pytorch实战---IMDB情感分析

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🥦引言

本文使用IMDB数据集，结合pytorch进行情感分析

🥦完整代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score

from torch import utils

import torchtext
from tqdm import tqdm
from torchtext.datasets import IMDB

from torchtext.datasets.imdb import NUM_LINES
from torchtext.data import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torchtext.data.functional import to_map_style_dataset

import os
import sys
import logging
import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.WARN, stream=sys.stdout, format = "%(asctime)s (%(module)s:%(lineno)d) %(levelname)s: %(message)s")

VOCAB_SIZE = 15000


# step1 编写GCNN模型代码，门(Gate)卷积网络
class GCNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embedding_dim=64, num_class=2):
        super(GCNN, self).__init__()

        self.embedding_table = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        nn.init.xavier_uniform_(self.embedding_table.weight)

        # 都是1维卷积
        self.conv_A_1 = nn.Conv1d(embedding_dim, 64, 15, stride=7)
        self.conv_B_1 = nn.Conv1d(embedding_dim, 64, 15, stride=7)

        self.conv_A_2 = nn.Conv1d(64, 64, 15, stride=7)
        self.conv_B_2 = nn.Conv1d(64, 64, 15, stride=7)

        self.output_linear1 = nn.Linear(64, 128)
        self.output_linear2 = nn.Linear(128, num_class)

    def forward(self, word_index):
        """
        定义GCN网络的算子操作流程，基于句子单词ID输入得到分类logits输出
        """
        # 1. 通过word_index得到word_embedding
        # word_index shape: [bs, max_seq_len]
        word_embedding = self.embedding_table(word_index)  # [bs, max_seq_len, embedding_dim]

        # 2. 编写第一层1D门卷积模块，通道数在第2维
        word_embedding = word_embedding.transpose(1, 2)  # [bs, embedding_dim, max_seq_len]
        A = self.conv_A_1(word_embedding)
        B = self.conv_B_1(word_embedding)
        H = A * torch.sigmoid(B)  # [bs, 64, max_seq_len]

        A = self.conv_A_2(H)
        B = self.conv_B_2(H)
        H = A * torch.sigmoid(B)  # [bs, 64, max_seq_len]

        # 3. 池化并经过全连接层
        pool_output = torch.mean(H, dim=-1)  # 平均池化，得到[bs, 4096]
        linear1_output = self.output_linear1(pool_output)

        # 最后一层需要设置为隐含层数目
        logits = self.output_linear2(linear1_output)  # [bs, 2]

        return logits


# PyTorch官网的简单模型
class TextClassificationModel(nn.Module):
    """
    简单版embedding.DNN模型
    """

    def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embed_dim=64, num_class=2):
        super(TextClassificationModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embed_dim, sparse=False)
        self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)

    def forward(self, token_index):
        # 词袋
        embedded = self.embedding(token_index)  # shape: [bs, embedding_dim]
        return self.fc(embedded)


# step2 构建IMDB Dataloader
BATCH_SIZE = 64


def yeild_tokens(train_data_iter, tokenizer):
    for i, sample in enumerate(train_data_iter):
        label, comment = sample
        yield tokenizer(comment)  # 字符串转换为token索引的列表


train_data_iter = IMDB(root="./data", split="train")  # Dataset类型的对象
tokenizer = get_tokenizer("basic_english")
# 只使用出现次数大约20的token
vocab = build_vocab_from_iterator(yeild_tokens(train_data_iter, tokenizer), min_freq=20, specials=["<unk>"])
vocab.set_default_index(0)  # 特殊索引设置为0
print(f'单词表大小: len(vocab)')


# 校对函数, batch是dataset返回值，主要是处理batch一组数据
def collate_fn(batch):
    """
    对DataLoader所生成的mini-batch进行后处理
    """
    target = []
    token_index = []
    max_length = 0  # 最大的token长度
    for i, (label, comment) in enumerate(batch):
        tokens = tokenizer(comment)
        token_index.append(vocab(tokens))  # 字符列表转换为索引列表

        # 确定最大的句子长度
        if len(tokens) > max_length:
            max_length = len(tokens)

        if label == "pos":
            target.append(0)
        else:
            target.append(1)

    token_index = [index + [0] * (max_length - len(index)) for index in token_index]
    # one-hot接收长整形的数据，所以要转换为int64
    return (torch.tensor(target).to(torch.int64), torch.tensor(token_index).to(torch.int32))


# step3 编写训练代码
def train(train_data_loader, eval_data_loader, model, optimizer, num_epoch, log_step_interval, save_step_interval,  eval_step_interval, save_path, resume=""):
    """
    此处data_loader是map-style dataset
    """
    start_epoch = 0
    start_step = 0
    if resume != "":
        # 加载之前训练过的模型的参数文件
        logging.warning(f"loading from resume")
        checkpoint = torch.load(resume)
        model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
        optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
        start_epoch = checkpoint['epoch']
        start_step = checkpoint['step']

    for epoch_index in tqdm(range(start_epoch, num_epoch), desc="epoch"):
        ema_loss = 0
        total_acc_account = 0
        total_account = 0
        true_labels = []
        predicted_labels = []
        num_batches = len(train_data_loader)
        for batch_index, (target, token_index) in enumerate(train_data_loader):
            optimizer.zero_grad()
            step = num_batches * (epoch_index) + batch_index + 1
            logits = model(token_index)
            # one-hot需要转换float32才可以训练
            bce_loss = F.binary_cross_entropy(torch.sigmoid(logits), F.one_hot(target, num_classes=2).to(torch.float32))
            ema_loss = 0.9 * ema_loss + 0.1 * bce_loss  # 指数平均loss
            bce_loss.backward()
            nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.1)  # 梯度的正则进行截断，保证训练稳定
            optimizer.step()  # 更新参数

            true_labels.extend(target.tolist())
            predicted_labels.extend(torch.argmax(logits, dim=-1).tolist())

            if step % log_step_interval == 0:
                logging.warning(f"epoch_index: {epoch_index}, batch_index: {batch_index}, ema_loss: {ema_loss}")

            if step % save_step_interval == 0:
                os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
                save_file = os.path.join(save_path, f"step_{step}.pt")
                torch.save({
                    "epoch": epoch_index,
                    "step": step,
                    "model_state_dict": model.state_dict(),
                    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                    'loss': bce_loss
                }, save_file)


                logging.warning(f"checkpoint has been saved in {save_file}")
            if step % save_step_interval == 0:
                os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
                save_file = os.path.join(save_path, f"step_{step}.pt")
                torch.save({
                    "epoch": epoch_index,
                    "step": step,
                    "model_state_dict": model.state_dict(),
                    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                    'loss': bce_loss,
                    'accuracy': accuracy,
                    'precision': precision,
                    'recall': recall,
                    'f1': f1
                }, save_file)

                logging.warning(f"checkpoint has been saved in {save_file}")

            if step % eval_step_interval == 0:
                logging.warning("start to do evaluation...")
                model.eval()
                ema_eval_loss = 0
                total_acc_account = 0
                total_account = 0
                true_labels = []
                predicted_labels = []

                for eval_batch_index, (eval_target, eval_token_index) in enumerate(eval_data_loader):
                    total_account += eval_target.shape[0]
                    eval_logits = model(eval_token_index)
                    total_acc_account += (torch.argmax(eval_logits, dim=-1) == eval_target).sum().item()
                    eval_bce_loss = F.binary_cross_entropy(torch.sigmoid(eval_logits),
                                                           F.one_hot(eval_target, num_classes=2).to(torch.float32))
                    ema_eval_loss = 0.9 * ema_eval_loss + 0.1 * eval_bce_loss

                    true_labels.extend(eval_target.tolist())
                    predicted_labels.extend(torch.argmax(eval_logits, dim=-1).tolist())

                accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
                precision = precision_score(true_labels, predicted_labels)
                recall = recall_score(true_labels, predicted_labels)
                f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels)

                logging.warning(f"ema_eval_loss: {ema_eval_loss}, eval_acc: {total_acc_account / total_account}")
                logging.warning(f"Precision: {precision}, Recall: {recall}, F1: {f1}, Accuracy: {accuracy}")
                model.train()


model = GCNN()
# model = TextClassificationModel()
print("模型总参数:", sum(p.numel() for p in model.parameters()))
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

train_data_iter = IMDB(root="data", split="train")  # Dataset类型的对象
train_data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    to_map_style_dataset(train_data_iter), batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_fn, shuffle=True)

eval_data_iter = IMDB(root="data", split="test")  # Dataset类型的对象
# collate校对
eval_data_loader = utils.data.DataLoader(
    to_map_style_dataset(eval_data_iter), batch_size=8, collate_fn=collate_fn)

# resume = "./data/step_500.pt"
resume = ""

train(train_data_loader, eval_data_loader, model, optimizer, num_epoch=10, log_step_interval=20, save_step_interval = 500, eval_step_interval = 300, save_path = "./log_imdb_text_classification2", resume = resume)

🥦代码分析

🥦导库

首先导入需要的库

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score
from torch import utils
import torchtext
from tqdm import tqdm
from torchtext.datasets import IMDB

• torch (PyTorch):
  PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架。它提供了张量计算、自动微分、神经网络层和优化器等功能，使用户能够构建和训练深度学习模型。

• torch.nn:
  torch.nn 模块包含了PyTorch中用于构建神经网络模型的类和函数。它包括各种神经网络层、损失函数和优化器等。

• torch.nn.functional:
  torch.nn.functional 模块提供了一组函数，用于构建神经网络的非参数化操作，如激活函数、池化和卷积等。这些函数通常与torch.nn一起使用。

• sklearn.metrics (scikit-learn):
  scikit-learn是一个用于机器学习的Python库，其中包含了一系列用于评估模型性能的度量工具。导入的precision_score、recall_score、f1_score 和 accuracy_score 用于计算分类模型的精确度、召回率、F1分数和准确性。

• torch.utils:
  torch.utils 包含了一些实用工具和数据加载相关的函数。在这段代码中，它用于构建数据加载器。

• torchtext:
  torchtext 是一个PyTorch的自然语言处理库，用于文本数据的处理和加载。它提供了用于文本数据预处理和构建数据集的功能。

• tqdm:
  tqdm 是一个Python库，用于创建进度条，可用于监视循环迭代的进度。在代码中，它用于显示训练和评估的进度。

• torchtext.datasets.IMDB:
  torchtext.datasets.IMDB 是TorchText库中的一个数据集，包含了IMDb电影评论的数据。这些评论用于情感分析任务，其中评论被标记为积极或消极。

🥦设置日志

logging.basicConfig(
    level=logging.WARN, stream=sys.stdout, format="%(asctime)s (%(module)s:%(lineno)d) %(levelname)s: %(message)s"
)

在代码中设置日志的作用是记录程序的运行状态、调试信息和重要事件，以便在开发和生产环境中更轻松地诊断问题和了解程序的行为。设置日志有以下作用：

• 问题诊断：当程序出现错误或异常时，日志记录可以提供有关错误发生的位置、原因和上下文的信息。这有助于开发人员快速定位和修复问题。

• 性能分析：通过记录程序的运行时间和关键操作的时间戳，日志可以用于性能分析，帮助开发人员识别潜在的性能瓶颈。

• 跟踪进度：在长时间运行的任务中，例如训练深度学习模型，日志记录可以帮助跟踪任务的进度，以便了解训练状态、完成的步骤和剩余时间。

• 监控和警报：日志可以与监控系统集成，以便在发生关键事件或异常情况时触发警报。这对于及时响应问题非常重要。

• 审计和合规：在某些应用中，日志记录是合规性的一部分，用于追踪系统的操作和用户的活动。日志可以用于审计和调查。

在上述代码中，设置日志的目的是跟踪训练进度、记录训练损失以及保存检查点。它允许开发人员监视模型训练的进展并在需要时查看详细信息，例如损失值和评估指标。此外，日志还可以用于调试和查看模型性能。

🥦模型定义

代码定义了两个模型：

GCNN：用于文本分类的门控卷积神经网络。
TextClassificationModel：使用嵌入和线性层的简单文本分类模型。

🥦GCNN

class GCNN(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embedding_dim=64, num_class=2):
        super(GCNN, self).__init__()

        self.embedding_table = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        nn.init.xavier_uniform_(self.embedding_table.weight)

        # 都是1维卷积
        self.conv_A_1 = nn.Conv1d(embedding_dim, 64, 15, stride=7)
        self.conv_B_1 = nn.Conv1d(embedding_dim, 64, 15, stride=7)

        self.conv_A_2 = nn.Conv1d(64, 64, 15, stride=7)
        self.conv_B_2 = nn.Conv1d(64, 64, 15, stride=7)

        self.output_linear1 = nn.Linear(64, 128)
        self.output_linear2 = nn.Linear(128, num_class)

    def forward(self, word_index):
        """
        定义GCN网络的算子操作流程，基于句子单词ID输入得到分类logits输出
        """
        # 1. 通过word_index得到word_embedding
        # word_index shape: [bs, max_seq_len]
        word_embedding = self.embedding_table(word_index)  # [bs, max_seq_len, embedding_dim]

        # 2. 编写第一层1D门卷积模块，通道数在第2维
        word_embedding = word_embedding.transpose(1, 2)  # [bs, embedding_dim, max_seq_len]
        A = self.conv_A_1(word_embedding)
        B = self.conv_B_1(word_embedding)
        H = A * torch.sigmoid(B)  # [bs, 64, max_seq_len]

        A = self.conv_A_2(H)
        B = self.conv_B_2(H)
        H = A * torch.sigmoid(B)  # [bs, 64, max_seq_len]

        # 3. 池化并经过全连接层
        pool_output = torch.mean(H, dim=-1)  # 平均池化，得到[bs, 4096]
        linear1_output = self.output_linear1(pool_output)

        # 最后一层需要设置为隐含层数目
        logits = self.output_linear2(linear1_output)  # [bs, 2]

        return logits

🥦TextClassificationModel

class TextClassificationModel(nn.Module):
    """
    简单版embedding.DNN模型
    """

    def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embed_dim=64, num_class=2):
        super(TextClassificationModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embed_dim, sparse=False)
        self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)

    def forward(self, token_index):
        # 词袋
        embedded = self.embedding(token_index)  # shape: [bs, embedding_dim]
        return self.fc(embedded)

🥦准备IMDb数据集

这行代码使用TorchText的IMDB数据集对象，导入IMDb数据集的训练集部分。

# 数据集导入
train_data_iter = IMDB(root="./data", split="train")

这行代码创建了一个用于将文本分词为单词的分词器。

# 数据预处理
tokenizer = get_tokenizer("basic_english")

这里，build_vocab_from_iterator 函数根据文本数据创建了一个词汇表，只包括出现频率大于等于20次的单词。特殊标记用于处理未知单词。然后，set_default_index将特殊标记的索引设置为0。

# 构建词汇表
vocab = build_vocab_from_iterator(yeild_tokens(train_data_iter, tokenizer), min_freq=20, specials=["<unk>"])
vocab.set_default_index(0)

这是一个自定义的校对函数，用于处理DataLoader返回的批次数据，将文本转换为可以输入模型的张量形式。

def collate_fn(batch):
    """
    对DataLoader所生成的mini-batch进行后处理
    """
    target = []
    token_index = []
    max_length = 0  # 最大的token长度
    for i, (label, comment) in enumerate(batch):
        tokens = tokenizer(comment)
        token_index.append(vocab(tokens))  # 字符列表转换为索引列表

        # 确定最大的句子长度
        if len(tokens) > max_length:
            max_length = len(tokens)

        if label == "pos":
            target.append(0)
        else:
            target.append(1)

    token_index = [index + [0] * (max_length - len(index)) for index in token_index]
    # one-hot接收长整形的数据，所以要转换为int64
    return (torch.tensor(target).to(torch.int64), torch.tensor(token_index).to(torch.int32))

这行代码将IMDb训练数据集加载到DataLoader对象中，以便进行模型训练。collate_fn函数用于处理数据的批处理。

train_data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    to_map_style_dataset(train_data_iter), batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_fn, shuffle=True)

上述代码块执行了IMDb数据集的准备工作，包括导入数据、分词、构建词汇表和设置数据加载器。这些步骤是为了使数据集可用于训练文本分类模型。

🥦整理函数

这个 collate_fn 函数用于对 DataLoader 批次中的数据进行处理，确保每个批次中的文本序列具有相同的长度，并将标签转换为适用于模型输入的张量形式。它的工作包括以下几个方面：

提取标签和评论文本。
使用分词器将评论文本分词为单词。
确定批次中最长评论的长度。
根据最长评论的长度，将所有评论的单词索引序列填充到相同的长度。
将标签转换为适当的张量形式（这里是将标签转换为长整数型）。
返回处理后的批次数据，其中包括标签和填充后的单词索引序列。

这个整理函数确保了模型在训练期间能够处理不同长度的文本序列，并将它们转换为模型可接受的张量输入。

🥦训练函数

def train(train_data_loader, eval_data_loader, model, optimizer, num_epoch, log_step_interval, save_step_interval,  eval_step_interval, save_path, resume=""):
    """
    此处data_loader是map-style dataset
    """
    start_epoch = 0
    start_step = 0
    if resume != "":
        # 加载之前训练过的模型的参数文件
        logging.warning(f"loading from resume")
        checkpoint = torch.load(resume)
        model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
        optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
        start_epoch = checkpoint['epoch']
        start_step = checkpoint['step']

    for epoch_index in tqdm(range(start_epoch, num_epoch), desc="epoch"):
        ema_loss = 0
        total_acc_account = 0
        total_account = 0
        true_labels = []
        predicted_labels = []
        num_batches = len(train_data_loader)
        for batch_index, (target, token_index) in enumerate(train_data_loader):
            optimizer.zero_grad()
            step = num_batches * (epoch_index) + batch_index + 1
            logits = model(token_index)
            # one-hot需要转换float32才可以训练
            bce_loss = F.binary_cross_entropy(torch.sigmoid(logits), F.one_hot(target, num_classes=2).to(torch.float32))
            ema_loss = 0.9 * ema_loss + 0.1 * bce_loss  # 指数平均loss
            bce_loss.backward()
            nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 0.1)  # 梯度的正则进行截断，保证训练稳定
            optimizer.step()  # 更新参数

            true_labels.extend(target.tolist())
            predicted_labels.extend(torch.argmax(logits, dim=-1).tolist())

            if step % log_step_interval == 0:
                logging.warning(f"epoch_index: {epoch_index}, batch_index: {batch_index}, ema_loss: {ema_loss}")

            if step % save_step_interval == 0:
                os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
                save_file = os.path.join(save_path, f"step_{step}.pt")
                torch.save({
                    "epoch": epoch_index,
                    "step": step,
                    "model_state_dict": model.state_dict(),
                    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                    'loss': bce_loss
                }, save_file)


                logging.warning(f"checkpoint has been saved in {save_file}")
            if step % save_step_interval == 0:
                os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
                save_file = os.path.join(save_path, f"step_{step}.pt")
                torch.save({
                    "epoch": epoch_index,
                    "step": step,
                    "model_state_dict": model.state_dict(),
                    'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
                    'loss': bce_loss,
                    'accuracy': accuracy,
                    'precision': precision,
                    'recall': recall,
                    'f1': f1
                }, save_file)

                logging.warning(f"checkpoint has been saved in {save_file}")

            if step % eval_step_interval == 0:
                logging.warning("start to do evaluation...")
                model.eval()
                ema_eval_loss = 0
                total_acc_account = 0
                total_account = 0
                true_labels = []
                predicted_labels = []

                for eval_batch_index, (eval_target, eval_token_index) in enumerate(eval_data_loader):
                    total_account += eval_target.shape[0]
                    eval_logits = model(eval_token_index)
                    total_acc_account += (torch.argmax(eval_logits, dim=-1) == eval_target).sum().item()
                    eval_bce_loss = F.binary_cross_entropy(torch.sigmoid(eval_logits),
                                                           F.one_hot(eval_target, num_classes=2).to(torch.float32))
                    ema_eval_loss = 0.9 * ema_eval_loss + 0.1 * eval_bce_loss

                    true_labels.extend(eval_target.tolist())
                    predicted_labels.extend(torch.argmax(eval_logits, dim=-1).tolist())

                accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
                precision = precision_score(true_labels, predicted_labels)
                recall = recall_score(true_labels, predicted_labels)
                f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels)

                logging.warning(f"ema_eval_loss: {ema_eval_loss}, eval_acc: {total_acc_account / total_account}")
                logging.warning(f"Precision: {precision}, Recall: {recall}, F1: {f1}, Accuracy: {accuracy}")
                model.train()

这段代码定义了一个名为 train 的函数，用于执行训练过程。下面是该函数的详细说明：

train 函数接受以下参数：
    train_data_loader: 训练数据的 DataLoader，用于迭代训练数据。
    eval_data_loader: 用于评估的 DataLoader，用于评估模型性能。
    model: 要训练的神经网络模型。
    optimizer: 用于更新模型参数的优化器。
    num_epoch: 训练的总周期数。
    log_step_interval: 记录日志的间隔步数。
    save_step_interval: 保存模型检查点的间隔步数。
    eval_step_interval: 执行评估的间隔步数。
    save_path: 保存模型检查点的目录。
    resume: 可选的，用于恢复训练的检查点文件路径。

训练函数的主要工作如下：
    它首先检查是否有恢复训练的检查点文件。如果有，它会加载之前训练的模型参数和优化器状态，以便继续训练。
    然后，它开始进行一系列的训练周期（epochs），每个周期内包含多个训练步（batches）。
    在每个训练步中，它执行以下操作：
        零化梯度，以准备更新模型参数。
        计算模型的预测输出（logits）。
        计算二进制交叉熵损失（binary cross-entropy loss）。
        使用反向传播（backpropagation）计算梯度并更新模型参数。
        记录损失、真实标签和预测标签。
        如果步数达到了 log_step_interval，则记录损失。
        如果步数达到了 save_step_interval，则保存模型检查点。
        如果步数达到了 eval_step_interval，则执行评估：
    将模型切换到评估模式（model.eval()）。
    对评估数据集中的每个批次执行以下操作：
        计算模型的预测输出。
        计算二进制交叉熵损失。
        计算准确性、精确度、召回率和F1分数。
        记录评估损失和评估指标。
    将模型切换回训练模式（model.train()）。

最后，训练函数返回经过训练的模型。

这个训练函数执行了完整的训练过程，包括了模型的前向传播、损失计算、梯度更新、日志记录、模型检查点的保存和评估。通过调用这个函数，你可以训练模型并监视其性能。

🥦模型初始化和优化器

model = GCNN()
# model = TextClassificationModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

🥦加载用于训练和评估的数据

在提供的代码中，加载用于训练和评估的数据的部分如下：

train_data_iter = IMDB(root="data", split="train")

这一行代码使用 TorchText 的 IMDB 数据集对象，导入 IMDB 数据集的训练集部分。这部分数据将用于模型的训练。

eval_data_iter = IMDB(root="data", split="test")

这一行代码使用 TorchText 的 IMDB 数据集对象，导入 IMDB 数据集的测试集部分。这部分数据将用于评估模型的性能。

之后，这些数据集通过以下代码转化为 DataLoader 对象，以便用于模型训练和评估：

# 训练数据 DataLoader
train_data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    to_map_style_dataset(train_data_iter), batch_size=BATCH_SIZE, collate_fn=collate_fn, shuffle=True)

# 评估数据 DataLoader
eval_data_loader = utils.data.DataLoader(
     to_map_style_dataset(eval_data_iter), batch_size=8, collate_fn=collate_fn)

这些 DataLoader 对象将数据加载到内存中，以便训练和评估使用。collate_fn 函数用于处理数据的批次，确保它们具有适当的格式，以便输入到模型中。

这些部分负责加载和准备用于训练和评估的数据，是机器学习模型训练和评估的重要准备步骤。训练数据用于训练模型，而评估数据用于评估模型的性能。

🥦恢复训练

start_epoch = 0
start_step = 0
if resume != "":
    # 加载之前训练过的模型的参数文件
    logging.warning(f"loading from resume")
    checkpoint = torch.load(resume)
    model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
    optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])
    start_epoch = checkpoint['epoch']
    start_step = checkpoint['step']

上述代码段位于训练函数中的开头部分，主要用于检查是否有已经训练过的模型的检查点文件，以便继续训练。具体解释如下：

如果 resume 变量不为空（即存在要恢复的检查点文件路径），则执行以下操作：
通过 torch.load 加载之前训练过的模型的检查点文件。
使用 load_state_dict 方法将已保存的模型参数加载到当前的模型中，以便继续训练。
同样，使用 load_state_dict 方法将已保存的优化器状态加载到当前的优化器中，以确保继续从之前的状态开始训练。
获取之前训练的轮数和步数，以便从恢复的状态继续训练。

这部分代码的目的是允许从之前保存的模型检查点继续训练，而不是从头开始。这对于长时间运行的训练任务非常有用，可以在中途中断训练并在之后恢复，而不会丢失之前的训练进度。

🥦调用训练

train(train_data_loader, eval_data_loader, model, optimizer, num_epoch=10, log_step_interval=20, save_step_interval=500, eval_step_interval=300, save_path="./log_imdb_text_classification2", resume=resume)

🥦保存文件的读取

import torch

# 指定已存在的 .pt 文件路径
file_path = "./log_imdb_text_classification/step_3500.pt"  # 替换为实际的文件路径

# 使用 torch.load() 加载文件
checkpoint = torch.load(file_path)

# 查看准确率、精确率、召回率和F1分数
accuracy = checkpoint["accuracy"]
precision = checkpoint["precision"]
recall = checkpoint["recall"]
f1 = checkpoint["f1"]

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1 Score:", f1)

🥦扩展 LSTM、GRU

本文原作者使用的是卷积神经网络，但是卷积神经网络的优化模型GCNN，但是这个模型对于图更好，由此我接下来引入两个循环神经网络LSTM和GRU

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embedding_dim=64, hidden_dim=64, num_class=2):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.embedding_table = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=1, batch_first=True)
        self.output_linear = nn.Linear(hidden_dim, num_class)

    def forward(self, word_index):
        word_embedding = self.embedding_table(word_index)
        lstm_out, _ = self.lstm(word_embedding)
        lstm_out = lstm_out[:, -1, :]  # 取最后一个时间步的输出
        logits = self.output_linear(lstm_out)
        return logits

class GRUModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size=VOCAB_SIZE, embedding_dim=64, hidden_dim=64, num_class=2):
        super(GRUModel, self).__init__()
        self.embedding_table = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.gru = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=1, batch_first=True)
        self.output_linear = nn.Linear(hidden_dim, num_class)

    def forward(self, word_index):
        word_embedding = self.embedding_table(word_index)
        gru_out, _ = self.gru(word_embedding)
        gru_out = gru_out[:, -1, :]  # 取最后一个时间步的输出
        logits = self.output_linear(gru_out)
        return logits

# 创建LSTM模型
lstm_model = LSTMModel()
print("模型总参数:", sum(p.numel() for p in lstm_model.parameters()))
lstm_optimizer = torch.optim.Adam(lstm_model.parameters(), lr=0.001)

# 创建GRU模型
# gru_model = GRUModel()
# print("模型总参数:", sum(p.numel() for p in gru_model.parameters()))
# gru_optimizer = torch.optim.Adam(gru_model.parameters(), lr=0.001)

# 训练LSTM模型
train(train_data_loader, eval_data_loader, lstm_model, lstm_optimizer, num_epoch=10, log_step_interval=20, save_step_interval=500, eval_step_interval=300, save_path="./log_imdb_lstm", resume="")

# 训练GRU模型
# train(train_data_loader, eval_data_loader, gru_model, gru_optimizer, num_epoch=10, log_step_interval=20, save_step_interval=500, eval_step_interval=300, save_path="./log_imdb_gru", resume="")

感兴趣的小伙伴可以试试，对比一下

🥦总结

本文代码来自网络仅供学习，原文地址

挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-714367.html

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