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一、加载数据
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib,warningswarnings.filterwarnings("ignore") #忽略警告信息device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)import pandas as pd# 加载自定义中文数据
train_data = pd.read_csv('D:/train.csv', sep='\t', header=None)
print(train_data)
二、构造数据迭代器
# 构造数据集迭代器
def coustom_data_iter(texts, labels):for x, y in zip(texts, labels):yield x, yx = train_data[0].values[:]
#多类标签的one-hot展开
y = train_data[1].values[:]
print(x,"\n",y)yield x, y：使用 yield 关键字，将每次迭代得到的 (x, y) 元组作为迭代器的输出。yield 的作用类似于 return，但不同之处在于它会暂停函数的执行，并将结果发送给调用方，但函数的状态会被保留，以便下次调用时从上次离开的地方继续执行。
三、构建词典
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
import numpy as np# 训练 Word2Vec 浅层神经网络模型
w2v = Word2Vec(vector_size=100, #是指特征向量的维度，默认为100。min_count=3) #可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5。w2v.build_vocab(x)
w2v.train(x, total_examples=w2v.corpus_count, epochs=20)Word2Vec可以直接训练模型，一步到位。这里分了三步
-
Word2Vec(vector_size=100, min_count=3): 创建了一个Word2Vec对象，设置了词向量的维度为100，同时设置了词频最小值为3，即只有在训练语料中出现次数不少于3次的词才会被考虑。 -
w2v.build_vocab(x): 使用 build_vocab 方法根据输入的文本数据 x 构建词典。build_vocab 方法会统计输入文本中每个词汇出现的次数，并按照词频从高到低的顺序将词汇加入词典中。 -
w2v.train(x, total_examples=w2v.corpus_count, epochs=20): 训练Word2Vec模型，其中：
x是训练数据。total_examples=w2v.corpus_count:total_examples 参数指定了训练时使用的文本数量，这里使用的是 w2v.corpus_count 属性，表示输入文本的数量epochs=20指定了训练的轮数，每轮对整个数据集进行一次训练。
# 将文本转化为向量
def average_vec(text):vec = np.zeros(100).reshape((1, 100))for word in text:try:vec += w2v.wv[word].reshape((1, 100))except KeyError:continuereturn vec# 将词向量保存为 Ndarray
x_vec = np.concatenate([average_vec(z) for z in x])# 保存 Word2Vec 模型及词向量
w2v.save('w2v_model.pkl')这段代码逐步完成了将文本转化为词向量的过程，并保存了Word2Vec模型及词向量。
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average_vec(text): 这个函数接受一个文本列表作为输入，并返回一个平均词向量。它首先创建了一个形状为(1, 100)的全零NumPy数组vec，用于存储文本的词向量的累加和。然后，它遍历文本中的每个词，尝试从已经训练好的Word2Vec模型中获取词向量，如果词在模型中存在，则将其词向量加到vec中。如果词不在模型中（KeyError异常），则跳过该词。最后，返回词向量的平均值。 -
x_vec = np.concatenate([average_vec(z) for z in x]): 这一行代码使用列表推导式，对数据集中的每个文本z调用average_vec函数，得到文本的词向量表示。然后，使用np.concatenate函数将这些词向量连接成一个大的NumPy数组x_vec。这个数组的形状是(样本数, 100)，其中样本数是数据集中文本的数量。 -
w2v.save('w2v_model.pkl'): 这一行代码保存了训练好的Word2Vec模型及词向量。w2v.save()方法将整个Word2Vec模型保存到文件中。
train_iter = coustom_data_iter(x_vec, y)
print(len(x),len(x_vec))-
train_iter = coustom_data_iter(x_vec, y): 这行代码创建了一个名为train_iter的迭代器，用于迭代训练数据。它调用了一个名为coustom_data_iter的函数，该函数接受两个参数x_vec和y，分别表示训练样本的特征和标签。在这个上下文中，x_vec是一个NumPy数组，包含了训练样本的特征向量表示，y是一个数组，包含了训练样本的标签。该迭代器将用于训练模型。 -
print(len(x),len(x_vec)): 这行代码打印了训练数据的长度，即x的长度和x_vec的长度。在这里，len(x)表示训练样本的数量，len(x_vec)表示每个样本的特征向量的长度（通常表示特征的维度）。这行代码的目的是用于验证数据的准备是否正确，以及特征向量的维度是否与预期一致。
label_name = list(set(train_data[1].values[:]))
print(label_name)
四、生成数据批次和迭代器
text_pipeline = lambda x: average_vec(x)
label_pipeline = lambda x: label_name.index(x)
print(text_pipeline("你在干嘛"))
print(label_pipeline("Travel-Query"))-
text_pipeline = lambda x: average_vec(x): 这一行定义了一个名为text_pipeline的匿名函数（lambda函数），它接受一个参数x（文本数据）。在函数体内部，它调用了前面定义的average_vec函数，将文本数据x转换为词向量的平均值。 -
label_pipeline = lambda x: label_name.index(x): 这一行定义了另一个匿名函数label_pipeline，它接受一个参数x，该参数表示标签数据。在函数体内部，它调用了index方法来查找标签在label_name列表中的索引，并返回该索引值。 -
print(text_pipeline("你在干嘛")): 这行代码调用了text_pipeline函数，将字符串 "你在干嘛" 作为参数传递给函数。函数会将这个文本转换为词向量的平均值，并打印出来。 -
print(label_pipeline("Travel-Query")): 这行代码调用了label_pipeline函数，将字符串 "Travel-Query" 作为参数传递给函数。函数会在label_name列表中查找 "Travel-Query" 的索引，并打印出来。
from torch.utils.data import DataLoaderdef collate_batch(batch):label_list, text_list= [], []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.float32)text_list.append(processed_text)label_list = torch.tensor(label_list, dtype=torch.int64)text_list = torch.cat(text_list)return text_list.to(device),label_list.to(device)# 数据加载器，调用示例
dataloader = DataLoader(train_iter,batch_size=8,shuffle =False,collate_fn=collate_batch)-
text_pipeline = lambda x: average_vec(x): 这行代码创建了一个名为text_pipeline的匿名函数，该函数接受一个参数x，表示文本数据。在这里，text_pipeline函数被定义为average_vec(x)，即调用之前定义的average_vec函数，用来将文本转换为向量表示。 -
label_pipeline = lambda x: label_name.index(x): 这行代码创建了一个名为label_pipeline的匿名函数，该函数接受一个参数x，表示标签数据。在这里，label_pipeline函数被定义为label_name.index(x)，即查找x在label_name列表中的索引，返回其索引值作为标签的表示。 -
collate_batch(batch): 这是一个自定义的函数，用于处理一个批次（batch）的数据。它接受一个批次的数据作为输入，并对数据进行处理，最后返回处理后的文本和标签列表。 -
在
collate_batch函数中：- 首先，创建了两个空列表
label_list和text_list，用于存储标签和文本数据。 - 然后，对批次中的每个样本进行遍历，提取样本的文本和标签。
- 对于标签部分，调用了
label_pipeline函数将标签转换为模型可接受的格式，并添加到label_list中。 - 对于文本部分，调用了
text_pipeline函数将文本转换为向量表示，并转换为 PyTorch 张量格式，并添加到text_list中。 - 最后，将
label_list转换为 PyTorch 整数张量格式，将text_list进行拼接并转换为 PyTorch 浮点数张量格式，并返回这两个张量。
- 首先，创建了两个空列表
-
dataloader = DataLoader(train_iter, batch_size=8, shuffle=False, collate_fn=collate_batch): 这行代码创建了一个 PyTorch 的数据加载器DataLoader，用于加载训练数据。其中参数说明如下：train_iter是之前定义的用于迭代训练数据的迭代器。batch_size=8指定了每个批次的样本数量为 8。shuffle=False表示不对数据进行洗牌，即不打乱样本的顺序。collate_fn=collate_batch指定了数据加载器在每个批次加载数据时调用的数据处理函数为collate_batch函数，用于处理每个批次的数据。
五、构建模型
from torch import nnclass TextClassificationModel(nn.Module):def __init__(self, num_class):super(TextClassificationModel, self).__init__()self.fc = nn.Linear(100, num_class)def forward(self, text):return self.fc(text)num_class = len(label_name)
vocab_size = 100000
em_size = 12
model = TextClassificationModel(num_class).to(device)import timedef train(dataloader):model.train() # 切换为训练模式total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0log_interval = 50start_time = time.time()for idx, (text,label) in enumerate(dataloader):predicted_label = model(text)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losstotal_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_timeprint('| 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, 0start_time = time.time()def evaluate(dataloader):model.eval() # 切换为测试模式total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0with torch.no_grad():for idx, (text,label) in enumerate(dataloader):predicted_label = model(text)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_count六、训练模型
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 trainingcriterion = 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_accprint('-' * 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)test_acc, test_loss = evaluate(valid_dataloader)
print('模型准确率为：{:5.4f}'.format(test_acc))| epoch 1 | 50/ 152 batches | train_acc 0.732 train_loss 0.02655
| epoch 1 | 100/ 152 batches | train_acc 0.822 train_loss 0.01889
| epoch 1 | 150/ 152 batches | train_acc 0.838 train_loss 0.01798
---------------------------------------------------------------------
| epoch 1 | time: 0.93s | valid_acc 0.812 valid_loss 0.019 | lr 5.000000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 2 | 50/ 152 batches | train_acc 0.840 train_loss 0.01745
| epoch 2 | 100/ 152 batches | train_acc 0.843 train_loss 0.01807
| epoch 2 | 150/ 152 batches | train_acc 0.843 train_loss 0.01846
---------------------------------------------------------------------
| epoch 2 | time: 1.01s | valid_acc 0.854 valid_loss 0.020 | lr 5.000000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 3 | 50/ 152 batches | train_acc 0.850 train_loss 0.01770
| epoch 3 | 100/ 152 batches | train_acc 0.850 train_loss 0.01675
| epoch 3 | 150/ 152 batches | train_acc 0.859 train_loss 0.01565
---------------------------------------------------------------------
| epoch 3 | time: 0.98s | valid_acc 0.836 valid_loss 0.023 | lr 5.000000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 4 | 50/ 152 batches | train_acc 0.898 train_loss 0.00972
| epoch 4 | 100/ 152 batches | train_acc 0.892 train_loss 0.00936
| epoch 4 | 150/ 152 batches | train_acc 0.900 train_loss 0.00948
---------------------------------------------------------------------
| epoch 4 | time: 0.91s | valid_acc 0.879 valid_loss 0.011 | lr 0.500000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 5 | 50/ 152 batches | train_acc 0.911 train_loss 0.00679
| epoch 5 | 100/ 152 batches | train_acc 0.899 train_loss 0.00786
| epoch 5 | 150/ 152 batches | train_acc 0.903 train_loss 0.00752
---------------------------------------------------------------------
| epoch 5 | time: 0.91s | valid_acc 0.879 valid_loss 0.010 | lr 0.500000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 6 | 50/ 152 batches | train_acc 0.905 train_loss 0.00692
| epoch 6 | 100/ 152 batches | train_acc 0.915 train_loss 0.00595
| epoch 6 | 150/ 152 batches | train_acc 0.910 train_loss 0.00615
---------------------------------------------------------------------
| epoch 6 | time: 0.90s | valid_acc 0.880 valid_loss 0.010 | lr 0.050000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 7 | 50/ 152 batches | train_acc 0.907 train_loss 0.00615
| epoch 7 | 100/ 152 batches | train_acc 0.911 train_loss 0.00602
| epoch 7 | 150/ 152 batches | train_acc 0.908 train_loss 0.00632
---------------------------------------------------------------------
| epoch 7 | time: 0.92s | valid_acc 0.881 valid_loss 0.009 | lr 0.050000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 8 | 50/ 152 batches | train_acc 0.903 train_loss 0.00656
| epoch 8 | 100/ 152 batches | train_acc 0.915 train_loss 0.00582
| epoch 8 | 150/ 152 batches | train_acc 0.912 train_loss 0.00578
---------------------------------------------------------------------
| epoch 8 | time: 0.93s | valid_acc 0.881 valid_loss 0.009 | lr 0.050000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 9 | 50/ 152 batches | train_acc 0.903 train_loss 0.00653
| epoch 9 | 100/ 152 batches | train_acc 0.913 train_loss 0.00595
| epoch 9 | 150/ 152 batches | train_acc 0.914 train_loss 0.00549
---------------------------------------------------------------------
| epoch 9 | time: 0.93s | valid_acc 0.877 valid_loss 0.009 | lr 0.050000
---------------------------------------------------------------------
| epoch 10 | 50/ 152 batches | train_acc 0.911 train_loss 0.00565
| epoch 10 | 100/ 152 batches | train_acc 0.908 train_loss 0.00584
| epoch 10 | 150/ 152 batches | train_acc 0.909 train_loss 0.00604
---------------------------------------------------------------------
| epoch 10 | time: 0.91s | valid_acc 0.878 valid_loss 0.009 | lr 0.005000
---------------------------------------------------------------------
模型准确率为：0.8781七、测试指定数据
def predict(text, text_pipeline):with torch.no_grad():text = torch.tensor(text_pipeline(text), dtype=torch.float32)print(text.shape)output = model(text)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)])
