?,30) dtype=bool>,None]
果然如此，總結一下問題的所在：
Embedding層的輸出會比輸入多一維，但Embedding生成的mask的維度與輸入一致。在Concatenate中，沒有mask的Embedding輸出被分配一個與該輸出相同維度的全1的mask，比有mask的Embedding的mask多一維。
提出解決方案
那麼，Embedding層的mask到底是如何起作用的呢？是直接在Embedding層中起作用，還是在後續的層中起作用呢？縱觀embeddings.py，mask_zero只在compute_mask函式被用到：
def compute_mask(self,mask=None): if not self.mask_zero: return None else: return K.not_equal(inputs,0)
可見，Embedding層的mask是記錄了Embedding輸入中非零元素的位置，並且傳給後面的支援masking的層，在後面的層裡起作用。
一種最簡單的解決方案：
給所有參與Concatenate的Embedding層都設定mask_zero=True。
但是，我想到了一種更靈活的解決方案：
修改embedding.py的compute_mask函式，使得輸出的mask從2維變成3維，且第三維等於output_dim。
import tensorflow as tf ... def compute_mask(self,mask=None): if not self.mask_zero: return None else: mask = K.repeat(K.not_equal(inputs,0),self.output_dim) # [?,output_dim,n] mask = tf.transpose(mask,[0,2,1]) # [?,n,output_dim] return mask ...
驗證解決方案
為了驗證這個改動是否正確，我需要設計幾個小實驗。
實驗一：mask的正確性
我把輸出的mask做了改動，不知道mask是否是正確的。
如下所示，資料是一個帶有3個樣本、樣本長度最長為3的補零padding過的矩陣，我分別讓Embedding層的mask_zero為False和True（為True時input_dim=|va|+2所以是5）。然後分別將Embedding的輸出在axis=1用MySumLayer進行求和。為了方便觀察，我用keras.initializers.ones()把Embedding層的權值全部初始化為1。
# data data = np.array([[1,0],[1,3]]) init = keras.initializers.ones() # network a = Input(shape=[3]) # None*3 emb1 = Embedding(4,embeddings_initializer=init,mask_zero=False)(a) # None*3*5 emb2 = Embedding(5,mask_zero=True)(a) # None*3*5 sum1 = MySumLayer(axis=1)(emb1) # None*5 sum2 = MySumLayer(axis=1)(emb2) # None*5 model = Model(inputs=[a],outputs=[sum1,sum2]) # prediciton out = model.predict(data) for x in out: print x
結果如下：
[[3. 3. 3. 3. 3.] [3. 3. 3. 3. 3.] [3. 3. 3. 3. 3.]] [[1. 1. 1. 1. 1.] [2. 2. 2. 2. 2.] [3. 3. 3. 3. 3.]]
這個結果是正確的，這裡解釋一波：
（1）當mask_True=False時，輸入矩陣中的0也會被認為是正確的index，從而從權值矩陣中抽出第0行作為該index的Embedding，而我的權值都是1，因此所有Embedding都是1，對axis=1求和，實際上是對word length這一軸求和，輸入的word length最長為3，以致於輸出矩陣的元素都是3.
（2）當mask_True=True時，輸入矩陣中的0會被mask掉，而這個mask的操作是體現在MySumLayer中的，將輸入(3,3,5)與mask(3,5)逐元素相乘，再相加。第一個樣本只有一項非零，第二個有兩項，第三個三項，因此MySumLayer輸出的矩陣，各行元素分別是1，2，3.
另外附上MySumLayer的程式碼，它的功能是指定一個axis將Tensor進行求和：
from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer
import tensorflow as tf
class MySumLayer(Layer):
def __init__(self,axis,**kwargs):
self.supports_masking = True
self.axis = axis
super(MySumLayer,self).__init__(**kwargs)
def compute_mask(self,input,input_mask=None):
# do not pass the mask to the next layers
return None
def call(self,x,mask=None):
if mask is not None:
# mask (batch,time)
mask = K.cast(mask,K.floatx())
if K.ndim(x)!=K.ndim(mask):
mask = K.repeat(mask,x.shape[-1])
mask = tf.transpose(mask,1])
x = x * mask
return K.sum(x,axis=self.axis)
else:
return K.sum(x,axis=self.axis)
def compute_output_shape(self,input_shape):
# remove temporal dimension
if self.axis==1:
return input_shape[0],input_shape[2]
if self.axis==2:
return input_shape[0],input_shape[1]
實驗二：一個mask_zero=True和一個mask_zero=False的Embedding是否能夠拼接
a = Input(shape=[3]) # None*3 b = Input(shape=[4]) # None*4 emba = Embedding(4,mask_zero=False)(a) # None*3*5 embb = Embedding(6,mask_zero=True)(b) # None*4*5 cat = Concatenate(axis=1)([emba,embb]) # None*7*5 model = Model(inputs=[a,outputs=[cat]) print model.summary()
沒有報錯！而且輸出的shape正是(None,7,5)。
實驗三：兩個mask_zero=True的Embedding拼接是否會報錯
a = Input(shape=[3]) # None*3 b = Input(shape=[4]) # None*4 emba = Embedding(4,mask_zero=True)(a) # None*3*5 embb = Embedding(6,outputs=[cat]) print model.summary()
沒有報錯！
實驗四：兩個mask_zero=True的Embedding拼接結果是否正確
如下所示，第一個矩陣是一個帶有4個樣本、樣本長度最長為3的補零padding過的矩陣，第二個矩陣是一個帶有4個樣本、樣本長度最長為4的補零padding過的矩陣。為什麼這裡要求樣本個數一致呢，因為一般來說需要這種拼接操作的都是同一批樣本的不同特徵。兩者的Embedding都設定mask_zero=True，在axis=1拼接後，用MySumLayer在axis=1加起來。
# data data1 = np.array([[1,3],3]]) data2 = np.array([[1,4]]) init = keras.initializers.ones() # network a = Input(shape=[3]) # None*3 b = Input(shape=[4]) # None*4 emba = Embedding(4,mask_zero=True)(b) # None*3*5 cat = Concatenate(axis=1)([emba,embb]) su = MySumLayer(axis=1)(cat) model = Model(inputs=[a,outputs=[su]) # prediction print model.predict([data1,data2])
輸出如下
[[2. 2. 2. 2. 2.] [4. 4. 4. 4. 4.] [6. 6. 6. 6. 6.] [7. 7. 7. 7. 7.]]
這個結果是正確的，解釋一波，其實兩個矩陣橫向拼接起來是下面這樣的，4個樣本分別有2、4、6、7個非零index，而Embedding層權值都是1，所以最終輸出的就是上面這個樣子。
# index 1 0 0 1 0 0 0 1 2 0 1 2 0 0 1 2 3 1 2 3 0 1 2 3 1 2 3 4
至此，問題成功解決了。
以上這篇解決Keras中Embedding層masking與Concatenate層不可調和的問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。