目录
一、准备工作
1.任务说明
2.加载数据
二、数据预处理
1.构建词典
2.生成数据批次和迭代器
三、模型构建
1. 搭建模型
2.初始化模型
3. 定义训练与评估函数
四、训练模型
1. 拆分数据集并运行模型
顺便测试指定数据
五、总结
🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]内部限免文章（版权归 *K同学啊* 所有）
🍖 作者：[K同学啊]
📌 本周任务：
●根据文本内容（第1列）预测文本标签（第2列）
●尝试根据第一周的内容独立实现，尽可能的不看本文的代码
一、准备工作
1.任务说明
本次将使用PyTorch实现中文文本分类。主要代码与N1周基本一致，不同的是本次任务中使用了本地的中文数据，数据示例如下：
与上周不同的地方：
●加载的是本地数据
●从英文变为了中文
●文本标签需要进一步预处理
数据集上传不了，需要的跟我私聊
2.加载数据
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib,warnings
warnings.filterwarnings("ignore") #忽略警告信息
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)输出：cuda
import pandas as pd
# 加载自定义中文数据
train_data = pd.read_csv('./n2_train.csv', sep='\t', header=None)
print(train_data.head())
二、数据预处理
1.构建词典
需要另外安装jieba分词库
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
import jieba
# 中文分词方法
tokenizer = jieba.lcut
def yield_tokens(data_iter):
for text,_ in data_iter:
yield tokenizer(text)
vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(train_iter), specials=["<unk>"])
vocab.set_default_index(vocab["<unk>"]) # 设置默认索引，如果找不到单词，则会选择默认索引
print(vocab(['我','想','看','和平','精英','上','战神','必备','技巧','的','游戏','视频']))
[2, 10, 13, 973, 1079, 146, 7724, 7574, 7793, 1, 186, 28]
打印标签
label_name = list(set(train_data[1].values[:]))
print(label_name)['HomeAppliance-Control', 'Alarm-Update', 'TVProgram-Play', 'Other', 'Video-Play', 'Radio-Listen', 'FilmTele-Play', 'Calendar-Query', 'Music-Play', 'Travel-Query', 'Audio-Play', 'Weather-Query']
text_pipeline = lambda x: vocab(tokenizer(x))
label_pipeline = lambda x: label_name.index(x)
print(text_pipeline('我想看和平精英上战神必备技巧的游戏视频'))
print(label_pipeline('Video-Play'))[2, 10, 13, 973, 1079, 146, 7724, 7574, 7793, 1, 186, 28]
4
2.生成数据批次和迭代器
from torch.utils.data import DataLoader
def collate_batch(batch):
label_list, text_list, offsets = [], [], [0]
for (_text, _label) in batch:
# 标签列表
label_list.append(label_pipeline(_label))
# 文本列表
processed_text = torch.tensor(text_pipeline(_text), dtype=torch.int64)
text_list.append(processed_text)
# 偏移量，即语句的总词汇量
offsets.append(processed_text.size(0))
label_list = torch.tensor(label_list, dtype=torch.int64)
text_list = torch.cat(text_list)
offsets = torch.tensor(offsets[:-1]).cumsum(dim=0) # 返回维度dim中输入元素的累计和
return text_list.to(device), label_list.to(device), offsets.to(device)
# 数据加载器，调用示例
dataloader = DataLoader(train_iter,
batch_size=8,
shuffle=False,
collate_fn=collate_batch)三、模型构建
1. 搭建模型
from torch import nn
class TextClassificationModel(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):
super(TextClassificationModel, self).__init__()
self.embedding = nn.EmbeddingBag(vocab_size, # 词典大小
embed_dim, # 嵌入的维度
sparse=False) #
self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)
self.init_weights()
def init_weights(self):
initrange = 0.5
self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange, initrange) # 初始化权重
self.fc.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)
self.fc.bias.data.zero_() # 偏置值归零
def forward(self, text, offsets):
embedded = self.embedding(text, offsets)
return self.fc(embedded)
self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)这段代码是在 PyTorch 框架下用于初始化神经网络的词嵌入层（embedding layer）权重的一种方法。这里使用了均匀分布的随机值来初始化权重，具体来说，其作用如下：
1.self.embedding: 这是神经网络中的词嵌入层（embedding layer）。词嵌入层的作用是将离散的单词表示（通常为整数索引）映射为固定大小的连续向量。这些向量捕捉了单词之间的语义关系，并作为网络的输入。
2 self.embedding.weight: 这是词嵌入层的权重矩阵，它的形状为 (vocab_size, embedding_dim)，其中 vocab_size 是词汇表的大小，embedding_dim 是嵌入向量的维度。
3 self.embedding.weight.data: 这是权重矩阵的数据部分，我们可以在这里直接操作其底层的张量。
4 .uniform_(-initrange, initrange): 这是一个原地操作（in-place operation），用于将权重矩阵的值用一个均匀分布进行初始化。均匀分布的范围为 [-initrange, initrange]，其中 initrange 是一个正数。
通过这种方式初始化词嵌入层的权重，可以使得模型在训练开始时具有一定的随机性，有助于避免梯度消失或梯度爆炸等问题。在训练过程中，这些权重将通过优化算法不断更新，以捕捉到更好的单词表示。
2.初始化模型
num_class = len(label_name)
vocab_size = len(vocab)
em_size = 64
model = TextClassificationModel(vocab_size, em_size, num_class).to(device)
3. 定义训练与评估函数
import time
def train(dataloader):
model.train() # 切换为训练模式
total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0
log_interval = 50
start_time = time.time()
for idx, (text, label, offsets) in enumerate(dataloader):
predicted_label = model(text, offsets)
optimizer.zero_grad() # grad属性归零
loss = criterion(predicted_label, label) # 计算网络输出和真实值之间的差距，label为真实值
loss.backward() # 反向传播
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.1) # 梯度裁剪
optimizer.step() # 每一步自动更新
# 记录acc与loss
total_acc += (predicted_label.argmax(1) == label).sum().item()
train_loss += loss.item()
total_count += label.size(0)
if idx % log_interval == 0 and idx > 0:
elapsed = time.time() - start_time
print('| epoch {:1d} | {:4d}/{:4d} batches '
'| train_acc {:4.3f} train_loss {:4.5f}'.format(epoch, idx, len(dataloader),
total_acc / total_count, train_loss / total_count))
total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0
start_time = time.time()
def evaluate(dataloader):
model.eval() # 切换为测试模式
total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0
with torch.no_grad():
for idx, (text, label, offsets) in enumerate(dataloader):
predicted_label = model(text, offsets)
loss = criterion(predicted_label, label) # 计算loss值
# 记录测试数据
total_acc += (predicted_label.argmax(1) == label).sum().item()
train_loss += loss.item()
total_count += label.size(0)
return total_acc / total_count, train_loss / total_counttorch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.1)是一个PyTorch函数，用于在训练神经网络时限制梯度的大小。这种操作被称为梯度裁剪（gradient clipping），可以防止梯度爆炸问题，从而提高神经网络的稳定性和性能。
在这个函数中：
●model.parameters()表示模型的所有参数。对于一个神经网络，参数通常包括权重和偏置项。
●0.1是一个指定的阈值，表示梯度的最大范数（L2范数）。如果计算出的梯度范数超过这个阈值，梯度会被缩放，使其范数等于阈值。
梯度裁剪的主要目的是防止梯度爆炸。梯度爆炸通常发生在训练深度神经网络时，尤其是在处理长序列数据的循环神经网络（RNN）中。当梯度爆炸时，参数更新可能会变得非常大，导致模型无法收敛或出现数值不稳定。通过限制梯度的大小，梯度裁剪有助于解决这些问题，使模型训练变得更加稳定。
四、训练模型
1. 拆分数据集并运行模型
from torch.utils.data.dataset import random_split
from torchtext.data.functional import to_map_style_dataset
# 超参数
EPOCHS = 10 # epoch
LR = 5 # 学习率
BATCH_SIZE = 64 # batch size for training
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LR)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, 1.0, gamma=0.1)
total_accu = None
# 构建数据集
train_iter = coustom_data_iter(train_data[0].values[:], train_data[1].values[:])
train_dataset = to_map_style_dataset(train_iter)
split_train_, split_valid_ = random_split(train_dataset,
[int(len(train_dataset) * 0.8), int(len(train_dataset) * 0.2)])
train_dataloader = DataLoader(split_train_, batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True, collate_fn=collate_batch)
valid_dataloader = DataLoader(split_valid_, batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True, collate_fn=collate_batch)
for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
epoch_start_time = time.time()
train(train_dataloader)
val_acc, val_loss = evaluate(valid_dataloader)
# 获取当前的学习率
lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']
if total_accu is not None and total_accu > val_acc:
scheduler.step()
else:
total_accu = val_acc
print('-' * 69)
print('| epoch {:1d} | time: {:4.2f}s | '
'valid_acc {:4.3f} valid_loss {:4.3f} | lr {:4.6f}'.format(epoch,
time.time() - epoch_start_time,
val_acc, val_loss, lr))
print('-' * 69)
torchtext.data.functional.to_map_style_dataset 函数的作用是将一个迭代式的数据集（Iterable-style dataset）转换为映射式的数据集（Map-style dataset）。这个转换使得我们可以通过索引（例如：整数）更方便地访问数据集中的元素。
在 PyTorch 中，数据集可以分为两种类型：Iterable-style 和 Map-style。Iterable-style 数据集实现了 __iter__() 方法，可以迭代访问数据集中的元素，但不支持通过索引访问。而 Map-style 数据集实现了 __getitem__() 和 __len__() 方法，可以直接通过索引访问特定元素，并能获取数据集的大小。
TorchText 是 PyTorch 的一个扩展库，专注于处理文本数据。torchtext.data.functional 中的 to_map_style_dataset 函数可以帮助我们将一个 Iterable-style 数据集转换为一个易于操作的 Map-style 数据集。这样，我们可以通过索引直接访问数据集中的特定样本，从而简化了训练、验证和测试过程中的数据处理。
test_acc, test_loss = evaluate(valid_dataloader)
print('模型准确率为：{:5.4f}'.format(test_acc))顺便测试指定数据
def predict(text, text_pipeline):
with torch.no_grad():
text = torch.tensor(text_pipeline(text))
output = model(text, torch.tensor([0]))
return output.argmax(1).item()
# ex_text_str = "随便播放一首专辑阁楼里的佛里的歌"
ex_text_str = "还有双鸭山到淮阴的汽车票吗13号的"
model = model.to("cpu")
print("该文本的类别是：%s" %label_name[predict(ex_text_str, text_pipeline)])
五、总结
这次任务中，通过使用本地中文数据，进行了中文文本分类模型的实现和训练。数据预处理包括构建词典和标签处理，模型构建使用了EmbeddingBag层和全连接层，训练过程中使用了梯度裁剪操作来避免梯度爆炸。通过多次迭代训练和评估，可以得到模型在中文文本分类任务上的性能评估结果。
