pytorch实战---IMDB情感分析
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文章目录
🥦引言
本文使用IMDB数据集，结合pytorch进行情感分析
🥦完整代码
import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_scorefrom torch import utilsimport torchtextfrom tqdm import tqdmfrom torchtext.datasets import IMDBfrom torchtext.datasets.imdb import NUM_LINESfrom torchtext.data import get_tokenizerfrom torchtext.vocab import build_vocab_from_iteratorfrom torchtext.data.functional import to_map_style_datasetimport osimport sysimport loggingimport logginglogging.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 DataloaderBATCH_SIZE = 64def 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tokenvocab = build_vocab_from_iterator(yeild_tokens(train_data_iter, tokenizer), min_freq=20, specials=["" ])vocab.set_default_index(0) # 特殊索引设置为0print(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 torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_scorefrom torch import utilsimport torchtextfrom tqdm import tqdmfrom 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：
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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。
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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。
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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=["" ])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 DataLoadertrain_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 DataLoadereval_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 = 0start_step = 0if 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 logitsclass 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
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挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。
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