补充以下代码: def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三(扩展):更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一:定义 LSTM 层,并替换为 BiLSTM,RNN,比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()
时间: 2024-04-26 19:27:14 浏览: 8
在这段代码中,需要添加 forward 方法来完成模型的前向传播。代码如下:
def forward(self, sentence):
embeds = self.word_embeddings(sentence) # 获取词嵌入向量
lstm_out, self.hidden = self.lstm(embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1), self.hidden) # LSTM层的输出
tag_space = self.hidden2label(lstm_out[-1]) # 取最后一个时间步的输出,作为标签空间
tag_scores = F.log_softmax(tag_space, dim=1) # 在标签空间上进行logsoftmax,得到预测的标签概率
return tag_scores
其中,输入的 sentence 是一个长为 sequence_length 的 LongTensor,表示一个句子中每个单词在词典中的索引。在 forward 方法中,首先通过词嵌入层获取词嵌入向量,然后将其转换成 LSTM 层接受的格式 (seq_len, batch_size, input_size),接着将其输入到 LSTM 层中,得到 LSTM 层的输出 lstm_out 和最后一个时间步的隐藏状态 self.hidden。将 lstm_out 的最后一个时间步的输出经过一个线性层和 logsoftmax 层,得到预测的标签概率。
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import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错
在代码中出现了一个错误:缺少 `Counter` 的导入语句。需要在开头添加 `from collections import Counter`。
另外,在模型训练时,需要将模型设置为训练模式(`model.train()`),以启用 dropout 和 batch normalization 等功能。同时,还需要将输入和目标数据转移到 GPU 上进行计算,以加速训练过程。具体修改如下:
```
import torch
import torch.nn as nn
from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from collections import Counter
# 数据预处理
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
train_iter = AG_NEWS(split='train')
counter = Counter()
for (label, line) in train_iter:
counter.update(tokenizer(line))
vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"])
word2idx = dict(vocab.stoi)
# 设定超参数
embedding_dim = 64
hidden_dim = 128
num_epochs = 10
batch_size = 64
# 定义模型
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
super(RNN, self).__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4)
def forward(self, x):
x = self.embedding(x)
out, _ = self.rnn(x)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
# 初始化模型、优化器和损失函数
model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 将模型设置为训练模式
model.train()
# 将数据转移到 GPU 上
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
train_iter = AG_NEWS(split='train')
train_data = []
for (label, line) in train_iter:
label = torch.tensor([int(label)-1]).to(device)
line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]).to(device)
train_data.append((line, label))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0.0
for input, target in train_loader:
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = criterion(output, target.squeeze())
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item() * input.size(0)
print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))
```
dddd_trainer训练教程
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。