RNN：timestep、inputsize、Batchsize的区别「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

近期读了一些关于LSTM的文章，但仍旧很难理解，关键就是不懂输入、输出是什么，相比于图像处理的CNN，RNN特别抽象。
昨晚花了很大的精力去理解“遗留状态”这个概念，现在终于明白了一些，关键在timestep这个概念。

一、深入理解timestep

我们看到的所有的RNN结构图，其实都是在一个timestep中的，而不是整个序列。（这句话很简单，但真的是花了很长时间才领悟到的）
以下引用自知乎回答：
我的RNN理解
用动图讲RCNN
对于常用的cnn模型，它只能单独处理每个输入，每个输入之间完全没有联系，但是现实中很多情况是需要考虑数据的前后之间的联系的，比如：视频的每一帧都是有联系的，一段话中每个词也都是离不开上下文的，那么可不可以在神经网络输入的时候把之前的信息加进去呢？因此提出了RNN模型。

在提到RNN时，总会遇到这个抽象的图：

这个图总是让人一脸蒙蔽阿，说白了这就是rnn的一个抽象流程。x代表输入，o代表输出，s代表隐藏层。如果把W这个环去掉，就是最普通的网络结构，把这个环扩展开，如下图所示：

其实x向量并不是一下子全都输进去的，是每次输入一个Xt，并且每次输出一个Ot。具体公式如下：

其中，f、g都是激活函数，Ot由隐藏层决定，相当于是一个全连接。St是由当前的输入Xt以及上一个隐藏层共同决定的。这里介绍的比较简单，任何一个rnn教程都会对该过程做一个详细的说明。看到这里我就不太理解，我这个W的环到底要循环多少次？这是由timestep决定的。timestep的值决定了该rnn的结构，如果timestep为20，那么这个W的环要循环20次，每一步t都需要一个输入，同时也会有一个输出，共有20次输入和对应的20个输出。

所以说，造成我理解最大的困难就是没有懂上面的那句话：我们看到的所有的RNN结构，其实是对一个timestep内部来说的，而不是timestep之间。RNN所谓的t-1的遗留状态也是在一个timestep里面的事情，t多少取决于timestep的值。

二、timestep示例理解

这一个实战操作的解释会有助于理解这一过程：
简单粗暴LSTM：LSTM进行时间序列预测

LSTM进行预测需要的是时序数据 根据前timestep步预测后面的数据
假定给一个数据集
{

A,B,C->D
B,C,D->E
C,D,E->F
D,E,F->G
E,F,G->H
}
这时timestep为3，即根据前三个的数据预测后一个数据的值。我们所谓的隐藏状态是这样的：把A输入进去，得到隐藏状态h(1),然后h（1）与B一起输入，得到h（2），然后h（2）与C一起输入…
而不是过去以为的[ABC—D]训练完，得到h(1),再把[BCD—E]和h(1)训练得到h(2)…
举一个简单的情况 假设一个list为[1,2,3,4,5],timestep = 2
我们转化之后要达到的效果是

这部分就需要自己编程实现，按照自己设定的timestep构建训练集：

def create_dataset(dataset, look_back):
#这里的look_back与timestep相同
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back)]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back])
    return numpy.array(dataX),numpy.array(dataY)
#训练数据太少 look_back并不能过大
look_back = 1
trainX,trainY  = create_dataset(trainlist,look_back)
testX,testY = create_dataset(testlist,look_back)

所以说，timestep的值为n，就意味着我们认为每一个值都和它前n个值有关系。拿来预测时也是如此，如果timestep=n，训练之后，为了预测第m个值，就要把m的前n个值做输入。

三、示例：timestep与Batchsize的区别

个人看法：给定一个长序列，序列中的每一个值，也都由一个很长的向量（或矩阵）表示。把序列从前往后理解为时间维度，那么timestep就是指的这个维度中的值，如果timestep=n，就是用序列内的n个向量（或矩阵）预测一个值。
而对于每一个向量来说，它本身有一个空间维度（如长度），那么Batchsize就是这个空间维度上的概念。
比如一共有5个字母ABCDE，它们分别如此表示：
A：1 1 1 1 1
B：2 2 2 2 2
C：3 3 3 3 3
D：4 4 4 4 4
E：5 5 5 5 5
如果timestep为2，那么在训练过程中就是：

下面我们只看第一对数据：AB-C
t=0,A进入训练，生成h(0)
t=1,B进入训练，生成h(1)
下面我们只看t=0，由于A的序列可能也很长（在本例子中是5），所以也不能一次全都带进去。这就需要分批次了（和过去的所有网络就一样了），所以设定Batchsize为2，则就是分成三批次：11、11、1

四、示例：timestep、batchsize、inputsize的区别

下面的例子来自动图看懂RNN
我们用碎纸做个比方。有一张A4纸，长宽分别为297*210 mm，现在要把纸塞进碎纸机里。

在这个例子中，

A4纸就是数据，总数据量为297*210，
碎纸机是神经网络
输出的结果是粉碎的纸，这里我们先不管输出是什么样，只关注输入。
每次塞纸时，都要正拿A4纸，把210的一边冲着碎纸机的口塞入。

现在开始考虑各个参数的意义。

下图代表input_size=1，batch=1，喂给碎纸机的是一个1*1的小纸片，训练1000次代表喂1000次纸；

下图代表数据维度input_size=210,batch=1，也就说，数据本身发生了变化——增加维度了；

下图代表input_size=1,批次batch=297，数据本身没变，每次训练时进的数据量多了

相应的，下图就代表input_size=210，batch=297，一共只需要1次就能训练完所有数据。

以上是我们之前学习的全连接神经网络。

现在引入RNN。RNN保留了之前所有参数，并增加了参数time_step（时间步），对于这个例子，我们应该怎么理解这个新参数呢？

此刻你手中的纸突然有了厚度（10297210），碎纸机还是那台，纸变厚了，就必须切片才能塞进去，在这个例子中，纸被切成了10层。

1、RNN要求你，每次塞纸时，不管纸是什么形状（不管batch等于多少），都必须把10层纸依次、先后、全塞进去，才算一次完整的喂纸，中间不许停（time_step=10）
2、同时，每层纸在进纸时，还需要跟上层产生的碎纸片一起塞进去（h_{t-1}+x_{t}）
至此，我们看到，batch依然保留，与time_step分别代表不同意义。

其实，从另一个角度也可以区分，time_step是神经网络的参数，网络建好了便不会改变；batch是训练参数，在训练时可根据效果随时调整。