编写pytorch代码,要求定义LSTMAttention模型,定义FA-CPSO优化算法,初始化粒子群,初始化最优解和粒子适应度、设置混沌常数和萤火虫扰动常数、初始化萤火虫位置和亮度、计算初始全局最优参数、计算萤火虫的初始亮度、开始迭代、更新亮度、更新每个粒子的适应度位置和速度、计算每个粒子的适应度、更新全局最优参数,优化LSTMAttention模型的权重参数,将最佳参数加载到模型中,读取训练集trainset中的数据进行训练

时间: 2024-04-03 08:32:46 浏览: 59
以下是根据您的要求编写的代码,您可以参考和使用: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score # 定义LSTMAttention模型 class LSTMAttention(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(LSTMAttention, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, bidirectional=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, output_size) self.attention = nn.Linear(hidden_size*2, 1) self.softmax = nn.Softmax(dim=0) def forward(self, input): lstm_out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) attention_weights = self.attention(lstm_out) attention_weights = self.softmax(attention_weights) attention_weights = attention_weights.permute(1, 0, 2) lstm_out = lstm_out.permute(1, 0, 2) weighted_out = attention_weights * lstm_out context_vector = weighted_out.sum(1) out = self.fc(context_vector) return out # 定义FA-CPSO优化算法 class FAPSOOptimizer: def __init__(self, particle_num, dim, bounds, c1, c2, w_max, w_min, alpha, beta): self.particle_num = particle_num self.dim = dim self.bounds = bounds self.c1 = c1 self.c2 = c2 self.w_max = w_max self.w_min = w_min self.alpha = alpha self.beta = beta self.particles = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (particle_num, dim)) self.velocities = np.zeros((particle_num, dim)) self.fitness = np.zeros(particle_num) self.best_fitness = np.inf self.best_position = np.zeros(dim) def optimize(self, objective_func, max_iter): for i in range(max_iter): w = self.w_max - (self.w_max - self.w_min) * i / max_iter r1 = np.random.rand(self.particle_num, self.dim) r2 = np.random.rand(self.particle_num, self.dim) self.velocities = w * self.velocities + self.c1 * r1 * (self.best_position - self.particles) \ + self.c2 * r2 * (self.best_position - self.particles) self.particles = self.particles + self.velocities self.particles[self.particles < self.bounds[0]] = self.bounds[0] self.particles[self.particles > self.bounds[1]] = self.bounds[1] self.fitness = objective_func(self.particles) for j in range(self.particle_num): if self.fitness[j] < self.best_fitness: self.best_fitness = self.fitness[j] self.best_position = self.particles[j] for j in range(self.particle_num): if self.fitness[j] < self.best_fitness: self.best_fitness = self.fitness[j] self.best_position = self.particles[j] self.velocities[j] = self.alpha * self.velocities[j] \ + self.beta * (self.best_position - self.particles[j]) self.particles[j] = self.particles[j] + self.velocities[j] self.particles[self.particles < self.bounds[0]] = self.bounds[0] self.particles[self.particles > self.bounds[1]] = self.bounds[1] # 初始化粒子群 particle_num = 50 dim = 100 bounds = (-1, 1) c1 = 2 c2 = 2 w_max = 0.9 w_min = 0.4 alpha = 0.8 beta = 0.2 fapso = FAPSOOptimizer(particle_num, dim, bounds, c1, c2, w_max, w_min, alpha, beta) # 初始化最优解和粒子适应度 best_fitness = np.inf best_params = None particle_fitness = np.zeros(particle_num) # 设置混沌常数和萤火虫扰动常数 chaos_const = 0.05 firefly_perturb_const = 0.1 # 初始化萤火虫位置和亮度 firefly_num = 10 firefly_pos = np.random.uniform(bounds[0], bounds[1], (firefly_num, dim)) firefly_brightness = np.zeros(firefly_num) # 计算初始全局最优参数 def objective(params): # 将params加载到LSTMAttention模型中进行训练 model = LSTMAttention(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() output = model(train_x) loss = criterion(output, train_y) loss.backward() optimizer.step() # 计算粒子适应度 with torch.no_grad(): model.eval() output = model(valid_x) pred = torch.argmax(output, dim=1) acc = accuracy_score(valid_y, pred) fitness = 1 - acc return fitness for i in range(particle_num): particle_fitness[i] = objective(fapso.particles[i]) if particle_fitness[i] < best_fitness: best_fitness = particle_fitness[i] best_params = fapso.particles[i] fapso.best_fitness = best_fitness fapso.best_position = best_params # 计算萤火虫的初始亮度 for i in range(firefly_num): firefly_brightness[i] = 1 / (1 + objective(firefly_pos[i])) # 开始迭代 max_iter = 100 for i in range(max_iter): # 更新亮度 for j in range(firefly_num): new_brightness = 1 / (1 + objective(firefly_pos[j])) if new_brightness > firefly_brightness[j]: firefly_brightness[j] = new_brightness # 更新每个粒子的适应度位置和速度 for j in range(particle_num): r = np.random.rand(dim) new_pos = fapso.particles[j] + firefly_perturb_const * (best_params - fapso.particles[j]) \ + chaos_const * (r - 0.5) new_fitness = objective(new_pos) if new_fitness < particle_fitness[j]: particle_fitness[j] = new_fitness fapso.particles[j] = new_pos if new_fitness < best_fitness: best_fitness = new_fitness best_params = new_pos # 更新全局最优参数 for j in range(firefly_num): for k in range(particle_num): if firefly_brightness[j] < particle_fitness[k]: r = np.linalg.norm(firefly_pos[j] - fapso.particles[k]) beta = 1 / (1 + r) new_pos = (1 - beta) * firefly_pos[j] + beta * fapso.particles[k] \ + chaos_const * (np.random.rand(dim) - 0.5) new_fitness = objective(new_pos) if new_fitness < firefly_brightness[j]: firefly_pos[j] = new_pos firefly_brightness[j] = new_fitness # 优化LSTMAttention模型的权重参数 best_params = torch.FloatTensor(best_params) model = LSTMAttention(input_size, hidden_size, output_size) model.load_state_dict(best_params) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() output = model(train_x) loss = criterion(output, train_y) loss.backward() optimizer.step() # 将最佳参数加载到模型中,读取训练集trainset中的数据进行训练 model.load_state_dict(best_params) train_x, train_y = trainset[:] train_x = torch.FloatTensor(train_x) train_y = torch.LongTensor(train_y) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.CrossEntropyLoss() for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() output = model(train_x) loss = criterion(output, train_y) loss.backward() optimizer.step() ```
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