运维做开发

这个屌丝很懒，什么也没留下！

热门标签

基于MLP和CNN实现姓氏分类——NLP实验_利用mlp分类识别

作者：运维做开发 | 2024-07-05 05:01:05

踩

利用mlp分类识别

基于多层感知机（MLP）实现姓氏分类

一.实验目的

我们将MLP应用于将姓氏分类到其原籍国的任务。从公开观察到的数据推断人口统计信息(如国籍)具有从产品推荐到确保不同人口统计用户获得公平结果的应用。人口统计和其他自我识别信息统称为“受保护属性”。“在建模和产品中使用这些属性时，必须小心。”我们首先对每个姓氏的字符进行拆分，并像对待“示例:将餐馆评论的情绪分类”中的单词一样对待它们。除了数据上的差异，字符层模型在结构和实现上与基于单词的模型基本相似。

二.MLP的原理

多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network）他有以下基本原理和关键概念：

神经元（Neurons）：MLP中的基本单元。神经元接收来自上一层的输入，通过加权求和和激活函数处理后产生输出。
权重（Weights）：连接神经元之间的参数，表示了输入在神经元之间传递的重要性或影响程度。权重会在训练过程中通过反向传播算法进行调整，以最小化损失函数。
偏置（Biases）：每个神经元都有一个偏置项，它可以理解为神经元的激活阈值。偏置项与权重一起调整输入的线性组合，影响神经元的激活状态。
激活函数（Activation Functions）：MLP中的每个神经元通常都会应用一个非线性激活函数，如Sigmoid、ReLU（Rectified Linear Unit）、Tanh等。这些激活函数引入了非线性因素，使得神经网络能够学习复杂的数据模式。
前向传播（Forward Propagation）：在前向传播过程中，输入数据从输入层传递到输出层。在每一层中，输入经过加权求和和激活函数处理后生成输出，然后传递到下一层。
反向传播（Backpropagation）：反向传播是用于训练MLP的一种常用方法。它通过计算损失函数对网络参数（权重和偏置）的梯度，然后根据梯度更新参数。这个过程反复进行，直到模型收敛到最优解。
损失函数（Loss Function）：损失函数用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。常用的损失函数包括交叉熵损失函数（用于分类问题）和均方误差损失函数（用于回归问题）。

对于MLP结构来说，除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图：

从上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的（全连接的意思就是：上一层的任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接）。多层感知机最底层是输入层，中间是隐藏层，最后是输出层。

对于输入层来说，你输入什么就是什么，比如输入是一个n维向量，就有n个神经元。

隐藏层的神经元与输入层是全连接的，假设输入层用向量X表示，则隐藏层的输出就是f(W1X+b1)，W1是权重（也叫连接系数），b1是偏置，函数f 可以是常用的sigmoid函数或者tanh函数：

最后就是输出层，隐藏层到输出层可以看成是一个多类别的逻辑回归，也即softmax回归，所以输出层的输出就是softmax(W2X1+b2)，X1表示隐藏层的输出f(W1X+b1)。

MLP整个模型就是，函数G是softmax

因此，MLP所有的参数就是各个层之间的连接权重以及偏置，包括W1、b1、W2、b2。对于一个具体的问题，怎么确定这些参数？求解最佳的参数是一个最优化问题，解决最优化问题，最简单的就是梯度下降法了（SGD）：首先随机初始化所有参数，然后迭代地训练，不断地计算梯度和更新参数，直到满足某个条件为止（比如误差足够小、迭代次数足够多时）。这个过程涉及到代价函数、规则化（Regularization）、学习速率（learning rate）、梯度计算等

MLP通过不断地调整权重和偏置，以及选择合适的激活函数和损失函数，使得模型能够逐渐学习输入和输出之间的复杂映射关系，从而实现对数据的有效建模和预测。

三.数据集

姓氏数据集，它收集了来自18个不同国家的10,000个姓氏，这些姓氏是作者从互联网上不同的姓名来源收集的。该数据集将在本课程实验的几个示例中重用，并具有一些使其有趣的属性。第一个性质是它是相当不平衡的。排名前三的课程占数据的60%以上:27%是英语，21%是俄语，14%是阿拉伯语。剩下的15个民族的频率也在下降——这也是语言特有的特性。第二个特点是，在国籍和姓氏正字法(拼写)之间有一种有效和直观的关系。有些拼写变体与原籍国联系非常紧密(比如“O ‘Neill”、“Antonopoulos”、“Nagasawa”或“Zhu”)。

为了创建最终的数据集，我们从一个比课程补充材料中包含的版本处理更少的版本开始，并执行了几个数据集修改操作。第一个目的是减少这种不平衡——原始数据集中70%以上是俄文，这可能是由于抽样偏差或俄文姓氏的增多。为此，我们通过选择标记为俄语的姓氏的随机子集对这个过度代表的类进行子样本。接下来，我们根据国籍对数据集进行分组，并将数据集分为三个部分:70%到训练数据集，15%到验证数据集，最后15%到测试数据集，以便跨这些部分的类标签分布具有可比性。

对数据集进行预处理：


import collections
import numpy as np
import pandas as pd
import re
 
from argparse import Namespace
 
# 定义命令行参数
args = Namespace(
    raw_dataset_csv="surnames.csv",  # 原始数据集文件名
    train_proportion=0.7,  # 训练集比例
    val_proportion=0.15,    # 验证集比例
    test_proportion=0.15,   # 测试集比例
    output_munged_csv="surnames_with_splits.csv",  # 输出文件名
    seed=1337               # 随机种子
)
 
# 读取原始数据集
surnames = pd.read_csv(args.raw_dataset_csv, header=0)
surnames.head()
 
# 获取唯一的类别（国籍）
set(surnames.nationality)
 
# 按国籍划分训练集
# 创建字典
by_nationality = collections.defaultdict(list)
for _, row in surnames.iterrows():
    by_nationality[row.nationality].append(row.to_dict())
 
# 创建划分后的数据
final_list = []
np.random.seed(args.seed)
 
# 按国籍划分并随机打乱数据
for _, item_list in sorted(by_nationality.items()):
    np.random.shuffle(item_list)
    n = len(item_list)
    n_train = int(args.train_proportion * n)
    n_val = int(args.val_proportion * n)
    n_test = int(args.test_proportion * n)
    
    # 为每个数据点添加划分属性
    for item in item_list[:n_train]:
        item['split'] = 'train'
    for item in item_list[n_train:n_train+n_val]:
        item['split'] = 'val'
    for item in item_list[n_train+n_val:]:
        item['split'] = 'test'  
    
    # 添加到最终列表中
    final_list.extend(item_list)
 
# 将划分后的数据写入文件
final_surnames = pd.DataFrame(final_list)
 
final_surnames.head()
 
# 将处理后的数据写入CSV文件
final_surnames.to_csv(args.output_munged_csv, index=False)

结果：

查看前几行数据：

唯一类别：

数据集的划分结果：

查看划分后的数据集：

四.实验步骤

1.导入必要的第三方库


#导入必要的第三方库
from argparse import Namespace
from collections import Counter
import json
import os
import string
 
import numpy as np
import pandas as pd
 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
from tqdm import tqdm_notebook

2.数据集类的加载和处理文本

SurnameDataset的实现与“Example: classification of Sentiment of Restaurant Reviews”中的ReviewDataset几乎相同，只是在getitem方法的实现方式上略有不同。回想一下，本课程中呈现的数据集类继承自PyTorch的数据集类，因此，我们需要实现两个函数:__getitem方法，它在给定索引时返回一个数据点;以及len方法，该方法返回数据集的长度。


#创建一个自定义的数据集类来加载和处理文本数据
#划分训练、验证和测试集，设置数据集大小，以及构建查找字典
class SurnameDataset(Dataset):
    def __init__(self, surname_df, vectorizer):
        """
        Args:
            surname_df (pandas.DataFrame): the dataset
            vectorizer (SurnameVectorizer): vectorizer instatiated from dataset
        """
        self.surname_df = surname_df
        self._vectorizer = vectorizer
 
        self.train_df = self.surname_df[self.surname_df.split=='train']
        self.train_size = len(self.train_df)
 
        self.val_df = self.surname_df[self.surname_df.split=='val']
        self.validation_size = len(self.val_df)
 
        self.test_df = self.surname_df[self.surname_df.split=='test']
        self.test_size = len(self.test_df)
 
        self._lookup_dict = {'train': (self.train_df, self.train_size),
                             'val': (self.val_df, self.validation_size),
                             'test': (self.test_df, self.test_size)}
 
        self.set_split('train')
        
        # Class weights
        class_counts = surname_df.nationality.value_counts().to_dict()
        def sort_key(item):
            return self._vectorizer.nationality_vocab.lookup_token(item[0])
        sorted_counts = sorted(class_counts.items(), key=sort_key)
        frequencies = [count for _, count in sorted_counts]
        self.class_weights = 1.0 / torch.tensor(frequencies, dtype=torch.float32)
        
#加载数据集并生成新的向量化器
    @classmethod
    def load_dataset_and_make_vectorizer(cls, surname_csv):
        """Load dataset and make a new vectorizer from scratch
        
        Args:
            surname_csv (str): location of the dataset
        Returns:
            an instance of SurnameDataset
        """
        surname_df = pd.read_csv(surname_csv)
        train_surname_df = surname_df[surname_df.split=='train']
        return cls(surname_df, SurnameVectorizer.from_dataframe(train_surname_df))
 
#加载数据集和相应的向量化器，用于重新使用已缓存的向量化器
    @classmethod
    def load_dataset_and_load_vectorizer(cls, surname_csv, vectorizer_filepath):
        """Load dataset and the corresponding vectorizer. 
        Used in the case in the vectorizer has been cached for re-use
        
        Args:
            surname_csv (str): location of the dataset
            vectorizer_filepath (str): location of the saved vectorizer
        Returns:
            an instance of SurnameDataset
        """
        surname_df = pd.read_csv(surname_csv)
        vectorizer = cls.load_vectorizer_only(vectorizer_filepath)
        return cls(surname_df, vectorizer)
    
#从文件中加载向量化器
    @staticmethod
    def load_vectorizer_only(vectorizer_filepath):
        """a static method for loading the vectorizer from file
        
        Args:
            vectorizer_filepath (str): the location of the serialized vectorizer
        Returns:
            an instance of SurnameVectorizer
        """
        with open(vectorizer_filepath) as fp:
            return SurnameVectorizer.from_serializable(json.load(fp))
 
#将向量化器保存到磁盘       
    def save_vectorizer(self, vectorizer_filepath):
        """saves the vectorizer to disk using json
        
        Args:
            vectorizer_filepath (str): the location to save the vectorizer
        """
        with open(vectorizer_filepath, "w") as fp:
            json.dump(self._vectorizer.to_serializable(), fp)
 
#回向量化器对象
    def get_vectorizer(self):
        """ returns the vectorizer """
        return self._vectorizer
 
#划分数据集
    def set_split(self, split="train"):
        """ selects the splits in the dataset using a column in the dataframe """
        self._target_split = split
        self._target_df, self._target_size = self._lookup_dict[split]
 
#返回指定数据集的大小
    def __len__(self):
        return self._target_size
 
#获取指定索引的数据点，并将文本数据向量化，标签进行编码后返回
    def __getitem__(self, index):
        """the primary entry point method for PyTorch datasets
        
        Args:
            index (int): the index to the data point 
        Returns:
            a dictionary holding the data point's:
                features (x_surname)
                label (y_nationality)
        """
        row = self._target_df.iloc[index]
 
        surname_vector = \
            self._vectorizer.vectorize(row.surname)
 
        nationality_index = \
            self._vectorizer.nationality_vocab.lookup_token(row.nationality)
 
        return {'x_surname': surname_vector,
                'y_nationality': nationality_index}
 
#根据指定的批量大小返回数据集中的批次数量
    def get_num_batches(self, batch_size):
        """Given a batch size, return the number of batches in the dataset
        
        Args:
            batch_size (int)
        Returns:
            number of batches in the dataset
        """
        return len(self) // batch_size
 
#生成批次数据    
def generate_batches(dataset, batch_size, shuffle=True,
                     drop_last=True, device="cpu"): 
    """
    A generator function which wraps the PyTorch DataLoader. It will 
      ensure each tensor is on the write device location.
    """
    dataloader = DataLoader(dataset=dataset, batch_size=batch_size,
                            shuffle=shuffle, drop_last=drop_last)
 
    for data_dict in dataloader:
        out_data_dict = {}
        for name, tensor in data_dict.items():
            out_data_dict[name] = data_dict[name].to(device)
        yield out_data_dict

3.将姓氏字符串转换为向量化的minibatches

为了使用字符对姓氏进行分类，我们使用词汇表、向量化器和DataLoader将姓氏字符串转换为向量化的minibatches。这些数据结构与“Example: Classifying Sentiment of Restaurant Reviews”中使用的数据结构相同，它们举例说明了一种多态性，这种多态性将姓氏的字符标记与Yelp评论的单词标记相同对待。数据不是通过将字令牌映射到整数来向量化的，而是通过将字符映射到整数来向量化的。


class Vocabulary(object):
    """Class to process text and extract vocabulary for mapping"""
#初始化词汇表
    def __init__(self, token_to_idx=None, add_unk=True, unk_token="<UNK>"):
        """
        Args:
            token_to_idx (dict): a pre-existing map of tokens to indices
            add_unk (bool): a flag that indicates whether to add the UNK token
            unk_token (str): the UNK token to add into the Vocabulary
        """
 
        if token_to_idx is None:
            token_to_idx = {}
        self._token_to_idx = token_to_idx
 
        self._idx_to_token = {idx: token 
                              for token, idx in self._token_to_idx.items()}
        
        self._add_unk = add_unk
        self._unk_token = unk_token
        
        self.unk_index = -1
        if add_unk:
            self.unk_index = self.add_token(unk_token) 
    #将词汇表保存为可序列化的格式
        
    def to_serializable(self):
        """ returns a dictionary that can be serialized """
        return {'token_to_idx': self._token_to_idx, 
                'add_unk': self._add_unk, 
                'unk_token': self._unk_token}
    #从序列化的字典实例化词汇表对象
    @classmethod
    def from_serializable(cls, contents):
        """ instantiates the Vocabulary from a serialized dictionary """
        return cls(**contents)
    #据输入的标记更新词汇表的映射字典
    def add_token(self, token):
        """Update mapping dicts based on the token.
        Args:
            token (str): the item to add into the Vocabulary
        Returns:
            index (int): the integer corresponding to the token
        """
        if token in self._token_to_idx:
            index = self._token_to_idx[token]
        else:
            index = len(self._token_to_idx)
            self._token_to_idx[token] = index
            self._idx_to_token[index] = token
        return index
    #将一个标记列表添加到词汇表
    def add_many(self, tokens):
        """Add a list of tokens into the Vocabulary
        
        Args:
            tokens (list): a list of string tokens
        Returns:
            indices (list): a list of indices corresponding to the tokens
        """
        return [self.add_token(token) for token in tokens]
    #用于检索与标记相关联的索引
    def lookup_token(self, token):
        """Retrieve the index associated with the token 
          or the UNK index if token isn't present.
        
        Args:
            token (str): the token to look up 
        Returns:
            index (int): the index corresponding to the token
        Notes:
            `unk_index` needs to be >=0 (having been added into the Vocabulary) 
              for the UNK functionality 
        """
        if self.unk_index >= 0:
            return self._token_to_idx.get(token, self.unk_index)
        else:
            return self._token_to_idx[token]
    #用于返回与给定索引相关联的标记
    def lookup_index(self, index):
        """Return the token associated with the index
        
        Args: 
            index (int): the index to look up
        Returns:
            token (str): the token corresponding to the index
        Raises:
            KeyError: if the index is not in the Vocabulary
        """
        if index not in self._idx_to_token:
            raise KeyError("the index (%d) is not in the Vocabulary" % index)
        return self._idx_to_token[index]
#返回描述词汇表大小的字符串表示
    def __str__(self):
        return "<Vocabulary(size=%d)>" % len(self)
#返回词汇表中的唯一标记数
    def __len__(self):
        return len(self._token_to_idx)


#将文本数据向量化，并配合词汇表进行处理
class SurnameVectorizer(object):
    """ The Vectorizer which coordinates the Vocabularies and puts them to use"""
    def __init__(self, surname_vocab, nationality_vocab):
        """
        Args:
            surname_vocab (Vocabulary): maps characters to integers
            nationality_vocab (Vocabulary): maps nationalities to integers
        """
        self.surname_vocab = surname_vocab
        self.nationality_vocab = nationality_vocab
        
    # 将给定的评论文本转换为一个折叠的单热编码向量
    def vectorize(self, surname):
        """
        Args:
            surname (str): the surname
        Returns:
            one_hot (np.ndarray): a collapsed one-hot encoding 
        """
        vocab = self.surname_vocab
        one_hot = np.zeros(len(vocab), dtype=np.float32)
        for token in surname:
            one_hot[vocab.lookup_token(token)] = 1
 
        return one_hot
     
    @classmethod
    #从数据框实例化 ReviewVectorizer对象
    def from_dataframe(cls, surname_df):
        """Instantiate the vectorizer from the dataset dataframe
        
        Args:
            surname_df (pandas.DataFrame): the surnames dataset
        Returns:
            an instance of the SurnameVectorizer
        """
        surname_vocab = Vocabulary(unk_token="@")
        nationality_vocab = Vocabulary(add_unk=False)
 
        for index, row in surname_df.iterrows():
            for letter in row.surname:
                surname_vocab.add_token(letter)
            nationality_vocab.add_token(row.nationality)
 
        return cls(surname_vocab, nationality_vocab)
 
    @classmethod
    # 从序列化的字典实例化 ReviewVectorizer对象
    def from_serializable(cls, contents):
        surname_vocab = Vocabulary.from_serializable(contents['surname_vocab'])
        nationality_vocab =  Vocabulary.from_serializable(contents['nationality_vocab'])
        return cls(surname_vocab=surname_vocab, nationality_vocab=nationality_vocab)
    
    #将 ReviewVectorizer对象序列化为字典，以便缓存或保存
    def to_serializable(self):
        return {'surname_vocab': self.surname_vocab.to_serializable(),
                'nationality_vocab': self.nationality_vocab.to_serializable()}

4.用多层感知器进行姓氏分类

第一个线性层将输入向量映射到中间向量，并对该向量应用非线性。第二线性层将中间向量映射到预测向量。

在最后一步中，可选地应用softmax操作，以确保输出和为1;这就是所谓的“概率”。它是可选的原因与我们使用的损失函数的数学公式有关——交叉熵损失。我们研究了“损失函数”中的交叉熵损失。回想一下，交叉熵损失对于多类分类是最理想的，但是在训练过程中软最大值的计算不仅浪费而且在很多情况下并不稳定。


class SurnameClassifier(nn.Module):
    """ 用于对姓氏进行分类的两层多层感知器 """
 
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        """
        Args:
            input_dim (int): 输入向量的大小
            hidden_dim (int): 第一层线性层的输出大小
            output_dim (int): 第二层线性层的输出大小
        """
        super(SurnameClassifier, self).__init__()
        # 定义两个线性层
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
 
    def forward(self, x_in, apply_softmax=False):
        """分类器的前向传播
        Args:
            x_in (torch.Tensor): 输入数据张量。
                x_in.shape 应为 (batch, input_dim)
            apply_softmax (bool): 是否进行 softmax 激活。
                如果与交叉熵损失一起使用，则应为 False
        Returns:
            结果张量。tensor.shape 应为 (batch, output_dim)
        """
        # 第一层的线性变换，并使用 ReLU 激活函数
        intermediate_vector = F.relu(self.fc1(x_in))
        # 第二层的线性变换
        prediction_vector = self.fc2(intermediate_vector)
 
        if apply_softmax:
            # 如果需要应用 softmax 激活函数，则进行 softmax 操作
            prediction_vector = F.softmax(prediction_vector, dim=1)
 
        return prediction_vector

5.辅助函数


#创建一个表示训练状态的字典，初始化各种参数和指标
def make_train_state(args):
    return {'stop_early': False,
            'early_stopping_step': 0,
            'early_stopping_best_val': 1e8,
            'learning_rate': args.learning_rate,
            'epoch_index': 0,
            'train_loss': [],
            'train_acc': [],
            'val_loss': [],
            'val_acc': [],
            'test_loss': -1,
            'test_acc': -1,
            'model_filename': args.model_state_file}
 
#处理训练状态的更新
def update_train_state(args, model, train_state):
    """Handle the training state updates.
    Components:
     - Early Stopping: Prevent overfitting.
     - Model Checkpoint: Model is saved if the model is better
    :param args: main arguments
    :param model: model to train
    :param train_state: a dictionary representing the training state values
    :returns:
        a new train_state
    """
 
    # 至少保存一个模型
    if train_state['epoch_index'] == 0:
        torch.save(model.state_dict(), train_state['model_filename'])
        train_state['stop_early'] = False
 
    # 性能得到改善，则保存模型
    elif train_state['epoch_index'] >= 1:
        loss_tm1, loss_t = train_state['val_loss'][-2:]
 
        #如果损失恶化
        if loss_t >= train_state['early_stopping_best_val']:
            # Update step
            train_state['early_stopping_step'] += 1
        # 损失减少
        else:
            # 保存最佳模型
            if loss_t < train_state['early_stopping_best_val']:
                torch.save(model.state_dict(), train_state['model_filename'])
 
            # 重置提前停止步骤
            train_state['early_stopping_step'] = 0
 
        # 早停？
        train_state['stop_early'] = \
            train_state['early_stopping_step'] >= args.early_stopping_criteria
 
    return train_state
 
#计算模型预测的准确率
def compute_accuracy(y_pred, y_target):
    _, y_pred_indices = y_pred.max(dim=1)
    n_correct = torch.eq(y_pred_indices, y_target).sum().item()
    return n_correct / len(y_pred_indices) * 100
 
 
#设置随机种子
def set_seed_everywhere(seed, cuda):
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    if cuda:
        torch.cuda.manual_seed_all(seed)
#处理文件目录
def handle_dirs(dirpath):
    if not os.path.exists(dirpath):
        os.makedirs(dirpath)
 
 
args = Namespace(
    # 数据和路径信息
    surname_csv="surnames_with_splits.csv",
    vectorizer_file="vectorizer.json",
    model_state_file="model.pth",
    save_dir="model_storage/ch4/surname_mlp",
    # 模型超参数
    hidden_dim=300,
    # 训练超参数
    seed=1337,
    num_epochs=5,
    early_stopping_criteria=5,
    learning_rate=0.001,
    batch_size=64,
   # 运行时选项
    cuda=False,
    reload_from_files=False,
    expand_filepaths_to_save_dir=True,
)
 
if args.expand_filepaths_to_save_dir:
    args.vectorizer_file = os.path.join(args.save_dir,
                                        args.vectorizer_file)
 
    args.model_state_file = os.path.join(args.save_dir,
                                         args.model_state_file)
    
    print("Expanded filepaths: ")
    print("\t{}".format(args.vectorizer_file))
    print("\t{}".format(args.model_state_file))
    
# 检查CUDA
if not torch.cuda.is_available():
    args.cuda = False
 
args.device = torch.device("cuda" if args.cuda else "cpu")
    
print("Using CUDA: {}".format(args.cuda))
 
 
# 为可重复性奠定种子
set_seed_everywhere(args.seed, args.cuda)
 
#句柄目录
handle_dirs(args.save_dir)
 
#确定是重新加载已有的数据集和词向量化器，还是创建新的数据集和词向量化器。
if args.reload_from_files:
    # training from a checkpoint
    print("Reloading!")
    dataset = SurnameDataset.load_dataset_and_load_vectorizer(args.surname_csv,
                                                              args.vectorizer_file)
else:
    # create dataset and vectorizer
    print("Creating fresh!")
    dataset = SurnameDataset.load_dataset_and_make_vectorizer(args.surname_csv)
    dataset.save_vectorizer(args.vectorizer_file)
    
vectorizer = dataset.get_vectorizer()
classifier = SurnameClassifier(input_dim=len(vectorizer.surname_vocab), 
                               hidden_dim=args.hidden_dim, 
                               output_dim=len(vectorizer.nationality_vocab))

6.模型训练


#模型训练的准备工作
classifier = classifier.to(args.device)
dataset.class_weights = dataset.class_weights.to(args.device)
 
    
loss_func = nn.CrossEntropyLoss(dataset.class_weights)
optimizer = optim.Adam(classifier.parameters(), lr=args.learning_rate)
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer=optimizer,
                                                 mode='min', factor=0.5,
                                                 patience=1)
 
train_state = make_train_state(args)
 
epoch_bar = tqdm_notebook(desc='training routine', 
                          total=args.num_epochs,
                          position=0)
 
dataset.set_split('train')
train_bar = tqdm_notebook(desc='split=train',
                          total=dataset.get_num_batches(args.batch_size), 
                          position=1, 
                          leave=True)
dataset.set_split('val')
val_bar = tqdm_notebook(desc='split=val',
                        total=dataset.get_num_batches(args.batch_size), 
                        position=1, 
                        leave=True)
 
try:
    for epoch_index in range(args.num_epochs):
        train_state['epoch_index'] = epoch_index
 
        # 迭代训练数据集
 
        # 设置:批量发电机，设置损耗和acc为0
 
        dataset.set_split('train')
        batch_generator = generate_batches(dataset, 
                                           batch_size=args.batch_size, 
                                           device=args.device)
        running_loss = 0.0
        running_acc = 0.0
        classifier.train()
 
        for batch_index, batch_dict in enumerate(batch_generator):
            # 训练程序有以下5个步骤:
 
            # --------------------------------------
            # 步骤1.将梯度归零
            optimizer.zero_grad()
 
            #步骤2.计算输出
            y_pred = classifier(batch_dict['x_surname'])
 
            #步骤3.计算损失
            loss = loss_func(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
            loss_t = loss.item()
            running_loss += (loss_t - running_loss) / (batch_index + 1)
 
            #步骤4.使用损耗来产生梯度
            loss.backward()
 
            #步骤5.使用优化器采取梯度步骤
            optimizer.step()
            # -----------------------------------------
            # 计算准确率
            acc_t = compute_accuracy(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
            running_acc += (acc_t - running_acc) / (batch_index + 1)
 
            #更新值
            train_bar.set_postfix(loss=running_loss, acc=running_acc, 
                            epoch=epoch_index)
            train_bar.update()
 
        train_state['train_loss'].append(running_loss)
        train_state['train_acc'].append(running_acc)
 
        #遍历数据集
 
        #设置损耗和acc为0;设置eval模式为on
        dataset.set_split('val')
        batch_generator = generate_batches(dataset, 
                                           batch_size=args.batch_size, 
                                           device=args.device)
        running_loss = 0.
        running_acc = 0.
        classifier.eval()
 
        for batch_index, batch_dict in enumerate(batch_generator):
 
            # 输出
            y_pred =  classifier(batch_dict['x_surname'])
 
            # 计算损失
            loss = loss_func(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
            loss_t = loss.to("cpu").item()
            running_loss += (loss_t - running_loss) / (batch_index + 1)
 
            # 计算准确率
            acc_t = compute_accuracy(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
            running_acc += (acc_t - running_acc) / (batch_index + 1)
            val_bar.set_postfix(loss=running_loss, acc=running_acc, 
                            epoch=epoch_index)
            val_bar.update()
 
        train_state['val_loss'].append(running_loss)
        train_state['val_acc'].append(running_acc)
 
        train_state = update_train_state(args=args, model=classifier,
                                         train_state=train_state)
 
        scheduler.step(train_state['val_loss'][-1])
 
        if train_state['stop_early']:
            break
 
        train_bar.n = 0
        val_bar.n = 0
        epoch_bar.update()
except KeyboardInterrupt:
    print("Exiting loop")


# 使用最佳可用模型计算测试集上的损耗和精度
 
classifier.load_state_dict(torch.load(train_state['model_filename']))
 
classifier = classifier.to(args.device)
dataset.class_weights = dataset.class_weights.to(args.device)
loss_func = nn.CrossEntropyLoss(dataset.class_weights)
 
dataset.set_split('test')
batch_generator = generate_batches(dataset, 
                                   batch_size=args.batch_size, 
                                   device=args.device)
running_loss = 0.
running_acc = 0.
classifier.eval()
 
for batch_index, batch_dict in enumerate(batch_generator):
    # compute the output
    y_pred =  classifier(batch_dict['x_surname'])
    
    # compute the loss
    loss = loss_func(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
    loss_t = loss.item()
    running_loss += (loss_t - running_loss) / (batch_index + 1)
 
    # compute the accuracy
    acc_t = compute_accuracy(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
    running_acc += (acc_t - running_acc) / (batch_index + 1)
 
train_state['test_loss'] = running_loss
train_state['test_acc'] = running_acc
#输出损失和准确率
print("Test loss: {};".format(train_state['test_loss']))
print("Test Accuracy: {}".format(train_state['test_acc']))

7.预测结果

该模型对测试数据的准确性达到50%左右。如果在附带的notebook中运行训练例程，会注意到在训练数据上的性能更高。这是因为模型总是更适合它所训练的数据，所以训练数据的性能并不代表新数据的性能。如果遵循代码，你可以尝试隐藏维度的不同大小，应该注意到性能的提高。然而，这种增长不会很大(尤其是与“用CNN对姓氏进行分类的例子”中的模型相比)。其主要原因是收缩的onehot向量化方法是一种弱表示。虽然它确实简洁地将每个姓氏表示为单个向量，但它丢弃了字符之间的顺序信息，这对于识别起源非常重要。


#使用分类器和矢量化器来预测给定姓名的国籍分
def predict_nationality(name, classifier, vectorizer):
    vectorized_name = vectorizer.vectorize(name)
    vectorized_name = torch.tensor(vectorized_name).view(1, -1)
    result = classifier(vectorized_name, apply_softmax=True)
 
    probability_values, indices = result.max(dim=1)
    index = indices.item()
 
    predicted_nationality = vectorizer.nationality_vocab.lookup_index(index)
    probability_value = probability_values.item()
 
    return {'nationality': predicted_nationality,
            'probability': probability_value}
 
#接收用户输入的姓氏，然后使用提供的分类器和矢量化器对该姓氏进行国籍分类预测，并打印出预测结果及其概率
new_surname = input("Enter a surname to classify: ")
classifier = classifier.to("cpu")
prediction = predict_nationality(new_surname, classifier, vectorizer)
print("{} -> {} (p={:0.2f})".format(new_surname,
                                    prediction['nationality'],
                                    prediction['probability']))
 
#从矢量化器的国籍词汇表中查找索引为 8 的国籍
vectorizer.nationality_vocab.lookup_index(8)
 
#使用了分类器和矢量化器来对给定的姓名进行国籍分类预测，并返回概率最高的前 k 个国籍预测结果
def predict_topk_nationality(name, classifier, vectorizer, k=5):
    vectorized_name = vectorizer.vectorize(name)
    vectorized_name = torch.tensor(vectorized_name).view(1, -1)
    prediction_vector = classifier(vectorized_name, apply_softmax=True)
    probability_values, indices = torch.topk(prediction_vector, k=k)
    
    probability_values = probability_values.detach().numpy()[0]
    indices = indices.detach().numpy()[0]
    
    results = []
    for prob_value, index in zip(probability_values, indices):
        nationality = vectorizer.nationality_vocab.lookup_index(index)
        results.append({'nationality': nationality, 
                        'probability': prob_value})
    
    return results
 
 
new_surname = input("Enter a surname to classify: ")
classifier = classifier.to("cpu")
 
k = int(input("How many of the top predictions to see? "))
if k > len(vectorizer.nationality_vocab):
    print("Sorry! That's more than the # of nationalities we have.. defaulting you to max size :)")
    k = len(vectorizer.nationality_vocab)
    
predictions = predict_topk_nationality(new_surname, classifier, vectorizer, k=k)
 
print("Top {} predictions:".format(k))
print("===================")
for prediction in predictions:
    print("{} -> {} (p={:0.2f})".format(new_surname,
                                        prediction['nationality'],
                                        prediction['probability']))

五.实验结果

由于时间原因训练轮数只有5轮，所以结果较差：

损失和准确率：

给定一个姓氏作为字符串，然后获得模型预测：

给定的姓名进行国籍分类预测，并返回概率最高的前 k 个国籍预测结果：

基于卷积神经网络（CNN）实现姓氏分类