LSTM
PINTO注意：ChatGPTの回答
ONNXのLSTMオペレーションをTensorFlowで実装する場合、TensorFlowのtf.keras.layers.LSTMレイヤーを使ってプログラムを書くことができます。以下は、ONNXのLSTMオペレーションの一般的なパラメータを使用して、TensorFlowでLSTMレイヤーを定義する方法の例です。
import tensorflow as tf
# ONNX LSTMパラメータ
input_size = ... # 入力の次元数
hidden_size = ... # 隠れ状態の次元数
num_layers = ... # LSTM層の数
bidirectional = ... # 双方向LSTMの場合はTrue、一方向LSTMの場合はFalse
dropout = ... # ドロップアウト率（0から1の間の値）
# LSTM層の定義
lstm_layers = []
for i in range(num_layers):
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(
units=hidden_size,
return_sequences=True, # すべてのタイムステップの出力を返す
return_state=True, # 隠れ状態とセル状態を返す
go_backwards=bidirectional, # 双方向LSTMの場合はTrue、一方向LSTMの場合はFalse
dropout=dropout if i < num_layers - 1 else 0, # 最後の層以外でドロップアウトを適用
recurrent_dropout=0, # リカレントドロップアウトは使用しない
stateful=False, # 状態の保持はしない
implementation=2, # 推奨される実装を選択
)
lstm_layers.append(lstm_layer)
# モデルの構築
inputs = tf.keras.Input(shape=(None, input_size))
x = inputs
for lstm_layer in lstm_layers:
x, hidden_state, cell_state = lstm_layer(x)
outputs = x
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
このコードは、ONNXのLSTMオペレーションのパラメータをTensorFlowのtf.keras.layers.LSTMレイヤーに適用しています。ただし、実際のONNXモデルに応じて、パラメータの値を適切に設定する必要があります。また、双方向LSTMの場合は、tf.keras.layers.Bidirectionalを使用して、双方向性を適用できます。
PINTO双方向LSTMを実装する場合、TensorFlowのtf.keras.layers.Bidirectionalレイヤーを使用して、通常のLSTMレイヤーに双方向性を適用します。以下は、双方向LSTMを使用したモデルの例です。
import tensorflow as tf
# ONNX LSTMパラメータ
input_size = ... # 入力の次元数
hidden_size = ... # 隠れ状態の次元数
num_layers = ... # LSTM層の数
bidirectional = ... # 双方向LSTMの場合はTrue、一方向LSTMの場合はFalse
dropout = ... # ドロップアウト率（0から1の間の値）
# LSTM層の定義
lstm_layers = []
for i in range(num_layers):
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(
units=hidden_size,
return_sequences=True, # すべてのタイムステップの出力を返す
return_state=True, # 隠れ状態とセル状態を返す
go_backwards=False, # 一方向LSTMの場合はFalseにする
dropout=dropout if i < num_layers - 1 else 0, # 最後の層以外でドロップアウトを適用
recurrent_dropout=0, # リカレントドロップアウトは使用しない
stateful=False, # 状態の保持はしない
implementation=2, # 推奨される実装を選択
)
if bidirectional:
lstm_layer = tf.keras.layers.Bidirectional(lstm_layer)
lstm_layers.append(lstm_layer)
# モデルの構築
inputs = tf.keras.Input(shape=(None, input_size))
x = inputs
for lstm_layer in lstm_layers:
if bidirectional:
x, forward_h, forward_c, backward_h, backward_c = lstm_layer(x)
else:
x, hidden_state, cell_state = lstm_layer(x)
outputs = x
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
このコードでは、tf.keras.layers.Bidirectionalレイヤーを使用して、通常のLSTMレイヤーに双方向性を適用しています。双方向LSTMの場合、bidirectional変数をTrueに設定してください。各LSTMレイヤーは、通常のLSTMレイヤーに加えて、逆方向の隠れ状態とセル状態も返します。この例では、それらの状態は使用されていませんが、必要に応じて活用できます。
PINTOONNXのLSTMオペレーションに記載されているパラメータに対応するTensorFlowのLSTMレイヤーの実装を行います。ただし、いくつかのパラメータはTensorFlowのLSTMレイヤーに直接的な対応がないため、完全な一致は得られません。この実装では、可能な限り近い機能を提供します。
import numpy as np
import tensorflow as tf
# ONNX LSTMパラメータ
input_size = ... # 入力の次元数
hidden_size = ... # 隠れ状態の次元数
num_layers = ... # LSTM層の数
direction = ... # 'forward', 'reverse', 'bidirectional'
dropout = ... # ドロップアウト率（0から1の間の値）
# パラメータとして与えられる重みとバイアス
input_weights = ... # W shape: (num_directions, 4*hidden_size, input_size)
recurrent_weights = ... # R shape: (num_directions, 4*hidden_size, hidden_size)
input_biases = ... # B shape: (num_directions, 8*hidden_size)
# クリップ値（オプショナル）
clip_threshold = ... # if provided, gradient clipping should be applied
# 初期状態（オプショナル）
initial_h = ... # initial hidden state, shape: (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)
initial_c = ... # initial cell state, shape: (num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)
# TensorFlowのLSTMオペレーションに変換
def create_lstm_layer(hidden_size, go_backwards, dropout):
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(
units=hidden_size,
return_sequences=True,
return_state=True,
go_backwards=go_backwards,
dropout=dropout,
recurrent_dropout=0,
stateful=False,
implementation=2,
)
return lstm_layer
lstm_layers = []
for i in range(num_layers):
if direction == 'forward':
lstm_layer = create_lstm_layer(hidden_size, go_backwards=False, dropout=dropout if i < num_layers - 1 else 0)
lstm_layers.append(lstm_layer)
elif direction == 'reverse':
lstm_layer = create_lstm_layer(hidden_size, go_backwards=True, dropout=dropout if i < num_layers - 1 else 0)
lstm_layers.append(lstm_layer)
elif direction == 'bidirectional':
forward_lstm = create_lstm_layer(hidden_size, go_backwards=False, dropout=dropout if i < num_layers - 1 else 0)
reverse_lstm = create_lstm_layer(hidden_size, go_backwards=True, dropout=dropout if i < num_layers - 1 else 0)
lstm_layers.append((forward_lstm, reverse_lstm))
# モデルの構築
inputs = tf.keras.Input(shape=(None, input_size))
x = inputs
for i, lstm_layer in enumerate(lstm_layers):
if direction == 'bidirectional':
forward_lstm, reverse_lstm = lstm_layer
forward_x, forward_h, forward_c = forward_lstm(x)
reverse_x, reverse_h, reverse_c = reverse_lstm(x)
x = tf.keras.layers.Concatenate(axis=-1)([forward_x, reverse_x])
else:
x, hidden_state, cell_state = lstm_layer(x)
outputs = x
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
このコードでは、lstm_layersリストに格納されたLSTMレイヤー（または双方向LSTMの場合は、順方向と逆方向のLSTMレイヤーのペア）を使用して、モデルを構築しています。双方向LSTMの場合は、順方向と逆方向のLSTMレイヤーの出力を結合しています。
ただし、このコードは、入力データのシーケンス長に依存しない動的な計算を行うため、ONNXのLSTMオペレーションに記載されているいくつかのパラメータ（activation_alpha, activation_beta, activations, output_sequence）には対応していません。これらのパラメータは、カスタムレイヤーを作成することで実装することができますが、TensorFlowの標準LSTMレイヤーには直接対応する機能はありません。
PINTOTensorFlowでONNXのLSTMオペレーションに記載されているパラメータ（activation_alpha, activation_beta, activations, output_sequence）に対応するカスタムLSTMレイヤーを作成するには、tf.keras.layers.Layerクラスを継承し、callメソッドをオーバーライドします。以下は、その実装例です。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer
class CustomLSTMCell(tf.keras.layers.AbstractRNNCell):
def __init__(self, hidden_size, activation_alpha, activation_beta, activations, **kwargs):
super(CustomLSTMCell, self).__init__(**kwargs)
self.hidden_size = hidden_size
self.activation_alpha = activation_alpha
self.activation_beta = activation_beta
self.activations = activations
self.dense_i = tf.keras.layers.Dense(4 * hidden_size, use_bias=False)
self.dense_h = tf.keras.layers.Dense(4 * hidden_size)
@property
def state_size(self):
return [self.hidden_size, self.hidden_size]
def call(self, inputs, states):
h_prev, c_prev = states
gates = self.dense_i(inputs) + self.dense_h(h_prev)
i, f, c_candidate, o = tf.split(gates, num_or_size_splits=4, axis=-1)
# Custom activation functions
i = self.activations[0](i * self.activation_alpha[0] + self.activation_beta[0])
f = self.activations[1](f * self.activation_alpha[1] + self.activation_beta[1])
c_candidate = self.activations[2](c_candidate * self.activation_alpha[2] + self.activation_beta[2])
o = self.activations[3](o * self.activation_alpha[3] + self.activation_beta[3])
c = f * c_prev + i * c_candidate
h = o * tf.keras.activations.tanh(c)
return h, [h, c]
class CustomLSTM(Layer):
def __init__(self, hidden_size, activation_alpha, activation_beta, activations, return_sequences=False, **kwargs):
super(CustomLSTM, self).__init__(**kwargs)
self.hidden_size = hidden_size
self.activation_alpha = activation_alpha
self.activation_beta = activation_beta
self.activations = activations
self.return_sequences = return_sequences
self.cell = CustomLSTMCell(hidden_size, activation_alpha, activation_beta, activations)
self.rnn = tf.keras.layers.RNN(self.cell, return_sequences=return_sequences, return_state=True)
def call(self, inputs, initial_state=None):
outputs, h, c = self.rnn(inputs, initial_state=initial_state)
if self.return_sequences:
return outputs
else:
return h
この例では、CustomLSTMCellとCustomLSTMという2つのクラスを作成しています。CustomLSTMCellはLSTMの内部計算を担当し、CustomLSTMはシーケンス全体の処理を担当します。これにより、ONNXのLSTMオペレーションのパラメータに対応したカスタムLSTMレイヤーを作成できます。
PINTOCustomLSTMレイヤーを使って、activation_alpha, activation_beta, activations, およびreturn_sequencesをサポートするLSTMモデルを作成できます。以下はその例です。
import numpy as np
# サンプルパラメータ
input_size = 10
hidden_size = 20
batch_size = 32
sequence_length = 50
activation_alpha = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
activation_beta = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
activations = [
tf.keras.activations.sigmoid,
tf.keras.activations.sigmoid,
tf.keras.activations.tanh,
tf.keras.activations.sigmoid,
]
# カスタムLSTMレイヤーを使用したモデルの構築
inputs = tf.keras.Input(shape=(sequence_length, input_size))
x = CustomLSTM(hidden_size, activation_alpha, activation_beta, activations, return_sequences=True)(inputs)
outputs = tf.keras.layers.Dense(input_size)(x)
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# サンプル入力データ
sample_input = np.random.random((batch_size, sequence_length, input_size))
# モデルの実行
output = model(sample_input)
この例では、CustomLSTMレイヤーを使って、入力シーケンスに対する処理を実行しています。パラメータactivation_alpha、activation_beta、およびactivationsを変更することで、ONNXのLSTMオペレーションに記載されている異なる活性化関数やパラメータを使用したLSTMレイヤーを作成できます。return_sequencesをTrueに設定すると、すべてのタイムステップの出力が返されます。Falseに設定すると、最後のタイムステップの出力のみが返されます。
PINTOここに例を示します。ただし、この例は単純な1層のLSTMモデルに対してのみ機能します。複雑なモデルに対しては、適切に調整が必要です。
import onnx
import numpy as np
import tensorflow as tf
from onnx import numpy_helper
# ONNXモデルを読み込む
onnx_model = onnx.load('your_onnx_model.onnx')
# LSTMノードを取得
lstm_node = None
for node in onnx_model.graph.node:
if node.op_type == 'LSTM':
lstm_node = node
break
# 必要なパラメータを抽出
input_size = lstm_node.attribute[0].ints[1]
hidden_size = lstm_node.attribute[0].ints[2]
# パラメータを格納するディクショナリ
params = {}
for init in onnx_model.graph.initializer:
params[init.name] = numpy_helper.to_array(init)
# ONNXパラメータをTensorFlowのLSTMレイヤーに変換
W = params['W'].reshape(4, hidden_size, input_size)
R = params['R'].reshape(4, hidden_size, hidden_size)
B = params['B'].reshape(4, hidden_size)
W_i, W_o, W_f, W_c = np.split(W, 4, axis=0)
R_i, R_o, R_f, R_c = np.split(R, 4, axis=0)
B_i, B_o, B_f, B_c = np.split(B, 4, axis=0)
kernel = np.concatenate([W_i, W_f, W_c, W_o], axis=1).transpose(2, 0, 1).reshape(input_size, -1)
recurrent_kernel = np.concatenate([R_i, R_f, R_c, R_o], axis=1).transpose(2, 0, 1).reshape(hidden_size, -1)
bias = np.concatenate([B_i, B_f, B_c, B_o], axis=1)
# TensorFlowのLSTMレイヤーを作成
lstm_layer = tf.keras.layers.LSTM(hidden_size, kernel_initializer=tf.constant_initializer(kernel), recurrent_initializer=tf.constant_initializer(recurrent_kernel), bias_initializer=tf.constant_initializer(bias), return_sequences=True, return_state=True)
# TensorFlowのLSTMレイヤーに入力を適用
input_shape = (None, input_size) # 入力の形状を指定
inputs = tf.keras.Input(shape=input_shape)
lstm_outputs, state_h, state_c = lstm_layer(inputs)
# 完全なモデルを作成
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=[lstm_outputs, state_h, state_c])
# ここで、作成したTensorFlowモデルを使って推論を行うことができます。
# 例えば、ダミーの入力データを使用してモデルをテストすることができます。
dummy_input = np.random.randn(1, 10, input_size) # shape: (batch_size, timesteps, input_size)
output, hidden_state, cell_state = model.predict(dummy_input)
# output, hidden_state, cell_stateは、それぞれTensorFlowのLSTMレイヤーから得られるアウトプットです。
# output: 各タイムステップのアウトプット
# hidden_state: 最後のタイムステップの隠れ状態
# cell_state: 最後のタイムステップのセル状態
print("Output:", output)
print("Hidden state:", hidden_state)
print("Cell state:", cell_state)
このコードは、ONNXのLSTMレイヤーをTensorFlowのLSTMレイヤーに変換し、推論を行うための例です。ダミー入力データを使用して、変換されたLSTMレイヤーが正常に動作するかどうかを確認できます。入力データを実際のデータに置き換えて、モデルを実際のタスクに適用できます。
PINTO1層の双方向LSTMモデルを作成し、ONNXモデルの重みとバイアスを適用する方法を説明します。ここでは、以下の手順に従います。
TensorFlowで双方向LSTMモデルを作成する
ONNXモデルから重みとバイアスを抽出する
TensorFlowモデルに重みとバイアスを適用する
- TensorFlowで双方向LSTMモデルを作成する
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Bidirectional, LSTM
# モデルのパラメータを定義
input_size = 10 # 入力の次元数
seq_length = 20 # 入力シーケンスの長さ
lstm_units = 50 # LSTMユニットの数
# モデルの構築
inputs = Input(shape=(seq_length, input_size))
lstm_layer = LSTM(lstm_units, return_sequences=True)
bidirectional_lstm = Bidirectional(lstm_layer)(inputs)
model = Model(inputs=inputs, outputs=bidirectional_lstm)
model.summary()
- ONNXモデルから重みとバイアスを抽出する
import onnx
import numpy as np
# ONNXモデルを読み込む
onnx_model = onnx.load("your_onnx_model.onnx")
# 重みとバイアスを抽出する
weights = {}
for initializer in onnx_model.graph.initializer:
name = initializer.name
data = np.frombuffer(initializer.raw_data, dtype=np.float32).reshape(initializer.dims)
weights[name] = data
- TensorFlowモデルに重みとバイアスを適用する
# ONNXモデルからLSTMユニット数を取得する
lstm_node = None
for node in onnx_model.graph.node:
if node.op_type == "LSTM":
lstm_node = node
break
lstm_units = None
for attr in lstm_node.attribute:
if attr.name == "hidden_size":
lstm_units = attr.i
break
assert lstm_units is not None, "LSTM hidden_size not found"
# つまり、lstm_units は hidden_size と同義
# ONNXモデルからの重みとバイアスをTensorFlowモデルに適用する
lstm_forward = model.layers[2].forward_layer
lstm_backward = model.layers[2].backward_layer
# 順方向LSTMの重みとバイアスを設定
lstm_forward.set_weights([
weights["lstm.W"], # kernel (input)
weights["lstm.R"], # recurrent_kernel (hidden)
weights["lstm.B"][:lstm_units * 4], # bias (input and recurrent)
])
# 逆方向LSTMの重みとバイアスを設定
lstm_backward.set_weights([
weights["lstm.W"], # kernel (input)
weights["lstm.R"], # recurrent_kernel (hidden)
weights["lstm.B"][lstm_units * 4:], # bias (input and recurrent)
])
if names[-1] == "bias":
bias_variable = tensor_dict[get_variable_name(node, cls.bias_var_name)]
if len(node.inputs) >= 4:
# onnx Wb[iofc], Rb[iofc]
if is_bidirectional:
# fw: index=0, bw: index=1
b = tf.split(tensor_dict[node.inputs[3]], 2)[index]
else:
b = tensor_dict[node.inputs[3]]
w_b, r_b = tf.split(tf.squeeze(b), 2)
w_b_i, w_b_o, w_b_f, w_b_c = tf.split(w_b, 4)
r_b_i, r_b_o, r_b_f, r_b_c = tf.split(r_b, 4)
w_b = tf.transpose(tf.concat([w_b_i, w_b_c, w_b_f, w_b_o], 0))
r_b = tf.transpose(tf.concat([r_b_i, r_b_c, r_b_f, r_b_o], 0))
bias_variable.assign(tf.add(w_b, r_b))
return bias_variable
onnxruntimeのアクティベーションの実装
- BIdirectional 以外 = 3つ、f, g, h
- BIdirectional = 6つ、f, g, h x2
PINTOactivationsに f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh が設定されている双方向LSTMの変換。
この場合、上記の説明で作成した双方向LSTMレイヤーはデフォルトで f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh の活性化関数が適用されています。TensorFlowのLSTMでは、デフォルトの活性化関数が次のように設定されています。
f (忘却ゲート): Sigmoid
g (入力ゲート): Tanh
h (出力ゲート): Tanh
従って、上記の手順で作成された双方向LSTMレイヤーは、既に指定された活性化関数で動作しています。もし、異なる活性化関数を使用したい場合は、tf.keras.layers.LSTM の activation と recurrent_activation 引数を指定することで変更できます。しかし、指定された活性化関数が f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh の場合、デフォルトの設定で問題ありません。
上記で説明した手順に従って双方向LSTMレイヤーを作成すれば、activationsに f=Sigmoid, g=Tanh, h=Tanh が設定されたONNXモデルをTensorFlowのLSTMへ転記できます。
PINTOClip と input_forget の実装サンプル
PINTOBiasの前半は Weight 用、後半は Recurrent Kernel 用。なので倍増しているように見えて倍増していない。したがって、Keras の LSTM で計算する前に、Biasの前半部分と後半部分を合算しておく必要が有る。
PINTOLSTM, RNN のサンプルONNXファイル