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正如最近的语言建模论文所建议的那样，我想在我的 RNN 语言模型中使用权重绑定。也就是说，我想在嵌入层和 softmax 层之间共享权重。但是，我不确定如何在 TensorFlow 中做到这一点。

我的网络接收 shape 的输入(batch_size, sequence_length)。嵌入矩阵具有形状(vocab_size, embedding_size)并按如下方式创建（我使用的是预训练的 word2vec 嵌入）：

        with tf.variable_scope('embedding'):
            self.embedding_matrix = tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[self.vocab_size, self.embd_size]), trainable=False, name='embedding')
            self.embed_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, [self.vocab_size, self.embd_size])
            self.embed_init = self.embedding_matrix.assign(self.embed_placeholder)

对数的计算如下：

            output, self.final_state = tf.nn.dynamic_rnn(
                cell,
                inputs=self.inputs,
                initial_state=self.init_state)

            self.output_flat = tf.reshape(output, [-1, cell.output_size])
            softmax_w = tf.get_variable("softmax_w", [self.n_hidden, self.vocab_size], dtype=tf.float32)

            softmax_b = tf.get_variable("softmax_b", [self.vocab_size], dtype=tf.float32)
            logits = tf.nn.xw_plus_b(self.output_flat, softmax_w, softmax_b)
            # Reshape logits to be a 3-D tensor
            self.logits = tf.reshape(logits, [self.batch_size, self.seq_length, self.vocab_size])

我的问题是：

  1. 必须更改为使用嵌入权重的矩阵是softmax_w，对吗？
  2. softmax_w有形状(n_hidden, vocab_size)。这如何适合嵌入矩阵的大小？还是我必须确保 n_hidden = embedding_size？
  3. 如何在 TensorFlow 中重用嵌入权重？我知道我必须reuse=True在 variable_scope 中使用。
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我已经弄清楚如何正确实现权重共享：

        with tf.variable_scope('embedding'):
            self.embedding_matrix = tf.get_variable( "embedding", shape=[self.vocab_size, self.n_hidden], dtype=tf.float32, initializer=self.initializer)

            [...]

            # tie input embedding weights to output embedding weights
            with tf.variable_scope("embedding", reuse=True):
                self.softmax_w = tf.transpose(tf.get_variable('embedding'))

            # Set output bias vector to zero as outlined paper
            softmax_b = tf.zeros(shape=[self.vocab_size], dtype=tf.float32, name="softmax_b")
于 2017-11-30T12:43:17.737 回答