for texts, labels in dev_dataloader: texts = texts.to(device) model(texts) right_num += int(sum([i == j for i, j in zip(model.pre, labels)])) print(f"dev acc : {right_num / len(dev_labels) * 100 : .2f}%")
时间: 2024-04-27 17:22:49 浏览: 15
这段代码是一个用于验证模型准确率的过程。其中,dev_dataloader 是一个包含验证集数据的数据迭代器;texts 是一个验证集数据的文本张量,labels 是对应的标签张量。接着,将文本张量移动到指定的设备(如 GPU)上,并将文本张量输入模型进行预测。然后,使用列表推导式和 zip 函数来计算预测结果和真实标签相同的样本数,并将这个数累加到 right_num 中。最后,通过除以验证集样本总数和乘以 100 来计算模型的准确率,并将结果输出到控制台上。
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def train(model: torch.nn.Module, optimizer: torch.optim.Optimizer, data_loader: DataLoader, device: str): """训练函数""" model.train() loss_func = torch.nn.BCELoss(reduction="none") total_loss = 0 total_num = 0 for texts, labels, mask in tqdm(data_loader, desc="Train"): texts = texts.to(device) labels = labels.float().to(device) mask = mask.float().to(device) logits = model(texts, mask) loss = loss_func(logits, labels) loss = (loss * mask).sum() / mask.sum() optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * mask.sum().item() total_num += mask.sum().item() return total_loss / total_num
这是一个 PyTorch 的训练函数,用于在给定数据集上训练一个模型。该函数接受四个参数:
- `model`:待训练的模型。
- `optimizer`:优化器,用于更新模型参数。
- `data_loader`:数据加载器,用于将数据分批次加载到模型中。
- `device`:设备,用于指定训练模型所在的设备(例如 CPU 或 GPU)。
在函数中,我们首先将模型设置为训练模式,然后定义了一个二分类交叉熵损失函数。接下来,我们循环遍历数据加载器中的每个批次,将输入数据和标签移动到指定设备上,并将数据输入到模型中得到模型输出。然后计算损失,执行反向传播,更新模型参数。最后,我们统计总损失并返回平均损失。
解释这段代码import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader from sklearn.metrics import accuracy_score import jieba from CLDNN2 import CLDNN from CLDNNtest import CLDNNtest # 定义超参数 MAX_LENGTH = 100 # 输入序列的最大长度 VOCAB_SIZE = 35091 # 词汇表大小 EMBEDDING_SIZE = 128 # 词向量的维度 NUM_FILTERS = 100 # 卷积核数量 FILTER_SIZES = [2, 3, 4] # 卷积核尺寸 class SentimentDataset(Dataset): def __init__(self, texts, labels): self.texts = texts self.labels = labels def __len__(self): return len(self.texts) def __getitem__(self, index): text = self.texts[index] label = self.labels[index] return text, label class CNNClassifier(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_size, num_filters, filter_sizes, output_size, dropout): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_size) # self.convs = nn.ModuleList([ # nn.Conv2d(1, num_filters, (fs, embedding_size)) for fs in filter_sizes # ]) self.convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, num_filters, (2, 2)), # nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (3, 3)), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv2d(num_filters, num_filters, (4, 4)), nn.MaxPool2d(2), nn.ReLU(inplace=True), nn.Dropout(dropout) ) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(286700, 300), nn.Linear(300, output_size) ) # self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, text): # text: batch_size * seq_len embedded = self.embedding(text) # batch_size * seq_len * embedding_size # print(embedded.shape) embedded = embedded.unsqueeze(1) # batch_size * 1 * seq_len * embedding_size x = self.convs(embedded) print(x.shape) # print(embedded.shape) # conved = [F.relu(conv(embedded)).squeeze(3)
这段代码是一个基于卷积神经网络(CNN)的文本分类模型,主要包括以下部分:
1. 导入所需的库,包括PyTorch、sklearn、jieba等。
2. 定义了一些超参数,如输入序列最大长度、词汇表大小、词向量维度、卷积核数量、卷积核尺寸等。
3. 定义了一个数据集类SentimentDataset,用于加载训练或测试数据。其中__init__()函数用于初始化数据;__len__()函数返回数据集长度;__getitem__()函数返回指定索引的数据和标签。
4. 定义了一个CNN分类器类CNNClassifier,继承自nn.Module类,包含了一个嵌入层、多个卷积层、一个全连接层和一个dropout层。其中嵌入层将输入的文本序列转换为词向量形式;卷积层通过不同的卷积核获取文本中的不同特征;全连接层将卷积层输出的特征映射到指定类别数;dropout层用于防止过拟合。
5. forward()函数实现了CNN模型的前向传播过程,其中embedding()函数将输入的文本序列转换为词向量形式,convs()函数通过多个卷积层提取文本特征,fc()函数将卷积层输出的特征映射到指定类别数。最终输出模型的预测结果。
此外,该代码还包括了一个CLDNN类和一个CLDNNtest类,但是没有被使用到。
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