1. 简介
Keras是一个基于Python的深度学习库，它支持多个后端，包括TensorFlow，CNTK和Theano等，并提供了一个高级别、简洁的API，使得深度学习在Python中变得更加容易。其中LSTM是一种循环神经网络，常用于自然语言处理等领域。本文将介绍在Keras中使用LSTM进行序列预测，并且基于one-hot编码对模型进行训练，代码实现部分使用Python语言。
2. 数据准备
2.1 读取数据
我们选择了一份Shakespeare的作品作为数据。其中每行数据表示一些字符序列。我们以字符序列中的前100个字符作为输入，作为模型的训练样本。代码如下：
import urllib.request
import numpy as np
url = 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt'
path = 'shakespeare.txt'
urllib.request.urlretrieve(url, path)
text = open(path, 'rb').read().decode(encoding='utf-8')
print('Length of text: {} characters'.format(len(text)))
input_len = 100
step = 1
sentences = []
next_chars = []
for i in range(0, len(text) - input_len, step):
sentences.append(text[i:i + input_len])
next_chars.append(text[i + input_len])
print('Number of sentences:', len(sentences))
这里通过循环遍历文本，从第0个字符开始，取出100个字符作为序列，以第101个字符作为每个序列的下一个字符，得到训练数据。此时得到的sequences即为我们模型的输入，labels则为对应的下一个字符，作为模型的输出。由于LSTM需要数值类型作为输入，所以我们需要进行one-hot编码。代码如下：
chars = sorted(list(set(text)))
char_indices = dict((char, chars.index(char)) for char in chars)
print('Number of distinct characters:', len(chars))
x = np.zeros((len(sentences), input_len, len(chars)), dtype=np.float32)
y = np.zeros((len(sentences), len(chars)), dtype=np.float32)
for i, sentence in enumerate(sentences):
for t, char in enumerate(sentence):
x[i, t, char_indices[char]] = 1
y[i, char_indices[next_chars[i]]] = 1
对于每个字符，我们将它映射为数字，即0-25（我们选择了只使用小写字母）。对于每个序列，我们将它和输出都进行one-hot编码，得到$x,y$两个数组。
3. LSTM模型
我们将使用Keras构建一个LSTM模型，来对文本进行处理，并预测下一个字符。代码如下：
import keras
from keras import layers
lstm_model = keras.Sequential([
layers.LSTM(128, input_shape=(input_len, len(chars))),
layers.Dense(len(chars), activation='softmax')
])
optimizer = keras.optimizers.RMSprop(lr=0.01)
lstm_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer)
lstm_model.summary()
这里我们使用了一个简单的LSTM模型，其中有一个LSTM层，输入形状为(100 x 26)，输出为(128 x 1)。紧跟着一个Dense层，将输出转换为各个字符的概率分布。优化器使用RMSprop，损失函数为交叉熵。下面我们来训练模型。
4. 模型训练和预测
在模型训练中，我们训练10个epochs，每个epoch都把整个数据集过一遍，即len(sentences)个step。代码如下：
epochs = 10
batch_size = 128
temperature = 0.6
for epoch in range(epochs):
lstm_model.fit(x, y, batch_size=batch_size, epochs=1)
print('=== Generating text with temperature: {} ==='.format(temperature))
start_index = np.random.randint(0, len(text) - input_len - 1)
generated_text = text[start_index:start_index + input_len]
print('--- Generating with seed: "{}"'.format(generated_text) + ' ---')
for i in range(400):
x_pred = np.zeros((1, input_len, len(chars)))
for t, char in enumerate(generated_text):
x_pred[0, t, char_indices[char]] = 1.
preds = lstm_model.predict(x_pred, verbose=0)[0]
next_char_index = sample_from_output(preds, temperature)
next_char = chars[next_char_index]
generated_text += next_char
generated_text = generated_text[1:]
print(next_char, end='')
这里我们选择了一个batch_size为128，共训练了10个epochs。在每个epoch训练结束后，我们都会使用temperature对模型进行采样，以生成新的文本。下面我们来看看sample_from_output函数是如何实现的。
4.1 sample_from_output函数
该函数用于基于模型的输出得到下一个字符。由于LSTM生成的输出为概率分布，因此我们需要根据temperature对该分布进行加权，提高随机性。代码如下：
def sample_from_output(preds, temperature):
exp_preds = np.exp(np.log(preds) / temperature)
preds = exp_preds / np.sum(exp_preds)
probas = np.random.multinomial(1, preds, 1)
return np.argmax(probas)
该函数中的temperature表示温度，值越高，softmax函数输出的概率分布越平坦，增加了随机性，生成的文本也更加随机。下面我们来看一下训练展示的效果。
5. 训练展示
以下是我们训练的结果。我们随机选择了一些文本进行输出，每个文本的前100个字符作为模型的输入。随着温度的升高，生成的文本越来越随机。同时，由于训练数据量较小，所以模型在生成长文本时会出现重复的情况。同时，我们也可以看到，当温度很高时，生成的文本并不具有实际意义。
--- Generating with seed: "ter Christmas;
he is, indeed; but he is fi" ---
ter Christmas;
he is, indeed; but he is five,
Aly-bel my grievenes balatchien
And their happiers han?
Here under; so cold the case of doing.
Have put out modesty I would
Thus houses, the carbodinability
Only more of its challacknd, our loss,
I stand I saw thee dare I live it? it did
It for his constancy; which I will take
Our fingers in ways of the plainances,
Himself to keep this tale
When mans for love of in pastinable
his there never I'll and death-
like phrases,--the tuh they--no;-
=== Generating text with temperature: 0.6 ===
--- Generating with seed: "t speedily attend me here: some league" ---
t speedily attend me here: some league!
Oth: For this time, sir?
Ban: I'll bring her to it: she shall go hard
Before she shall be work'd, I know,
All my dishonours ; and nothing in the world
Could make me jeep, and my thankfulness,
And I will never fear our neake is a good child
To thee condianed king.
Pro: So such it perfect....
Bern: how blood enmity and suffer death.
That hate the Moor: yet I'll keep mine shold.
And art your duty to the bower of death,
With so sweet a grace.
Kath: The moor!
Good Rudopify. Entic'd them in their hearts KN
6. 总结
本文介绍了如何使用Keras对文本进行序列预测，并且在训练时采用了one-hot编码对模型进行训练。通过使用LSTM，在对模型进行训练后，我们可以使用temperature进行生成随机文本，从而增加文本的多样性和独创性。同时，我们也发现，随着temperature的升高，生成的文本越来越具有随机性，而温度过高时会导致生成文本没有意义。在实际应用中，我们可以根据具体需求选择合适的temperature值，从而得到符合实际需求的文本。