dddd_trainer训练教程
时间: 2023-06-18 16:04:51 浏览: 315
dd-trainer 是一个基于 PyTorch 的深度学习模型训练框架,可以用于训练各种自然语言处理模型,比如文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等等。下面是一个简单的 dd-trainer 训练教程:
1. 安装 dd-trainer
可以通过 pip 安装 dd-trainer:
```bash
pip install dd-trainer
```
2. 准备数据
dd-trainer 支持多种数据格式,比如 CSV、JSON、XML、TXT 等等。你需要将你的数据转换为 dd-trainer 支持的格式,并将其分成训练集、验证集和测试集。下面是一个 CSV 格式的数据示例:
```csv
text,label
"这是一篇正面的文章。",1
"这是一篇负面的文章。",0
```
其中,`text` 列是文本数据,`label` 列是对应的分类标签。
3. 定义模型
你需要定义一个模型类,继承自 `dd_trainer.models.base.ModelBase` 类,并实现 `forward` 方法。下面是一个简单的文本分类模型示例:
```python
import torch.nn as nn
class TextClassificationModel(ModelBase):
def __init__(self, vocab_size, num_classes, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, bidirectional=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, num_classes)
def forward(self, inputs):
x = self.embedding(inputs)
x, _ = self.rnn(x)
x = x.mean(dim=1)
x = self.fc(x)
return x
```
这个模型使用了一个双向 LSTM 来提取文本特征,并通过一个全连接层将特征映射为分类标签。
4. 配置训练参数
你需要定义一个字典类型的训练参数,包括模型类、数据路径、训练批次大小、学习率、损失函数、优化器等等。下面是一个简单的训练参数示例:
```python
config = {
'model_class': TextClassificationModel,
'data_path': 'data.csv',
'batch_size': 32,
'lr': 0.001,
'loss_fn': nn.CrossEntropyLoss(),
'optimizer': torch.optim.Adam,
'optimizer_kwargs': {'weight_decay': 0.01},
'num_epochs': 10,
'device': 'cuda',
'log_step': 10,
'save_step': 100,
'output_dir': 'output',
}
```
5. 训练模型
你可以通过以下代码开始训练模型:
```python
from dd_trainer.trainers import TextClassificationTrainer
trainer = TextClassificationTrainer(config)
trainer.train()
```
这个训练器会自动加载数据、模型,并在指定的设备上训练模型。训练过程中,你可以在控制台看到训练的进度和损失值。
6. 测试模型
你可以通过以下代码测试模型:
```python
from dd_trainer.utils import load_model, load_data
model = load_model('output/best_model.pt')
data = load_data('data.csv', 'test')
inputs, labels = data['inputs'], data['labels']
with torch.no_grad():
outputs = model(inputs)
preds = outputs.argmax(dim=-1)
acc = (preds == labels).float().mean().item()
print(f'Test accuracy: {acc}')
```
这个代码会加载训练好的模型和测试数据,并在测试数据上计算准确率。