深度学习(7):RNN实战之人名的国籍预测
文章目录
数据集
格式为(country_name).txt的文本文件包含该国家的常见姓名，
所以数据x是文本里面的人名，标签y是文本文件的文件名
NameDataSet
继承DataSet的读取数据集工具类，本文数据集格式为文本文件的文件名为标签，文件的内容content为输入，所有采用os.listdir的方式读入全部数据集
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import Dataset
class NameDataSet(Dataset):
def __init__(self, train=True, test_size=0.2, random_state=42):
self.data = []
self.labels = []
self.inputs = []
folder_path = "data/names/"
for filename in os.listdir(folder_path):
label = filename.replace(".txt", "")
self.labels.append(label)
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = []
for line in file:
line = line.strip()
content.append(line)
self.data.append((line, label))
self.inputs.append(content)
# 使用train_test_split来划分数据集
train_data, test_data = train_test_split(self.data, test_size=test_size, random_state=random_state)
# 根据train参数选择使用训练集或测试集
self.data = train_data if train else test_data
self.country = self.get_countries_dict()
def __getitem__(self, item):
x, y = self.data[item]
return x, self.country[y]
def __len__(self):
return len(self.data)
def getAll(self):
for t in self.data:
print(t)
def get_countries_dict(self):
# 根据国家名对应序号
country_dict = dict()
for idx, country_name in enumerate(self.labels):
country_dict[country_name] = idx
return country_dict
def idx2country(self, index):
# 根据索引返回国家名字
return self.labels[index]
def get_countries_num(self):
# 返回国家名个数（分类的总个数）
return len(self.labels)
One-Hot 编码
是什么
大多机器学习能够处理的都是数值类型的数据，所以对非数值类型的数据（如单词，类别标签），我们需要将其转换成数值类型的表示
思路
以单词的One-Hot编码为例
假设当前输入数据中单词的总种类数为n，那么每个单词都会被转变成为长度为n的二进制向量，在这个向量里面只有1个二进制1，其它都为0。
原理:每个类别值都被转换为一个只有一个元素是1，其余元素都是0的二进制向量。这个向量的长度等于类别的数量。
实现代码
因为我们需要获取单词的种类数，所以需要进行统计去重
带来的问题
很显然对于每个编码数据的信息量都特别稀疏，所以表示效率过低，数据量大的时候会产生数据集加载慢，需要通过Embedding（嵌入）提高信息密度，将One-Hot编码的高维稀疏向量映射到一个更低维的密集向量中。
Embedding
Embedding（嵌入） 是一种用于将离散的、稀疏的数据（如单词或字符的索引）映射到连续的、稠密的低维向量空间中的技术。
- 目的：通过将高维的稀疏向量（例如词汇表中的单词表示为 one-hot 编码）转换为低维的稠密向量，可以更好地捕获数据中的语义信息或特征关系。
- 优势：Embedding 能够将相似的输入（如具有相似含义的单词）映射到相似的向量空间中，这有助于模型在理解数据之间的关系时表现得更好。
模型过程分析
1.超参数设置
HIDDEN_SIZE = 100
BATCH_SIZE = 256
N_LAYER = 2 # RNN的层数
N_EPOCHS = 100
N_CHARS = 400 # ASCII码的个数
USE_GPU = False
2.数据集处理
train_set = NameDataSet(True)
train_loader = DataLoader(train_set, shuffle=True, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=2)
test_set = NameDataSet(False)
test_loder = DataLoader(test_set, shuffle=False, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=2)
N_COUNTRY = train_set.get_countries_num()
3. 数据 to Tensor
def make_tensors(names, countries):
# eg. name2list(name):chad -> ([ascall], 4)
name_len_list = [name2list(name) for name in names]
# 拿到每个名字拆分的ascall列表，即[ascall]
name_seq = [sl[0] for sl in name_len_list]
# 拿到每个名字的长度，即时间步
seq_lengths = torch.LongTensor([sl[1] for sl in name_len_list])
# 消除floatTensor带来的精度影响
countries = countries.long()
# 创建全0的tensor，用于待会将names得到的ascall列表填充进去
# 维度是len(name_seq) * seq_lengths.max(),
# 已经进行了padding,将所有的name都对齐了
seq_tensor = torch.zeros(len(name_seq), seq_lengths.max().item()).long()
# 进行填充
for idx, (seq, seq_len) in enumerate(zip(name_seq, seq_lengths)):
seq_tensor[idx, :seq_len] = torch.LongTensor(seq)
'''
[[0, 0, 0, 0, 0], # 第1个名字，"John"
[0, 0, 0, 0, 0], # 第2个名字，"Alice"
[0, 0, 0, 0, 0]] # 第3个名字，"Bob"
[[74, 111, 104, 110, 0], # John -> [74, 111, 104, 110]，长度 4，剩余部分补零
[65, 108, 105, 99, 101], # Alice -> [65, 108, 105, 99, 101]，长度 5
[66, 111, 98, 0, 0]] # Bob -> [66, 111, 98]，长度 3，剩余部分补零
'''
# 在行的方向进行降序，即对每行进行降序
# perm_idx：排序后的索引，用来记录原始数据的顺序变化。
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_lengths), create_tensor(countries)
4.训练
def train(epoch, start):
total_loss = 0
for i, (names, countries) in enumerate(train_loader, 1):
# 将数据进行处理
inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
# 前向传播，获取输出
output = model(inputs, seq_lengths)
# 计算损失
loss = criterion(output, target)
# 后向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计损失
total_loss += loss.item()
if i % 10 == 0:
print(f'[{timesince(start)}] Epoch {epoch} ', end='')
print(f'[{i * len(inputs)}/{len(train_set)}] ', end='')
print(f'loss={total_loss / (i * len(inputs))}') # 打印每个样本的平均损失
return total_loss
完整代码
NameDateSet
import os
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import Dataset
class NameDataSet(Dataset):
def __init__(self, train=True, test_size=0.2, random_state=42):
self.data = []
self.labels = []
self.inputs = []
folder_path = "data/names/"
for filename in os.listdir(folder_path):
label = filename.replace(".txt", "")
self.labels.append(label)
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
content = []
for line in file:
line = line.strip()
content.append(line)
self.data.append((line, label))
self.inputs.append(content)
# 使用train_test_split来划分数据集
train_data, test_data = train_test_split(self.data, test_size=test_size, random_state=random_state)
# 根据train参数选择使用训练集或测试集
self.data = train_data if train else test_data
self.country = self.get_countries_dict()
def __getitem__(self, item):
x, y = self.data[item]
return x, self.country[y]
def __len__(self):
return len(self.data)
def getAll(self):
for t in self.data:
print(t)
def get_countries_dict(self):
# 根据国家名对应序号
country_dict = dict()
for idx, country_name in enumerate(self.labels):
country_dict[country_name] = idx
return country_dict
def idx2country(self, index):
# 根据索引返回国家名字
return self.labels[index]
def get_countries_num(self):
# 返回国家名个数（分类的总个数）
return len(self.labels)
simpleRNN
import math
import time
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from torch import optim
from NameDataset import NameDataSet
from torch.utils.data import DataLoader
import torch
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence
# 1.设置超参数
HIDDEN_SIZE = 100
BATCH_SIZE = 256
N_LAYER = 2 # RNN的层数
N_EPOCHS = 100
N_CHARS = 400 # ASCII码的个数
USE_GPU = False
# 2.数据集相关
train_set = NameDataSet(True)
train_loader = DataLoader(train_set, shuffle=True, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=2)
test_set = NameDataSet(False)
test_loder = DataLoader(test_set, shuffle=False, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=2)
N_COUNTRY = train_set.get_countries_num()
# 工具类函数
# 把名字转换成ASCII码
# 返回ASCII码值列表和名字的长度
def name2list(name):
arr = [ord(c) for c in name]
return arr, len(arr)
# 是否把数据放到GPU上
def create_tensor(tensor):
if USE_GPU:
device = torch.device('cuda:0')
tensor = tensor.to(device)
return tensor
def timesince(since):
now = time.time()
s = now - since
m = math.floor(s / 60) # math.floor()向下取整
s -= m * 60
return '%dmin %ds' % (m, s) # 多少分钟多少秒
class GRUClassifier(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, n_layers=1, bidirectional=True):
super(GRUClassifier, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.n_layers = n_layers
self.n_directions = 2 if bidirectional else 1
# 词嵌入层,将词语映射到hidden维度
# 特征处理，将稀疏高维向量变成连续的稠密表示作为隐藏层的输入
self.embedding = torch.nn.Embedding(input_size, hidden_size)
# GRU层(输入为特征数，这里是embedding_size,其大小等于hidden_size))
self.gru = torch.nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers=n_layers,
bidirectional=bidirectional)
# 线性层，输出结果
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * self.n_directions, output_size)
def _init_hidden(self, bath_size):
# 初始化权重，(n_layers * num_directions 双向, batch_size, hidden_size)
hidden = torch.zeros(self.n_layers * self.n_directions, bath_size, self.hidden_size)
return create_tensor(hidden)
def forward(self, input, seq_lengths):
# 转置 B X S -> S X B
input = input.t() # 此时的维度为seq_len, batch_size
batch_size = input.size(1)
hidden = self._init_hidden(batch_size)
# 嵌入层处理 input:(seq_len,batch_size) -> embedding:(seq_len,batch_size,embedding_size)
embedding = self.embedding(input)
# 进行打包（不考虑0元素，提高运行速度）需要将嵌入数据按长度排好
gru_input = pack_padded_sequence(embedding, seq_lengths)
# output:(*, hidden_size * num_directions)，*表示输入的形状(seq_len,batch_size)
# hidden:(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)
output, hidden = self.gru(gru_input, hidden)
if self.n_directions == 2:
hidden_cat = torch.cat([hidden[-1], hidden[-2]],
dim=1) # hidden[-1]的形状是(1,256,100)，hidden[-2]的形状是(1,256,100)，拼接后的形状是(1,256,200)
else:
hidden_cat = hidden[-1] # (1,256,100)
fc_output = self.fc(hidden_cat)
return fc_output
def make_tensors(names, countries):
# eg. name2list(name):chad -> ([ascall], 4)
name_len_list = [name2list(name) for name in names]
# 拿到每个名字拆分的ascall列表，即[ascall]
name_seq = [sl[0] for sl in name_len_list]
# 拿到每个名字的长度，即时间步
seq_lengths = torch.LongTensor([sl[1] for sl in name_len_list])
# 消除floatTensor带来的精度影响
countries = countries.long()
# 创建全0的tensor，用于待会将names得到的ascall列表填充进去
# 维度是len(name_seq) * seq_lengths.max(),
# 已经进行了padding,将所有的name都对齐了
seq_tensor = torch.zeros(len(name_seq), seq_lengths.max().item()).long()
# 进行填充
for idx, (seq, seq_len) in enumerate(zip(name_seq, seq_lengths)):
seq_tensor[idx, :seq_len] = torch.LongTensor(seq)
'''
[[0, 0, 0, 0, 0], # 第1个名字，"John"
[0, 0, 0, 0, 0], # 第2个名字，"Alice"
[0, 0, 0, 0, 0]] # 第3个名字，"Bob"
[[74, 111, 104, 110, 0], # John -> [74, 111, 104, 110]，长度 4，剩余部分补零
[65, 108, 105, 99, 101], # Alice -> [65, 108, 105, 99, 101]，长度 5
[66, 111, 98, 0, 0]] # Bob -> [66, 111, 98]，长度 3，剩余部分补零
'''
# 在行的方向进行降序，即对每行进行降序
# perm_idx：排序后的索引，用来记录原始数据的顺序变化。
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_lengths), create_tensor(countries)
# 训练循环
def train(epoch, start):
total_loss = 0
for i, (names, countries) in enumerate(train_loader, 1):
# 将数据进行处理
inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
# 前向传播，获取输出
output = model(inputs, seq_lengths)
# 计算损失
loss = criterion(output, target)
# 后向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
# 统计损失
total_loss += loss.item()
if i % 10 == 0:
print(f'[{timesince(start)}] Epoch {epoch} ', end='')
print(f'[{i * len(inputs)}/{len(train_set)}] ', end='')
print(f'loss={total_loss / (i * len(inputs))}') # 打印每个样本的平均损失
return total_loss
# 测试循环
def t():
correct = 0
total = len(test_set)
print('evaluating trained model ...')
# print("len = " + total.__str__())
with torch.no_grad():
for i, (names, countries) in enumerate(test_loder, 1):
inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
output = model(inputs, seq_lengths)
pred = output.max(dim=1, keepdim=True)[1]
# 返回每一行中最大值的那个元素的索引，且keepdim=True，表示保持输出的二维特性
correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item() # 计算正确的个数
percent = '%.2f' % (100 * correct / total)
print(f'Test set: Accuracy {correct}/{total} {percent}%')
return correct / total # 返回的是准确率，0.几几的格式，用来画图
if __name__ == '__main__':
model = GRUClassifier(N_CHARS, HIDDEN_SIZE, N_COUNTRY, N_LAYER)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
device = 'cuda:0' if USE_GPU else 'cpu'
model.to(device)
start = time.time()
print('Training for %d epochs...' % N_EPOCHS)
acc_list = []
# 在每个epoch中，训练完一次就测试一次
for epoch in range(1, N_EPOCHS + 1):
# Train cycle
train(epoch, start)
acc = t()
acc_list.append(acc)
# 绘制在测试集上的准确率
epoch = np.arange(1, len(acc_list) + 1)
acc_list = np.array(acc_list)
plt.plot(epoch, acc_list)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.grid()
plt.show()
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_51976556/article/details/142578735
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