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pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-29 22:32:09 29 4
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model.py:

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#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
 
import torch
from torch import nn
import numpy as np
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
 
class TextRNN(nn.Module):
   """文本分类，RNN模型"""
   def __init__( self ):
     super (TextRNN, self ).__init__()
     # 三个待输入的数据
     self .embedding = nn.Embedding( 5000 , 64 ) # 进行词嵌入
     # self.rnn = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=128, num_layers=2, bidirectional=True)
     self .rnn = nn.GRU(input_size = 64 , hidden_size = 128 , num_layers = 2 , bidirectional = True )
     self .f1 = nn.Sequential(nn.Linear( 256 , 128 ),
                 nn.Dropout( 0.8 ),
                 nn.ReLU())
     self .f2 = nn.Sequential(nn.Linear( 128 , 10 ),
                 nn.Softmax())
 
   def forward( self , x):
     x = self .embedding(x)
     x,_ = self .rnn(x)
     x = F.dropout(x,p = 0.8 )
     x = self .f1(x[:, - 1 ,:])
     return self .f2(x)
 
class TextCNN(nn.Module):
   def __init__( self ):
     super (TextCNN, self ).__init__()
     self .embedding = nn.Embedding( 5000 , 64 )
     self .conv = nn.Conv1d( 64 , 256 , 5 )
     self .f1 = nn.Sequential(nn.Linear( 256 * 596 , 128 ),
                 nn.ReLU())
     self .f2 = nn.Sequential(nn.Linear( 128 , 10 ),
                 nn.Softmax())
   def forward( self , x):
     x = self .embedding(x)
     x = x.detach().numpy()
     x = np.transpose(x,[ 0 , 2 , 1 ])
     x = torch.Tensor(x)
     x = Variable(x)
     x = self .conv(x)
     x = x.view( - 1 , 256 * 596 )
     x = self .f1(x)
     return self .f2(x)

train.py:

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# coding: utf-8
 
from __future__ import print_function
import torch
from torch import nn
from torch import optim
from torch.autograd import Variable
import os
 
import numpy as np
 
from model import TextRNN,TextCNN
from cnews_loader import read_vocab, read_category, batch_iter, process_file, build_vocab
 
base_dir = 'cnews'
train_dir = os.path.join(base_dir, 'cnews.train.txt' )
test_dir = os.path.join(base_dir, 'cnews.test.txt' )
val_dir = os.path.join(base_dir, 'cnews.val.txt' )
vocab_dir = os.path.join(base_dir, 'cnews.vocab.txt' )
 
 
def train():
   x_train, y_train = process_file(train_dir, word_to_id, cat_to_id, 600 ) #获取训练数据每个字的id和对应标签的oe-hot形式
   x_val, y_val = process_file(val_dir, word_to_id, cat_to_id, 600 )
   #使用LSTM或者CNN
   model = TextRNN()
   # model = TextCNN()
   #选择损失函数
   Loss = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()
   # Loss = nn.BCELoss()
   # Loss = nn.MSELoss()
   optimizer = optim.Adam(model.parameters(),lr = 0.001 )
   best_val_acc = 0
   for epoch in range ( 1000 ):
     batch_train = batch_iter(x_train, y_train, 100 )
     for x_batch, y_batch in batch_train:
       x = np.array(x_batch)
       y = np.array(y_batch)
       x = torch.LongTensor(x)
       y = torch.Tensor(y)
       # y = torch.LongTensor(y)
       x = Variable(x)
       y = Variable(y)
       out = model(x)
       loss = Loss(out,y)
       optimizer.zero_grad()
       loss.backward()
       optimizer.step()
       accracy = np.mean((torch.argmax(out, 1 ) = = torch.argmax(y, 1 )).numpy())
     #对模型进行验证
     if (epoch + 1 ) % 20 = = 0 :
       batch_val = batch_iter(x_val, y_val, 100 )
       for x_batch, y_batch in batch_train:
         x = np.array(x_batch)
         y = np.array(y_batch)
         x = torch.LongTensor(x)
         y = torch.Tensor(y)
         # y = torch.LongTensor(y)
         x = Variable(x)
         y = Variable(y)
         out = model(x)
         loss = Loss(out, y)
         optimizer.zero_grad()
         loss.backward()
         optimizer.step()
         accracy = np.mean((torch.argmax(out, 1 ) = = torch.argmax(y, 1 )).numpy())
         if accracy > best_val_acc:
           torch.save(model.state_dict(), 'model_params.pkl' )
           best_val_acc = accracy
         print (accracy)
 
if __name__ = = '__main__' :
   #获取文本的类别及其对应id的字典
   categories, cat_to_id = read_category()
   #获取训练文本中所有出现过的字及其所对应的id
   words, word_to_id = read_vocab(vocab_dir)
   #获取字数
   vocab_size = len (words)
   train()

test.py:

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# coding: utf-8
 
from __future__ import print_function
 
import os
import tensorflow.contrib.keras as kr
import torch
from torch import nn
from cnews_loader import read_category, read_vocab
from model import TextRNN
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
try :
   bool ( type ( unicode ))
except NameError:
   unicode = str
 
base_dir = 'cnews'
vocab_dir = os.path.join(base_dir, 'cnews.vocab.txt' )
 
class TextCNN(nn.Module):
   def __init__( self ):
     super (TextCNN, self ).__init__()
     self .embedding = nn.Embedding( 5000 , 64 )
     self .conv = nn.Conv1d( 64 , 256 , 5 )
     self .f1 = nn.Sequential(nn.Linear( 152576 , 128 ),
                 nn.ReLU())
     self .f2 = nn.Sequential(nn.Linear( 128 , 10 ),
                 nn.Softmax())
   def forward( self , x):
     x = self .embedding(x)
     x = x.detach().numpy()
     x = np.transpose(x,[ 0 , 2 , 1 ])
     x = torch.Tensor(x)
     x = Variable(x)
     x = self .conv(x)
     x = x.view( - 1 , 152576 )
     x = self .f1(x)
     return self .f2(x)
 
class CnnModel:
   def __init__( self ):
     self .categories, self .cat_to_id = read_category()
     self .words, self .word_to_id = read_vocab(vocab_dir)
     self .model = TextCNN()
     self .model.load_state_dict(torch.load( 'model_params.pkl' ))
 
   def predict( self , message):
     # 支持不论在python2还是python3下训练的模型都可以在2或者3的环境下运行
     content = unicode (message)
     data = [ self .word_to_id[x] for x in content if x in self .word_to_id]
     data = kr.preprocessing.sequence.pad_sequences([data], 600 )
     data = torch.LongTensor(data)
     y_pred_cls = self .model(data)
     class_index = torch.argmax(y_pred_cls[ 0 ]).item()
     return self .categories[class_index]
 
class RnnModel:
   def __init__( self ):
     self .categories, self .cat_to_id = read_category()
     self .words, self .word_to_id = read_vocab(vocab_dir)
     self .model = TextRNN()
     self .model.load_state_dict(torch.load( 'model_rnn_params.pkl' ))
 
   def predict( self , message):
     # 支持不论在python2还是python3下训练的模型都可以在2或者3的环境下运行
     content = unicode (message)
     data = [ self .word_to_id[x] for x in content if x in self .word_to_id]
     data = kr.preprocessing.sequence.pad_sequences([data], 600 )
     data = torch.LongTensor(data)
     y_pred_cls = self .model(data)
     class_index = torch.argmax(y_pred_cls[ 0 ]).item()
     return self .categories[class_index]
 
 
if __name__ = = '__main__' :
   model = CnnModel()
   # model = RnnModel()
   test_demo = [ '湖人助教力助科比恢复手感 他也是阿泰的精神导师新浪体育讯记者戴高乐报道 上赛季，科比的右手食指遭遇重创，他的投篮手感也因此大受影响。不过很快科比就调整了自己的投篮手型，并通过这一方式让自己的投篮命中率回升。而在这科比背后，有一位特别助教对科比帮助很大，他就是查克·珀森。珀森上赛季担任湖人的特别助教，除了帮助科比调整投篮手型之外，他的另一个重要任务就是担任阿泰的精神导师。来到湖人队之后，阿泰收敛起了暴躁的脾气，成为湖人夺冠路上不可或缺的一员，珀森的“心灵按摩”功不可没。经历了上赛季的成功之后，珀森本赛季被“升职”成为湖人队的全职助教，每场比赛，他都会坐在球场边，帮助禅师杰克逊一起指挥湖人球员在场上拼杀。对于珀森的工作，禅师非常欣赏，“查克非常善于分析问题，”菲尔·杰克逊说，“他总是在寻找问题的答案，同时也在找造成这一问题的原因，这是我们都非常乐于看到的。我会在平时把防守中出现的一些问题交给他，然后他会通过组织球员练习找到解决的办法。他在球员时代曾是一名很好的外线投手，不过现在他与内线球员的配合也相当不错。' ,
          '弗老大被裁美国媒体看热闹“特权”在中国像蠢蛋弗老大要走了。虽然他只在首钢男篮效力了13天，而且表现毫无亮点，大大地让球迷和俱乐部失望了，但就像中国人常说的“好聚好散”，队友还是友好地与他告别，俱乐部与他和平分手，球迷还请他留下了在北京的最后一次签名。相比之下，弗老大的同胞美国人却没那么“宽容”。他们嘲讽这位NBA前巨星的英雄迟暮，批评他在CBA的业余表现，还惊讶于中国人的“大方”。今天，北京首钢俱乐部将与弗朗西斯继续商讨解约一事。从昨日的进展来看，双方可以做到“买卖不成人意在”，但回到美国后，恐怕等待弗朗西斯的就没有这么轻松的环境了。进展@北京昨日与队友告别 最后一次为球迷签名弗朗西斯在13天里为首钢队打了4场比赛，3场的得分为0，只有一场得了2分。昨天是他来到北京的第14天，虽然他与首钢还未正式解约，但双方都明白“缘分已尽”。下午，弗朗西斯来到首钢俱乐部与队友们告别。弗朗西斯走到队友身边，依次与他们握手拥抱。“你们都对我很好，安排的条件也很好，我很喜欢这支球队，想融入你们，但我现在真的很不适应。希望你们' ]
   for i in test_demo:
     print (i, ":" ,model.predict(i))

cnews_loader.py:

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# coding: utf-8
 
import sys
from collections import Counter
 
import numpy as np
import tensorflow.contrib.keras as kr
 
if sys.version_info[ 0 ] > 2 :
   is_py3 = True
else :
   reload (sys)
   sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
   is_py3 = False
 
 
def native_word(word, encoding = 'utf-8' ):
   """如果在python2下面使用python3训练的模型，可考虑调用此函数转化一下字符编码"""
   if not is_py3:
     return word.encode(encoding)
   else :
     return word
 
 
def native_content(content):
   if not is_py3:
     return content.decode( 'utf-8' )
   else :
     return content
 
 
def open_file(filename, mode = 'r' ):
   """
   常用文件操作，可在python2和python3间切换.
   mode: 'r' or 'w' for read or write
   """
   if is_py3:
     return open (filename, mode, encoding = 'utf-8' , errors = 'ignore' )
   else :
     return open (filename, mode)
 
 
def read_file(filename):
   """读取文件数据"""
   contents, labels = [], []
   with open_file(filename) as f:
     for line in f:
       try :
         label, content = line.strip().split( '\t' )
         if content:
           contents.append( list (native_content(content)))
           labels.append(native_content(label))
       except :
         pass
   return contents, labels
 
 
def build_vocab(train_dir, vocab_dir, vocab_size = 5000 ):
   """根据训练集构建词汇表，存储"""
   data_train, _ = read_file(train_dir)
 
   all_data = []
   for content in data_train:
     all_data.extend(content)
 
   counter = Counter(all_data)
   count_pairs = counter.most_common(vocab_size - 1 )
   words, _ = list ( zip ( * count_pairs))
   # 添加一个 <PAD> 来将所有文本pad为同一长度
   words = [ '<PAD>' ] + list (words)
   open_file(vocab_dir, mode = 'w' ).write( '\n' .join(words) + '\n' )
 
 
def read_vocab(vocab_dir):
   """读取词汇表"""
   # words = open_file(vocab_dir).read().strip().split('\n')
   with open_file(vocab_dir) as fp:
     # 如果是py2 则每个值都转化为unicode
     words = [native_content(_.strip()) for _ in fp.readlines()]
   word_to_id = dict ( zip (words, range ( len (words))))
   return words, word_to_id
 
 
def read_category():
   """读取分类目录，固定"""
   categories = [ '体育' , '财经' , '房产' , '家居' , '教育' , '科技' , '时尚' , '时政' , '游戏' , '娱乐' ]
 
   categories = [native_content(x) for x in categories]
 
   cat_to_id = dict ( zip (categories, range ( len (categories))))
 
   return categories, cat_to_id
 
 
def to_words(content, words):
   """将id表示的内容转换为文字"""
   return ''.join(words[x] for x in content)
 
 
def process_file(filename, word_to_id, cat_to_id, max_length = 600 ):
   """将文件转换为id表示"""
   contents, labels = read_file(filename) #读取训练数据的每一句话及其所对应的类别
   data_id, label_id = [], []
   for i in range ( len (contents)):
     data_id.append([word_to_id[x] for x in contents[i] if x in word_to_id]) #将每句话id化
     label_id.append(cat_to_id[labels[i]]) #每句话对应的类别的id
   #
   # # 使用keras提供的pad_sequences来将文本pad为固定长度
   x_pad = kr.preprocessing.sequence.pad_sequences(data_id, max_length)
   y_pad = kr.utils.to_categorical(label_id, num_classes = len (cat_to_id)) # 将标签转换为one-hot表示
   #
   return x_pad, y_pad
 
 
def batch_iter(x, y, batch_size = 64 ):
   """生成批次数据"""
   data_len = len (x)
   num_batch = int ((data_len - 1 ) / batch_size) + 1
 
   indices = np.random.permutation(np.arange(data_len))
   x_shuffle = x[indices]
   y_shuffle = y[indices]
 
   for i in range (num_batch):
     start_id = i * batch_size
     end_id = min ((i + 1 ) * batch_size, data_len)
     yield x_shuffle[start_id:end_id], y_shuffle[start_id:end_id]

以上这篇pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_38241876/article/details/90606639 。

最后此篇关于pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。

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