第N5周：Pytorch文本分类入门

• 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 原作者：K同学啊

任务：

●1. 了解文本分类的基本流程
●2. 学习常用数据清洗方法
●3. 学习如何使用jieba实现英文分词
●4. 学习如何构建文本向量

一、前期准备

1. 环境安装

这是一个使用PyTorch实现的简单文本分类实战案例。在这个例子中，将使用AG News数据集进行文本分类。
AG News（AG’s News Topic Classification Dataset）是一个广泛用于文本分类任务的数据集，尤其是在新闻领域。该数据集是由AG’s Corpus of News Articles收集整理而来，包含了四个主要的类别：世界、体育、商业和科技。

首先，确保已经安装了torchtext与portalocker库
我的版本号是：

python版本是3.10.14：

python版本与要安装的torch、torchdata、torchvision、torchtext、portalocker库的版本是存在关联的，如果版本不对，代码在运行时会发生冲突，发生诸如“OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序”这样的问题。
这些问题可以参考下面的文章来解决：

OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。

PyTorch中torch、torchvision、torchaudio、torchtext版本对应关系

Installing previous versions of PyTorch

torchtext 安装版本参考

通过参考上面的文章，我的做法是先检查虚拟环境的torch、torchvision、torchaudio、torchtext的版本是否冲突，是否与python的版本冲突。
如果有冲突，把torch、torchvision、torchaudio、torchtext卸载：

pip uninstall torch、torchvision、torchaudio、torchtext

因为虚拟环境的pyhon版本为3.10.14，我选择安装的torch、torchvision、torchaudio、torchtext的版本如下：

pip install torchvision == 0.15.0
pip install torchaudio == 2.0.1
pip install torch==2.0.0

最好是按照上面的顺序来安装，因为，当安装完torch，然后安装torchvision时，系统会自动下载cpu版本的torch。我的电脑是只有cpu，这个问题无所谓的。
还有一个问题，就是安装完torchvision时，可能也会同时自动安装torch，但自动安装的torch有可能不是我们自己想要安装的版本，这时就要把自动安装的torch卸载，等安装完torchaudio，再安装自己想要的torch版本。
还要安装下面的库:

pip insall torchtext == 0.15.1
pip insall torchdata==0.6.0
pip install portalocker ==2.7.0
pip install tornado

tornado是自动寻找对应的版本安装的。
注：相近版本也可，不必完全一致。

2. 加载数据

import torchvision
from torchvision import transforms, datasetsimport torch
import torch.nn as nnimport os,PIL,pathlib,warningswarnings.filterwarnings("ignore")             #忽略警告信息# win10系统，调用GPU运行
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device# 苹果系统，调用M2芯片
# device = torch.device('mps')
# device

代码输出

device(type='cpu')

from torchtext.datasets import AG_NEWStrain_iter = AG_NEWS(split='train')      # 加载 AG News 数据集

torchtext.datasets.AG_NEWS()是一个用于加载 AG News 数据集的 TorchText 数据集类。AG News 数据集是一个用于文本分类任务的常见数据集，其中包含四个类别的新闻文章：世界、科技、体育和商业。torchtext.datasets.AG_NEWS() 类加载的数据集是一个列表，其中每个条目都是一个元组，包含以下两个元素：

●一条新闻文章的文本内容。
●新闻文章所属的类别（一个整数，从1到4，分别对应世界、科技、体育和商业）。

更详细的介绍可参考其他来源的NLP基础知识。

3. 构建词典

from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iteratortokenizer  = get_tokenizer('basic_english') # 返回分词器函数，训练营内“get_tokenizer函数详解”一文def yield_tokens(data_iter):for _, text in data_iter:yield tokenizer(text)vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(train_iter), specials=["<unk>"])
vocab.set_default_index(vocab["<unk>"]) # 设置默认索引，如果找不到单词，则会选择默认索引

vocab(['here', 'is', 'an', 'example'])

代码输出

[475, 21, 30, 5297]

torchtext.data.utils.get_tokenizer() 是一个用于将文本数据分词的函数。它返回一个分词器（tokenizer）函数，可以将一个字符串转换成一个单词的列表。这个函数可以接受两个参数：tokenizer 和 language，tokenizer参数指定要使用的分词器的名称。

label_pipeline('10')

代码输出

9

4. 生成数据批次和迭代器

from torch.utils.data import DataLoaderdef collate_batch(batch):label_list, text_list, offsets = [], [], [0]for (_label, _text) in batch:# 标签列表label_list.append(label_pipeline(_label))# 文本列表processed_text = torch.tensor(text_pipeline(_text), dtype=torch.int64)text_list.append(processed_text)# 偏移量，即语句的总词汇量offsets.append(processed_text.size(0))label_list = torch.tensor(label_list, dtype=torch.int64)text_list  = torch.cat(text_list)offsets    = torch.tensor(offsets[:-1]).cumsum(dim=0) #返回维度dim中输入元素的累计和return label_list.to(device), text_list.to(device), offsets.to(device)# 数据加载器
dataloader = DataLoader(train_iter,batch_size=8,shuffle   =False,collate_fn=collate_batch)

二、准备模型

1. 定义模型

这里定义TextClassificationModel模型，首先对文本进行嵌入，然后对句子嵌入之后的结果进行均值聚合。

from torch import nnclass TextClassificationModel(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embed_dim, num_class):super(TextClassificationModel, self).__init__()self.embedding = nn.EmbeddingBag(vocab_size,   # 词典大小embed_dim,    # 嵌入的维度sparse=False) # self.fc = nn.Linear(embed_dim, num_class)self.init_weights()def init_weights(self):initrange = 0.5self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)self.fc.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)self.fc.bias.data.zero_()def forward(self, text, offsets):embedded = self.embedding(text, offsets)return self.fc(embedded)

self.embedding.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)这段代码是在 PyTorch 框架下用于初始化神经网络的词嵌入层（embedding layer）权重的一种方法。这里使用了均匀分布的随机值来初始化权重，具体来说，其作用如下：

1. self.embedding: 这是神经网络中的词嵌入层（embedding layer）。词嵌入层的作用是将离散的单词表示（通常为整数索引）映射为固定大小的连续向量。这些向量捕捉了单词之间的语义关系，并作为网络的输入。
2. self.embedding.weight: 这是词嵌入层的权重矩阵，它的形状为 (vocab_size, embedding_dim)，其中 vocab_size 是词汇表的大小，embedding_dim 是嵌入向量的维度。
3. self.embedding.weight.data: 这是权重矩阵的数据部分，我们可以在这里直接操作其底层的张量。
4. .uniform_(-initrange, initrange): 这是一个原地操作（in-place operation），用于将权重矩阵的值用一个均匀分布进行初始化。均匀分布的范围为 [-initrange, initrange]，其中
   initrange 是一个正数。

通过这种方式初始化词嵌入层的权重，可以使得模型在训练开始时具有一定的随机性，有助于避免梯度消失或梯度爆炸等问题。在训练过程中，这些权重将通过优化算法不断更新，以捕捉到更好的单词表示。

2. 定义实例

num_class  = len(set([label for (label, text) in train_iter]))
vocab_size = len(vocab)
em_size     = 64
model      = TextClassificationModel(vocab_size, em_size, num_class).to(device)

3. 定义训练函数与评估函数

import timedef train(dataloader):model.train()  # 切换为训练模式total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0log_interval = 500start_time   = time.time()for idx, (label, text, offsets) in enumerate(dataloader):predicted_label = model(text, offsets)optimizer.zero_grad()                    # grad属性归零loss = criterion(predicted_label, label) # 计算网络输出和真实值之间的差距，label为真实值loss.backward()                          # 反向传播optimizer.step()  # 每一步自动更新# 记录acc与losstotal_acc   += (predicted_label.argmax(1) == label).sum().item()train_loss  += loss.item()total_count += label.size(0)if idx % log_interval == 0 and idx > 0:elapsed = time.time() - start_timeprint('| epoch {:1d} | {:4d}/{:4d} batches ''| train_acc {:4.3f} train_loss {:4.5f}'.format(epoch, idx, len(dataloader),total_acc/total_count, train_loss/total_count))total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0start_time = time.time()def evaluate(dataloader):model.eval()  # 切换为测试模式total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0with torch.no_grad():for idx, (label, text, offsets) in enumerate(dataloader):predicted_label = model(text, offsets)loss = criterion(predicted_label, label)  # 计算loss值# 记录测试数据total_acc   += (predicted_label.argmax(1) == label).sum().item()train_loss  += loss.item()total_count += label.size(0)return total_acc/total_count, train_loss/total_count

三、训练模型

1. 拆分数据集并运行模型

from torch.utils.data.dataset import random_split
from torchtext.data.functional import to_map_style_dataset
# 超参数
EPOCHS     = 10 # epoch
LR         = 5  # 学习率
BATCH_SIZE = 64 # batch size for trainingcriterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=LR)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, 1.0, gamma=0.1)
total_accu = Nonetrain_iter, test_iter = AG_NEWS() # 加载数据
train_dataset = to_map_style_dataset(train_iter)
test_dataset  = to_map_style_dataset(test_iter)
num_train     = int(len(train_dataset) * 0.95)split_train_, split_valid_ = random_split(train_dataset,[num_train, len(train_dataset)-num_train])train_dataloader = DataLoader(split_train_, batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True, collate_fn=collate_batch)
valid_dataloader = DataLoader(split_valid_, batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True, collate_fn=collate_batch)
test_dataloader  = DataLoader(test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True, collate_fn=collate_batch)for epoch in range(1, EPOCHS + 1):epoch_start_time = time.time()train(train_dataloader)val_acc, val_loss = evaluate(valid_dataloader)if total_accu is not None and total_accu > val_acc:scheduler.step()else:total_accu = val_accprint('-' * 69)print('| epoch {:1d} | time: {:4.2f}s | ''valid_acc {:4.3f} valid_loss {:4.3f}'.format(epoch,time.time() - epoch_start_time,val_acc,val_loss))print('-' * 69)

代码运行结果

| epoch 1 |  500/1782 batches | train_acc 0.711 train_loss 0.01138
| epoch 1 | 1000/1782 batches | train_acc 0.866 train_loss 0.00614
| epoch 1 | 1500/1782 batches | train_acc 0.880 train_loss 0.00553
---------------------------------------------------------------------
| epoch 1 | time: 41.89s | valid_acc 0.893 valid_loss 0.005
---------------------------------------------------------------------
| epoch 2 |  500/1782 batches | train_acc 0.901 train_loss 0.00453
| epoch 2 | 1000/1782 batches | train_acc 0.904 train_loss 0.00444
| epoch 2 | 1500/1782 batches | train_acc 0.908 train_loss 0.00434
---------------------------------------------------------------------
| epoch 2 | time: 40.36s | valid_acc 0.894 valid_loss 0.005
---------------------------------------------------------------------
| epoch 3 |  500/1782 batches | train_acc 0.919 train_loss 0.00378
| epoch 3 | 1000/1782 batches | train_acc 0.921 train_loss 0.00376
| epoch 3 | 1500/1782 batches | train_acc 0.912 train_loss 0.00398
---------------------------------------------------------------------
| epoch 3 | time: 39.92s | valid_acc 0.905 valid_loss 0.005
---------------------------------------------------------------------
| epoch 4 |  500/1782 batches | train_acc 0.927 train_loss 0.00335
| epoch 4 | 1000/1782 batches | train_acc 0.926 train_loss 0.00347
| epoch 4 | 1500/1782 batches | train_acc 0.927 train_loss 0.00345
---------------------------------------------------------------------
| epoch 4 | time: 40.08s | valid_acc 0.882 valid_loss 0.005
---------------------------------------------------------------------
| epoch 5 |  500/1782 batches | train_acc 0.943 train_loss 0.00273
| epoch 5 | 1000/1782 batches | train_acc 0.943 train_loss 0.00272
| epoch 5 | 1500/1782 batches | train_acc 0.945 train_loss 0.00265
---------------------------------------------------------------------
| epoch 5 | time: 40.49s | valid_acc 0.912 valid_loss 0.004
---------------------------------------------------------------------
| epoch 6 |  500/1782 batches | train_acc 0.948 train_loss 0.00256
| epoch 6 | 1000/1782 batches | train_acc 0.945 train_loss 0.00265
| epoch 6 | 1500/1782 batches | train_acc 0.946 train_loss 0.00266
---------------------------------------------------------------------
| epoch 6 | time: 40.07s | valid_acc 0.913 valid_loss 0.004
---------------------------------------------------------------------
| epoch 7 |  500/1782 batches | train_acc 0.945 train_loss 0.00260
| epoch 7 | 1000/1782 batches | train_acc 0.947 train_loss 0.00255
| epoch 7 | 1500/1782 batches | train_acc 0.948 train_loss 0.00254
---------------------------------------------------------------------
| epoch 7 | time: 40.79s | valid_acc 0.913 valid_loss 0.004
---------------------------------------------------------------------
| epoch 8 |  500/1782 batches | train_acc 0.948 train_loss 0.00253
| epoch 8 | 1000/1782 batches | train_acc 0.948 train_loss 0.00247
| epoch 8 | 1500/1782 batches | train_acc 0.948 train_loss 0.00253
---------------------------------------------------------------------
| epoch 8 | time: 40.05s | valid_acc 0.915 valid_loss 0.004
---------------------------------------------------------------------
| epoch 9 |  500/1782 batches | train_acc 0.949 train_loss 0.00249
| epoch 9 | 1000/1782 batches | train_acc 0.950 train_loss 0.00243
| epoch 9 | 1500/1782 batches | train_acc 0.949 train_loss 0.00248
---------------------------------------------------------------------
| epoch 9 | time: 40.00s | valid_acc 0.914 valid_loss 0.004
---------------------------------------------------------------------
| epoch 10 |  500/1782 batches | train_acc 0.950 train_loss 0.00238
| epoch 10 | 1000/1782 batches | train_acc 0.950 train_loss 0.00243
| epoch 10 | 1500/1782 batches | train_acc 0.951 train_loss 0.00238
---------------------------------------------------------------------
| epoch 10 | time: 40.05s | valid_acc 0.915 valid_loss 0.004
---------------------------------------------------------------------

torchtext.data.functional.to_map_style_dataset 函数的作用是将一个迭代式的数据集（Iterable-style dataset）转换为映射式的数据集（Map-style dataset）。这个转换使得我们可以通过索引（例如：整数）更方便地访问数据集中的元素。
在 PyTorch 中，数据集可以分为两种类型：Iterable-style 和 Map-style。Iterable-style 数据集实现了 __ iter__() 方法，可以迭代访问数据集中的元素，但不支持通过索引访问。而 Map-style 数据集实现了 __ getitem__() 和 __ len__() 方法，可以直接通过索引访问特定元素，并能获取数据集的大小。
TorchText 是 PyTorch 的一个扩展库，专注于处理文本数据。torchtext.data.functional 中的 to_map_style_dataset 函数可以帮助我们将一个 Iterable-style 数据集转换为一个易于操作的 Map-style 数据集。这样，我们可以通过索引直接访问数据集中的特定样本，从而简化了训练、验证和测试过程中的数据处理。

2. 使用测试数据集评估模型

print('Checking the results of test dataset.')
test_acc, test_loss = evaluate(test_dataloader)
print('test accuracy {:8.3f}'.format(test_acc))

代码运行结果

Checking the results of test dataset.
test accuracy    0.912