《PyTorch深度学习实践》第十一讲 循环神经网络（基础篇 + 高级篇）

news2024/11/13 16:12:56

b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第十一讲循环神经网络（基础篇 + 高级篇）笔记与代码：
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一、循环神经网络基础篇

回顾

  • 之前构建使用的神经网络都是稠密神经网络（Dense Neural Network）或者称为深度神经网络（Deep Neural Network）
    • 有很多的线性层，对输入的数据进行空间上的变换
    • $x_1 到 到 到 x_8$是样本的8个特征
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  • 另一种场景：

    • 假设有一个关于是否下雨的数据集，包含每一天的温度、气压和天气情况的数据，是否下雨与温度和气压有关。需要根据这些数据来预测是否下雨

      • 如果要预测今天是否下雨，那么就需要根据历史天气情况数据进行预测，而不是今天的温度和气压数据

        • 用过去三天的数据预测今天的，那么输入的数据就是 X = [ x 1 , x 2 , x 3 ] X = [x_1, x_2, x_3] X=[x1​,x2​,x3​]，每个 x x x又包含了温度、气压和是否下雨三个数据
        image-20230703095117884

      • 如果采用全连接神经网络，那就把 [ x 1 , x 2 , x 3 ] [x_1, x_2, x_3] [x1​,x2​,x3​]拼成一个有9个维度的长向量来进行训练

        • 如果输入序列很长，而且每个序列的维度很高，对稠密的神经网络而言（例如全连接网络）非常难训练，计算量很大

      • RNN就是专门用于处理带有序列模式的数据，其中也采用了权重共享的概念来减少需要训练的权重数量

        • 将 x 1 x_1 x1​, x 2 x_2 x2​, x 3 x_3 x3​看成一个序列，在使用的时候不仅要考虑 x 1 x_1 x1​和 x 2 x_2 x2​之间的连接关系，还要考虑到这些数据之间存在先后的时间顺序，即 x 2 x_2 x2​依赖于 x 1 x_1 x1​， x 3 x_3 x3​依赖于 x 2 x_2 x2​
        • RNN主要用于处理具有序列关系的数据，如天气、股市、自然语言等等
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RNN Cell

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  • x t x_t xt​表示序列当中时刻 t t t的数据，经过RNN Cell之后得到另外一个维度的向量 h t h_t ht​，例如从三维变五维，那么这也说明RNN Cell的本质是一个线性层

    • 与一般的线性层的区别是RNN Cell是共享的

  • 假设 x 1 x_1 x1​， x 2 x_2 x2​， x 3 x_3 x3​， x 4 x_4 x4​是输入序列，输入到RNN Cell中进行一个线性变换得到输出 h h h，输出也称为 h i d d e n hidden hidden，隐藏层

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    • 序列之间存在关联，那么在输入 x 2 x_2 x2​求 h 2 h_2 h2​的时候不仅要包含 x 2 x_2 x2​的信息，还要包含 x 1 x_1 x1​的信息，需要进行信息融合（图中红色箭头）
    • 对于 x 1 x_1 x1​也需要一个输入的 h 0 h_0 h0​（表示先验知识），如果没有先验知识，则输入一个与 h 1 h_1 h1​， h 2 h_2 h2​等的维度相等的全零向量
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  • input_size：输入维度

  • hidden_size：隐藏层维度

  • 权重 w i h w_{ih} wih​的维度是hidden_size*input_size，这样与输入序列 x t x_t xt​相乘后才能得到维度为hidden_size*1的向量

  • 权重 w h h w_{hh} whh​的维度是hidden_size*hidden_size，与 h t − 1 h_{t-1} ht−1​相乘后得到维度为hidden_size*1的向量

  • RNN Cell中将两个维度为hidden_size*1的向量相加即可融合 h h h和 x x x的信息，然后再用 t a n h tanh tanh做激活，最终计算得到 h t h_t ht​

  • 注意：

    • w h h h t − 1 + b h h w_{hh}h_{t-1} + b_{hh} whh​ht−1​+bhh​和 w i h x t + b i h w_{ih}x_{t} + b_{ih} wih​xt​+bih​可以整合到一起

      image-20230703103531720

    • 在构建RNN Cell的时候，实际上是将 x t x_t xt​和 h t − 1 h_{t-1} ht−1​拼接起来，组成一个维度为(hidden_size+input_size)*1的向量，那么权重就是一个维度为hidden_size * (hidden_size + input_size)的矩阵，因此RNN Cell本质上就是一个线性层

      image-20230703104103591

RNN Cell的实现

image-20230703102410667 
cell = torch.nn.RNNCell(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size)  # 两个参数都是输入维度
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例子：

  • 假设有一个序列，batchSize = 1，序列长度为3，输入维度为4，输出维度为2
import torch

batch_size = 1
seq_len = 3
input_size = 4
hidden_size = 2

# 构造RNNCell
cell = torch.nn.RNNCell(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size)

# (seq, batch, features)
dataset = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)
# 将隐层初始化为0
hidden = torch.zeros(batch_size, hidden_size)

for idx, input in enumerate(dataset):
    print('=' * 20, idx, '=' * 20)
    print('Input size: ', input.shape)

    hidden = cell(input, hidden)

    print('outputs size: ', hidden.shape)
    print(hidden)
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RNN的实现

# input_size输入序列维度，hidden_size是隐层维度
# num_layers是RNN的层数（需要注意的是RNN的运算是很耗时的）
cell = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers)
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  • cell的输入inputs是所有的序列（ x 1 x_1 x1​， x 2 x_2 x2​， x 3 x_3 x3​，…, x N x_N xN​），hidden是 h 0 h_0 h0​
  • cell的输出out是所有的隐层输出（ h 1 h_1 h1​， h 2 h_2 h2​， h 3 h_3 h3​，…， h N h_N hN​），hidden是 h N h_N hN​
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numLayers：

  • 同样颜色的RNN Cell是相同的，因此下图中只有三个线性层
image-20230703112138991 
import torch

# 参数
batch_size = 1
seq_len = 3
input_size = 4
hidden_size = 2
num_layers = 1

# 构造RNN
cell = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,
                    num_layers=num_layers)

# (seqLen, batchSize, inputSize)
inputs = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)
# 将隐层初始化为0
hidden = torch.zeros(num_layers, batch_size, hidden_size)

out, hidden = cell(inputs, hidden)

print('Output size: ', out.shape)
print('Output: ', out)
print('Hidden size: ', hidden.shape)
print('Hidden: ', hidden)
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  • batch_first设置为True，那么要把参数batch_size放在第一位
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例子 —— 使用RNNCell：

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  • 例子中的字符并不是向量，直接输入的话无法计算，因此第一步要先将这些字符向量化

    • 先根据字符构造一个词典，给每个词分配一个索引
    • 再根据词典将输入字符变成相应的索引
    • 最后将索引转成向量（宽度等于词典的元素数量，高度等于输入字符数量）
      • 如果索引值为1，那么除了1以外其他的值都为0，即0100
    • 向量化处理得到的结果称为独热向量One-Hot Vectors
      • inputSize=4，输入维度是向量的宽度（列数）
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代码实现：

  • 定义参数

    import torch

input_size = 4
hidden_size =4
batch_size = 1

  • 准备数据集

    # 数据集
idx2char = ['e', 'h', 'l', 'o']     # 词典
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]            # 输入序列hello
y_data = [3, 1, 2, 3, 2]            # 输出序列ohlol

# 将输入字符的索引转成独热向量
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0],
                  [0, 1, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 1]]
x_one_hot = [one_hot_lookup[x] for x in x_data]

# reshape the inputs to (seqLen, batchSize, inputSize)，-1的意思是自动计算
inputs = torch.Tensor(x_one_hot).view(-1, batch_size, input_size)

# reshape the labels to (seqLen, 1)
labels = torch.LongTensor(y_data).view(-1, 1)

  • 构造模型

    class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, batch_size):
        super(Model, self).__init__()
        # 初始化参数
        self.batch_size = batch_size
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        # 构造RNN Cell
        self.rnncell = torch.nn.RNNCell(input_size=self.input_size,
                                        hidden_size=self.hidden_size)

    def forward(self, input, hidden):
        hidden = self.rnncell(input, hidden)
        return hidden

    def init_hidden(self):
        # 将隐层初始化为零。仅在构造h_0的时候会用上
        return torch.zeros(self.batch_size, self.hidden_size)   

net = Model(input_size, hidden_size, batch_size)

  • 构造损失和优化器

    # Loss and Optimizer
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.1)

  • 训练

    # Trainning steps
for epoch in range(15):
    loss = 0
    optimizer.zero_grad()
    hidden = net.init_hidden()
    print('Predicted string: ', end='')
    for input, label in zip(inputs, labels):
        hidden = net(input, hidden)
        loss += criterion(hidden, label)
        _, idx = hidden.max(dim=1)
        print(idx2char[idx.item()], end='')
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(', Epoch [%d/15] loss=%.4f' % (epoch+1, loss.item()))

完整代码：

import torch

# 参数
input_size = 4
hidden_size =4
batch_size = 1

# 数据集
idx2char = ['e', 'h', 'l', 'o']     # 词典
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]            # 输入序列hello
y_data = [3, 1, 2, 3, 2]            # 输出序列ohlol

# 将输入字符的索引转成独热向量
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0],
                  [0, 1, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 1]]
x_one_hot = [one_hot_lookup[x] for x in x_data]

# reshape the inputs to (seqLen, batchSize, inputSize)，-1的意思是自动计算
inputs = torch.Tensor(x_one_hot).view(-1, batch_size, input_size)

# reshape the labels to (seqLen, 1)
labels = torch.LongTensor(y_data).view(-1, 1)


# 模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, batch_size):
        super(Model, self).__init__()
        # 初始化参数
        self.batch_size = batch_size
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        # 构造RNN Cell
        self.rnncell = torch.nn.RNNCell(input_size=self.input_size,
                                        hidden_size=self.hidden_size)

    def forward(self, input, hidden):
        hidden = self.rnncell(input, hidden)
        return hidden

    def init_hidden(self):
        return torch.zeros(self.batch_size, self.hidden_size)   # 将隐层初始化为零。仅在构造h_0的时候会用上


net = Model(input_size, hidden_size, batch_size)

# Loss and Optimizer
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.1)


# Trainning steps
for epoch in range(15):
    loss = 0
    optimizer.zero_grad()
    hidden = net.init_hidden()
    print('Predicted string: ', end='')
    for input, label in zip(inputs, labels):
        hidden = net(input, hidden)
        loss += criterion(hidden, label)
        _, idx = hidden.max(dim=1)
        print(idx2char[idx.item()], end='')
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(', Epoch [%d/15] loss=%.4f' % (epoch+1, loss.item()))
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例子 —— 使用RNN：

import torch

# 参数
input_size = 4
hidden_size =4
num_layers = 1
batch_size = 1
seq_len = 5

# 数据集
idx2char = ['e', 'h', 'l', 'o']     # 词典
x_data = [1, 0, 2, 2, 3]            # 输入序列hello
y_data = [3, 1, 2, 3, 2]            # 输出序列ohlol

# 将输入字符的索引转成独热向量
one_hot_lookup = [[1, 0, 0, 0],
                  [0, 1, 0, 0],
                  [0, 0, 1, 0],
                  [0, 0, 0, 1]]
x_one_hot = [one_hot_lookup[x] for x in x_data]

# reshape the inputs to (seqLen, batchSize, inputSize)
inputs = torch.Tensor(x_one_hot).view(seq_len, batch_size, input_size)

# reshape the labels to (seqLen*batchSize, 1)
labels = torch.LongTensor(y_data)


# 模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, batch_size, num_layers=1):
        super(Model, self).__init__()
        # 初始化参数
        self.batch_size = batch_size
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers

        # 构造RNN
        self.rnn = torch.nn.RNN(input_size=self.input_size,
                                hidden_size=self.hidden_size,
                                num_layers=num_layers)

    def forward(self, input):
        # shape of hidden: (numLayers, batchSize, hiddenSize)
        hidden = torch.zeros(self.num_layers,
                             self.batch_size,
                             self.hidden_size)
        out, _ = self.rnn(input, hidden)
        return out.view(-1, self.hidden_size)   # reshape out to: (seqLen*batchSize, hiddenSize)


net = Model(input_size, hidden_size, batch_size, num_layers)

# Loss and Optimizer
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.05)


# Trainning steps
for epoch in range(15):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    _, idx = outputs.max(dim=1)
    idx = idx.data.numpy()
    print('Predicted: ', ''.join([idx2char[x] for x in idx]), end='')
    print(', Epoch [%d/15] loss=%.3f' % (epoch+1, loss.item()))
image-20230703131556914

独热向量的缺陷：

  • 维度太高（维度诅咒）
  • one-hot vectors是稀疏的（很多零）
  • 硬编码（每个字符或者词对应哪个向量都是定好的）

是否有方法能够解决上述问题：

  • 低维
  • 稠密
  • 从数据中学习

嵌入层Embedding：

  • 将高维的稀疏的样本映射到一个低维的稠密的空间中（数据降维）
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  • 降维方式;

    image-20230703132745061 image-20230703132855264
image-20230703132954870 image-20230703133035334
  • num_embedding就是one_shot的维度
  • emdedding_dim就是所需要的降维后的维度
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代码实现：

import torch

# 参数
num_class = 4
input_size = 4
hidden_size = 8
embedding_size = 10
num_layers = 2
batch_size = 1
seq_len = 5

# 数据集
idx2char = ['e', 'h', 'l', 'o']     # 词典
x_data = [[1, 0, 2, 2, 3]]          # 输入序列hello, (batch, seq_len)
y_data = [3, 1, 2, 3, 2]            # 输出序列ohlol, (batch * seq_len)

# reshape the inputs to (seqLen, batchSize, inputSize)
inputs = torch.LongTensor(x_data)

# reshape the labels to (seqLen*batchSize, 1)
labels = torch.LongTensor(y_data)


# 模型
class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.emb = torch.nn.Embedding(input_size, embedding_size)

        # 构造RNN
        self.rnn = torch.nn.RNN(input_size=embedding_size,
                                hidden_size=hidden_size,
                                num_layers=num_layers,
                                batch_first=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size, num_class)

    def forward(self, x):
        hidden = torch.zeros(num_layers,
                             x.size(0),
                             hidden_size)
        x = self.emb(x)     # (batch, seqLen, embeddingSize)
        x, _ = self.rnn(x, hidden)
        x = self.fc(x)
        return x.view(-1, num_class)


net = Model()

# Loss and Optimizer
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.05)


# Trainning steps
for epoch in range(15):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = net(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    _, idx = outputs.max(dim=1)
    idx = idx.data.numpy()
    print('Predicted: ', ''.join([idx2char[x] for x in idx]), end='')
    print(', Epoch [%d/15] loss=%.3f' % (epoch+1, loss.item()))
image-20230703151434753

LSTM

image-20230703151609408 image-20230703151905002
  • LSTM的效果一般会比RNN好得多，但是LSTM的计算更复杂，它的运算性能比较低，时间复杂度比较高
  • 因此产生了一个LSTM和RNN的折中方法：GRU
    • 比RNN性能更好，准确率更高，学习能力更强
    • 比LSTM运算性能更高，时间复杂度更低
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二、循环神经网络高级篇（实现一个分类器）

问题：名字分类

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上一讲中的循环神经网络结构：

  • 在本问题中要求最后输出一个大的分类，即名字对应的国家，不需要对所有隐层的输出都做线性变换
image-20230703155345332

本问题的网络结构：

image-20230703155705097
  • 使用了GRU模型
image-20230703155932629

代码实现：

Main Cycle：

if __name__ == '__main__':
    # 初始化分类模型
    # N_CHARS是字母表的大小，HIDDEN_SIZE是GRU输出隐层的维度，N_COUNTRY分类数量，N_LAYER是GRU层数
    classifier = RNNClassifier(N_CHARS, HIDDEN_SIZE, N_COUNTRY, N_LAYER)

    # 是否要使用GPU
    if USE_GRU:
        device = torch.device("cuda:0")
        classifier.to(device)

    # Loss(交叉熵) and Optimizer
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.001)

    # 记录训练开始时间
    start = time.time()

    print("Training for %d epochs..." % N_EPOCHS)
    acc_list = []
    for epoch in range(1, N_EPOCHS + 1):
        # Train cycle
        trainModel()            # 模型训练
        acc = testModel()       # 模型测试
        acc_list.append(acc)    # 存储测试准确率

    # 绘制测试准确率曲线
    epoch = np.arange(1, len(acc_list) + 1, 1)
    acc_list = np.array(acc_list)
    plt.plot(epoch, acc_list)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.grid()
    plt.show()

具体实现步骤：

  • Preparing Data and DataLoader

    • 用ASCII表来做词典

      image-20230703161657274

    • 序列长短不一，无法构成张量（做padding处理）

      image-20230703161904387

    • 处理输出分类（国家）

      • 将国家转成分类索引，从0开始
      image-20230703162040658 
    class NameDataset(Dataset):
    def __init__(self, is_train_set=True):
        # 读取数据集数据
        filename = 'D:/pycharm_workspace/Liuer_lecturer/dataset/names_train.csv.gz' if is_train_set else 'D:/pycharm_workspace/Liuer_lecturer/dataset/names_test.csv.gz'
        with gzip.open(filename, 'rt') as f:
            reader = csv.reader(f)
            rows = list(reader)     # (name, countries)元组

        self.names = [row[0] for row in rows]          # 将名字（数据）提取出来
        self.len = len(self.names)                     # 计算字符长度
        self.countries = [row[1] for row in rows]      # 将名字（数据）对应的标签（国家）提取出来

        # 获取国家的索引
        # set将列表转成集合，即去除重复元素；sorted进行排序；list转成列表
        self.country_list = list(sorted(set(self.countries)))
        self.country_dict = self.getCountryDict()              # 将country_list这个列表转成字典
        self.country_num = len(self.country_list)               # 得到国家数量

    def __getitem__(self, index):
        # 为数据集提供索引访问
        return self.names[index], self.country_dict[self.countries[index]]

    def __len__(self):
        # 返回数据集长度
        return self.len

    def getCountryDict(self):
        # 将列表转成字典
        country_dict = dict()
        for idx, country_name in enumerate(self.country_list, 0):
            # 对country_list进行遍历，然后构造键值对
            country_dict[country_name] = idx
        return country_dict

    def idx2country(self, index):
        # 根据索引index返回国家的字符串
        return self.country_list[index]

    def getCountriesNum(self):
        # 获取国家数量
        return self.country_num


trainset = NameDataset(is_train_set=True)
trainLoader = DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
testset = NameDataset(is_train_set=False)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)

# 模型输出的维度
N_COUNTRY = trainset.getCountriesNum()

  • Model Design

    • 双向（Bi-direction）RNN / LSTM / GRU

      image-20230703172159004 image-20230703172306916

    • 沿着序列的正方向计算，利用了历史信息

      image-20230703172554609

    • 沿着序列的反方向计算一次，输出的隐层再和正向计算输出的隐层进行拼接

      image-20230703173022078
      • 调用GRU的时候有两个输出，一个是out，另一个是hidden
        • out就是各个隐层的输出
        • hidden = [ h N f , h N b ] [h_N^f, h_N^b] [hNf​,hNb​]
    class RNNClassifier(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, n_layers=1, bidirectional=True):
        super(RNNClassifier, self).__init__()
        # GRU参数
        self.hidden_size = hidden_size
        self.n_layers = n_layers
        # 如果GRU是双向即为2，单向的则为1
        self.n_directions = 2 if bidirectional else 1

        # 构造嵌入层。input是(seqLen, batchSize) ; output是(seqLen, batchSize, hiddenSize)
        self.embedding = torch.nn.Embedding(input_size, hidden_size)

        # 构造GRU。
        # input：(seqLen, batchSize, hiddenSize); hidden：(nLayers * nDirections, batchSize, hiddenSize)
        # output：(seqLen, batchSize, hiddenSize * nDirections); hidden：(nLayers * nDirections, batchSize, hiddenSize)
        # 第一个hidden_size是输入维度，第二个是输出维度，n_layers是层数，bidirectional用于说明是单向还是双向
        self.gru = torch.nn.GRU(hidden_size, hidden_size, n_layers,
                                bidirectional=bidirectional)

        # 如果是双向的则要乘上self.n_directions
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * self.n_directions, output_size)

    def _init_hidden(self, batch_size):
        # 根据batch_size构成一个全零的张量hidden
        hidden = torch.zeros(self.n_layers * self.n_directions, batch_size,
                             self.hidden_size)
        return create_tensor(hidden)

    def forward(self, input, seq_lengths):
        # input shape: B x S -> S x B
        input = input.t()   # 转置
        batch_size = input.size(1)  # 保存batch_size以便构造初始隐层

        hidden = self._init_hidden(batch_size)
        # result of embedding with shape：(seqLen, batchSize, hiddenSize)
        embedding = self.embedding(input)

        # pack them up. 为了提高运行效率
        gru_input = pack_padded_sequence(embedding, seq_lengths)
        
        # gru输出
        output, hidden = self.gru(gru_input, hidden)
        
        if self.n_directions == 2:
            hidden_cat = torch.cat([hidden[-1], hidden[-2]], dim=1)
        else:
            hidden_cat = hidden[-1]
            
        fc_output = self.fc(hidden_cat)
        return fc_output

    名字如何转换成张量：

    def make_tensors(names, countries):
    sequences_and_lengths = [name2list(name) for name in names]
    name_sequences = [s1[0] for s1 in sequences_and_lengths]
    seq_lengths = torch.LongTensor([s1[1] for s1 in sequences_and_lengths])
    countries = countries.long()

    # make tensor of name, BatchSize x SeqLen
    seq_tensor = torch.zeros(len(name_sequences), seq_lengths.max()).long()
    for idx, (seq, seq_len) in enumerate(zip(name_sequences, seq_lengths), 0):
        seq_tensor[idx, :seq_len] = torch.LongTensor(seq)

    # sort by length to use pack_padded_sequence
    seq_lengths, perm_idx = seq_lengths.sort(dim=0, descending=True)
    seq_tensor = seq_tensor[perm_idx]
    countries = countries[perm_idx]

    return create_tensor(seq_tensor), create_tensor(seq_tensor), create_tensor(countries)

  • One Epoch Training

    def trainModel():
    total_loss = 0
    for i, (names, countries) in enumerate(trainLoader, 1):
        inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
        output = classifier(inputs, seq_lengths)
        loss = criterion(output, target)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_loss += loss.item()
        if i % 10 == 0:
            print(f' [{time_since(start)}] Epoch {epoch} ', end='')
            print(f' [{i * len(inputs)} / {len(trainset)}] ', end='')
            print(f' loss = {total_loss / (i * len(inputs))}', end='')

    return total_loss

# 测试
def testModel():
    correct = 0
    total = len(testset)
    print("evaluating trained model ...")
    # 不需要求梯度
    with torch.no_grad():
        for i, (names, countries) in enumerate(testloader, 1):
            inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
            output = classifier(inputs, seq_lengths)
            pred = output.max(dim=1, keepdim=True)[1]
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

        precent = '%.2f' % (100 * correct / total)
        print(f'Test set: Accuracy {correct} / {total} {precent}%')
    return correct / total

    完整代码：

    import csv
import gzip
import torch
import time
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence

# 参数
HIDDEN_SIZE = 100
BATCH_SIZE = 256
N_LAYER = 2         # GRU层数
N_EPOCHS = 100      # 训练轮数
N_CHARS = 128
USE_GPU = False     # 有GPU的支持则设置为True，没有则False


# 构造数据集。NameDataset类继承自Dataset
class NameDataset(Dataset):
    def __init__(self, is_train_set=True):
        # 读取数据集数据
        filename = 'D:/pycharm_workspace/Liuer_lecturer/dataset/names_train.csv.gz' if is_train_set else 'D:/pycharm_workspace/Liuer_lecturer/dataset/names_test.csv.gz'
        with gzip.open(filename, 'rt') as f:
            reader = csv.reader(f)
            rows = list(reader)     # (name, countries)元组

        self.names = [row[0] for row in rows]                   # 将名字（数据）提取出来
        self.len = len(self.names)                              # 计算字符长度
        self.countries = [row[1] for row in rows]               # 将名字（数据）对应的标签（国家）提取出来

        # 获取国家的索引
        # set将列表转成集合，即去除重复元素；sorted进行排序；list转成列表
        self.country_list = list(sorted(set(self.countries)))
        self.country_dict = self.getCountryDict()               # 将country_list这个列表转成字典
        self.country_num = len(self.country_list)               # 得到国家数量

    def __getitem__(self, index):
        # 为数据集提供索引访问
        return self.names[index], self.country_dict[self.countries[index]]

    def __len__(self):
        # 返回数据集长度
        return self.len

    def getCountryDict(self):
        # 将列表转成字典
        country_dict = dict()
        for idx, country_name in enumerate(self.country_list, 0):
            # 对country_list进行遍历，然后构造键值对
            country_dict[country_name] = idx
        return country_dict

    def idx2country(self, index):
        # 根据索引index返回国家的字符串
        return self.country_list[index]

    def getCountriesNum(self):
        # 获取国家数量
        return self.country_num


# 实例化数据集
trainset = NameDataset(is_train_set=True)
trainLoader = DataLoader(trainset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
testset = NameDataset(is_train_set=False)
testloader = DataLoader(testset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)

# 模型输出的维度
N_COUNTRY = trainset.getCountriesNum()


# RNN模型
class RNNClassifier(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, n_layers=1, bidirectional=True):
        super(RNNClassifier, self).__init__()
        # GRU参数
        self.hidden_size = hidden_size
        self.n_layers = n_layers
        # 如果GRU是双向即为2，单向的则为1
        self.n_directions = 2 if bidirectional else 1

        # 构造嵌入层。input是(seqLen, batchSize) ; output是(seqLen, batchSize, hiddenSize)
        self.embedding = torch.nn.Embedding(input_size, hidden_size)

        # 构造GRU。
        # input：(seqLen, batchSize, hiddenSize); hidden：(nLayers * nDirections, batchSize, hiddenSize)
        # output：(seqLen, batchSize, hiddenSize * nDirections); hidden：(nLayers * nDirections, batchSize, hiddenSize)
        # 第一个hidden_size是输入维度，第二个是输出维度，n_layers是层数，bidirectional用于说明是单向还是双向
        self.gru = torch.nn.GRU(hidden_size, hidden_size, n_layers,
                                bidirectional=bidirectional)

        # 如果是双向的则要乘上self.n_directions
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * self.n_directions, output_size)

    def _init_hidden(self, batch_size):
        # 根据batch_size构成一个全零的张量hidden
        hidden = torch.zeros(self.n_layers * self.n_directions, batch_size,
                             self.hidden_size)
        return create_tensor(hidden)

    def forward(self, input, seq_lengths):
        # input shape: B x S -> S x B
        input = input.t()   # 转置
        batch_size = input.size(1)  # 保存batch_size以便构造初始隐层

        hidden = self._init_hidden(batch_size)
        # result of embedding with shape：(seqLen, batchSize, hiddenSize)
        embedding = self.embedding(input)

        # pack them up. 为了提高运行效率
        gru_input = pack_padded_sequence(embedding, seq_lengths)

        # gru输出
        output, hidden = self.gru(gru_input, hidden)

        if self.n_directions == 2:
            hidden_cat = torch.cat([hidden[-1], hidden[-2]], dim=1)
        else:
            hidden_cat = hidden[-1]

        fc_output = self.fc(hidden_cat)
        return fc_output


def name2list(name):
    arr = [ord(c) for c in name]
    return arr, len(arr)


# 判定是否要使用GPU
def create_tensor(tensor):
    if USE_GPU:
        device = torch.device("cuda:0")
        tensor = tensor.to(device)
    return tensor


def make_tensors(names, countries):
    sequences_and_lengths = [name2list(name) for name in names]
    name_sequences = [s1[0] for s1 in sequences_and_lengths]
    seq_lengths = torch.LongTensor([s1[1] for s1 in sequences_and_lengths])
    countries = countries.long()

    # make tensor of name, BatchSize x SeqLen
    seq_tensor = torch.zeros(len(name_sequences), seq_lengths.max()).long()
    for idx, (seq, seq_len) in enumerate(zip(name_sequences, seq_lengths), 0):
        seq_tensor[idx, :seq_len] = torch.LongTensor(seq)

    # sort by length to use pack_padded_sequence
    seq_lengths, perm_idx = seq_lengths.sort(dim=0, descending=True)
    seq_tensor = seq_tensor[perm_idx]
    countries = countries[perm_idx]

    return create_tensor(seq_tensor), create_tensor(seq_tensor), create_tensor(countries)


def time_since(sice):
    s = time.time() - sice      # 当前时间减去开始时间，s为单位
    m = math.floor(s / 60)      # 转成分钟
    s -= m*60
    return '%dm %ds' % (m, s)


# 一轮训练
def trainModel():
    total_loss = 0
    for i, (names, countries) in enumerate(trainLoader, 1):
        inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
        output = classifier(inputs, seq_lengths)
        loss = criterion(output, target)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_loss += loss.item()
        if i % 10 == 0:
            print(f' [{time_since(start)}] Epoch {epoch} ', end='')
            print(f' [{i * len(inputs)} / {len(trainset)}] ', end='')
            print(f' loss = {total_loss / (i * len(inputs))}', end='')

    return total_loss


# 测试
def testModel():
    correct = 0
    total = len(testset)
    print("evaluating trained model ...")
    # 不需要求梯度
    with torch.no_grad():
        for i, (names, countries) in enumerate(testloader, 1):
            inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
            output = classifier(inputs, seq_lengths)
            pred = output.max(dim=1, keepdim=True)[1]
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

        precent = '%.2f' % (100 * correct / total)
        print(f'Test set: Accuracy {correct} / {total} {precent}%')
    return correct / total


if __name__ == '__main__':
    # 初始化分类模型
    # N_CHARS是字母表的大小，HIDDEN_SIZE是GRU输出隐层的维度，N_COUNTRY分类数量，N_LAYER是GRU层数
    classifier = RNNClassifier(N_CHARS, HIDDEN_SIZE, N_COUNTRY, N_LAYER)

    # 是否要使用GPU
    if USE_GPU:
        device = torch.device("cuda:0")
        classifier.to(device)

    # Loss(交叉熵) and Optimizer
    criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.001)

    # 记录训练开始时间
    start = time.time()

    print("Training for %d epochs..." % N_EPOCHS)
    acc_list = []
    for epoch in range(1, N_EPOCHS + 1):
        # Train cycle
        trainModel()            # 模型训练
        acc = testModel()       # 模型测试
        acc_list.append(acc)    # 存储测试准确率

    # 绘制测试准确率曲线
    epoch = np.arange(1, len(acc_list) + 1, 1)
    acc_list = np.array(acc_list)
    plt.plot(epoch, acc_list)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.grid()
    plt.show()

    因为pytorch版本升级的原因代码里面有一个错误，目前还没跑通。有时间解决后再更新……

image-20230703184330576

https://blog.csdn.net/weixin_45084253/article/details/122269699

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目录 1、链码的打包与签名 ​编辑 对链码的签名 1、安装已经添加签名的链码 2、安装成功之后进行链码的实例化操作&#xff0c;同时指定其背书策略 测试 1、查询链码 2、调用链码 3、查询链码 链码的升级 1、安装链码 2、升级链码 3、测试 1、查询 2、调用 3、…
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【花雕】全国青少年机器人技术一级考试备考实操搭建手册3

【花雕】全国青少年机器人技术一级考试备考实操搭建手册3

目录 1、秋千 2、跷跷板 3、搅拌器 4、奇怪的钟 5、起重机 6、烤肉架 7、手摇风扇 8、履带车 9、直升机 10、后轮驱动车 搅拌器是一种可以帮助我们将不同的物质混合在一起的机器。它通常由一个电动机和一个搅拌器头组成。当我们把需要混合的物质放入容器中&#xff0c;打开搅拌…
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C语言之函数递归

C语言之函数递归

前言 　　从前有座山&#xff0c;山里有座庙&#xff0c;庙里有个老和尚&#xff0c;正在给小和尚讲故事呢&#xff01;故事是什么呢&#xff1f;"从前有座山&#xff0c;山里有座庙&#xff0c;庙里有个老和尚&#xff0c;正在给小和尚讲故事呢&#xff01;故事是什么呢&…
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字典树的数据结构

字典树的数据结构

Trie字典树主要用于存储字符串&#xff0c;Trie 的每个 Node 保存一个字符。用链表来描述的话&#xff0c;就是一个字符串就是一个链表。每个Node都保存了它的所有子节点。 例如我们往字典树中插入see、pain、paint三个单词&#xff0c;Trie字典树如下所示&#xff1a; 也就是…
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zookeeper的动态扩容

zookeeper的动态扩容

附属意义的扩容&#xff1a;扩容的新增节点为观察者observer 1.观察者概念&#xff1a; a.在zookeeper引入此新的zookeeper节点类型为observer&#xff0c;是为了帮助处理投票成本随着追随者增加而增加的问题并且进一步完善了zookeeper的可扩展性 b.观察者不参与投票&#x…
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【机器学习】基于卷积神经网络 CNN 的猫狗分类问题

【机器学习】基于卷积神经网络 CNN 的猫狗分类问题

文章目录 一、卷积神经网络的介绍1.1 什么是卷积神经网络1.2 重要层的说明1.3 应用领域二、 软件、环境配置2.1 安装Anaconda2.2 环境准备 三、猫狗分类示例3.1 图像数据预处理3.2 基准模型3.3 数据增强3.4 dropout层四、总结 一、卷积神经网络的介绍 1.1 什么是卷积神经网络 …
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决策树ID3

决策树ID3

文章目录 题目一基础知识解题过程①算总的信息量②求解各个指标的信息增益&#xff0c;以此比较得出根节点③ 从根节点下的晴天节点出发循环上述步骤④ 从根节点下的多云节点出发&#xff0c;循环上述步骤⑤ 从根节点下的雨节点出发&#xff0c;循环上述步骤⑥画出最终的决策树…
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