目录

一、前期准备

1.环境准备

2.加载数据

二、代码实战

1.构建词典

2.生成数据批次和迭代器

3. 定义模型

4. 定义实例

5.定义训练函数与评估函数

6.拆分数据集并运行模型

三、使用测试数据集评估模型

四、总结

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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，我们将使用AG News数据集进行文本分类。

文本分类一般分为语料库、文本清晰、分词、文本向量化和建模这五步。

一、前期准备

1.环境准备

做nlp项目建议anaconda专门新建一个环境，首先安装torchtext与portalocker库
我用的版本号是：
●torchtext==0.15.1
●portalocker==2.7.0
注：相近版本也可，不必完全一致

安装参考：

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

2.加载数据

像以前的目标检测项目一样，调用gpu

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision
from torchvision import transforms, datasets
import os,PIL,pathlib,warnings

warnings.filterwarnings("ignore")             #忽略警告信息
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

print(device)

cuda

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

 可以在对应目录下查看内容（我的是C:\Users\Chen02\.cache\torch\text\datasets\AG_NEWS

二、代码实战

1.构建词典

from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

tokenizer  = 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

 .build_vocab_from_iterator()函数详解

torchtext.vocab.build_vocab_from_iterator 这个函数的作用是从一个可迭代对象中统计token的频次，并返回一个vocab(词汇字典) 

上述是官网API接口的定义形式，参数有五个，返回值是Vocab类型实例，五个参数分别是：
●iterator：一个用于创建vocab(词汇字典)的可迭代对象。
●min_freq：最小频数。只有在文本中出现频率大于等于min_freq的token才会被保留下来
●specials：特殊标志，字符串列表。用于在词汇字典中添加一些特殊的token/标记，比如最常用的'<unk>'，用于代表词汇字典中未存在的token，当然也可以用自己喜欢的符号来代替，具体的意义也取决于用的人。
●special_first：表示是否将specials放到字典的最前面，默认是True
●max_tokens：即限制一下这个词汇字典的最大长度。且这个长度包含的specials列表的长度

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

[475, 21, 30, 5297]

text_pipeline  = lambda x: vocab(tokenizer(x))
label_pipeline = lambda x: int(x) - 1
print(text_pipeline('here is the an example'))

[475, 21, 2, 30, 5297]

print(label_pipeline('10'))

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2.生成数据批次和迭代器

from torch.utils.data import DataLoader

def 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)

3. 定义模型

这里我们定义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 nn

class 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 = 0.5
        self.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。

4. 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)

5.定义训练函数与评估函数

import time

def train(dataloader):
    model.train()  # 切换为训练模式
    total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0
    log_interval = 500
    start_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loss
        total_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_time
            print('| 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, 0
            start_time = time.time()

def evaluate(dataloader):
    model.eval()  # 切换为测试模式
    total_acc, train_loss, total_count = 0, 0, 0

    with 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

6.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 training

criterion = 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 = None

train_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_acc
    print('-' * 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)

 

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。

三、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))

Checking the results of test dataset.
test accuracy    0.905

四、总结

这篇文章介绍了使用PyTorch实现文本分类的实战案例，使用AG News数据集进行文本分类。实现过程分为前期准备、代码实战、使用测试数据集评估模型和总结四个部分。前期准备中准备环境、加载数据集；代码实战中构建词典、生成数据批次和迭代器，定义模型；使用测试数据集评估模型，对训练好的模型进行测试；总结对整个项目进行总结回顾。通过这篇文章，大家可以了解文本分类的基本流程，以及如何使用PyTorch实现文本分类模型。

以下是几个学习经验：

1.环境准备：建议使用anaconda专门新建一个环境，在其中安装需要的库。

2.数据加载：通过调用AG_NEWS数据集的train_iter方法加载数据，可以在对应目录下查看数据。

3.构建词典：使用get_tokenizer函数和build_vocab_from_iterator函数构建词典，可以根据需要设置默认索引，找不到单词时选择默认索引。

4.生成数据批次和迭代器：使用DataLoader函数生成数据批次和迭代器，其中的collate_batch函数用于将单个样本转换为模型输入。

5.定义模型：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。

6.模型训练和评估：对模型进行训练和评估，包括定义损失函数、定义优化器、循环训练等步骤。