Transformer实现AG_NEWS文本分类

根据提供的引用内容，没有提到Transformer算法在AG_NEWS文本分类中的应用。因此，无法为您提供Transformer实现AG_NEWS文本分类的答案。但是，我可以为您介绍一下Transformer算法的基本原理和应用场景。

Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，由Google在2017年提出，用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本分类等。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer模型在处理长文本时具有更好的效果。

Transformer模型的核心是自注意力机制，它可以在不同位置之间建立关联，从而更好地捕捉文本中的上下文信息。Transformer模型由编码器和解码器两部分组成，其中编码器用于将输入文本转换为特征向量表示，解码器用于将特征向量表示转换为输出文本。

在文本分类任务中，可以使用Transformer模型对输入文本进行编码，然后将编码后的特征向量输入到全连接层中进行分类。由于Transformer模型具有较强的表达能力和上下文感知能力，因此在文本分类任务中具有较好的表现。

相关问题

pytorch内置transformer文本分类

### 使用 PyTorch 内置 Transformer 模型进行文本分类

为了实现基于 PyTorch 的 Transformer 文本分类任务，可以遵循以下模式化的方法。此方法不仅涉及模型的选择与初始化，还包括数据预处理、训练循环以及评估流程。

#### 数据准备

在开始之前，需准备好用于训练的数据集，并对其进行必要的预处理工作。这一步骤对于任何机器学习项目都是至关重要的。具体来说，在自然语言处理领域内，通常会执行如下操作：

- 将输入文本序列转化为整数索引列表；
- 对这些列表填充至相同长度以便批量处理；
- 创建词汇表映射关系以支持上述转化过程；

from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from collections import Counter
from torchtext.vocab import Vocab

train_iter = AG_NEWS(split='train')
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')

counter = Counter()
for (label, line) in train_iter:
    counter.update(tokenizer(line))
vocab = Vocab(counter, specials=['<unk>', '<pad>'])

#### 构建模型架构

接下来就是定义网络结构的部分了。这里采用的是由多个 `TransformerEncoderLayer` 组件组成的编码器部分[^1]。每一层都包含了多头自注意机制和前向传播神经元两大部分，它们共同作用于捕捉句子内部词语间的依赖关系。

import torch.nn as nn

class TextClassificationModel(nn.Module):

    def __init__(self, vocab_size, embed_dim=64, num_class=4):
        super(TextClassificationModel, self).__init__()
        
        self.embedding = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embed_dim, sparse=True)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(
            encoder_layer=nn.TransformerEncoderLayer(d_model=embed_dim, nhead=8),
            num_layers=6
        )
        self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)

    def forward(self, text, offsets):
        embedded = self.embedding(text, offsets)
        output = self.transformer_encoder(embedded.unsqueeze(0)).squeeze(0)
        return self.fc(output.mean(dim=0))

model = TextClassificationModel(len(vocab), embed_dim=32).to(device)

#### 训练与优化

有了合适的模型之后，则进入到实际的学习阶段——即调整权重参数直至达到满意的性能指标为止。在此期间，损失函数的选择至关重要，因为它直接影响到最终的结果质量。针对二分类或多类别问题，交叉熵是一个不错的选择。

import time
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.nn.functional import cross_entropy

def train(model, dataloader, optimizer, criterion=cross_entropy):
    model.train()
    total_acc, total_count = 0, 0
    
    for idx, (label, text, offsets) in enumerate(dataloader):
        label, text, offsets = label.to(device), text.to(device), offsets.to(device)
        predicted_label = model(text, offsets)
        loss = criterion(predicted_label, label)
        loss.backward()

        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

        total_acc += (predicted_label.argmax(1) == label).sum().item()
        total_count += label.size(0)

    accuracy = total_acc / total_count * 100.
    
    return accuracy


device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
criterion = cross_entropy
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=5e-3)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1, gamma=0.9)

num_epochs = 5
best_accuracy = float('-inf')

for epoch in range(num_epochs):
    start_time = time.time()
    acc_train = train(model, train_dataloader, optimizer, criterion)
    scheduler.step()
    end_time = time.time()
    
print(f'Epoch {epoch}, Training Accuracy: {acc_train:.2f}%, Time taken: {(end_time-start_time):.2f}s')

transformer分类任务 pytorch

### 使用 PyTorch 实现 Transformer 模型完成文本分类任务

#### 构建数据集
为了训练一个用于文本分类的Transformer模型，首先需要准备合适的数据集。这通常涉及加载文本文件并将其转换为适合神经网络处理的形式。

from torchtext.datasets import AG_NEWS
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, texts, labels, tokenizer, max_len):
        self.texts = texts
        self.labels = labels
        self.tokenizer = tokenizer
        self.max_len = max_len
    
    def __len__(self):
        return len(self.texts)

    def __getitem__(self, idx):
        text = str(self.texts[idx])
        label = int(self.labels[idx])

        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            add_special_tokens=True,
            max_length=self.max_len,
            padding='max_length',
            truncation=True,
            return_attention_mask=True,
            return_tensors='pt'
        )

        return {
            'input_ids': encoding['input_ids'].flatten(),
            'attention_mask': encoding['attention_mask'].flatten(),
            'label': torch.tensor(label, dtype=torch.long)
        }

这段代码定义了一个自定义的数据集类`TextDataset`来处理文本及其标签，并利用预训练好的分词器对输入文本进行编码[^1]。

#### 定义Transformer模型结构
接下来构建基于PyTorch的Transformer架构。这里简化了原始设计以便更好地适应特定的任务需求——即多类别文本分类。

import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class TransformerClassifier(nn.Module):

    def __init__(self, n_classes: int):
        super(TransformerClassifier, self).__init__()
        
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.drop = nn.Dropout(p=0.3)
        self.out = nn.Linear(self.bert.config.hidden_size, n_classes)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        output = self.drop(outputs.pooler_output)
        return self.out(output)

此部分展示了如何创建一个继承自`nn.Module`的新类`TransformerClassifier`，它包含了BERT作为特征提取组件以及额外的一层线性变换来进行最终分类[^2]。

#### 训练过程设置
最后一步是编写训练循环逻辑，包括损失函数的选择、优化算法配置等细节。

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model = TransformerClassifier(n_classes=len(set(train_labels))).to(device)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, correct_bias=False)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss().to(device)

def train_epoch(model, data_loader, loss_fn, optimizer, device, scheduler=None):
    model.train()
    
    losses = []
    correct_predictions = 0
    
    for d in tqdm(data_loader):
        input_ids = d["input_ids"].to(device)
        attention_mask = d["attention_mask"].to(device)
        targets = d["label"].to(device)

        outputs = model(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        _, preds = torch.max(outputs, dim=1)
        loss = loss_fn(outputs, targets)

        correct_predictions += torch.sum(preds == targets)
        losses.append(loss.item())

        loss.backward()

        nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

        if scheduler:
            scheduler.step()

    return correct_predictions.double() / len(data_loader.dataset), np.mean(losses)

上述代码片段实现了完整的单轮次训练流程，其中包含了梯度更新机制和性能评估指标计算等功能.