使用此实现 我已将注意力纳入我的 RNN(将输入序列分为两类),如下所示。
visible = Input(shape=(250,))
embed=Embedding(vocab_size,100)(visible)
activations= keras.layers.GRU(250, return_sequences=True)(embed)
attention = TimeDistributed(Dense(1, activation='tanh'))(activations)
attention = Flatten()(attention)
attention = Activation('softmax')(attention)
attention = RepeatVector(250)(attention)
attention = Permute([2, 1])(attention)
sent_representation = keras.layers.multiply([activations, attention])
sent_representation = Lambda(lambda xin: K.sum(xin, axis=1))(sent_representation)
predictions=Dense(1, activation='sigmoid')(sent_representation)
model = Model(inputs=visible, outputs=predictions)
我已经训练了模型并将权重保存到
weights.best.hdf5
文件中。
我正在处理二元分类问题,模型的输入是一个热向量(基于字符)。
如何可视化当前实现中某些特定测试用例的注意力权重?
可视化注意力并不复杂,但你需要一些技巧。在构建模型时,您需要为注意力层命名。
(...)
attention = keras.layers.Activation('softmax', name='attention_vec')(attention)
(...)
加载保存的模型时,您需要在预测时获取注意层输出。
model = load_model("./saved_model.h5")
model.summary()
model = Model(inputs=model.input,
outputs=[model.output, model.get_layer('attention_vec').output])
现在您可以获得模型的输出以及注意力向量。
ouputs = model.predict(encoded_input_text)
model_outputs = outputs[0]
attention_outputs = outputs[1]
注意力向量的可视化方法有很多。基本上,注意力输出是一个 softmax 输出,它们在 0 和 1 之间。您可以将这些值更改为 rgb 代码。如果您正在使用 Jupyter 笔记本,以下代码片段可以帮助您理解概念并进行可视化:
class CharVal(object):
def __init__(self, char, val):
self.char = char
self.val = val
def __str__(self):
return self.char
def rgb_to_hex(rgb):
return '#%02x%02x%02x' % rgb
def color_charvals(s):
r = 255-int(s.val*255)
color = rgb_to_hex((255, r, r))
return 'background-color: %s' % color
# if you are using batches the outputs will be in batches
# get exact attentions of chars
an_attention_output = attention_outputs[0][-len(encoded_input_text):]
# before the prediction i supposed you tokenized text
# you need to match each char and attention
char_vals = [CharVal(c, v) for c, v in zip(tokenized_text, attention_output)]
import pandas as pd
char_df = pd.DataFrame(char_vals).transpose()
# apply coloring values
char_df = char_df.style.applymap(color_charvals)
char_df
总而言之,您需要从模型中获取注意力输出,将输出与输入进行匹配,并将它们转换为 RGB 或十六进制并进行可视化。我希望它是清楚的。
model = Model([input_], [output, attention_weights])
return model
predictions, attention_weights = model.predict(val_x, batch_size = 192)