一、本章目标

使用keras和TensorFlow Hub分类器对电影评论进行分类，将影评分为积极、消极两类。这是一个机器学习中常见的二元分类问题。
本章数据来源于网络电影数据库（Internet Movie Database）的 IMDB 数据集（IMDB dataset），其包含 50,000 条影评文本。从该数据集切割出的 25,000 条评论用作训练，另外 25,000 条用作测试。训练集与测试集是一样大，意味着它们包含相等数量的积极和消极评论。

二、过程

1. 导入库

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals

import numpy as np

import tensorflow as tf

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_datasets as tfds

print("Version: ", tf.__version__)
print("Eager mode: ", tf.executing_eagerly())
print("Hub version: ", hub.__version__)
print("GPU is", "available" if tf.config.experimental.list_physical_devices("GPU") else "NOT AVAILABLE")

2. 下载训练集

# 将训练集按照 6:4 的比例进行切割，从而最终我们将得到 15,000
# 个训练样本, 10,000 个验证样本以及 25,000 个测试样本
train_validation_split = tfds.Split.TRAIN.subsplit([6, 4])

(train_data, validation_data), test_data = tfds.load(
    name="imdb_reviews", 
    split=(train_validation_split, tfds.Split.TEST),
    as_supervised=True)

3. 查看数据格式

每一个样本都是一个表示电影评论和相应标签的句子。该句子不以任何方式进行预处理。
标签是一个值为 0 或 1 的整数，其中 0 代表消极评论，1 代表积极评论。
可以打印查看样本：

train_examples_batch, train_labels_batch = next(iter(train_data.batch(10)))
train_examples_batch
train_labels_batch

4. 构建模型

神经网络使用堆叠的层，重点要考虑：

• 如何表示文本
• 模型有多少层
• 每个层里有多少个隐层单元

首先需要将输入文本转换为嵌入向量。示例使用一个预先训练好的文本嵌入作为首层，这里采用TensorFlow Hub中名为google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1 的一种预文本嵌入模型。本示例还有下面其它三种预训练模型可供测试：

• google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim-with-oov/1 ——类似 google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1，但 2.5%的词汇转换为未登录词桶（OOV buckets）。如果任务的词汇与模型的词汇没有完全重叠，这将会有所帮助。
• google/tf2-preview/nnlm-en-dim50/1 ——一个拥有约 1M 词汇量且维度为 50 的更大的模型。
• google/tf2-preview/nnlm-en-dim128/1 ——拥有约 1M 词汇量且维度为128的更大的模型。

i. 先构建一个TensorFlow Hub的Keras层，并在几个输入样本中测试，输出格式：(num_examples, embedding_dimension)

embedding = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1"
hub_layer = hub.KerasLayer(embedding, input_shape=[], 
                           dtype=tf.string, trainable=True)
hub_layer(train_examples_batch[:3])

ii. 构建完整模型

model = tf.keras.Sequential()
model.add(hub_layer)
model.add(tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.summary()

层按顺序堆叠以构建分类器：

1. 第一层是 Tensorflow Hub 层。这一层使用一个预训练的保存好的模型来将句子映射为嵌入向量（embedding vector）。我们所使用的预训练文本嵌入（embedding）模型(google/tf2-preview/gnews-swivel-20dim/1)将句子切割为符号，嵌入（embed）每个符号然后进行合并。最终得到的维度是：(num_examples, embedding_dimension)。
2. 该定长输出向量通过一个有 16 个隐层单元的全连接层（Dense）进行管道传输。
3. 最后一层与单个输出结点紧密相连。使用 Sigmoid 激活函数，其函数值为介于 0 与 1 之间的浮点数，表示概率或置信水平。

5. 编译模型

model.compile(optimizer='adam',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

一个模型需要损失函数和优化器来进行训练。
这是一个二分类问题且模型输出概率值（一个使用 sigmoid 激活函数的单一单元层），我们将使用 binary_crossentropy 损失函数。

6. 训练模型

以 512 个样本的 mini-batch 大小迭代 20 个 epoch 来训练模型。 这是指对 x_train 和 y_train 张量中所有样本的的 20 次迭代。在训练过程中，监测来自验证集的 10,000 个样本上的损失值（loss）和准确率（accuracy）：

history = model.fit(train_data.shuffle(10000).batch(512),
                    epochs=20,
                    validation_data=validation_data.batch(512),
                    verbose=1)

7. 评估模型

results = model.evaluate(test_data.batch(512), verbose=2)
for name, value in zip(model.metrics_names, results):
  print("%s: %.3f" % (name, value))

上面返回两个值：

• 损失值(loss，越小越好)
• 准确率