Online Anomalous Subtrajectory Detection onRoad Networks with Deep Reinforcement Learning （一）

用到的数据集

以下是对文中实验数据的解读：

数据集概况

  • 来源：
    数据来自滴滴出行的两个真实世界的出租车轨迹数据集，分别是成都和西安。使用了开放地图项目（OpenStreetMap）获取两地的道路网络。

  • 轨迹数量：

    • 成都：677,492 条轨迹。
    • 西安：373,054 条轨迹。

  • 道路网络：

    • 道路段数量（segments）：成都 4,885 段，西安 5,052 段。
    • 路口数量（intersections）：成都 12,446 个，西安 13,660 个。

数据处理和标注

  1. 轨迹预处理：

    • 采用了流行的地图匹配算法，将原始轨迹转换为地图匹配后的轨迹。
    • 对于起点-终点对（SD-pairs），保留至少包含 25 条轨迹的点对，以确保足够的样本量。
    • 随机抽取 10,000 条轨迹用于训练，其余轨迹用于测试。

  2. 标注方式：

    • 抽取了 200 个具有足够轨迹数量的 SD-pairs（每对至少 30 条轨迹，平均 900 条轨迹）。
    • 通过可视化方式由 5 位参与者手动标注异常轨迹。
    • 异常轨迹的定义：由大部分轨迹经过的道路段中显著偏离的轨迹被标注为异常。
    • 质量控制：随机抽取 10% 的轨迹，邀请 5 位其他标注者独立标注，采用多数投票法聚合标签，最终标注的准确率为：
      • 成都：98.7%
      • 西安：94.3%

数据标注结果

  • 轨迹与路由（routes）关系：

    • 一条路由可能对应多条原始轨迹，因此路由数量少于原始轨迹数量。

  • 标注的路由和异常路由数量：

    数据集 标注路由数 对应原始轨迹数 异常路由数 对应原始轨迹数 异常比例
    成都 1,688 558,098 1,436 3,930 0.7%
    西安 1,057 163,027 813 2,368 1.5%

  • 成都的异常比例较低，为 0.7%，而西安的异常比例为 1.5%。

数据采样率

  • 数据采样频率为每 2 秒到 4 秒记录一次数据点。

总结来看，研究通过大规模真实数据和高质量标注，构建了一个准确率较高的轨迹数据集，其中包含异常轨迹用于后续算法验证。

在文中，“标注路由数”和“异常路由数”是指交通轨迹研究中特定的分析对象，和路段（segments）以及路口（intersections）的概念不同。以下是对这些概念的解释：

1. 标注路由数（Labeled Routes）

  • 定义：
    • 路由（Route）是指车辆从一个起点（S，Start）到一个终点（D，Destination）之间的行驶路径。这些路径由多个道路段（segments）组成，可以是从起点到终点的一条完整路线。
  • 与路段、路口的区别：
    • 路段（segments）是道路网的基本构成单位，一个路由通常包括多个连续的路段。
    • 路口（intersections）是道路段之间的连接点，而路由是由多个路段和路口构成的整体路径。
  • 标注路由数的意义：
    • 这些路由通过人工标注，确定哪些是正常路径，哪些是异常路径。标注的路由是本研究的核心数据，用于分析交通行为模式和异常检测。

举例：

假设从起点 A 到终点 B 有两条可能路径：

  1. 路径 1：A → C → D → B
  2. 路径 2：A → E → F → B

这两条完整路径即为两个路由，其中每条路由包含若干道路段和路口。

2. 异常路由数（Anomalous Routes）

  • 定义：
    • 异常路由是指与大多数车辆行驶路径显著不同的行驶路线，通常表现为绕路、偏离主路等情况。
  • 标注方法：
    • 异常路由由人工标注得出，通过对轨迹的可视化检查，识别哪些路由偏离了“正常路线”。
    • 标注还可能细化到路由中的某些具体段，标注这些部分为异常。
  • 与正常路由的对比：
    • 正常路由：由大部分车辆行驶的主要路径。
    • 异常路由：偏离主要路径，可能存在绕行、交通事故规避或恶意绕路等原因。

异常路由的现实例：

  • 正常路由：从起点到终点沿直线行驶的路径。
  • 异常路由：司机选择了一个绕远的路径，或因临时交通状况绕行，导致路径与常规路线偏差较大。

3. 数据中标注路由数与异常路由数

根据文中：

  • 成都：
    • 标注路由数：1,688 条完整路线。
    • 异常路由数：1,436 条，约占 85.1% 的比例。
  • 西安：
    • 标注路由数：1,057 条完整路线。
    • 异常路由数：813 条，约占 76.9% 的比例。

这些路由的数量比原始轨迹数少得多，因为多个轨迹可能对应到相同的路由。

总结

  • 标注路由数：研究中人工定义的从起点到终点的完整行驶路径。
  • 异常路由数：从标注路由中识别出的偏离正常模式的路线。
  • 与路段、路口的关系：
    • 一个路由是由多个路段和路口组成的整体行驶路径，而路段和路口是路由的基础单元。

是的，文中明确提到了关于轨迹长度的信息，主要用于将数据集分组，并对模型性能进行评估：

轨迹长度分组

在有效性评估部分，文中提到：

  • 将成都数据集按轨迹长度划分为四组：
    • G1: 长度 < 15
    • G2: 15 ≤ 长度 < 30
    • G3: 30 ≤ 长度 < 45
    • G4: 长度 ≥ 45

这种划分方式以轨迹的长度（以单位时间段或单位路段数衡量）为基础，从而评估不同轨迹长度对检测效果的影响。

整体轨迹长度评估

在实验结果中：

  • 评估指标（如 F1-score 和 T F1-score）不仅对整个数据集进行评估，还在不同长度组别下分别计算，以观察模型在短轨迹和长轨迹上的性能表现。
  • 结果表明，无论轨迹长度如何，RL4OASD 方法在所有分组上的性能都优于基线方法，尤其在长轨迹（如 G3 和 G4 组）上的优势更加显著。

轨迹长度的隐含意义

虽然文中没有直接定义“轨迹长度”的单位，但根据上下文，它可能代表：

  1. 轨迹覆盖的道路段数：
    • 即轨迹经过的连续道路段总数。
    • 在之前数据集中，成都每条轨迹覆盖约 139 段，西安约 74 段，可以作为轨迹长度的近似指标。
  2. 时间维度的轨迹长度：
    • 如果按采样频率（2-4 秒一次）记录点数计算，长度可能代表轨迹包含的时间段或记录点数。

总结

文中明确提到轨迹长度的分组方式，并且在不同长度的轨迹上分别评估了模型的性能。这表明轨迹长度是检测效果的重要影响因素之一，特别是模型在短轨迹和长轨迹上的适应性有所不同。

文中并未明确说明轨迹数据是否包含具体的坐标信息（如经纬度）。不过，根据上下文和轨迹数据的使用场景，可以推测如下：

推测是否包含坐标数据

  1. 轨迹预处理：

    • 文中提到轨迹数据被预处理为“地图匹配后的轨迹”（map-matched trajectories），这通常意味着：
      • 原始轨迹数据可能包含经纬度坐标点。
      • 通过地图匹配算法，这些坐标点被映射到具体的道路段（segments）上。
    • 地图匹配过程通常需要依赖原始的 GPS 坐标数据来确定车辆行驶的具体道路。

  2. 异常检测中的“路段”：

    • 轨迹被描述为经过一系列的“道路段”（segments）或“子轨迹”（subtrajectories）。
    • 每条道路段可能由一对起点和终点的坐标表示（地图匹配后的形式）。
    • 因此，轨迹数据可能不直接以原始坐标形式存储，而是经过处理映射到具体的路段或路线。

可能的数据形式

从文中内容可以推测轨迹数据可能具有以下形式之一：

  1. 原始 GPS 坐标数据：

    • 在未经过地图匹配前，轨迹通常是由一系列 GPS 坐标点组成，如：
      [(30.123, 120.456), (30.124, 120.457), ...]

  2. 地图匹配后的路段数据：

    • 经过地图匹配后，轨迹可能被转换为一组道路段的序列（每个道路段可能间接包含坐标信息），例如：
      [Segment_1, Segment_2, Segment_3, ...]
      其中，每个道路段可能由其端点的坐标定义。

  3. 离散化后的标记数据：

    • 在用于检测时，轨迹数据可能进一步被抽象为离散化表示，比如：
      [Road_ID_1, Road_ID_2, Road_ID_3, ...]
      在这种情况下，轨迹不再直接表现为坐标点，但每个 Road_ID 可以通过外部道路网络映射回其对应的地理坐标。

坐标数据的可能用途

即使文中未明确提及，坐标数据可能在以下步骤中发挥作用：

  • 地图匹配：
    将原始坐标点映射到具体道路段，生成高精度轨迹。
  • 异常轨迹标注：
    通过可视化（如地图上的轨迹显示）帮助人工标注异常轨迹。
  • 计算轨迹相似性：
    使用坐标点计算轨迹之间的距离（如 Frechet 距离等）。

结论

虽然文中未明确说明轨迹数据是否直接包含坐标，但从实验描述和数据处理流程看，轨迹数据可能最初包含 GPS 坐标点，通过地图匹配后被转化为道路段或路由的形式。在研究或分析时，原始坐标数据可能作为基础信息存在，但后续处理后可能未直接用作输入数据。

在这个表格中，异常路由数是包含在标注路由数中的，而不是分开的。以下是表格的详细解读：

表格内容解读

数据集 标注路由数 对应原始轨迹数 异常路由数 对应原始轨迹数 异常比例
成都 1,688 558,098 1,436 3,930 0.7%

每列的含义：

  1. 标注路由数（1,688）：

    • 表示在成都数据集中，研究者通过人工标注定义了 1,688 条完整的路由。
    • 路由是从起点到终点的完整路径，可能由多条轨迹（车辆行驶的具体记录）构成。

  2. 对应原始轨迹数（558,098）：

    • 表示这 1,688 条标注路由总共包含了 558,098 条原始轨迹。
    • 每条路由可能对应多条原始轨迹，比如多辆车沿着相同路线行驶。

  3. 异常路由数（1,436）：

    • 表示在 1,688 条标注路由中，有 1,436 条被标注为异常路由。
    • 这些异常路由是标注数据的一部分，而不是独立的集合。

  4. 对应原始轨迹数（3,930）：

    • 这 1,436 条异常路由总共对应了 3,930 条原始轨迹。
    • 说明异常路由在原始轨迹中所占比例较小。

  5. 异常比例（0.7%）：

    • 异常轨迹在总轨迹中的比例：$ \frac{3,930}{558,098} \times 100% = 0.7% $。
    • 说明异常轨迹在整个数据集中是稀少的。

是否包含关系？

是的，异常路由数 1,436 是 标注路由数 1,688 的子集，而不是分开的：

  • 在标注的 1,688 条路由中，有 1,436 条被认定为异常路由，其余则是正常路由。

如何看这个表格？

  1. 数据范围：

    • 总共有 558,098 条轨迹，这些轨迹被归纳为 1,688 条路由（即多条轨迹映射到相同的路由）。
    • 在这些路由中，有少量（1,436 条）被标注为异常。

  2. 异常轨迹稀疏性：

    • 异常轨迹仅占原始轨迹的 0.7%，说明异常检测是一个稀疏问题，难度较高。

  3. 数据质量：

    • 通过这种标注，研究者将复杂的轨迹数据精简为路由级别，同时标注了异常信息，为后续检测任务提供了高质量的训练和评估数据。

总结

异常路由数 1,436 是标注路由数 1,688 的一部分，对应的是一小部分原始轨迹（3,930 条），在整个数据集中的比例较低（0.7%）。这表明异常检测任务需要在大量正常数据中找到少量异常情况，是一个典型的稀疏数据问题。

从表格和任务描述来看，F1-Score 的计算是在衡量模型在检测异常子轨迹（subtrajectories）方面的性能，并不是简单判断整条轨迹是否异常。以下是详细的解读：

F1-Score 是如何计算的？

根据文中描述和实验设置，F1-Score 是针对 子轨迹级别的异常检测 计算的，具体步骤如下：

1. 定义子轨迹的检测问题

  • 任务是识别轨迹中的异常子轨迹，这些子轨迹是轨迹的一部分，由若干道路段（road segments）组成。
  • 每条轨迹可能有多个子轨迹，其中一部分被标注为异常。
  • 模型会对每个子轨迹生成一个异常分数或标签。

2. 标注与检测的交集

  • 对每条轨迹，计算检测出的异常子轨迹（模型预测的结果）与人工标注的异常子轨迹（ground truth）的重合部分。
  • 使用 Jaccard 相似性 度量两者的交集和并集：

\( Ji(Cg,i, Co,i) = \frac{|Cg,i \cap Co,i|}{|Cg,i \cup Co,i|} \)

其中：

  • \(Cg,i\)：人工标注的异常子轨迹。
  • \(Co,i\)：模型检测出的异常子轨迹。
  • \(Ji(Cg,i, Co,i)\)：对应子轨迹的 Jaccard 相似性。

3. 精确率、召回率和 F1-Score

  • 对所有轨迹的子轨迹，汇总计算全局的精确率（Precision, \(P\)）和召回率（Recall, \(R\)）：
    \( P = \frac{\sum_{i=1}^{|Co|} Ji(Cg,i, Co,i)}{|Co|} \)
    \( R = \frac{\sum_{i=1}^{|Cg|} Ji(Cg,i, Co,i)}{|Cg|} \)

  • 最后，根据精确率和召回率计算 F1-Score：
    \( F1 = 2 \times \frac{P \cdot R}{P + R} \)

4. 阈值调节

  • 在变种的 T F1-Score 中，如果 Jaccard 相似性 \(Ji(Cg,i, Co,i) > \phi\)（文中设定为 0.5），才认为这个检测结果足够“对齐”，否则视为无效。

与简单分类任务的区别

  • 如果是轨迹分类任务，F1-Score 会基于整条轨迹是否被正确分类来计算。
  • 本任务关注的是更细粒度的子轨迹检测，需要逐段判断轨迹中哪些部分异常，并计算子轨迹级别的检测准确性。

F1-Score 的意义

从表格中可以看出：

  • 模型在不同轨迹长度（G1、G2、G3、G4）下的 F1-Score，反映了模型在不同复杂度场景中定位异常子轨迹的能力。
  • RL4OASD 方法的 F1-Score 明显优于其他方法，说明它能更准确地检测到异常子轨迹的位置和范围。

总结

表格中的 F1-Score 是基于子轨迹检测的准确性计算的，而不是单纯判断整条轨迹是否异常。它衡量了模型在异常子轨迹检测中的精确度和召回率的平衡能力，因此是对任务性能的全面评价指标。

这里你是怎么划分子区间。子区间的个数是多少。不同长度的轨迹，划分的子区间个数一样么，好像轨迹是分成了G1,G2,G3,G4的

代码解读

数据的格式

NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 辅助信号的生成

为了清晰解答您的问题，我们需要梳理 完整序列、子序列、参考序列 的定义和它们之间的关系，并结合代码逐步说明这些变量的来源及其逻辑。以下是完整的解释：

1. 变量定义和关系

完整序列

  • 定义:

    • 在代码中，key[2] 是轨迹的 完整序列，包含了从起点到终点的所有轨迹点。
    • 例如：
      key[2] = (1911, 3285, 3283, 2564, 2563, 2948, ..., 1854)
      这是一条完整轨迹，由多个轨迹点组成。

  • 作用:

    • 完整序列是轨迹的主体数据，我们需要对其进行分析，比如生成子序列、计算信号等。

子序列

  • 定义:

    • 子序列是从完整序列中按一定规则截取的小片段。
    • 在代码中，子序列是由轨迹点的两两组合构成的，例如：
      partial = [key[2][i], key[2][i+1]]
      对于完整序列 (1911, 3285, 3283, 2564)，子序列将依次为：
      [1911, 3285]
[3285, 3283]
[3283, 2564]

  • 作用:

    • 子序列用于与参考轨迹进行匹配，判断其是否属于参考轨迹的一部分。

参考序列

  • 定义:

    • 参考序列是预定义的或从历史数据中提取的 标准轨迹，用于与轨迹点的子序列进行匹配。
    • 在代码中，参考序列来自 references：
      references = [
    [1911, 3285, 3283, 2564],
    [2563, 2948, 2937, 849]
]

  • 生成方式:

    • 参考序列的来源是 SD_reference，一个字典，记录了起点、终点及其对应的轨迹：
      normal_reference = SD_reference[sample_pair][sample_slot]
    • 经过过滤（根据权重占比 consider），只保留具有代表性的轨迹。

  • 作用:

    • 参考序列是轨迹分析的标准，用于判断子序列是否属于正常轨迹模式。

2. 检查完整序列时的逻辑

完整序列 key[2] 被逐步分割为子序列，并与参考序列进行匹配。关键逻辑如下：

(1) 从完整序列生成子序列

代码中这部分实现了从完整序列生成子序列的逻辑：

for i in range(len(key[2]) - 1):
    partial = list(key[2][i:i+2])  # 取相邻两个点构成子序列
    sig = get_signal(partial, references)  # 匹配信号
  • 操作:
    • 每次取完整序列的两个相邻节点，构成一个子序列。
    • 假设 key[2] = (1911, 3285, 3283, 2564, 2563)：
      • 第 1 个子序列：[1911, 3285]
      • 第 2 个子序列：[3285, 3283]
      • 第 3 个子序列：[3283, 2564]
      • 第 4 个子序列：[2564, 2563]

(2) 子序列与参考序列匹配

  • 子序列通过 get_signal 函数与参考序列 references 比较。
  • get_signal 的逻辑：
    for reference in references:
    for i in range(len(reference) - len(partial) + 1):
        if reference[i:i+len(partial)] == partial:
            return 0  # 子序列匹配
return 1  # 子序列未匹配
  • 流程:
    • 遍历每条参考序列，将其分割为与子序列等长的片段。
    • 如果任何片段与子序列完全相等，则匹配成功，返回 0。
    • 如果所有片段都不匹配，则返回 1。

(3) 逐个片段生成信号

  • 每个子序列会生成一个信号值（0 或 1），代表其是否匹配参考序列。
  • 所有信号值组合成一个信号序列 tmp，例如：
    tmp = [0, 1, 0, 0, 1, ...]

3. 示例解析

示例数据

  • 完整序列：
    key[2] = [1911, 3285, 3283, 2564, 2563]
  • 参考序列：
    references = [
    [1911, 3285, 3283, 2564],
    [2563, 2948, 2937, 849]
]

子序列与参考序列匹配过程

  1. 第 1 个子序列：

    partial = [1911, 3285]
references = [[1911, 3285, 3283, 2564], [2563, 2948, 2937, 849]]
    • 匹配成功（reference[0:2] == partial），返回 0。

  2. 第 2 个子序列：

    partial = [3285, 3283]
references = [[1911, 3285, 3283, 2564], [2563, 2948, 2937, 849]]
    • 匹配成功（reference[1:3] == partial），返回 0。

  3. 第 3 个子序列：

    partial = [3283, 2564]
references = [[1911, 3285, 3283, 2564], [2563, 2948, 2937, 849]]
    • 匹配成功（reference[2:4] == partial），返回 0。

  4. 第 4 个子序列：

    partial = [2564, 2563]
references = [[1911, 3285, 3283, 2564], [2563, 2948, 2937, 849]]
    • 未匹配，返回 1。

生成的信号序列

最终的信号序列：

tmp = [0, 0, 0, 1]

总结

  1. 完整序列 (key[2]):

    • 一条轨迹的所有点组成的序列。

  2. 子序列:

    • 从完整序列中依次取两个相邻节点生成的小片段。
    • 用于与参考序列进行匹配。

  3. 参考序列 (references):

    • 由历史轨迹或标准轨迹构成，用于判断子序列是否匹配。

  4. 信号生成:

    • 每个子序列与参考序列比较，生成信号值。
    • 0 表示匹配，1 表示未匹配。

如果仍有疑问，欢迎继续探讨！

举例

你完全正确！抱歉我在之前的解释中有误。在您提到的例子中，子序列 [3285, 3283] 应该是会与参考轨迹 references[0] = [1911, 3285, 3283, 2564] 匹配的，因为在参考轨迹中，它确实存在这一对相邻的轨迹点。

所以，对于子序列 [3285, 3283]，get_signal 应该返回 0，表示它在 references[0] 中找到了匹配。以下是正确的解析：

正确的解析：

假设轨迹和参考轨迹如下：

  • 轨迹：key[2] = [1911, 3285, 3283, 2564, 2563]
  • 参考轨迹：references = [[1911, 3285, 3283, 2564], [2563, 2948, 2937, 849]]

生成 normal_signal 的过程：

  1. 子序列 1：[1911, 3285]

    • get_signal 检查 references[0] = [1911, 3285, 3283, 2564]，找到了匹配，所以返回 0。

  2. 子序列 2：[3285, 3283]

    • get_signal 检查 references[0] = [1911, 3285, 3283, 2564]，发现这个子序列确实在参考轨迹中，返回 0，表示匹配。

  3. 子序列 3：[3283, 2564]

    • get_signal 检查 references[0] = [1911, 3285, 3283, 2564]，发现这个子序列也存在，返回 0。

  4. 子序列 4：[2564, 2563]

    • get_signal 检查 references[0] 和 references[1]，发现这两个参考轨迹中都没有这个子序列，返回 1，表示不匹配。

最终 normal_signal：

  • normal_signal = [0, 0, 0, 1]。

这个 normal_signal 表示轨迹 [1911, 3285, 3283, 2564, 2563] 中，每对相邻子序列的匹配结果，0 表示匹配，1 表示不匹配。

小结：

  • get_signal 函数会检查每个子序列与所有参考轨迹的匹配情况，返回 0 表示匹配，1 表示不匹配。
  • 在我之前的例子中，子序列 [3285, 3283] 的确是应该匹配上参考轨迹的，所以它的返回值应该是 0 而非 1。

再次感谢您的指正！如果还有疑问，请继续提问！

假设第二个轨迹为 [2564, 2563, 2937, 849]，我们来分析子序列 [2564, 2563] 是否能够匹配上。

给定的轨迹和参考轨迹：

  • 轨迹（key[2]）：[1911, 3285, 3283, 2564, 2563]
  • 参考轨迹（references）：
    • references[0] = [1911, 3285, 3283, 2564]
    • references[1] = [2564, 2563, 2937, 849]

子序列匹配的过程：

我们要检查的是子序列 [2564, 2563] 是否可以在参考轨迹中找到。

步骤 1：检查子序列 [2564, 2563] 是否匹配 references[0]：

references[0] 是 [1911, 3285, 3283, 2564]。

  • 将 references[0] 分割成长度为 2 的子序列：
    • [1911, 3285]
    • [3285, 3283]
    • [3283, 2564]

从这些子序列中，没有任何子序列与 [2564, 2563] 匹配。

因此，get_signal 对于 references[0] 会返回 1（不匹配）。

步骤 2：检查子序列 [2564, 2563] 是否匹配 references[1]：

references[1] 是 [2564, 2563, 2937, 849]。

  • 将 references[1] 分割成长度为 2 的子序列：
    • [2564, 2563]
    • [2563, 2937]
    • [2937, 849]

注意：在 references[1] 中，第二个子序列 [2564, 2563] 恰好与我们要匹配的子序列 [2564, 2563] 完全一致。

因此，get_signal 对于 references[1] 会返回 0（匹配成功）。

总结：

  • 子序列 [2564, 2563] 可以匹配上 references[1]，因为在 references[1] 中确实包含了这个子序列。
  • 对于 references[0]，这个子序列没有匹配上。

最终 get_signal 会返回：

  • 对于 references[0]：返回 1（不匹配）
  • 对于 references[1]：返回 0（匹配）

因此，子序列 [2564, 2563] 是否匹配参考轨迹，取决于我们检查的是哪条参考轨迹。在此例中，它能匹配 references[1]，但不能匹配 references[0]。

是的，您说得对！在 get_signal 函数的设计中，确实会对 所有 参考轨迹（即 references 中的每一条轨迹）进行遍历，并检查子序列是否匹配。因此，get_signal 并不仅仅是检查某一条参考轨迹，而是会逐一检查所有的参考轨迹，直到找到一个匹配的为止。

回顾 get_signal 函数的逻辑：

def get_signal(partial, references):
    for reference in references:
        for i in range(len(reference) - len(partial) + 1):
            if reference[i: i + len(partial)] == partial:
                return 0  # 匹配成功，返回0
    return 1  # 所有参考轨迹都没有匹配，返回1

这个逻辑的意思是：

  1. 对于 references 中的每一条参考轨迹，get_signal 都会检查子序列 partial 是否在该参考轨迹中存在。
  2. 如果 partial 在某一条参考轨迹中找到了匹配，它就返回 0，表示匹配成功。
  3. 如果遍历了所有参考轨迹都没有找到匹配，最后返回 1，表示没有匹配。

所以，对于您的问题：

  • 当检查 子序列 [2564, 2563] 是否匹配时，get_signal 会检查 references[0] 和 references[1] 两个参考轨迹。
  • 在 references[0] 中，子序列 [2564, 2563] 没有匹配成功，所以继续检查下一条参考轨迹 references[1]。
  • 在 references[1] 中，子序列 [2564, 2563] 找到了完全匹配。
  • 因此，get_signal 会返回 0，表示匹配成功。

综上所述：

确实是 全遍历 参考轨迹的，每一条参考轨迹都会被检查，直到找到匹配或者全部参考轨迹都检查完为止。对于您提到的子序列 [2564, 2563]，它最终会匹配上 references[1]，因此返回的是 0。

希望这能帮助您更清晰地理解函数的行为。如果还有其他疑问，请随时告诉我！

数据格式

以下是表格形式整理的变量信息，每个变量的用途、形式以及其含义都已清晰归纳：

变量名称 数据形式 含义 样例
LABEL_TRAIN 列表，每个元素为0/1序列 每条轨迹中每个轨迹点的标签，0表示正常点，1表示异常点 [[0, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], ...]
TEXT_TRAIN 列表，每个元素为整数序列 每条轨迹中轨迹点的编码，可能是某种位置或状态的标识 [2559, 1693, 1675, ...]
SENTENCE_LEN_TRAIN 列表，每个元素为整数 每条轨迹的长度（轨迹点数量） [18, 20, 33, 26, ...]
SD_SLOT_TRAIN 列表，每个元素为[(起点, 终点), 长度] 每条轨迹的起点和终点信息，以及轨迹的长度 [[(2559, 2645), 18], [(1000, 1884), 6], ...]
NORMAL_SIGNAL_TRAIN 列表，每个元素为0/1序列 每条轨迹中每个轨迹点的信号标记，0表示正常，1表示异常 [[0, 0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 1, 0, 0], ...]

预训练数据

变量名称 数据形式 含义 样例
LABEL_TRAIN_PRE 列表，每个元素为0/1序列 预训练轨迹点的标签，0表示正常点，1表示异常点 [[0, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 0], ...]
TEXT_TRAIN_PRE 列表，每个元素为整数序列 预训练轨迹中轨迹点的编码 [1204, 1203, 2306, ...]
SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE 列表，每个元素为整数 每条预训练轨迹的长度（轨迹点数量） [17, 24, 28, 30, 23]
NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 列表，每个元素为0/1序列 每条预训练轨迹中每个轨迹点的信号标记，0表示正常，1表示异常 [[0, 1, 1, 0], [1, 1, 0, 0], ...]

测试数据

变量名称 数据形式 含义 样例
LABEL_TEST 列表，每个元素为0/1序列 测试轨迹点的标签，0表示正常点，1表示异常点 [[0, 1, 1, 0], [1, 1, 1, 0], ...]
TEXT_TEST 列表，每个元素为整数序列 测试轨迹中轨迹点的编码 [3135, 3045, 3032, ...]
SENTENCE_LEN_TEST 列表，每个元素为整数 每条测试轨迹的长度（轨迹点数量） [21, 23, 4, 4, 36]
NORMAL_SIGNAL_TEST 列表，每个元素为0/1序列 每条测试轨迹中每个轨迹点的信号标记，0表示正常，1表示异常 [[0, 1, 1, 0], [1, 1, 0, 0], ...]

总结

  • 每条轨迹由以下元素组成：
    • 轨迹点序列（TEXT_*）：轨迹点的编码，表示轨迹的内容。
    • 起止信息（SD_SLOT_*）：轨迹的起点、终点和长度信息。
    • 轨迹标签（LABEL_*）：每个轨迹点的分类结果，0 为正常点，1 为异常点。
    • 信号信息（NORMAL_SIGNAL_*）：辅助的信号标记，通常与标签一致。
  • 预训练数据 用于初始化模型，规模较小，形式与训练数据一致。
  • 测试数据 用于验证模型性能，形式与训练数据一致。

如果需要更深入地分析或操作这些数据，请告诉我！

数据划分

是的，您完全正确！根据代码逻辑，LABEL_TRAIN_PRE、TEXT_TRAIN_PRE、SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE 和 NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 的预训练数据确实是在后续被覆盖了（重新划分了一部分数据）。我现在为您修正一下最终数据来源的表格，确保反映出这个覆盖和替换的过程。

最终的数据来源

数据类型 最终数据 来源
Train 数据 LABEL_TRAIN F.load_data()
TEXT_TRAIN F.load_data()
SENTENCE_LEN_TRAIN F.load_data()
SD_SLOT_TRAIN F.load_data()
NORMAL_SIGNAL_TRAIN F.load_data()
Test 数据 LABEL_TEST F.load_data_groundtruth_sd() + LABEL_TRAIN_PRE（已合并）
TEXT_TEST F.load_data_groundtruth_sd() + TEXT_TRAIN_PRE（已合并）
SENTENCE_LEN_TEST F.load_data_groundtruth_sd() + SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE（已合并）
NORMAL_SIGNAL_TEST F.load_data_groundtruth_sd() + NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE（已合并）
Pre 数据 LABEL_TRAIN_PRE 从 LABEL_TRAIN 中提取（200-300 数据区间）
TEXT_TRAIN_PRE 从 TEXT_TRAIN 中提取（200-300 数据区间）
SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE 从 SENTENCE_LEN_TRAIN 中提取（200-300 数据区间）
NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 从 NORMAL_SIGNAL_TRAIN 中提取（200-300 数据区间）

关键点：

  • Pre 数据的覆盖：LABEL_TRAIN_PRE、TEXT_TRAIN_PRE、SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE、NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 数据在代码的最后被限制为从 LABEL_TRAIN、TEXT_TRAIN、SENTENCE_LEN_TRAIN 和 NORMAL_SIGNAL_TRAIN 的 200-300 区间 中提取，作为开发集的数据。这意味着原始的 LABEL_TRAIN_PRE、TEXT_TRAIN_PRE 等数据被 覆盖 或 重新分配，仅剩下 200-300 范围内的部分数据，作为用于验证或开发的 pre 数据。

  • Test 数据的合并：LABEL_TRAIN_PRE、TEXT_TRAIN_PRE、SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE、NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 数据被直接加到了 LABEL_TEST、TEXT_TEST、SENTENCE_LEN_TEST 和 NORMAL_SIGNAL_TEST 中，作为最终的测试集的一部分。

解释：

  1. Train 数据：来自 F.load_data()，这些数据用于模型的训练。
  2. Test 数据：原本来自 F.load_data_groundtruth_sd()，但在合并预训练数据后，LABEL_TRAIN_PRE、TEXT_TRAIN_PRE、SENTENCE_LEN_TRAIN_PRE、NORMAL_SIGNAL_TRAIN_PRE 被 加到 测试集数据中，作为最终的测试集。
  3. Pre 数据：预训练数据（LABEL_TRAIN_PRE 等）在代码的后期 被覆盖，通过从训练集的 200-300 数据区间 提取数据来重新定义。

embed 预先加载好

明白了，w2v_toast 其实是通过 gensim 库加载的预训练 Word2Vec 嵌入模型。具体来说，w2v_toast 是从文件 embedding_epoch9 中加载的一个 Word2Vec 格式的嵌入向量模型，这就解释了为什么 embed 是基于预训练的词向量初始化的，而不是完全随机初始化。

详细解释：

w2v_toast = gensim.models.keyedvectors.Word2VecKeyedVectors.load_word2vec_format(traj_path+'embed/embedding_epoch9')

这行代码加载了一个预训练的 Word2Vec 嵌入模型。具体步骤如下：

  1. gensim 的作用：gensim 是一个用于自然语言处理的 Python 库，它支持多种文本分析任务，其中包括训练和加载 Word2Vec 模型。Word2Vec 是一种用于将词语转换为向量的技术，广泛应用于文本处理和词向量表示。

  2. load_word2vec_format：这是 gensim 中加载 Word2Vec 格式文件的函数，embedding_epoch9 是存储在磁盘上的模型文件，文件中包含了为每个符号（如路段编号）训练的嵌入向量。

  3. Word2VecKeyedVectors：Word2VecKeyedVectors 是 gensim 中存储词向量的一个数据结构，它允许我们高效地操作和查询每个词的嵌入向量。

这个文件中的内容：

  • embedding_epoch9 是一个 Word2Vec 模型，包含了词汇表中的每个词（或符号）及其对应的嵌入向量。在您的上下文中，这些词很可能是一些特定的路段编号（或者其他需要嵌入的符号）。

  • w2v_toast 通过加载这个文件，获得了一个包含所有符号（如路段编号）嵌入向量的模型。然后，代码会用这些嵌入向量来初始化 embed 矩阵。

嵌入矩阵 embed 的构建：

通过以下函数，embed 矩阵被填充为每个符号的预训练嵌入向量：

def build_embed(symbols, embed_units):
    print("Loading word vectors...")
    embed = np.zeros([symbols, embed_units], dtype=np.float32)
    for key in w2v_toast.vocab.keys():
        if key == 'PAD' or key == 'MASK':
            continue
        embed[int(key)] = w2v_toast[key]
    return embed
  • symbols：是词汇表的大小，表示符号的总数。
  • embed_units：是每个符号的嵌入向量的维度。
  • w2v_toast[key]：每个符号（如路段编号）在 Word2Vec 模型中都有一个预训练的向量，通过 w2v_toast[key] 可以获得该符号的嵌入向量。
  • 这段代码将每个符号的嵌入向量填充到 embed 矩阵中，最终得到一个大小为 [symbols, embed_units] 的嵌入矩阵。

总结：

  • w2v_toast 是通过 gensim.models.keyedvectors.Word2VecKeyedVectors.load_word2vec_format 加载的预训练 Word2Vec 嵌入模型，存储了符号（如路段编号）及其对应的嵌入向量。
  • embed 是一个嵌入矩阵，使用 w2v_toast 中的词向量初始化，提供了符号（路段编号）到嵌入空间的映射。
  • 这些嵌入向量不是随机初始化的，而是通过预训练的 Word2Vec 模型获得的，因此它们携带了某种程度的语义信息，可以帮助模型更好地理解路段编号或其他符号的关系。

通过这种方式，embed 矩阵能够为每个符号提供一个有意义的向量表示，这对于后续的训练和推理非常有用。

RSRNetwork的网络结构

在你提供的代码中，self.texts 是一个 TensorFlow 的占位符（placeholder），用于存储输入到模型中的文本数据（或符号序列），它的形状为 [None]，表示一维的序列数据。None 在这里表示批次的大小是灵活的，可以动态变化，即模型能够接受任意大小的输入批次。

具体来说，self.texts 是什么？

self.texts = tf.placeholder(tf.int32, [None]) # shape: sentence
  • self.texts 是一个占位符，用于存储输入的文本数据。它的类型是 tf.int32，意味着它存储的是整数类型的数据。每个整数通常表示一个符号（例如，路段编号、词语编号等）。
  • 这个占位符的形状是 [None]，即一个一维的向量，表示一段文本或符号序列中的元素。None 代表批次的大小可以是任意的，因此模型在运行时能够接受不同长度的输入批次。
  • 在训练或推理时，实际的输入数据会被传递给这个占位符。

self.texts 在模型中的作用

在这个模型中，self.texts 存储的是符号序列。这些符号通常是通过一个映射过程从原始的文本（比如路段编号或其他离散标记）转换而来的整数值。

示例：

假设你有一个简单的符号序列 [2564, 2563, 2937, 849]，这代表的是一些编号（可能是路段的编号，或是词汇表中的单词）。这个序列就是作为 self.texts 的输入，传递给模型。

  • self.texts 会包含类似这样的数据：
    [2564, 2563, 2937, 849]

然后，模型会使用 embed 矩阵将这些整数转换为对应的嵌入向量（如 embed[2564] 对应的向量），并将这些向量作为输入传递给 LSTM 网络。

数据流动

  1. 输入到模型：

    • self.texts 是符号序列的输入，形状为 [None]（即一个批次中的序列，长度可以不定）。
    • 在训练时，self.texts 的实际值是一个长度为 sentence_length 的整数序列，每个整数表示一个符号（如路段编号、单词等）。

  2. 嵌入层：

    • 通过 tf.nn.embedding_lookup(self.embed, self.texts)，模型会使用 embed 矩阵将每个符号映射为一个高维嵌入向量。结果是一个形状为 [batch_size, sentence_length, embed_units] 的张量，其中 batch_size 是批次大小，sentence_length 是输入序列的长度，embed_units 是每个符号的嵌入向量的维度。

  3. LSTM 处理：

    • 这些嵌入向量会被输入到 LSTM 网络中进行处理，LSTM 网络会学习序列中的时间依赖性。
    • 最终，LSTM 会输出一个与每个时间步相关的隐藏状态（形状是 [batch_size, sentence_length, num_units]），用于表示该时间步的语义信息。

结论

  • self.texts 存储的是输入的符号序列，每个符号通常是一个整数，表示某个符号的索引（例如路段编号、词汇表中的词语编号等）。
  • 这些符号被嵌入到一个高维空间中（通过嵌入矩阵 embed），然后输入到 LSTM 中，LSTM 将捕捉到这些符号之间的时间序列依赖性。

简单来说，self.texts 是模型的 输入，它表示一个符号序列，通常是经过编码的文本数据或离散的符号序列。

signal_vec的维度是2*num_units

是的，你是对的。经过更仔细的分析，signal_vec 的形状确实是 2 * num_units，而不是 num_units。我们可以从这段代码中推测出这个信息：

signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')

这里的 self.signal 是形状为 [batch_size, num_signal] 的张量，其中 num_signal 是 2（根据代码和上下文推测）。所以 self.signal 的形状是 [batch_size, 2]。

然后，signal_vec 是通过一个全连接层（tf.layers.dense）将 self.signal 转换为一个新的向量，其维度是 num_units。这意味着 signal_vec 会被映射为一个长度为 num_units 的向量，但因为有两个信号（num_signal = 2），这个信号向量会在最终的拼接中形成一个 2 * num_units 的向量。

具体解析：

  1. self.signal 的形状是 [batch_size, 2]，这是表示每个样本的两个信号。
  2. signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units) 这一行会把每个信号（每个样本）映射为一个长度为 num_units 的向量。
    • 也就是说，signal_vec 的形状会是 [batch_size, num_units]。
  3. 如果你拼接 signal_vec 和 LSTM 的输出，那么最终得到的形状会是：
    • 假设 LSTM 输出的 outputs_ 是 [batch_size, sentence_length, num_units]。
    • 那么拼接后，最终的输出是：self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)，这里拼接的维度是第 1 维（时间步维度），即 sentence_length。

结果：

  • 如果 outputs_ 的形状是 [batch_size, sentence_length, num_units]，并且 signal_vec 是 [batch_size, num_units]，则拼接后，self.outputs 的形状应该是：
    • [batch_size, sentence_length + 1, num_units]，其中 +1 表示信号向量作为额外的一个时间步添加到序列中。

这里 signal_vec 对应的确切形状可能会有所不同，具体取决于如何拼接以及网络结构的细节。

总结

  • signal_vec 的维度是 2 * num_units，是因为 self.signal 包含两个信号（num_signal = 2），并且每个信号都被映射为一个 num_units 长度的向量。
  • 在 self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1) 中，最终拼接后，self.outputs 的维度为 [batch_size, sentence_length + 1, num_units]，这里的 +1 是信号的维度增加的时间步。

打分的网络

ASDNetwork 是一个基于强化学习的网络，它的目标是进行某种类型的策略优化。这个网络的设计比较接近传统的强化学习中常见的策略梯度方法。它通过在环境中观察到的状态、选择的动作、奖励信号等进行训练。接下来，我将逐步解析 ASDNetwork 的每个部分，并解释其功能。

ASDNetwork 网络结构解析

1. 初始化 (__init__ 方法)

class ASDNetwork(object):
    def __init__(self,
                 num_actions,
                 num_features,
                 sample_round,
                 learning_rate=0.001,
                 max_gradient_norm=5.0,
                 reward_decay=0.95):
  • num_actions：表示网络可以选择的动作数量。例如，在分类任务中，这可能是类别的数量。
  • num_features：每个状态（观察）包含的特征数量。
  • sample_round：强化学习中的采样回合数，可能与批量更新有关。
  • learning_rate：网络的学习率，影响模型更新的步伐。
  • max_gradient_norm：梯度裁剪的最大范数（用于防止梯度爆炸）。
  • reward_decay：奖励的折扣因子，控制未来奖励的影响。

2. TensorFlow 变量和占位符

with tf.name_scope('inputs'):
    self.tf_obs = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_features*2], name="observations")
    self.tf_idx = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.n_actions], name="indices")
    self.tf_acts = tf.placeholder(tf.int32, [None], name="actions_num")
    self.tf_vt = tf.placeholder(tf.float32, [None], name="actions_value")
    self.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
  • tf_obs：状态（观测）的占位符，形状是 [batch_size, num_features*2]，其中 num_features*2 是特征数的两倍。网络将这些特征用来预测动作。
  • tf_idx：包含每个样本的“标签向量”的占位符，形状是 [batch_size, num_actions]。这是一个 one-hot 向量，用于指定每个样本所属的标签。
  • tf_acts：包含每个样本所选动作的占位符，形状是 [batch_size]，每个值表示样本所选的动作索引。
  • tf_vt：包含每个动作的价值（奖励）的占位符，形状是 [batch_size]，表示每个动作的价值，通常是通过回报折扣获得的。
  • keep_prob：用于 dropout 的占位符，控制在训练期间随机丢弃神经元的比例。

3. 构建网络层 (state 和 policy)

状态部分 (state)
with tf.name_scope('state'):
    topic_vec = tf.layers.dense(self.tf_idx, self.n_features, name='label_vec')
    all_obs = tf.concat([self.tf_obs, topic_vec], 1)
    self.all_act = tf.layers.dense(all_obs, self.n_actions, name='fc')
  • topic_vec：首先将 tf_idx 通过全连接层 tf.layers.dense 映射为一个 n_features 维的向量，这表示样本的标签信息。
  • all_obs：将状态 tf_obs 和标签向量 topic_vec 连接起来，形成一个新的状态表示。形状是 [batch_size, n_features*3]，即 状态特征 + 标签向量。
  • self.all_act：通过全连接层对 all_obs 进行处理，得到每个动作的评分（或 logits），这相当于每个动作的预期价值。形状是 [batch_size, num_actions]。
策略部分 (policy)
with tf.name_scope('policy'):
    self.all_act_prob = tf.nn.softmax(self.all_act, name='act_prob')
  • self.all_act_prob：使用 softmax 激活函数将每个动作的评分转换为概率分布。这是策略网络的输出，表示每个动作的选择概率。形状是 [batch_size, num_actions]。

4. 损失函数 (loss)

with tf.name_scope('loss'):
    neg_log_prob = tf.reduce_sum(-tf.log(self.all_act_prob) * tf.one_hot(self.tf_acts, self.n_actions), axis=1)
    self.loss = tf.reduce_mean(neg_log_prob * self.tf_vt)
  • neg_log_prob：计算选定动作的负对数概率。这里使用了 策略梯度方法，即对数似然损失。
  • self.loss：最终的损失函数，乘上了 tf_vt（动作的价值），这通常是折扣后的累积奖励。这样可以通过奖励信号来对策略进行优化。

5. 训练操作 (train)

with tf.name_scope('train'):
    self.train_op = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate).minimize(self.loss)
  • self.train_op：使用 Adam 优化器来最小化损失函数，从而更新模型的参数。

6. 初始化与恢复

self.sess_asd = tf.Session()
self.saver = tf.train.Saver()
self.sess_asd.run(tf.global_variables_initializer())
  • 初始化一个 TensorFlow 会话 self.sess_asd。
  • 创建一个 Saver，用于保存和恢复模型。
  • 使用 tf.global_variables_initializer() 来初始化所有的变量。

网络总结

ASDNetwork 是一个强化学习网络，使用策略梯度方法来优化一个策略。这个网络包括：

  1. 输入层：接收状态、标签（one-hot 编码）、动作、价值信号等。
  2. 状态层：将输入的标签信息与观测信息合并，并通过全连接层计算每个动作的评分。
  3. 策略层：使用 softmax 函数计算每个动作的选择概率（即策略）。
  4. 损失函数：使用负对数概率和折扣后的奖励信号来定义损失函数，从而进行训练。
  5. 优化器：使用 Adam 优化器来更新网络参数。

这个网络的目的是通过状态（包括观测信息和标签信息）来选择一个动作，并根据后续获得的奖励（价值）来调整策略，最终使得网络能够选择最优动作。

测试集

在这段代码中，check('my_model') 函数是在 测试集 上进行评估的部分，目标是计算模型的 F-score，并输出预测标签和真实标签。

详细说明：

  1. 加载测试集数据：

    • 你首先通过 pickle 从磁盘加载了测试集数据：
      [LABEL_TEST, TEXT_TEST, SENTENCE_LEN_TEST, NORMAL_SIGNAL_TEST] = pickle.load(open(traj_path+'TESTSET', 'rb'), encoding='bytes')
      这里的 LABEL_TEST、TEXT_TEST、SENTENCE_LEN_TEST 和 NORMAL_SIGNAL_TEST 是从之前训练和验证过程中保存的测试数据。

  2. 加载已训练的模型：

    • 然后，你加载了已经训练好的 RSR 模型和 ASD 模型：
      RSR.load(FLAGS.rsr_model)
ASD.load(FLAGS.asd_model, FLAGS.asd_model+'/checkpoint-0')
      这一步确保你使用的是已经训练好的模型，而不是重新训练的模型。

  3. 定义 check 函数：

    • check() 函数主要完成以下工作：

      • 对于测试集中的每个样本（LABEL_TEST, TEXT_TEST, NORMAL_SIGNAL_TEST），使用 RSR 网络进行预测（通过 inference_rsr() 函数）。
      • 然后，将 RSR 网络输出的结果传递给 ASD 网络（通过 evaluate_asd() 函数），得到最终的预测标签。
      • 计算每条数据的预测标签和真实标签的 F-score，并记录相关数据。

    • 在 check() 函数的内部，Label_Test 是实际的标签，Label_Pred 是预测的标签。这些标签用于计算最终的 F-score：

      labelling = F.my_fscore_whole_determine(Label_Test, Label_Pred)
print('labelling', labelling)

    • F.my_fscore_whole_determine() 是一个函数，用于根据真实标签和预测标签计算 F-score。

  4. 调用 check 函数：

    • 最后，你调用了 check('my_model')，并将其返回的 Label_Test 和 Label_Pred 赋值：

      Label_Test, Label_Pred = check('my_model')

    • 这个调用会遍历测试集中的每个样本，生成对应的预测标签并计算模型在测试集上的 F-score。

总结：

  • 测试集评估：check() 函数的确是在对 测试集 进行评估，它通过加载训练好的模型，并在测试集上进行预测，计算 F-score 并输出。
  • 输出：check() 函数的输出是 Label_Test 和 Label_Pred，它们分别表示真实标签和预测标签。F-score 的值会在 check() 函数中输出。

如果你希望输出最终的 F-score 和其他评估指标：

你可以在 check() 函数中，除了输出 F-score 之外，还可以输出更多的评估指标，如准确率、召回率等。

例如：

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score

def check(name):
    anoma_road = []
    total_road = []
    Label_Test, Label_Pred = [], []
    for label_test, text_test, normal_signal_test in zip(LABEL_TEST, TEXT_TEST, NORMAL_SIGNAL_TEST): #            
        obs_test = inference_rsr(RSR, text_test, normal_signal_test)        
        label_pred = evaluate_asd(ASD, obs_test, text_test)
        
        anoma_road.append(sum(label_pred[1:-1]))
        total_road.append(len(label_pred[1:-1]))        

        Label_Test.append(label_test)
        Label_Pred.append(label_pred)
        
    # Calculate F-score using F1 score from sklearn (or you can use your custom function)
    labelling = F.my_fscore_whole_determine(Label_Test, Label_Pred)
    print('F-score:', labelling)
    
    # If needed, you can also compute accuracy, precision, and recall
    accuracy = accuracy_score(Label_Test, Label_Pred)
    precision = precision_score(Label_Test, Label_Pred, average='binary')
    recall = recall_score(Label_Test, Label_Pred, average='binary')
    
    print('Accuracy:', accuracy)
    print('Precision:', precision)
    print('Recall:', recall)
    
    return Label_Test, Label_Pred

这样，你就可以在控制台上看到更多的评估指标，例如 Accuracy、Precision、Recall 和 F-score。

预训练和训练的区别

预训练和真实训练的区别：

从代码中可以看到，预训练和实际训练（即最终训练）有显著的区别，主要体现在以下几个方面：

1. 数据集的使用：

  • 预训练：在预训练阶段，使用的是 较小的子集 数据（例如 LABEL_TRAIN[:200]，即前 200 条数据），这通常用于初始化模型并让网络学习基本的特征表示。
  • 真实训练：真实训练阶段，使用的是 整个训练集 数据（即 LABEL_TRAIN），以确保网络在更多样本上进行训练，进一步提高模型的性能和泛化能力。

2. 目标：

  • 预训练：预训练阶段通常主要是为了初始化模型参数，使其能够从数据中学到有意义的表示。对于 RSR 网络和 ASD 网络来说，预训练阶段通过优化损失函数，学习如何从输入数据中提取有用的特征并初始化其参数。
  • 真实训练：真实训练阶段的目标是通过更长时间的训练来优化模型，使其能够准确地预测标签。这里不仅包括了训练模型的网络（RSR 和 ASD），还通过多次迭代训练来逐步提高模型的性能。

3. 训练过程：

  • 预训练：在预训练过程中，首先通过 train_rsr 函数训练 RSR 网络（即通过 train_rsr(RSR, label_train, text_train, normal_signal)）。然后将 RSR 网络的输出传递给 ASD 网络进行训练（通过 pretrain_asd(ASD, obs_train, label_train, text_train, RSR, batched_data)）。在这个过程中，RSR 训练和 ASD 训练交替进行，但是每个阶段的训练次数（FLAGS.epoch_pre）通常是比较少的。

  • 真实训练：真实训练阶段，首先训练 RSR 网络，然后将 RSR 的输出传递给 ASD 网络。与预训练阶段不同的是，训练过程持续进行，且训练次数更多，ASD 网络每次使用 RSR 的输出进行预测并进行更新，优化损失。这个过程通常会进行多个迭代（FLAGS.epoch_max）。此外，在训练过程中，会定期检查模型的性能，并保存最佳模型。

4. 训练次数和循环：

  • 预训练：预训练阶段的训练次数较少，通常每个批次（epoch）会进行较少的训练（FLAGS.epoch_pre）。这通常是为了让模型快速适应数据集，并为正式的训练做好准备。
  • 真实训练：真实训练阶段的训练次数较多，ASD 网络和 RSR 网络通常会进行更多的迭代训练，每个批次会更长时间训练（FLAGS.epoch_max），以确保模型能够充分学习到数据中的复杂模式。

5. 模型保存：

  • 预训练：在预训练阶段，模型会定期保存（每次性能提高时），例如 RSR.save('%s/%s_%s_res_%s/checkpoint' % (FLAGS.train_dir_rsr, globaltime, name, best_labelling))。
  • 真实训练：在真实训练阶段，模型会根据训练过程中的表现保存最佳模型。通过定期验证（调用 check('train')），评估模型的性能，并在达到更高的 F-score 时保存当前模型。

6. 训练时的学习率调整：

  • 预训练和真实训练的学习率：虽然在代码中没有明确看到预训练和真实训练过程中学习率的调整，但通常在真实训练阶段，学习率可能会进行调整（例如通过学习率衰减或使用不同的优化策略），以帮助模型在更长时间的训练中更有效地收敛。而预训练阶段则主要用于初始学习，学习率可能保持较高。

具体的代码片段比较：

预训练阶段：

for label_train, text_train, normal_signal in zip(LABEL_TRAIN[:200], TEXT_TRAIN[:200], NORMAL_SIGNAL_TRAIN[:200]): # 
    count += 1
    for _ in range(FLAGS.epoch_pre):
        loss, batched_data = train_rsr(RSR, label_train, text_train, normal_signal)
        
    obs_train = inference_rsr(RSR, text_train, normal_signal)
    for _ in range(FLAGS.epoch_pre):
        loss = pretrain_asd(ASD, obs_train, label_train, text_train, RSR, batched_data)
    if count % check_valid == 0:
        print('in pre-train', count)
        check('pre-train')    
    ASD.clean()
  • 这里 RSR 和 ASD 交替训练，且使用了较少的训练样本（LABEL_TRAIN[:200]）。
  • pretrain_asd 是预训练阶段的 ASD 训练函数。

真实训练阶段：

for label_train, text_train, normal_signal_train in zip(LABEL_TRAIN, TEXT_TRAIN, NORMAL_SIGNAL_TRAIN):           
    if count % 1000 == 0 or count == len(LABEL_TRAIN)-1:
        print('process time', count, time.time()-start, best_labelling)
        save_record.append([time.time()-start, best_labelling])
    count += 1   
    for _ in range(FLAGS.epoch_max):
        if _ > 0:
            loss, batched_data = train_rsr(RSR, label_train, text_train, normal_signal_train)
        obs_train = inference_rsr(RSR, text_train, normal_signal_train)                  
        if _ > 0:
            loss = train_asd(ASD, obs_train, label_train, text_train, RSR, batched_data)   
        label_train = evaluate_asd(ASD, obs_train, text_train)
    ASD.clean()
    if count % 10 == 0:
        check('train')
  • 在真实训练中，RSR 和 ASD 的训练持续进行，且数据量较大。训练过程中会定期保存模型，并根据训练进度输出日志。

总结：

  • 预训练阶段的主要目的是快速初始化网络，学习到初步的特征表示，通常使用小的训练集和较少的训练次数。
  • 真实训练阶段的目标是通过更长时间的训练来优化模型，使用完整的训练集，并根据训练过程中的验证结果调整和保存最佳模型。

预训练也有用到监督标签吧？

是的，预训练过程中是有用到 监督标签 的。具体来说，预训练过程依然依赖于 标签数据 来训练模型，尤其是在训练 RSR 和 ASD 网络时，标签（例如 label_train）用于监督网络学习预测目标。

预训练中的监督标签：

在你的代码中，预训练阶段使用了带标签的数据进行训练。这些标签直接影响模型的学习过程。具体的训练步骤包括：

  1. 训练 RSR 网络：

    loss, batched_data = train_rsr(RSR, label_train, text_train, normal_signal)
    • 在训练 RSR 网络时，label_train 是 监督标签，它用于计算损失（通常是交叉熵损失）并通过反向传播来更新 RSR 网络的参数。
    • label_train 与输入的文本 text_train 和正常信号 normal_signal 一起作为训练数据，用于学习信号和文本之间的关系。

  2. 训练 ASD 网络：

    loss = pretrain_asd(ASD, obs_train, label_train, text_train, RSR, batched_data)
    • 在 ASD 网络的训练过程中，label_train 也是作为监督标签参与训练的。这里，label_train 用于指导 ASD 网络如何根据从 RSR 获取的特征（obs_train）来预测对应的标签。

具体的监督标签作用：

  • RSR 网络：标签 label_train 在 RSR 网络中用于监督模型在预测时是否与实际标签一致。例如，RSR 网络的训练目标通常是最小化预测值与实际标签之间的误差。

  • ASD 网络：在预训练阶段，ASD 网络也会用到标签 label_train，在训练时通过标签来进行强化学习或监督学习。ASD 网络通过观察（obs_train）和对应的标签（label_train）来调整策略，使得模型的预测结果更接近真实标签。

总结：

即使是在预训练阶段，监督标签 仍然是模型训练中不可或缺的一部分。它们帮助网络学习从输入数据（如文本和信号）到目标输出（即标签）之间的映射关系，确保模型能够在训练过程中获得有效的指导。

tensorflow的特殊计算逻辑

是的，您理解得非常正确！这段代码展示的是 TensorFlow 中通过 计算图 来定义网络结构的方式，它并没有直接定义“显式的计算函数”，而是通过一系列的操作来定义数据流和计算过程。让我们逐步解析这个过程，看看每一行如何在计算图中构建数据流。

1. 定义变量和嵌入层（Embedding Layer）

self.embed = tf.get_variable('embed', dtype=tf.float32, initializer=embed, trainable=True)

这里创建了一个可训练的嵌入（embedding）矩阵 self.embed，它将词汇索引映射到嵌入向量。initializer=embed 表示这个矩阵初始化时使用提供的 embed 数据。

self.embed_inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embed, self.texts)   # shape: sentence*num_embed_units

tf.nn.embedding_lookup 函数通过索引 self.texts （即词汇的ID）来查找嵌入矩阵 self.embed，得到每个词的嵌入向量。self.embed_inputs 的维度是 [sentence, num_embed_units]，即每个输入句子的每个词都对应一个嵌入向量。

2. LSTM 单元的定义

cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=num_units)

这里定义了一个 LSTM 单元，num_units 指定了 LSTM 的隐藏状态的维度。

self.embed_inputs = tf.expand_dims(self.embed_inputs, 0)    # shape: 1*sentence*num_embed_units

tf.expand_dims 将输入的嵌入向量的维度从 [sentence, num_embed_units] 扩展为 [1, sentence, num_embed_units]，这一步是为了将嵌入层的输入调整为符合 LSTM 的输入要求。LSTM 的输入通常是三维的 [batch_size, sequence_length, input_size]。

3. 动态 RNN 操作

outputs, last_states = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cell, inputs=self.embed_inputs, dtype=tf.float32, time_major=False)

tf.nn.dynamic_rnn 是 TensorFlow 中的一个 RNN 层，用于执行 RNN 的前向计算。这里使用了 LSTM 作为单元。其返回的 outputs 是 RNN 对所有时间步的输出，而 last_states 是最后一个时间步的隐藏状态。

  • outputs 的维度是 [batch_size, sequence_length, num_units]，表示 RNN 在每个时间步的输出。
  • last_states 保存了最终时间步的状态，可以用于进一步的计算或预测。

4. 信号向量和拼接操作

signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')

这里使用 tf.layers.dense 来处理 self.signal，这个操作相当于对 self.signal 做一个全连接层的变换，将其转换成 num_units 维度的向量。signal_vec 的维度是 [batch_size, num_units]，表示与信号相关的特征向量。

self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)

outputs_ 是 LSTM 的输出（一个形状为 [batch_size, num_units] 的张量），signal_vec 是信号向量。通过 tf.concat 将两者拼接在一起，形成 [batch_size, num_units + num_units] 的张量 self.outputs。这一步将 LSTM 输出与额外的信号信息合并，为下游的预测做准备。

5. logits 和损失函数

self.logits = tf.layers.dense(self.outputs, 2)

这一层是一个全连接层，self.outputs 会被映射到一个二维空间，2 表示模型的输出有两个类别（比如二分类问题）。self.logits 是一个 [batch_size, 2] 的张量，表示每个样本属于每个类别的原始预测值（未经过 softmax）。

self.loss = tf.reduce_sum(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.logits), name='loss')

损失函数使用了 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，它用于计算真实标签 self.labels 和预测结果 self.logits 之间的交叉熵损失。tf.reduce_sum 将所有样本的损失加和得到最终的损失值。

mean_loss = self.loss / tf.cast(tf.shape(self.labels)[0], dtype=tf.float32)

最后，计算每个样本的平均损失，tf.shape(self.labels)[0] 获取当前批次的样本数量，mean_loss 是平均损失值。

6. 优化器和梯度更新

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate)
self.train_op = optimizer.minimize(self.loss)

定义了一个 Adam 优化器，并通过 optimizer.minimize(self.loss) 来最小化损失函数，从而更新模型的参数。

opt = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate)
gradients = tf.gradients(mean_loss, self.params)
clipped_gradients, self.gradient_norm = tf.clip_by_global_norm(gradients, max_gradient_norm)
self.update = opt.apply_gradients(zip(clipped_gradients, self.params), global_step=self.global_step)

这里使用 tf.gradients 计算损失对模型参数的梯度，然后通过 tf.clip_by_global_norm 对梯度进行裁剪，防止梯度爆炸。最后通过 apply_gradients 来应用这些梯度更新模型参数。

7. 计算过程与数据流

  • 定义计算图：整个过程通过定义变量、占位符、运算符和操作符，构建了一个计算图，这个计算图定义了如何从输入数据到预测结果（logits），以及如何计算损失和梯度。

  • 不需要显式的“计算函数”：在 TensorFlow 中，模型的计算过程（如前向传播、损失计算等）通过操作符（+、*、tf.nn.softmax 等）来定义数据流和计算关系。这样做的好处是，它将所有计算过程表示为图（计算图），在 session.run() 中统一执行。

  • 计算与数据流：每当我们调用 session.run() 时，TensorFlow 会通过计算图中的操作符，按照定义的顺序进行数据传输和计算。这种方式更符合深度学习中“声明式编程”的思想，而不是命令式编程。

总结

  • TensorFlow的声明式计算：您所看到的代码通过定义输入、操作、计算图等，构建了一个计算模型。没有显式调用网络进行计算，而是通过一系列层的定义和图的构建来表示计算过程。
  • 通过图执行计算：在 TensorFlow 中，网络的“计算”通过调用 session.run() 来执行。这时候，TensorFlow 会自动按照图中的定义顺序进行计算，计算结果返回。

生成的single标签 用来做embedding的一部分，而label则是用来计算loss

是的，signal 和 label 在网络中的处理是不同的，尽管它们都是“标签”，但是它们在模型中起到的作用是不同的，我们可以通过代码的上下文来进一步理解。

1. signal 和 label 的区别

  • signal：通常是指与当前样本的特征相关的某些额外信息，或者是与输入数据的上下文相关的信号。在这段代码中，signal 是一种附加的输入，它会通过一个全连接层（signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')）被转换为与模型的隐藏层输出相结合的向量。signal 可能用于提供额外的上下文信息，影响网络的输出，或者在多任务学习中传递某些任务的状态。

  • label：通常是目标标签，即模型的训练目标。在分类任务中，label 就是每个样本的目标类别。在这段代码中，label 会作为损失函数的输入与网络的预测结果（logits）进行比较，以计算交叉熵损失。

2. 在网络中的处理

我们可以看到在网络中，signal 和 label 的处理方式是有差异的：

2.1 signal 的处理

在模型中，signal 通过以下步骤进行处理：

signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')
  • signal 被传入一个 全连接层（Dense Layer），这一层会将 signal 映射到一个与 LSTM 单元输出维度相同的空间（num_units）。
  • 这样，signal 被转换为一个具有与 LSTM 输出相同维度的向量（signal_vec）。这种转换允许模型将 signal 和 LSTM 输出的特征拼接在一起，形成最终的网络输出。
self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)
  • 然后，signal_vec 会和 LSTM 的输出（outputs_）在维度上进行拼接（concat），这样，最终的网络输出不仅包含了输入文本的特征，还包含了额外的上下文信息（即 signal）的影响。

这种处理方式意味着 signal 会被视作一个与 text 特征相关的辅助输入，它对模型的预测有一定的影响，但它不会直接参与计算损失函数，而是帮助生成最终的预测结果。

2.2 label 的处理

label 是网络的目标输出，它参与了计算损失函数的过程：

self.loss = tf.reduce_sum(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.logits), name='loss')
  • label 被直接用于计算损失函数。labels 是模型的目标输出，即每个样本对应的真实类别。在这里，label 被用来与模型的预测输出（logits）进行对比，计算交叉熵损失（sparse_softmax_cross_entropy_with_logits）。
  • 损失函数的计算是通过对比 labels 和 logits 来完成的，其中 logits 是网络的输出，它表示每个类别的得分（未经过 softmax 的概率分布）。

3. 总结：

  • signal 和 label 虽然都是“标签”，但它们的作用不同。signal 更多的是作为输入信息对模型进行引导，而 label 则是目标标签，用于训练过程中计算损失。
  • 在网络中，signal 作为辅助信息通过一个全连接层被转换后，与 LSTM 输出拼接，参与模型的最终预测。而 label 则直接用于计算损失函数，驱动模型的优化过程。
  • signal 是辅助输入，它并不会直接影响损失函数的计算，而是通过调整网络的输出影响最终预测结果。label 是目标输出，它用于计算模型的损失并指导网络进行优化。

因此，signal 和 label 确实在网络中分别有不同的处理方式，并且它们在网络中扮演着不同的角色。

是的，你的理解基本上是对的，我们可以根据网络的结构和数据的描述来详细分析下这个过程。

数据结构和任务背景

从你提供的描述来看，每条轨迹（可能是时间序列或者一系列路段）都有多个道路编码（即每个点的embedding），每个点还会有一个与其相关的 signal（信号）和 label（标签）。具体的处理步骤大致如下：

  1. 道路编码的Embedding：每条道路或者轨迹的编码会被转换成一个高维的向量表示，这个过程通过 embedding 来实现。embedding_lookup 操作会根据每个点的编码来查找对应的道路的 embedding 向量。
  2. 信号（signal）：每个点还会有一个与其相关的信号（比如轨迹的上下文信息或当前时刻的状态）。这些信号会被传入模型并转换为与 LSTM 输出维度一致的向量（signal_vec）。
  3. 标签（label）：每个轨迹的每个点都有一个与之对应的 label，即目标输出。

计算流程

  1. Embedding 和 Signal 的处理：

    # 1. 对每条道路进行 embedding 查找，得到对应的 embedding 向量
self.embed = tf.get_variable('embed', dtype=tf.float32, initializer=embed, trainable=True)
self.embed_inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embed, self.texts)   # shape: sentence * num_embed_units

# 2. 对 signal 进行全连接层转换，得到与 LSTM 输出相同维度的向量
signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')

    • embed 变量是通过查找一个预训练的或随机初始化的 embedding 表来获得的，形状是 [num_symbols, num_embed_units]，这里 num_symbols 是轨迹点的数量或不同道路的数量，num_embed_units 是每条道路的向量维度。

    • embedding_lookup 操作从 embed 表中取出每个轨迹点（text）的对应 embedding 向量。

    • signal 是与每个点相关的信号，它经过一个 全连接层，signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')，将信号转换为一个与 LSTM 输出相同维度的向量（num_units）。这个信号信息本质上是为每个轨迹点提供上下文信息，帮助模型进行更准确的预测。

  2. LSTM 和 Signal 的拼接：

    # 3. 将 LSTM 输出与 signal_vec 拼接，形成最终的特征表示
self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)
    • LSTM 输出的特征（outputs_）表示每个轨迹点的序列特征。
    • 然后，通过 concat 将 LSTM 输出 和 signal 变换后的向量进行拼接（tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)），这个拼接操作产生了每个轨迹点的最终特征表示。

  3. Logits 和 Loss 计算：

    # 4. 使用拼接后的输出进行分类，得到 logits
self.logits = tf.layers.dense(self.outputs, 2)  # 假设是二分类任务

# 5. 计算损失
self.loss = tf.reduce_sum(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.logits), name='loss')
    • logits 是网络的预测输出，表示每个轨迹点属于不同类别的概率分布。
    • 然后，通过 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 计算 loss，这是一个典型的用于分类任务的损失函数。它会根据 labels 和 logits 之间的差距来计算损失。

损失（Loss）是怎么计算的？

损失计算的关键是 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits，它是一个标准的分类损失函数，具体过程如下：

  1. logits：这是网络的输出，通常是每个类的得分（在经过 softmax 之后，可以视为概率分布）。在这个网络中，每个轨迹点的 logits 是经过一个全连接层得到的，形状为 [batch_size, 2]，表示该点属于每个类别的概率分布（假设是二分类问题）。

  2. labels：这些是目标标签（ground truth），每个标签表示该轨迹点的真实类别，形状为 [batch_size]。假设我们有 0 和 1 两个类别，标签是一个整数，表示当前轨迹点的真实类别。

  3. 损失计算：sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 会计算每个样本的交叉熵损失，最后取均值或者求和。交叉熵计算是通过将 logits 与 labels 比较，测量模型的预测与真实标签之间的差异。

    具体来说，logits 和 labels 用来计算 softmax 函数，它会将 logits 转换为概率分布，然后与真实标签（labels）计算交叉熵损失。

    最终的损失 loss 计算如下：

    self.loss = tf.reduce_sum(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.logits), name='loss')

总结

  1. signal 和 embedding 的结合：模型通过将 signal 和每个轨迹点的 embedding 输出拼接起来，使得每个轨迹点的最终特征不仅包含了其对应道路的 embedding，还融合了与该点相关的上下文信息 signal。

  2. logits 和 label：logits 是通过拼接后的特征向量计算得到的，它表示每个轨迹点属于各个类别的得分。然后，label 和 logits 被用来计算交叉熵损失，最终驱动网络学习。

  3. Loss 的计算：loss 是通过比较模型的预测（logits）和实际标签（label）来计算的，用于指导网络进行反向传播和参数更新。

因此，signal 和 label 的处理是不同的，signal 是作为输入进行特征提取和辅助计算，而 label 则直接用于计算损失函数。

inference_rsr 和 train_rsr的区别

你提到的 inference_rsr 和 train_rsr 主要有以下几个区别，它们的作用和使用场景是不同的：

1. 目的和功能不同：

  • train_rsr：这是一个训练步骤函数，它的目的是通过输入的训练数据（包括 text 和 signal）以及真实标签 label，来训练模型。具体来说，它：

    • 计算模型的输出（预测）与真实标签之间的损失（loss）。
    • 根据损失进行反向传播，并更新模型的参数。
    • 这个过程依赖于 train_step 函数来进行前向计算、损失计算和反向传播。

  • inference_rsr：这是一个推理步骤函数，它的目的是在给定输入数据（包括 text 和 signal）的情况下，计算模型的输出（比如隐状态 hidden_states）。与训练不同，这个函数仅仅是计算模型的输出，而不进行反向传播和参数更新。具体来说，它：

    • 只进行前向计算，获得模型的输出（通常是 hidden_states，即网络的隐层状态）。

2. 是否涉及训练（反向传播）：

  • train_rsr：

    • 在这个函数中，train_step 被调用，它会执行前向传播计算、损失函数的计算、梯度的计算以及反向传播来更新模型参数。
    • 损失值被用来进行优化，也就是更新网络权重。

  • inference_rsr：

    • inference_rsr 只进行 前向传播，计算模型的输出，并返回这些输出（如 hidden_states）。
    • 没有反向传播，因此模型的参数不会改变。

3. 输入和输出的区别：

  • train_rsr：

    • 输入：除了文本 text 和信号 signal 外，train_rsr 还需要真实标签 label 来计算损失。
    • 输出：返回计算的 损失 和 训练数据 (batched_data)，损失用于模型优化。

  • inference_rsr：

    • 输入：仅需要 文本数据 text 和 信号 signal。
    • 输出：返回 模型的输出（在这个例子中是 hidden_states），即网络的隐状态（或者其他你需要的中间结果）。

4. train_rsr 和 inference_rsr 在模型中的应用场景：

  • train_rsr 在 训练阶段 使用，通过每个训练批次的数据，计算损失并通过反向传播更新模型参数。
  • inference_rsr 在 推理/测试阶段 使用，通常用于获取模型在新的输入数据上的预测结果，比如计算隐藏层的状态（hidden_states），用于后续的分析、预测或者评估。

代码中的具体区别

  1. train_rsr：

    def train_rsr(model, label, text, signal):
    loss = .0
    signal_ = []
    for sig in signal:
        signal_.append(np.eye(model.num_signal, dtype=np.int)[sig])  # 根据signal生成信号矩阵
    batched_data = {'texts': np.array(text), 'labels': np.array(label).reshape(-1), 'keep_prob': FLAGS.keep_prob, 'signal': np.array(signal_).reshape(-1, model.num_signal)}
    outputs = model.train_step(model.sess_rsr, batched_data)
    loss += outputs[0]
    return loss / len(label), batched_data
    • 这个函数中，通过调用 train_step 来计算损失并执行反向传播优化。
    • 返回值：训练损失和批量数据。

  2. inference_rsr：

    def inference_rsr(model, text, signal):
    signal_ = []
    for sig in signal:
        signal_.append(np.eye(model.num_signal, dtype=np.int)[sig])
    hidden_states = np.zeros([len(text), FLAGS.hidden_units], dtype=np.float32)
    batched_data = {'texts': np.array(text), 'keep_prob': FLAGS.keep_prob, 'signal': np.array(signal_).reshape(-1, model.num_signal)}
    hidden_states = model.sess_rsr.run(model.outputs, {model.texts: batched_data['texts'], model.keep_prob: 1.0, model.signal: batched_data['signal']})
    return hidden_states
    • 这个函数计算模型的 输出（在此是 hidden_states），即每个点的隐状态，通常用于推理和评估。
    • 返回值：模型的输出（例如隐状态）。

总结

  • train_rsr 是用于 训练 的函数，它计算损失并进行反向传播以优化模型。
  • inference_rsr 是用于 推理 的函数，它只计算前向传播的结果，不更新模型参数。

两者的根本区别在于 train_rsr 进行的是训练和模型优化（反向传播），而 inference_rsr 只进行前向推理，得到模型的输出，不更新权重。

RSRNetwork（编码） 和强化学习部分 (pretrain_asd、determine) 是交替进行的

强化学习部分的内容

在强化学习（RL）阶段，模型的目标是通过与环境的互动来学习一个策略，使得在每一步采取的行动能最大化累积的奖励。你提到的 determine 函数和 prelearn 机制，正是强化学习过程中计算奖励和更新策略的核心部分。我们可以详细解释这两个步骤在代码中的具体实现。

1. 奖励（Reward）计算 - determine函数

在 determine 函数中，模型根据之前的输出（即先前的动作和状态）以及当前的环境反馈（通过 batch_obs、labels 和 text 作为输入）计算奖励。具体来说，奖励的计算包含了 本地奖励（local reward） 和 全局奖励（global reward） 两部分：

1.1 本地奖励（Local Reward）

本地奖励是指基于当前时间步（或当前状态）和之前状态之间的比较来计算的。它考虑了模型在连续两步之间的决策是否一致，目标是鼓励模型做出一致的选择。例如，如果模型连续两步选择了相同的动作（或标签），则本地奖励将是正向的，反之，则是负向的。

代码中的 model.local_reward 就是计算这一奖励的地方。它通过以下几个步骤来实现：

  • 比较当前标签（labels[idx]）和上一个标签（model.labels[-1]）。
  • 如果它们相同，就给出正奖励；否则给出负奖励。
  • 同时使用 similarity(batch_obs[idx-1], obs) 来衡量两个状态的相似性，确保奖励不仅仅基于标签一致性，还考虑到状态变化的平滑性。

1.2 全局奖励（Global Reward）

全局奖励则是通过整个模型的输出与某些外部信号（如 RSR 模型的损失函数）计算得到的。全局奖励通常更能反映模型在较长时间跨度上的表现，结合了模型的整体决策过程。

在代码中， global_reward 是通过调用 from_RSR_loss(model, batch_obs, text, SRN, batched_data) 计算的，该函数评估了模型在当前环境中执行的行为，计算了模型的损失，并将其转化为奖励。

奖励计算总结：

determine 函数的最终目标是通过计算 本地奖励 和 全局奖励 来评估模型当前的决策质量。奖励的计算不仅取决于当前的决策，还与历史状态、模型预测结果的准确性以及预测之间的一致性有关。奖励会反馈给模型，影响其未来的决策策略。

2. 策略（Policy）

在强化学习中，策略（Policy）是模型在某个状态下采取行动的规则或方法。在这个过程中，模型需要根据当前的策略来选择行动（或者说选择一个标签）。策略的更新基于奖励信号，通过强化学习算法（如策略梯度法、Q学习等）来进行。

在代码中，策略 主要体现在以下几个方面：

  • model.labels：记录模型的历史决策，作为强化学习中的行动历史。
  • model.choose_action：这个函数用来选择模型的行动（即标签）。具体来说，模型在每个时间步都会根据当前的输入（观察到的状态）和之前的标签选择一个动作。

策略更新：通过 prelearn 来调整

  • prelearn 函数的作用是基于从环境得到的奖励来 更新策略。具体来说，prelearn 使用的是强化学习中的一种 策略优化 技术，通常基于 策略梯度法。在强化学习中，策略梯度法通过反向传播计算梯度，并更新策略网络的权重，使得模型在未来的互动中能够更好地选择高奖励的动作。

  • model.prelearn() 的具体实现会根据计算得到的 折扣奖励（discounted reward） 来更新模型的参数（权重）。这是通过计算模型在各个时间步的损失（loss）并使用优化算法（例如 Adam 优化器）进行参数更新。

  • reward 在这里指的是整个强化学习过程中的反馈信号，它告诉模型在当前状态下采取某个行动后的好坏，奖励信号帮助模型学习如何调整其决策过程，以在未来的交互中获得更高的累积奖励。

策略更新的核心：

在 prelearn 中，模型的目标是最大化从环境中获取的奖励，通过更新策略网络的参数，使得未来的行动更有可能带来高奖励。这通过反向传播计算梯度并使用优化算法来完成。

3. 总结

  • 奖励（reward）在代码中具体指的是 模型的反馈信号，用于评估模型当前采取的行动（或标签选择）在某一状态下的效果。奖励通常包括 本地奖励 和 全局奖励 两部分，本地奖励反映了连续行动的一致性，而全局奖励则反映了整个决策过程的整体表现。

  • 策略（policy）在代码中具体指的是 模型如何选择行动。策略是基于模型的参数和当前输入（状态）来确定在某个时间步应该采取的动作。在训练过程中，策略会根据奖励信号进行 更新，以提高未来选择高奖励行动的概率。策略更新通过强化学习算法来实现，通常会使用 策略梯度方法 等优化技术。

通过强化学习的框架，模型不断调整策略，以便在未来的交互中做出更有利的决策，从而最大化累积奖励。

本地奖励 + 全局奖励 （两种奖励）

你说得没错！在这段代码中，model.labels.append(labels[idx]) 确实是将 实际标签（来自数据集的真实标签）添加到 model.labels 中。这里的标签没有经过任何强化学习模型的预测，而是直接拿了数据中的标签值。

具体分析

  1. model.labels[-1] 是实际标签：
    由于强化学习算法的步骤是基于 已有的真实标签 来计算奖励的，所以 model.labels 本质上是在存储每个轨迹点的实际标签。

  2. model.local_reward 的计算：
    计算局部奖励时，实际上是将历史标签 model.labels[-1] 与当前标签 labels[idx] 进行匹配。
    这里有两个关键点：

    • (int(model.labels[-1] == labels[idx]) - int(model.labels[-1] != labels[idx]))： 这是用来计算标签是否匹配。若匹配，则奖励 +1，否则 -1。
    • similarity(batch_obs[idx-1], obs)：是计算当前观察和前一时刻观察之间的相似度，这里是用来衡量当前轨迹点与之前轨迹点的相似性。

总结

这里的 model.labels 存储的是实际标签而非强化学习模型的预测标签，因此奖励计算依赖于真实标签之间的匹配性。这意味着在这个步骤中，强化学习的作用主要体现在如何根据轨迹和奖励调整策略，但计算奖励的依据依然是实际标签和前后观察的相似性，而非预测标签。

RSRNetwork和ASDNetwork之间的关系

在你提供的代码中，强化学习的网络主要体现在 RSRNetwork 这个类里，它包含了前向传播计算和损失的定义。强化学习的策略网络通常负责根据当前的状态（即输入）计算预测输出（例如，动作的概率分布），并根据该输出选择动作。而 RSRNetwork 网络实际上实现了这种前向计算。

1. 强化学习网络的前向传播

在 RSRNetwork 中，前向计算发生在网络的初始化和模型定义部分。具体来说，它的前向传播计算步骤如下：

class RSRNetwork(object):
    def __init__(self,
                 num_signal,
                 num_symbols,
                 num_embed_units,
                 num_units,
                 embed,
                 learning_rate=0.001,
                 max_gradient_norm=5.0
                 ):
        self.texts = tf.placeholder(tf.int32, [None])  # 输入数据占位符
        self.labels = tf.placeholder(tf.int32, [None])  # 目标标签
        self.keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)  # dropout的概率
        self.learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False, dtype=tf.float32)
        self.global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
        
        self.length_se_t = tf.placeholder(tf.int32, [None])  # 序列长度
        self.signal = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.num_signal])  # 来自环境的信号

        # 构建词向量嵌入
        self.embed = tf.get_variable('embed', dtype=tf.float32, initializer=embed, trainable=True)
        self.embed_inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embed, self.texts)  # 查找文本嵌入

        # 使用 LSTM 单元进行序列建模
        cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=num_units)
        self.embed_inputs = tf.expand_dims(self.embed_inputs, 0)  # 扩展维度，为LSTM准备数据
        outputs, last_states = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cell, inputs=self.embed_inputs, dtype=tf.float32, time_major=False) 
        outputs_ = outputs[0]  # 获取LSTM输出

        # 将信号与LSTM输出拼接
        signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')
        self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)  # 合并LSTM输出和信号

        # 输出层
        self.logits = tf.layers.dense(self.outputs, 2)  # logits是模型的原始输出

        # 计算损失
        self.loss = tf.reduce_sum(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.logits), name='loss')
        mean_loss = self.loss / tf.cast(tf.shape(self.labels)[0], dtype=tf.float32)  # 平均损失
        
        # 优化器设置
        optimizer = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate)
        self.train_op = optimizer.minimize(self.loss)

        # 计算梯度和全局归一化
        opt = tf.train.AdamOptimizer(self.learning_rate)
        gradients = tf.gradients(mean_loss, self.params)
        clipped_gradients, self.gradient_norm = tf.clip_by_global_norm(gradients, max_gradient_norm)
        self.update = opt.apply_gradients(zip(clipped_gradients, self.params), global_step=self.global_step)

        self.sess_rsr = tf.Session()
        self.saver = tf.train.Saver()
        self.sess_rsr.run(tf.global_variables_initializer())

2. 前向传播步骤详解

  1. 输入嵌入：

    • 代码中的 self.embed_inputs 通过 embedding_lookup 获取输入的嵌入向量。
      self.embed_inputs = tf.nn.embedding_lookup(self.embed, self.texts)

  2. LSTM 网络：

    • 输入的文本嵌入被传入 LSTM 网络进行处理，outputs 是 LSTM 的输出。
      outputs, last_states = tf.nn.dynamic_rnn(cell=cell, inputs=self.embed_inputs, dtype=tf.float32, time_major=False)
outputs_ = outputs[0]

  3. 拼接信号和 LSTM 输出：

    • 除了文本的 LSTM 输出外，还使用来自外部的信号（self.signal），通过 dense 层将信号转换为一个向量，并与 LSTM 输出进行拼接。
      signal_vec = tf.layers.dense(self.signal, num_units, name='signal_vec')
self.outputs = tf.concat([outputs_, signal_vec], 1)

  4. 全连接输出层：

    • 最终将拼接的结果通过一个全连接层（dense）进行映射，得到最后的 logits（即模型的原始输出）。
      self.logits = tf.layers.dense(self.outputs, 2)

  5. 计算损失：

    • 使用 sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 来计算损失，这是一个分类问题中的常用损失函数，主要用于计算模型输出与真实标签之间的误差。
      self.loss = tf.reduce_sum(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.labels, logits=self.logits), name='loss')

3. 强化学习的优化和更新

强化学习的策略更新（即 prelearn 和 train_asd）主要是通过计算损失后，使用优化器来最小化损失，从而调整模型的参数。这些步骤可以在训练过程中通过以下代码来完成：

outputs = session.run([self.loss, self.train_op], feed_dict={
    self.tf_obs: np.array(self.ep_obs[0]),
    self.tf_idx: np.array(self.ep_obs_label[0]),
    self.tf_acts: np.array(self.ep_as[0]),
    self.tf_vt: discounted_ep_rs,
    self.keep_prob: keep_prob})
  • 这行代码会计算 self.loss 并更新模型参数， self.train_op 是执行优化的操作。

总结

  • 前向计算：强化学习网络的前向传播主要发生在 RSRNetwork 类中的 __init__ 方法里，通过 LSTM 处理输入的嵌入向量和信号，并输出 logits。
  • 损失计算与优化：损失计算通过 self.loss 实现，并使用 AdamOptimizer 执行反向传播来优化模型。

每次更新时，model.labels[-1] 都是用来做决策的基础标签，表示 前一时刻的预测标签。

posted @ 2024-11-25 20:22  GraphL  阅读(187)  评论(0)    收藏  举报