Pytorch-情感分类实战（基于LSTM，调用torchtext）

提前安装torchtext和scapy，运行下面语句（压缩包地址链接：https://pan.baidu.com/s/1_syic9B-SXKQvkvHlEf78w 提取码：ahh3）：

pip install torchtext

pip install scapy

pip install 你的地址en_core_web_md-2.2.5.tar.gz  

• en_core_web_md安装成功了，但spyder还是没法调用，把F:AnacondaLibsite-packages这个目录下的en_core_web_md复制一份放到当前.py文件相同目录下。
• 在torchtext中使用spacy时，由于field的默认属性是tokenizer_language='en'，当使用en_core_web_md时要改field.py文件中创建的field属性为tokenizer_language='en_core_web_md'，且data.Field()中的参数也要改为tokenizer_language='en_core_web_md'。

1.加载数据

import numpy as np
import torch
from torch import nn, optim
from torchtext import data, datasets

#为CPU设置随机种子
torch.manual_seed(123)

#两个Field对象定义字段的处理方法（文本字段、标签字段）
TEXT = data.Field(tokenize='spacy', tokenizer_language='en_core_web_md')
LABEL = data.LabelField(dtype=torch.float)

#IMDB共50000影评，包含正面和负面两个类别。数据被前面的Field处理
train_data, test_data = datasets.IMDB.splits(TEXT, LABEL)  

print('len of train data:', len(train_data))        #25000
print('len of test data:', len(test_data))          #25000

print(train_data.examples[15].text)
print(train_data.examples[15].label)

['Like', 'one', 'of', 'the', 'previous', 'commenters', 'said', ',', 'this', 'had', 'the', 'foundations', 'of', 'a', 'great', 'movie', 'but', 'something', 'happened', 'on', 'the', 'way', 'to', 'delivery', '.', 'Such', 'a', 'waste', 'because', 'Collette', "'s", 'performance', 'was', 'eerie', 'and', 'Williams', 'was', 'believable', '.', 'I', 'just', 'kept', 'waiting', 'for', 'it', 'to', 'get', 'better', '.', 'I', 'do', "n't", 'think', 'it', 'was', 'bad', 'editing', 'or', 'needed', 'another', 'director', ',', 'it', 'could', 'have', 'just', 'been', 'the', 'film', '.', 'It', 'came', 'across', 'as', 'a', 'Canadian', 'movie', ',', 'something', 'like', 'the', 'first', 'few', 'seasons', 'of', 'X', '-', 'Files', '.', 'Not', 'cheap', ',', 'just', 'hokey', '.', 'Also', ',', 'it', 'needed', 'a', 'little', 'more', 'suspense', '.', 'Something', 'that', 'makes', 'you', 'jump', 'off', 'your', 'seat', '.', 'The', 'movie', 'reached', 'that', 'moment', 'then', 'faded', 'away', ';', 'kind', 'of', 'like', 'a', 'false', 'climax', '.', 'I', 'can', 'see', 'how', 'being', 'too', 'suspenseful', 'would', 'have', 'taken', 'away', 'from', 'the', '"', 'reality', '"', 'of', 'the', 'story', 'but', 'I', 'thought', 'that', 'part', 'was', 'reached', 'when', 'Gabriel', 'was', 'in', 'the', 'hospital', 'looking', 'for', 'the', 'boy', '.', 'This', 'movie', 'needs', 'to', 'have', 'a', 'Director', "'s", 'cut', 'that', 'tries', 'to', 'fix', 'these', 'problems', '.']

pos

当我们把句子传进模型的时候，是按照一个个batch传进去的，而且每个batch中的句子必须是相同的长度。为了确保句子的长度相同，TorchText会把短的句子pad到和最长的句子等长。

创建vocabulary

vocabulary把每个单词一一映射到一个数字。使用10k个单词来构建单词表（用max_size这个参数可以设定），所有其他的单词都用<unk>来表示。

词典中应当有10002个单词，且有两个label，可以通过TEXT.vocab和TEXT.label查询，可以直接用stoi(stringtoint) 或者itos(inttostring) 来查看单词表。

TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000, vectors='glove.6B.100d')
LABEL.build_vocab(train_data)
print(len(TEXT.vocab))                     #10002
print(TEXT.vocab.itos[:12])                #['<unk>', '<pad>', 'the', ',', '.', 'and', 'a', 'of', 'to', 'is', 'in', 'I']
print(TEXT.vocab.stoi['and'])              #5
print(LABEL.vocab.stoi)                    #defaultdict(None, {'neg': 0, 'pos': 1})

创建iteratiors

每个iterator中各有两部分：词（.text）和标签(.label)，其中text全部转换成数字了。BucketIterator会把长度差不多的句子放到同一个batch中，确保每个batch中不出现太多的padding。这里因为pad比较少，所以把<pad>也当做了模型的输入进行训练。如果有GPU，还可以指定每个iteration返回的tensor都在GPU上。

batchsz = 30
train_iterator, test_iterator = data.BucketIterator.splits(
                                (train_data, test_data),
                                batch_size = batchsz,
                               )

2.定义模型

class RNN(nn.Module):
    
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
       
        super(RNN, self).__init__()
        
        # [0-10001] => [100]
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)        #单词数，嵌入向量维度
        # [100] => [256]
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2,     #双向RNN，所以下面使用hidden_dim*2
                           bidirectional=True, dropout=0.5)
        # [256*2] => [1]
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, 1)
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)
        
    
    def forward(self, x):
        """
        x: [seq_len, b] vs [b, 3, 28, 28]
        """
        # [seq_len, b, 1] => [seq_len, b, 100]
        embedding = self.dropout(self.embedding(x))
        
        # output: [seq, b, hidden_len*2]
        # hidden/h: [num_layers*2, b, hidden_len]
        # cell/c: [num_layers*2, b, hidden_len]
        output, (hidden, cell) = self.rnn(embedding)          #[h0,c0]随机初始化
        
        # [num_layers*2, b, hidden_len] => 2 of [b, hidden_len] => [b, hidden_len*2]
        hidden = torch.cat([hidden[-2], hidden[-1]], dim=1)   #双向，所以要把最后两个输出连接
        
        # [b, hidden_len*2] => [b, 1]
        hidden = self.dropout(hidden)
        out = self.fc(hidden)
        
        return out

使用预训练过的embedding来替换随机初始化（Tip：.copy_()这种带着下划线的函数均代表替换inplace）

rnn = RNN(len(TEXT.vocab), 100, 256)                          #词个数，词嵌入维度，输出维度

pretrained_embedding = TEXT.vocab.vectors
print('pretrained_embedding:', pretrained_embedding.shape)    #torch.Size([10002, 100])
rnn.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embedding)
print('embedding layer inited.')

3.训练模型

首先定义模型和损失函数。

optimizer = optim.Adam(rnn.parameters(), lr=1e-3)
criteon = nn.BCEWithLogitsLoss()                  #BCEWithLogitsLoss是针对二分类的CrossEntropy

定义一个函数用于计算准确率

def binary_acc(preds, y):

     preds = torch.round(torch.sigmoid(preds))
     correct = torch.eq(preds, y).float()
     acc = correct.sum() / len(correct)
     return acc  

定义一个训练函数

def train(rnn, iterator, optimizer, criteon):
    
    avg_acc = []
    rnn.train()        #表示进入训练模式
    
    for i, batch in enumerate(iterator):
        
        # [seq, b] => [b, 1] => [b]
        pred = rnn(batch.text).squeeze(1)            #batch.text 就是上面forward函数的参数text，压缩维度是为了和batch.label维度一致
        
        loss = criteon(pred, batch.label)
        acc = binary_acc(pred, batch.label).item()   #计算每个batch的准确率
        avg_acc.append(acc)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()                             #不断训练，pred的值会越来越接近真实的label值
        
        if i%10 == 0:
            print(i, acc)
        
    avg_acc = np.array(avg_acc).mean()
    print('avg acc:', avg_acc)

4.评估模型

定义一个评估函数，和训练函数高度重合，区别是要把rnn.train()改为rnn.val()，不需要反向传播过程。

def evaluate(rnn, iterator, criteon):    
    avg_acc = []    
    rnn.eval()         #表示进入测试模式
    
    with torch.no_grad():
        for batch in iterator:
            
            pred = rnn(batch.text).squeeze(1)      #[b, 1] => [b]
            loss = criteon(pred, batch.label)
            acc = binary_acc(pred, batch.label).item()
            avg_acc.append(acc)
        
    avg_acc = np.array(avg_acc).mean()
    
    print('test acc:', avg_acc)

运行

for epoch in range(10):
    
    train(rnn, train_iterator, optimizer, criteon)
    evaluate(rnn, test_iterator, criteon)

渣渣本实在是跑不动，结果就先不放了。