tensorflow中的seq2seq例子为什么需要bucket？ 有关tensorflow 的sequence2sequence例子，为什么需要用到buckets,rnn不是可以处理任意长度的数据吗

tensorflow中的seq2seq例子为什么需要bucket？

有关tensorflow 的sequence2sequence例子，为什么需要用到buckets,rnn不是可以处理任意长度的数据吗？

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深度学习（Deep Learning）、机器学习 话题的优秀回答者

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终于碰到一个是真心谈技术的问题，不容易啊。。。在热那亚机场等飞机，所以时间有限，答得比较简单，请勿怪罪。

的确，如题主所说，RNN在数学上是可以处理任意长度的数据的。我们在TensorFlow中使用bucket的原因主要是为了工程实现的效率：

（1）为什么不直接在graph的层面上支持可变长度的计算？在实现上，这需要使用一个将长度作为一个可变参数的while loop，而while loop的实现又涉及到其他一系列问题，比如说自动梯度计算（autodiff）等等，并不是一个很容易的事情。并且，如果要保证运行时的schedule的效率，还有一些不是那么简单地代码要改。

（2）即使可以支持while loop，还会有的一个问题是，我们在算minibatch，而每个minibatch里面不同的sequence有不同的长度。于是有两种解决方案：（a）对于每个minibatch，取最大的长度，然后跑那个最大长度。（b）实现一个sub-minibatch的计算方法，在每一个timestamp检测每个样本是否已经到达它的最大长度，如果超过就不计算。

（3）可以看到，（2a）是一个很浪费的算法，如果一个minibatch里面有一个很长的，大家都得跟着算到那个长度，所以不好。（2b）对于每个operator的要求都很高，做过数值优化的都知道，基本的计算比如说矩阵乘积，数据结构越简单越好，如果你要实现一个跳过某几行只算某几行的方法。。。good luck。

（4）于是，一个折衷的方案就是，对于sequence先做聚类，预设几个固定的长度bucket，然后每个sequence都放到它所属的bucket里面去，然后pad到固定的长度。这样一来，首先我们不需要折腾while loop了，每一个bucket都是一个固定的computation graph；其次，每一个sequence的pad都不是很多，对于计算资源的浪费很小；再次，这样的实现很简单，就是一个给长度聚类，对于framework的要求很低。

RNN的bucketing其实是一个很好的例子：在深度学习的算法实现上，数学是一部分，工程是另一部分。好的实现，都是在数学的优雅和工程的效率之间寻找一个最优折衷的过程。

发布于 2016-04-02

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欧阳

google前端

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最新版本的 tensorflow 不需要使用 bucketing了，直接用 dynamic rnn 就好，它会根据每个batch自动计算最好的输出，不过要更定每个example的 sequence length。

当然，现在有人可以做到自动计算 sequence length 了，可参考 tensorlayer.layers

这个方法也用在google 最新开源的 image captioning 例子里了。