自然语言处理前馈网络（多层感知机与卷积神经网络）

一、实验介绍

实验内容

感知机是现存最简单的神经网络。但是感知机存在一个历史性的缺点，他不能学习数据中存在的一些非常重要的模式。

例如在下图中，对于异或问题，感知机无法找到一个超平面将不同的数据分隔开，即线性不可分，导致感知机分类失败。

在本次实验中，我们将讨论传统的前馈神经网络模型，并将进一步讨论两种前馈神经网络：多层感知机和卷积神经网络。

多层感知机在结构上对单层感知机进行了扩展，将多个感知机分组在一个单层，并将多个层叠加在一起。

卷积神经网络是在处理数字信号时受到窗口滤波器的启发诞生的。通过这种窗口特性，卷积神经网络能够在输入中学习局部化模式，这不仅使其成为计算机视觉的主轴，而且成为检测单词和句子等序列数据中的子结构的理想候选。

实验环境

Python 3.6.7

附件目录

• 请将本实验所需数据文件(surnames.csv)上传至目录：/data/surnames/.
• 示例完整代码：
  • exp4-In-Text-Examples.ipynb
  • exp4-munging_surname_dataset.ipynb
  • exp4-2D-Perceptron-MLP.ipynb
  • exp4_4_Classify_Surnames_CNN.ipynb
  • exp4_4_Classify_Surnames_MLP.ipynb

二、多层感知机

多层感知机(MLP)被认为是最基本的神经网络构建模块之一。感知机是将数据向量作为输入，通过多层计算得到一个输出值。

最简单的多层感知机如下图所示，由三个表示阶段和两个线性层组成。

第一阶段是输入向量。这是给定给模型的向量。第一个线性层计算一个隐藏向量——表示的第二阶段。使用这个隐藏的向量，第二个线性层计算一个输出向量。

异或(XOR)示例

在这个例子中，我们在一个二元分类任务中训练感知器和MLP:星形和圆形。每个数据点是一个二维坐标。在不深入研究实现细节的情况下，最终的模型预测如图4-3所示。在这个图中，错误分类的数据点用黑色填充，而正确分类的数据点没有填充。在左边的面板中，从填充的形状可以看出，感知器在学习一个可以将星星和圆分开的决策边界方面有困难。然而，MLP(右面板)学习了一个更精确地对星和圆进行分类的决策边界。

在上图中，每个数据点的真正类是该点的形状:星形或圆形。错误的分类用块填充，正确的分类没有填充。这些线是每个模型的决策边界。在边的面板中，感知器学习—个不能正确地将圆与星分开的决策边界。事实上，没有一条线可以。在右动的面板中，MLP学会了从圆中分离星。

在图中显示出MLP有两个决策边界，但事实上，它只是一个决策边界。因为中间表示法改变了空间，使一个超平面同时出现在这两个位置上。

如下图，将MLP的输入和中间表示可视化。从左到右:（1）网络的输入;（2）第一个线性模块的输出;（3）第一个非线性模块的输出;（4）第二个线性模块的输出。第一个线性模块的输出将圆和星分组，而第二个线性模块的输出将数据点重新组织为线性可分的。

而感知机没有额外的一层来处理数据的形状使得数据变得线性可分。

感知机没有MLP那样的可以分组和重新组织的中间表示，所以它不能把星形和圆形分开。

使用Pytorch实现MLP

由上可知，MLP除了输入层、输出层，还拥有中间的计算层，我们称之为“完全连接层”，简称“fc层”，其中每个fc层后，都会有一个修正的非线性单元，我们称之为“激活函数”。它在被输入到下一个线性层之前应用于此线性层的输出。由于层的顺序性，必须确保层中的输出数量等于下一层的输入数量。使用两个线性层之间的非线性是必要的，因为没有它，两个线性层在数学上可以证明其等价于一个线性层，因此不能建模复杂的模式。MLP的实现只实现反向传播的前向传递。这是因为PyTorch根据模型的定义和向前传递的实现，自动计算出如何进行向后传递和梯度更新。

导入必要的库

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

 创建MLP模型

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class MultilayerPerceptron(nn.Module):
    """
    多层感知机
    输入:输入层神经元个数，隐藏层神经元个数，输出层神经元个数
    """
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        """
       参数:
            input_dim (int): 输入向量维度
            hidden_dim (int): 第一个线性层输出维度
            output_dim (int): 第二个线性层输出维度
        """
        super(MultilayerPerceptron, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
 
    def forward(self, x_in, apply_softmax=False):
        """
        多层感知机前馈传播
        Args:
            x_in (torch.Tensor): 输出数据张量.
                x_in.shape 应为 (batch, input_dim)
            apply_softmax (bool): 是否使用softmax激活函数的标志
                如果使用交叉熵损失函数，则选择false
        Returns:
            输出张量. tensor.shape 应为 (batch, output_dim)
        """
        intermediate = F.relu(self.fc1(x_in))
        output = self.fc2(intermediate)
 
        if apply_softmax:
            output = F.softmax(output, dim=1)
        return output

接下来，我们实例化MLP，由于MLP实现的通用性，可以为任何大小的输入建模。我们使用大小为3的输入维度、大小为4的输出维度和大小为100的隐藏维度。

batch_size = 2 # 一次输入的样本数量
input_dim = 3
hidden_dim = 100
output_dim = 4
 
# 初始化模型
mlp = MultilayerPerceptron(input_dim, hidden_dim, output_dim)
print(mlp)

我们可以通过传递一些随机输入来快速测试模型的“连接”，由于此时模型还未训练，因此，最终的输出结果是随机的。

import torch
def describe(x):
    """
    展示x的信息
    """
    print("Type: {}".format(x.type()))
    print("Shape/size: {}".format(x.shape))
    print("Values: \n{}".format(x))
 
x_input = torch.rand(batch_size, input_dim)
describe(x_input)

# 获取经过多层感知机的输出，不使用softmax
y_output = mlp(x_input, apply_softmax=False)
describe(y_output)

MLP模型的输出是一个有两行四列的张量。这个张量中的行与批处理维数对应，批处理维数是小批处理中的数据点的数量。列是每个数据点的最终特征向量。在某些情况下，例如在分类设置中，特征向量是一个预测向量。名称为“预测向量”表示它对应于一个概率分布。预测向量会发生什么取决于我们当前是在进行训练还是在执行推理。在训练期间，输出按原样使用，带有一个损失函数和目标类标签的表示。

但是，如果想将预测向量转换为概率，则需要额外的步骤。具体来说，需要softmax函数，它用于将一个值向量转换为概率。softmax有许多根。在物理学中，它被称为玻尔兹曼或吉布斯分布;在统计学中，它是多项式逻辑回归;在自然语言处理(NLP)社区，它是最大熵(MaxEnt)分类器。

应用softmax的MLP

# 获取经过多层感知机的输出，使用softmax
y_output = mlp(x_input, apply_softmax=True)
describe(y_output)

综上所述，mlp是将张量映射到其他张量的线性层。在每一对线性层之间使用非线性来打破线性关系，并允许模型扭曲向量空间。在分类设置中，这种扭曲应该导致类之间的线性可分性。另外，可以使用softmax函数将MLP输出解释为概率，但是不应该将softmax与特定的损失函数一起使用，因为底层实现可以利用高级数学/计算捷径。

三、实验步骤

使用MLP进行姓氏分类

在本节，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。

本节的其余部分将从姓氏数据集及其预处理步骤的描述开始。然后，我们使用词汇表、向量化器和DataLoader类逐步完成从姓氏字符串到向量化小批处理的管道。

我们将通过描述姓氏分类器模型及其设计背后的思想过程来继续本节。

姓氏数据集

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。该数据集将在本次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”)。

实现SurnameDataset.__getitem__()方法

class SurnameDataset(Dataset):
    # Implementation is nearly identical to Section 3.5
    def __init__(self, surname_df, vectorizer):
        """
        参数：
            surname_df (pandas.DataFrame)：数据集
            vectorizer (SurnameVectorizer)：根据数据集实例化的向量化器
        """
        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)
 
    @classmethod
    def load_dataset_and_make_vectorizer(cls, surname_csv):
        """加载数据集并从头开始创建一个新的向量化器
            参数：
                surname_csv (str)：数据集的位置
            返回：
                SurnameDataset的一个实例
        """
        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))
 
    @classmethod
    def load_dataset_and_load_vectorizer(cls, surname_csv, vectorizer_filepath):
        """加载数据集和相应的向量化器。
            用于在缓存了向量器的重复使用情况下
            参数：
                surname_csv (str)：数据集的位置
                vectorizer_filepath (str)：保存的向量器位置
            返回：
                SurnameDataset的一个实例
        """
        surname_df = pd.read_csv(surname_csv)
        vectorizer = cls.load_vectorizer_only(vectorizer_filepath)
        return cls(surname_df, vectorizer)
 
    @staticmethod
    def load_vectorizer_only(vectorizer_filepath):
        """一个静态方法，用于从文件中加载向量器
            参数：
                vectorizer_filepath (str)：序列化向量器的位置
            返回：
                SurnameVectorizer的一个实例
        """
        with open(vectorizer_filepath) as fp:
            return SurnameVectorizer.from_serializable(json.load(fp))
 
    def save_vectorizer(self, vectorizer_filepath):
        """使用json格式将向量器保存到磁盘上
            参数：
                vectorizer_filepath (str)：保存向量器的位置
        """
        with open(vectorizer_filepath, "w") as fp:
            json.dump(self._vectorizer.to_serializable(), fp)
 
    def get_vectorizer(self):
        """ 返回向量器 """
        return self._vectorizer
 
    def set_split(self, split="train"):
        """ 使用数据框中的一列来选择数据集中的分割点。 """
        self._target_split = split
        self._target_df, self._target_size = self._lookup_dict[split]
 
    def __len__(self):
        return self._target_size
    
    def __getitem__(self, index):
        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}
    def get_num_batches(self, batch_size):
        """给定一个批次大小，返回数据集中批次的数量
            参数：
                batch_size (int)
            返回：
                数据集中的批次数量
        """
        return len(self) // batch_size
 
    
def generate_batches(dataset, batch_size, shuffle=True,
                     drop_last=True, device="cpu"): 
    """
    一个用于包装Pytorch DataLoader的生成器函数。它将确保每个张量位于正确的设备位置。
    """
    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

Vocabulary, Vectorizer, and DataLoader

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。

THE SURNAMEVECTORIZER

虽然词汇表将单个令牌(字符)转换为整数，但SurnameVectorizer负责应用词汇表并将姓氏转换为向量。实例化和使用非常类似于“示例:对餐馆评论的情绪进行分类”中的ReviewVectorizer，但有一个关键区别:字符串没有在空格上分割。姓氏是字符的序列，每个字符在我们的词汇表中是一个单独的标记。然而，在“卷积神经网络”出现之前，我们将忽略序列信息，通过迭代字符串输入中的每个字符来创建输入的收缩one-hot向量表示。我们为以前未遇到的字符指定一个特殊的令牌，即UNK。由于我们仅从训练数据实例化词汇表，而且验证或测试数据中可能有惟一的字符，所以在字符词汇表中仍然使用UNK符号。

实现 SurnameVectorizer

class SurnameVectorizer(object):
    """ 协调词汇表并将其投入使用的向量化器"""
    def __init__(self, surname_vocab, nationality_vocab):
        self.surname_vocab = surname_vocab
        self.nationality_vocab = nationality_vocab
 
    def vectorize(self, surname):
        """对提供的姓氏进行向量化
            参数：
                surname (str)：姓氏
            返回：
                one_hot (np.ndarray)：一个折叠的独热编码
        """
        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
    def from_dataframe(cls, surname_df):
        """根据数据集数据框实例化向量化器
            参数：
                surname_df (pandas.DataFrame)：姓氏数据集
            返回：
                SurnameVectorizer的一个实例
        """
        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)

姓氏分类模型

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。

MLP姓氏分类

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class SurnameClassifier(nn.Module):
    """ A 2-layer Multilayer Perceptron for classifying surnames """
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        """
        参数：
            input_dim (int)：输入向量的大小
            hidden_dim (int)：第一个线性层的输出大小
            output_dim (int)：第二个线性层的输出大小
        """
        super(SurnameClassifier, self).__init__()
        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
            参数：
                x_in (torch.Tensor)：一个输入数据张量，其形状应为（batch, input_dim）
                apply_softmax (bool)：一个标志位，表示是否应用softmax激活函数。如果与交叉熵损失一起使用，则应为false
            返回：
                结果张量，其形状应为（batch, output_dim）
        """
        intermediate_vector = F.relu(self.fc1(x_in))
        prediction_vector = self.fc2(intermediate_vector)
 
        if apply_softmax:
            prediction_vector = F.softmax(prediction_vector, dim=1)
 
        return prediction_vector

训练例程

虽然我们使用了不同的模型、数据集和损失函数，但是训练例程是相同的。

MLP分类姓氏的args设置。因此，在下面的例子中，我们只展示了args以及本例中的训练例程与“示例:餐厅评论情绪分类”中的示例之间的主要区别。

def set_seed_everywhere(seed, cuda):
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    if cuda:
        torch.cuda.manual_seed_all(seed)
 
def handle_dirs(dirpath):
    if not os.path.exists(dirpath):
        os.makedirs(dirpath)

args = Namespace(
    # 数据与路径信息
    surname_csv="data/surnames/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=100,
    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))
 
 
# 设置种子以实现重复性
set_seed_everywhere(args.seed, args.cuda)
 
# 处理目录
handle_dirs(args.save_dir)

训练中最显著的差异与模型中输出的种类和使用的损失函数有关。在这个例子中，输出是一个多类预测向量，可以转换为概率。正如在模型描述中所描述的，这种输出的损失类型仅限于CrossEntropyLoss和NLLLoss。由于它的简化，我们使用了CrossEntropyLoss。

在下面的示例中，我们展示了数据集、模型、损失函数和优化器的实例化。这些实例应该看起来与“示例:将餐馆评论的情绪分类”中的实例几乎相同。事实上，在本课程后面的实验中，这种模式将对每个示例进行重复。

Instantiating the dataset, model, loss, and optimizer

class Vocabulary(object):
    """用于处理文本并提取词汇映射的类"""
 
    def __init__(self, token_to_idx=None, add_unk=True, unk_token="<UNK>"):
        """
        参数：
            token_to_idx (dict)：预先存在的标记到索引的映射
            add_unk (bool)：一个标志位，表示是否添加UNK（未知）标记
            unk_token (str)：要添加到词汇表中的UNK标记
        """
 
        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) 
        
        
    def to_serializable(self):
        """ 返回一个可以被序列化的字典"""
        return {'token_to_idx': self._token_to_idx, 
                'add_unk': self._add_unk, 
                'unk_token': self._unk_token}
 
    @classmethod
    def from_serializable(cls, contents):
        """ 从序列化的字典实例化词汇表 """
        return cls(**contents)
 
    def add_token(self, token):
        """根据标记更新映射字典。
           参数：
               token (str)：要添加到词汇表中的项
           返回：
               index (int)：与标记对应的整数
        """
        try:
            index = self._token_to_idx[token]
        except KeyError:
            index = len(self._token_to_idx)
            self._token_to_idx[token] = index
            self._idx_to_token[index] = token
        return index
    
    def add_many(self, tokens):
        """将一系列标记添加到词汇表中
           参数：
               tokens (list)：一个字符串标记的列表
           返回：
               indices (list)：与标记对应的索引列表
        """
        return [self.add_token(token) for token in tokens]
 
    def lookup_token(self, token):
        """检索与标记关联的索引，
            如果标记不存在，则返回UNK索引。
            参数：
                token (str)：要查找的标记
            返回：
                index (int)：与标记对应的索引
            注意：
                unk_index 需要大于等于0（已添加到词汇表中）
                才能实现UNK功能
        """
        if self.unk_index >= 0:
            return self._token_to_idx.get(token, self.unk_index)
        else:
            return self._token_to_idx[token]
 
    def lookup_index(self, index):
        """返回与索引关联的标记
            参数：
                index (int)：要查找的索引
            返回：
                token (str)：与索引对应的标记
            抛出：
                KeyError：如果索引不在词汇表中
        """
        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]
 
    def __str__(self):
        return "<Vocabulary(size=%d)>" % len(self)
 
    def __len__(self):
        return len(self._token_to_idx)

dataset = SurnameDataset.load_dataset_and_make_vectorizer(args.surname_csv)
vectorizer = dataset.get_vectorizer()
 
classifier = SurnameClassifier(input_dim=len(vectorizer.surname_vocab),
                               hidden_dim=args.hidden_dim,
                               output_dim=len(vectorizer.nationality_vocab))
 
classifier = classifier.to(args.device)    
 
loss_func = nn.CrossEntropyLoss(dataset.class_weights)
optimizer = optim.Adam(classifier.parameters(), lr=args.learning_rate)

训练循环

下面例子展示了使用了不同的key从batch_dict中获取数据。利用训练数据，计算模型输出、损失和梯度。然后，使用梯度来更新模型。

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}
 
def update_train_state(args, model, train_state):
    """组件：
        早停：
            防止过拟合。
        模型检查点：
            如果模型更好，则保存模型
        :param args: 主要参数
        :param model: 要训练的模型
        :param train_state: 表示训练状态值的字典
        :returns:
            一个新的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
 
    # 如果性能提示则保存模型
    elif train_state['epoch_index'] >= 1:
        loss_tm1, loss_t = train_state['val_loss'][-2:]
 
        # 如果损失变差
        if loss_t >= train_state['early_stopping_best_val']:
            # Update step
            train_state['early_stopping_step'] += 1
        # 损失减少
        else:
            # 保存最好的模型
            if loss_t < train_state['early_stopping_best_val']:
                torch.save(model.state_dict(), train_state['model_filename'])
 
            # 重置早停步骤
            train_state['early_stopping_step'] = 0
 
        # 是否早停
        train_state['stop_early'] = \
            train_state['early_stopping_step'] >= args.early_stopping_criteria
 
    return train_state
 
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

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
 
        # 遍历训练数据集
 
        # 设置：批量生成器，将损失和准确率设为0，开启训练模式
 
        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):
            # 训练过程有5步:
 
            # --------------------------------------
            # step 1. 梯度归零
            optimizer.zero_grad()
 
            # step 2. 计算输出
            y_pred = classifier(batch_dict['x_surname'])
 
            # step 3. 计算loss
            loss = loss_func(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
            loss_t = loss.item()
            running_loss += (loss_t - running_loss) / (batch_index + 1)
 
            # step 4. 使用loss产生梯度
            loss.backward()
 
            # step 5. 使用优化器进行梯度更新
            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)
 
            # update bar
            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)
 
        # 迭代测试集
 
        # 设置：批量生成器，将损失和准确率设为0；打开评估模式
        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):
 
            # 计算输出
            y_pred =  classifier(batch_dict['x_surname'])
 
            # 计算loss
            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")

模型评估与预测

要理解模型的性能，应该使用定量和定性方法分析模型。定量测量出的测试数据的误差，决定了分类器能否推广到不可见的例子。定性地说，可以通过查看分类器的top-k预测来为一个新示例开发模型所了解的内容的直觉。

在测试数据集上进行评估

评价SurnameClassifier测试数据,我们执行相同的常规的routine文本分类的例子“餐馆评论的例子:分类情绪”:我们将数据集设置为遍历测试数据,调用classifier.eval()方法,并遍历测试数据以同样的方式与其他数据。在这个例子中，调用classifier.eval()可以防止PyTorch在使用测试/评估数据时更新模型参数。

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。

分类新姓氏

下面示例显示了分类新姓氏的代码。给定一个姓氏作为字符串，该函数将首先应用向量化过程，然后获得模型预测。注意，我们包含了apply_softmax标志，所以结果包含概率。模型预测，在多项式的情况下，是类概率的列表。我们使用PyTorch张量最大函数来得到由最高预测概率表示的最优类。

进行国籍预测的函数

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}

为新姓氏检索前K个预测结果

不仅要看最好的预测，还要看更多的预测。例如，NLP中的标准实践是采用k-best预测并使用另一个模型对它们重新排序。PyTorch提供了一个torch.topk函数，它提供了一种方便的方法来获得这些预测，如下面示例所示。

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)
 
    # 返回的大小 1,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

正则化多层感知机：权重正则化与结构正则化（或称为Dropout）

我们了解一般解决过拟合问题经常使用的是权重正则化——L1和L2.这两种正则化方法同样适用于MLPs和卷积神经网络。我们在后面的实验中将介绍一种新的正则化方法——dropout。

DROPOUT

简单地说，在训练过程中，dropout有一定概率使属于两个相邻层的单元之间的连接减弱。这有什么用呢?我们从斯蒂芬•梅里蒂(Stephen Merity)的一段直观且幽默的解释开始：“Dropout，简单地说，是指如果你能在喝醉的时候反复学习如何做一件事，那么你应该能够在清醒的时候做得更好。这一见解产生了许多最先进的结果和一个新兴的领域。”

神经网络——尤其是具有大量分层的深层网络——可以在单元之间创建有趣的相互适应。“Coadaptation”是神经科学中的一个术语，但在这里它只是指一种情况，即两个单元之间的联系变得过于紧密，而牺牲了其他单元之间的联系。这通常会导致模型与数据过拟合。通过概率地丢弃单元之间的连接，我们可以确保没有一个单元总是依赖于另一个单元，从而产生健壮的模型。dropout不会向模型中添加额外的参数，但是需要一个超参数——“drop probability”。drop probability，它是单位之间的连接drop的概率。通常将下降概率设置为0.5。下面示例给出了一个带dropout的MLP的重新实现。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class MultilayerPerceptron(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        """
        参数：
            input_dim (int)：输入向量的大小
            hidden_dim (int)：第一个线性层的输出大小
            output_dim (int)：第二个线性层的输出大小
        """
        super(MultilayerPerceptron, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
 
    def forward(self, x_in, apply_softmax=False):
        """多层感知器（MLP）的前向传播
            参数：
                x_in (torch.Tensor)：一个输入数据张量，其形状应为（batch, input_dim）
                apply_softmax (bool)：一个标志位，表示是否应用softmax激活函数。如果与交叉熵损失一起使用，则应为false
            返回：
                结果张量，其形状应为（batch, output_dim）
        """
        intermediate = F.relu(self.fc1(x_in))
        output = self.fc2(F.dropout(intermediate, p=0.5))
 
        if apply_softmax:
            output = F.softmax(output, dim=1)
        return output

请注意，dropout只适用于训练期间，不适用于评估期间。作为练习，可以尝试带有dropout的SurnameClassifier模型，看看它如何更改结果。

卷积神经网络

在本实验的第一部分中，我们深入研究了MLPs、由一系列线性层和非线性函数构建的神经网络。mlp不是利用顺序模式的最佳工具。例如，在姓氏数据集中，姓氏可以有(不同长度的)段，这些段可以显示出相当多关于其起源国家的信息(如“O’Neill”中的“O”、“Antonopoulos”中的“opoulos”、“Nagasawa”中的“sawa”或“Zhu”中的“Zh”)。这些段的长度可以是可变的，挑战是在不显式编码的情况下捕获它们。

在本节中，我们将介绍卷积神经网络(CNN)，这是一种非常适合检测空间子结构(并因此创建有意义的空间子结构)的神经网络。CNNs通过使用少量的权重来扫描输入数据张量来实现这一点。通过这种扫描，它们产生表示子结构检测(或不检测)的输出张量。

在本节的其余部分中，我们首先描述CNN的工作方式，以及在设计CNN时应该考虑的问题。我们深入研究CNN超参数，目的是提供直观的行为和这些超参数对输出的影响。最后，我们通过几个简单的例子逐步说明CNNs的机制。在“示例:使用CNN对姓氏进行分类”中，我们将深入研究一个更广泛的示例。

历史背景

CNNs的名称和基本功能源于经典的数学运算卷积。卷积已经应用于各种工程学科，包括数字信号处理和计算机图形学。一般来说，卷积使用程序员指定的参数。这些参数被指定来匹配一些功能设计，如突出边缘或抑制高频声音。事实上，许多Photoshop滤镜都是应用于图像的固定卷积运算。然而，在深度学习和本实验中，我们从数据中学习卷积滤波器的参数，因此它对于解决当前的任务是最优的。

CNN的超参数

为了理解不同的设计决策对CNN意味着什么，我们在图4-6中展示了一个示例。在本例中，单个“核”应用于输入矩阵。卷积运算(线性算子)的精确数学表达式对于理解这一节并不重要，但是从这个图中可以直观地看出，核是一个小的方阵，它被系统地应用于输入矩阵的不同位置。

输入矩阵与单个产生输出矩阵的卷积核（也称为特征映射）在输入矩阵的每个位置应用内核。在每个应用程序中，内核乘以输入矩阵的值及其自身的值，然后将这些乘法相加kernel具有以下超参数配置：kernel_size=2，stride=1，padding=0。

kernel_size：卷积核大小

stride：步幅

padding：填充数值

虽然经典卷积是通过指定核的具体值来设计的，但是CNN是通过指定控制CNN行为的超参数来设计的，然后使用梯度下降来为给定数据集找到最佳参数。两个主要的超参数控制卷积的形状(称为kernel_size)和卷积将在输入数据张量(称为stride)中相乘的位置。还有一些额外的超参数控制输入数据张量被0填充了多少(称为padding)，以及当应用到输入数据张量(称为dilation)时，乘法应该相隔多远。

卷积操作的维度

首先要理解的概念是卷积运算的维数。在上图和本节的其他图中，我们使用二维卷积进行说明，但是根据数据的性质，还有更适合的其他维度的卷积。在PyTorch中，卷积可以是一维、二维或三维的，分别由Conv1d、Conv2d和Conv3d模块实现。

一维卷积对于每个时间步都有一个特征向量的时间序列非常有用。在这种情况下，我们可以在序列维度上学习模式。NLP中的卷积运算大多是一维的卷积。

另一方面，二维卷积试图捕捉数据中沿两个方向的时空模式。例如，在图像中沿高度和宽度维度，这也就是为什么二维卷积在图像处理中很流行。

类似地，在三维卷积中，模式是沿着数据中的三维捕获的。例如，在视频数据中，信息是三维的，二维表示图像的帧，时间维表示帧的序列。

CHANNELS

非正式地，通道(channel)是指沿输入中的每个点的特征维度。例如，在图像中，对应于RGB组件的图像中的每个像素有三个通道。在使用卷积时，文本数据也可以采用类似的概念。从概念上讲，如果文本文档中的“像素”是单词，那么通道的数量就是词汇表的大小。如果我们更细粒度地考虑字符的卷积，通道的数量就是字符集的大小(在本例中刚好是词汇表)。在PyTorch卷积实现中，输入通道的数量是in_channels参数。卷积操作可以在输出(out_channels)中产生多个通道。您可以将其视为卷积运算符将输入特征维“映射”到输出特征维。

卷积运算使用两个输入矩阵（两个输入通道），表示相应的核也有两层。它将每层分别相乘，然后对结果求和。参数配置：input_channels=2, output_channels=1, kernel_size=2, stride=1, padding=0, and dilation=1。

一种具有一个输入矩阵（一个输入通道）和两个卷积的卷积运算核（两个输出通道）。这些核分别应用于输入矩阵，并堆叠在输出张量。参数配置：input_channels=1, output_channels=2, kernel_size=2, stride=1, padding=0, and dilation=1。

KERNEL SIZE

核矩阵的宽度称为核大小(PyTorch中的kernel_size)。在上图中，核大小为2，而在下图中，我们显示了一个大小为3的内核。卷积将输入中的空间(或时间)本地信息组合在一起，每个卷积的本地信息量由内核大小控制。然而，通过增加核的大小，也会减少输出的大小(Dumoulin和Visin, 2016)。这就是为什么当核大小为3时，输出矩阵是下图中的2x2，而当核大小为2时，输出矩阵是上图中的3x3。

 上图将kernel_size=3的卷积应用于输入矩阵。结果是一个折衷的结果：在每次将内核应用于矩阵时，都会使用更多的局部信息，但输出的大小会更小.

此外，可以将NLP应用程序中核大小的行为看作类似于通过查看单词组捕获语言模式的n-gram的行为。使用较小的核大小，可以捕获较小的频繁模式，而较大的核大小会导致较大的模式，这可能更有意义，但是发生的频率更低。较小的核大小会导致输出中的细粒度特性，而较大的核大小会导致粗粒度特性。

STRIDE

Stride控制卷积之间的步长。如果步长与核相同，则内核计算不会重叠。另一方面，如果跨度为1，则内核重叠最大。输出张量可以通过增加步幅的方式被有意的压缩来总结信息，如下图所示。

应用于具有超参数步长的输入的kernel_size=2的卷积核等于2。这会导致内核采取更大的步骤，从而产生更小的输出矩阵。对于更稀疏地对输入矩阵进行二次采样非常有用。

PADDING

即使stride和kernel_size允许控制每个计算出的特征值有多大范围，它们也有一个有害的（有时是无意的）副作用，那就是缩小特征映射的总大小(卷积的输出)。为了抵消这一点，输入数据张量被人为地增加了长度(如果是一维、二维或三维)、高度(如果是二维或三维)和深度(如果是三维)，方法是在每个维度上附加和前置0。这意味着CNN将执行更多的卷积，但是输出形状可以控制，而不会影响所需的核大小、步幅或扩展。下图展示了正在运行的填充。

应用于高度和宽度等于的输入矩阵的kernel_size=2的卷积2。但是由于填充（用深灰色正方形表示），输入矩阵的高度和宽度可以被放大。这通常与大小为3的内核一起使用，这样输出矩阵将等于输入矩阵的大小。

DILATION

膨胀控制卷积核如何应用于输入矩阵。在下图中，我们显示，将膨胀从1(默认值)增加到2意味着当应用于输入矩阵时，核的元素彼此之间是两个空格。另一种考虑这个问题的方法是在核中跨跃——在核中的元素或核的应用之间存在一个step size，即存在“holes”。这对于在不增加参数数量的情况下总结输入空间的更大区域是有用的。当卷积层被叠加时，扩张卷积被证明是非常有用的。连续扩张的卷积指数级地增大了“接受域”的大小；即网络在做出预测之前所看到的输入空间的大小。

应用于超参数dilation=2的输入矩阵的kernel_size=2的卷积。从默认值开始膨胀的增加意味着核矩阵的元素在与输入矩阵相乘时进一步分散开来。进一步增大扩张会加剧这种扩散。

使用Pytorch实现CNN

在本节中，我们将通过端到端示例来利用上一节中介绍的概念。一般来说，神经网络设计的目标是找到一个能够完成任务的超参数组态。我们再次考虑在“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中引入的现在很熟悉的姓氏分类任务，但是我们将使用CNNs而不是MLP。我们仍然需要应用最后一个线性层，它将学会从一系列卷积层创建的特征向量创建预测向量。这意味着目标是确定卷积层的配置，从而得到所需的特征向量。所有CNN应用程序都是这样的:首先有一组卷积层，它们提取一个feature map，然后将其作为上游处理的输入。在分类中，上游处理几乎总是应用线性(或fc)层。

本节中的实现遍历设计决策，以构建一个特征向量。我们首先构造一个人工数据张量，以反映实际数据的形状。数据张量的大小是三维的——这是向量化文本数据的最小批大小。如果你对一个字符序列中的每个字符使用onehot向量，那么onehot向量序列就是一个矩阵，而onehot矩阵的小批量就是一个三维张量。使用卷积的术语，每个onehot(通常是词汇表的大小)的大小是”input channels”的数量，字符序列的长度是“width”。

在下例中，构造特征向量的第一步是将PyTorch的Conv1d类的一个实例应用到三维数据张量。通过检查输出的大小，你可以知道张量减少了多少。建议参考图4-9来直观地解释为什么输出张量在收缩。

生成人工数据并使用Conv1d类

batch_size = 2  # 批量数
one_hot_size = 10  # 独热编码大小
sequence_width = 7  # 序列宽
data = torch.randn(batch_size, one_hot_size, sequence_width)  # 随机生成数据
conv1 = nn.Conv1d(in_channels=one_hot_size, out_channels=16,
               kernel_size=3)  # 创建一维卷积变量， 输入通道数为10，输出通道数为16，卷积核为3
intermediate1 = conv1(data)  # 对数据进行卷积
print(data.size())  # 输出数据尺寸
print(intermediate1.size())  # 输出卷积后的尺寸

进一步减小输出张量的主要方法有三种。第一种方法是创建额外的卷积并按顺序应用它们。最终，对应的sequence_width (dim=2)维度的大小将为1。我们在下例中展示了应用两个额外卷积的结果。一般来说，对输出张量的约简应用卷积的过程是迭代的，需要一些猜测工作。我们的示例是这样构造的:经过三次卷积之后，最终的输出在最终维度上的大小为1。

对数据进行多次卷积操作

conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3)  # 创建一维卷积变量， 输入通道数为16，输出通道数为32，卷积核为3
conv3 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3)  # 创建一维卷积变量， 输入通道数为32，输出通道数为64，卷积核为3
 
intermediate2 = conv2(intermediate1)  # 进行卷积
intermediate3 = conv3(intermediate2)  # 进行卷积
 
print(intermediate2.size())  # 输出intermediate2的尺寸
print(intermediate3.size())  #输出intermediate3的尺寸

y_output = intermediate3.squeeze()
print(y_output.size())

在每次卷积中，通道维数的大小都会增加，因为通道维数是每个数据点的特征向量。张量实际上是一个特征向量的最后一步是去掉讨厌的尺寸=1维。您可以使用squeeze()方法来实现这一点。该方法将删除size=1的所有维度并返回结果。然后，得到的特征向量可以与其他神经网络组件(如线性层)一起使用来计算预测向量。

另外还有两种方法可以将张量简化为每个数据点的一个特征向量:将剩余的值压平为特征向量，并在额外维度上求平均值。这两种方法如示例4-16所示。使用第一种方法，只需使用PyTorch的view()方法将所有向量平展成单个向量。第二种方法使用一些数学运算来总结向量中的信息。最常见的操作是算术平均值，但沿feature map维数求和和使用最大值也是常见的。每种方法都有其优点和缺点。扁平化保留了所有的信息，但会导致比预期(或计算上可行)更大的特征向量。平均变得与额外维度的大小无关，但可能会丢失信息。

两种额外的特征向量降维方法

# 减少特征向量的方法2
print(intermediate1.view(batch_size, -1).size())
 
# 减少特征向量的方法3
print(torch.mean(intermediate1, dim=2).size())
# print(torch.max(intermediate1, dim=2).size())
# print(torch.sum(intermediate1, dim=2).size())

这种设计一系列卷积的方法是基于经验的:从数据的预期大小开始，处理一系列卷积，最终得到适合您的特征向量。虽然这种方法在实践中效果很好，但在给定卷积的超参数和输入张量的情况下，还有另一种计算张量输出大小的方法，即使用从卷积运算本身推导出的数学公式。

使用卷积神经网络（CNN）分类姓氏

为了证明CNN的有效性，让我们应用一个简单的CNN模型来分类姓氏。这项任务的许多细节与前面的MLP示例相同，但真正发生变化的是模型的构造和向量化过程。模型的输入，而不是我们在上一个例子中看到的收缩的onehot，将是一个onehot的矩阵。这种设计将使CNN能够更好地“view”字符的排列，并对在“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中使用的收缩的onehot编码中丢失的序列信息进行编码。

姓氏数据集

虽然姓氏数据集之前在“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中进行了描述，但建议参考“姓氏数据集”来了解它的描述。尽管我们使用了来自“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的相同数据集，但在实现上有一个不同之处:数据集由onehot向量矩阵组成，而不是一个收缩的onehot向量。为此，我们实现了一个数据集类，它跟踪最长的姓氏，并将其作为矩阵中包含的行数提供给矢量化器。列的数量是onehot向量的大小(词汇表的大小)。下例显示了对SurnameDataset.__getitem__的更改;我们显示对SurnameVectorizer的更改。在下一小节向量化。

我们使用数据集中最长的姓氏来控制onehot矩阵的大小有两个原因。首先，将每一小批姓氏矩阵组合成一个三维张量，要求它们的大小相同。其次，使用数据集中最长的姓氏意味着可以以相同的方式处理每个小批处理。

修改SurnameDataset以传递最大姓氏长度

class SurnameDataset(Dataset):
    # ... 第4.2节的现有实现
 
    def __getitem__(self, index):
        row = self._target_df.iloc[index]
 
        surname_matrix = \
            self._vectorizer.vectorize(row.surname, self._max_seq_length)
 
        nationality_index = \
             self._vectorizer.nationality_vocab.lookup_token(row.nationality)
 
        return {'x_surname': surname_matrix,
                'y_nationality': nationality_index}

Vocabulary, Vectorizer, and DataLoader

在本例中，尽管词汇表和DataLoader的实现方式与“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的示例相同，但Vectorizer的vectorize()方法已经更改，以适应CNN模型的需要。具体来说，正如我们在下面示例中的代码中所示，该函数将字符串中的每个字符映射到一个整数，然后使用该整数构造一个由onehot向量组成的矩阵。重要的是，矩阵中的每一列都是不同的onehot向量。主要原因是，我们将使用的Conv1d层要求数据张量在第0维上具有批处理，在第1维上具有通道，在第2维上具有特性。

除了更改为使用onehot矩阵之外，我们还修改了矢量化器，以便计算姓氏的最大长度并将其保存为max_surname_length

实现适用于卷积神经网络（CNNs）的姓氏向量化

class SurnameVectorizer(object):
    """ 协调词汇表并将其投入使用的向量化器"""
    def vectorize(self, surname):
        """
        参数：
            surname (str)：姓氏
        返回：
            one_hot_matrix (np.ndarray)：一个独热向量矩阵
        """
 
        one_hot_matrix_size = (len(self.character_vocab), self.max_surname_length)
        one_hot_matrix = np.zeros(one_hot_matrix_size, dtype=np.float32)
 
        for position_index, character in enumerate(surname):
            character_index = self.character_vocab.lookup_token(character)
            one_hot_matrix[character_index][position_index] = 1
 
        return one_hot_matrix
 
    @classmethod
    def from_dataframe(cls, surname_df):
        """从数据集数据框实例化向量化器
            参数：
                surname_df (pandas.DataFrame)：姓氏数据集
            返回：
                SurnameVectorizer的一个实例
        """
        character_vocab = Vocabulary(unk_token="@")
        nationality_vocab = Vocabulary(add_unk=False)
        max_surname_length = 0
 
        for index, row in surname_df.iterrows():
            max_surname_length = max(max_surname_length, len(row.surname))
            for letter in row.surname:
                character_vocab.add_token(letter)
            nationality_vocab.add_token(row.nationality)
 
        return cls(character_vocab, nationality_vocab, max_surname_length)

使用卷积网络重新实现姓氏分类器

我们在本例中使用的模型是使用我们在“卷积神经网络”中介绍的方法构建的。实际上，我们在该部分中创建的用于测试卷积层的“人工”数据与姓氏数据集中使用本例中的矢量化器的数据张量的大小完全匹配。正如在示例中所看到的，它与我们在“卷积神经网络”中引入的Conv1d序列既有相似之处，也有需要解释的新添加内容。具体来说，该模型类似于“卷积神经网络”，它使用一系列一维卷积来增量地计算更多的特征，从而得到一个单特征向量。

然而，本例中的新内容是使用sequence和ELU PyTorch模块。序列模块是封装线性操作序列的方便包装器。在这种情况下，我们使用它来封装Conv1d序列的应用程序。ELU是类似于实验3中介绍的ReLU的非线性函数，但是它不是将值裁剪到0以下，而是对它们求幂。ELU已经被证明是卷积层之间使用的一种很有前途的非线性。

在本例中，我们将每个卷积的通道数与num_channels超参数绑定。我们可以选择不同数量的通道分别进行卷积运算。这样做需要优化更多的超参数。我们发现256足够大，可以使模型达到合理的性能。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class SurnameClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, initial_num_channels, num_classes, num_channels):
        """
        参数：
            initial_num_channels (int)：输入特征向量的大小
            num_classes (int)：输出预测向量的大小
            num_channels (int)：整个网络中使用的恒定通道大小
        """
        super(SurnameClassifier, self).__init__()
 
        self.convnet = nn.Sequential(
            nn.Conv1d(in_channels=initial_num_channels,
                      out_channels=num_channels, kernel_size=3),
            nn.ELU(),
            nn.Conv1d(in_channels=num_channels, out_channels=num_channels,
                      kernel_size=3, stride=2),
            nn.ELU(),
            nn.Conv1d(in_channels=num_channels, out_channels=num_channels,
                      kernel_size=3, stride=2),
            nn.ELU(),
            nn.Conv1d(in_channels=num_channels, out_channels=num_channels,
                      kernel_size=3),
            nn.ELU()
        )
        self.fc = nn.Linear(num_channels, num_classes)
 
    def forward(self, x_surname, apply_softmax=False):
        """分类器的前向传播
            参数：
                x_surname (torch.Tensor)：一个输入数据张量，其形状应为
                    （batch,initial_num_channels, max_surname_length）
                apply_softmax (bool)：一个标志位，表示是否应用softmax激活函数。
                    如果与交叉熵损失一起使用，则应为false
            返回：
                结果张量，其形状应为（batch, num_classes）
        """
        features = self.convnet(x_surname).squeeze(dim=2)
        prediction_vector = self.fc(features)
 
        if apply_softmax:
            prediction_vector = F.softmax(prediction_vector, dim=1)
 
        return prediction_vector

训练例程

训练程序包括以下似曾相识的的操作序列:实例化数据集,实例化模型,实例化损失函数,实例化优化器,遍历数据集的训练分区和更新模型参数,遍历数据集的验证分区和测量性能,然后重复数据集迭代一定次数。此时，这是本书到目前为止的第三个训练例程实现，应该将这个操作序列内部化。对于这个例子，我们将不再详细描述具体的训练例程，因为它与“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的例程完全相同。但是，输入参数是不同的，可以在下面示例中看到。

卷积神经网络（CNN）姓氏分类器的输入参数

args = Namespace(
    # 数据和路径信息
    surname_csv="data/surnames/surnames_with_splits.csv",
    vectorizer_file="vectorizer.json",
    model_state_file="model.pth",
    save_dir="model_storage/ch4/cnn",
    # 模型超参数
    hidden_dim=100,
    num_channels=256,
    # 训练超参数
    seed=1337,
    learning_rate=0.001,
    batch_size=128,
    num_epochs=100,
    early_stopping_criteria=5,
    dropout_p=0.1,
    # 为了节省空间，省略了运行时 ...
)

模型评估与预测

要理解模型的性能，需要对性能进行定量和定性的度量。下面将描述这两个度量的基本组件。

在测试数据集进行评估

正如“示例:带有多层感知器的姓氏分类”中的示例与本示例之间的训练例程没有变化一样，执行评估的代码也没有变化。总之，调用分类器的eval()方法来防止反向传播，并迭代测试数据集。与 MLP 约 50% 的性能相比，该模型的测试集性能准确率约为56%。尽管这些性能数字绝不是这些特定架构的上限，但是通过一个相对简单的CNN模型获得的改进应该足以让您在文本数据上尝试CNNs。

对新姓氏进行分类或检索前K个预测结果

在本例中，predict_nationality()函数的一部分发生了更改，如示例4-21所示:我们没有使用视图方法重塑新创建的数据张量以添加批处理维度，而是使用PyTorch的unsqueeze()函数在批处理应该在的位置添加大小为1的维度。相同的更改反映在predict_topk_nationality()函数中。

使用训练好的模型进行预测

def predict_nationality(surname, classifier, vectorizer):
    """从新的姓氏预测国籍
        参数：
            surname (str)：要分类的姓氏
            classifier (SurnameClassifer)：分类器的实例
            vectorizer (SurnameVectorizer)：相应的向量化器
        返回：
            一个包含最可能的国籍及其概率的字典
    """
    vectorized_surname = vectorizer.vectorize(surname)
    vectorized_surname = torch.tensor(vectorized_surname).unsqueeze(0)
    result = classifier(vectorized_surname, 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}

Miscellaneous Topics in CNNs

为了结束我们的讨论，我们概述了几个其他的主题，这些主题是CNNs的核心，但在它们的共同使用中起着主要作用。特别是，你将看到Pooling操作、batch Normalization、network-in-network connection和residual connections的描述。

池化操作

Pooling是将高维特征映射总结为低维特征映射的操作。卷积的输出是一个特征映射。feature map中的值总结了输入的一些区域。由于卷积计算的重叠性，许多计算出的特征可能是冗余的。Pooling是一种将高维(可能是冗余的)特征映射总结为低维特征映射的方法。在形式上，池是一种像sum、mean或max这样的算术运算符，系统地应用于feature map中的局部区域，得到的池操作分别称为sum pooling、average pooling和max pooling。池还可以作为一种方法，将较大但较弱的feature map的统计强度改进为较小但较强的feature map。下图说明了Pooling。

这里所示的池操作在功能上与卷积相同：它应用于输入矩阵中的不同位置。然而，池操作不是将输入矩阵的值相乘和求和，而是应用一些函数G来汇集这些值。G可以是任何运算，但求和、求最大值和计算平均值是最常见的。

批处理归一化（BatchNorm）

批处理标准化是设计网络时经常使用的一种工具。BatchNorm对CNN的输出进行转换，方法是将激活量缩放为零均值和单位方差。它用于Z-transform的平均值和方差值每批更新一次，这样任何单个批中的波动都不会太大地移动或影响它。BatchNorm允许模型对参数的初始化不那么敏感，并且简化了学习速率的调整。在PyTorch中，批处理规范是在nn模块中定义的。例4-22展示了如何用卷积和线性层实例化和使用批处理规范。

使用具有批处理归一化的Conv1D层

class batch_norm(nn.Module):
    def __init__():
        self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=10,
                               kernel_size=5,
                               stride=1)
        self.conv1_bn = nn.BatchNorm1d(num_features=10)
 
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.conv1_bn(x)
        return x

Network-in-Network Connections (1x1 Convolutions)

Network-in-Network (NiN)连接是具有kernel_size=1的卷积内核，具有一些有趣的特性。具体来说，1x1卷积就像通道之间的一个完全连通的线性层。这在从多通道feature map映射到更浅的feature map时非常有用。在图4-14中，我们展示了一个应用于输入矩阵的NiN连接。它将两个通道简化为一个通道。因此，NiN或1x1卷积提供了一种廉价的方法来合并参数较少的额外非线性。 

残差连接/残差块

CNNs中最重要的趋势之一是Residual connection，它支持真正深层的网络(超过100层)。它也称为skip connection。如果将卷积函数表示为conv，则residual block的输出如下:

output=conv(input)+input

然而，这个操作有一个隐含的技巧，如下图所示。对于要添加到卷积输出的输入，它们必须具有相同的形状。为此，标准做法是在卷积之前应用填充。在下图中，填充尺寸为1，卷积大小为3。

残差连接是一种将原始矩阵加到卷积输出上的方法。当将卷积层应用于输入矩阵并将结果添加到输入矩阵时，以上直观地描述了这一点。创建与输入大小相同的输出的通用超参数设置是让kernel_size=3和padding=1。一般来说，任何带 adding=(floor(kernel_size)/2-1) 的奇数内核大小都将导致与输入大小相同的输出。卷积层产生的矩阵被加到输入端，最后的结果是剩余连接计算的输出端。

四、带有多层感知器的姓氏分类

# 实验任务3
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
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, dropout_rate=0.5):
        """
        参数：
            input_dim (int)：输入向量的大小
            hidden_dim (int)：第一个线性层的输出大小
            output_dim (int)：第二个线性层的输出大小
            dropout_rate (float)：要应用的dropout率
        """
        super(SurnameClassifier, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
 
    def forward(self, x_in, apply_softmax=False):
        """分类器的前向传播
            参数：
                x_in (torch.Tensor)：一个输入数据张量，其形状应为（batch, input_dim）
                apply_softmax (bool)：一个标志位，表示是否应用softmax激活函数。
                    如果与交叉熵损失一起使用，则应为false
            返回：
                结果张量，其形状应为（batch, output_dim）
        """
        intermediate_vector = F.relu(self.fc1(x_in))
        intermediate_vector = self.dropout(intermediate_vector)
        prediction_vector = self.fc2(intermediate_vector)
 
        if apply_softmax:
            prediction_vector = F.softmax(prediction_vector, dim=1)
 
        return prediction_vector

class Vocabulary(object):
    """Class to process text and extract vocabulary for mapping"""
 
    def __init__(self, token_to_idx=None, add_unk=True, unk_token="<UNK>"):
        """
        参数：
            token_to_idx (dict)：预先存在的标记到索引的映射
            add_unk (bool)：一个标志位，表示是否添加UNK（未知）标记
            unk_token (str)：要添加到词汇表中的UNK标记
        """
 
        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) 
        
        
    def to_serializable(self):
        """ 返回一个可以被序列化的字典 """
        return {'token_to_idx': self._token_to_idx, 
                'add_unk': self._add_unk, 
                'unk_token': self._unk_token}
 
    @classmethod
    def from_serializable(cls, contents):
        """ 从序列化的字典实例化词汇表 """
        return cls(**contents)
 
    def add_token(self, token):
        """根据标记更新映射字典。
            参数：
                token (str)：要添加到词汇表中的项
            返回：
                index (int)：与标记对应的整数
        """
        try:
            index = self._token_to_idx[token]
        except KeyError:
            index = len(self._token_to_idx)
            self._token_to_idx[token] = index
            self._idx_to_token[index] = token
        return index
    
    def add_many(self, tokens):
        """将一系列标记添加到词汇表中
            参数：
                tokens (list)：一个字符串标记的列表
            返回：
                indices (list)：与标记对应的索引列表
        """
        return [self.add_token(token) for token in tokens]
 
    def lookup_token(self, token):
        """检索与标记关联的索引，
            如果标记不存在，则返回UNK索引。
            参数：
                token (str)：要查找的标记
            返回：
                index (int)：与标记对应的索引
            注意：
                unk_index 需要大于等于0（已添加到词汇表中）
                才能实现UNK功能
        """
        if self.unk_index >= 0:
            return self._token_to_idx.get(token, self.unk_index)
        else:
            return self._token_to_idx[token]
 
    def lookup_index(self, index):
        """返回与索引关联的标记
            参数：
                index (int)：要查找的索引
            返回：
                token (str)：与索引对应的标记
            抛出：
                KeyError：如果索引不在词汇表中
        """
        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]
 
    def __str__(self):
        return "<Vocabulary(size=%d)>" % len(self)
 
    def __len__(self):
        return len(self._token_to_idx)

class SurnameVectorizer(object):
    """ The Vectorizer which coordinates the Vocabularies and puts them to use"""
    def __init__(self, surname_vocab, nationality_vocab):
        """
        参数：
            surname_vocab (Vocabulary)：将字符映射到整数
            nationality_vocab (Vocabulary)：将国籍映射到整数
        """
        self.surname_vocab = surname_vocab
        self.nationality_vocab = nationality_vocab
 
    def vectorize(self, surname):
        """
        参数：
            surname (str)：姓氏
        返回：
            one_hot (np.ndarray)：一个折叠的独热编码
        """
        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
    def from_dataframe(cls, surname_df):
        """从数据集数据框实例化向量化器
            参数：
                surname_df (pandas.DataFrame)：姓氏数据集
            返回：
                SurnameVectorizer的一个实例
        """
        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
    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)
 
    def to_serializable(self):
        return {'surname_vocab': self.surname_vocab.to_serializable(),
                'nationality_vocab': self.nationality_vocab.to_serializable()}

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}
 
def update_train_state(args, model, train_state):
    """从数据集数据框实例化向量化器
        参数：
            surname_df (pandas.DataFrame)：姓氏数据集
        返回：
            SurnameVectorizer的一个实例
    """
 
    # 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
 
    # 如果性能有所提高，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:
            # 保存最好的模型
            if loss_t < train_state['early_stopping_best_val']:
                torch.save(model.state_dict(), train_state['model_filename'])
 
            # 重置早期停止步骤
            train_state['early_stopping_step'] = 0
 
        # 早停 ?
        train_state['stop_early'] = \
            train_state['early_stopping_step'] >= args.early_stopping_criteria
 
    return train_state
 
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

def set_seed_everywhere(seed, cuda):
    np.random.seed(seed)
    torch.manual_seed(seed)
    if cuda:
        torch.cuda.manual_seed_all(seed)
 
def handle_dirs(dirpath):
    if not os.path.exists(dirpath):
        os.makedirs(dirpath)

args = Namespace(
    # Data and path information
    surname_csv="data/surnames/surnames_with_splits.csv",
    vectorizer_file="vectorizer.json",
    model_state_file="model.pth",
    save_dir="model_storage/ch4/surname_mlp",
    # Model hyper parameters
    hidden_dim=300,
    # Training  hyper parameters
    seed=1337,
    num_epochs=100,
    early_stopping_criteria=5,
    learning_rate=0.001,
    batch_size=64,
    # Runtime options
    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))
 
 
# 设置种子以实现可重复性
set_seed_everywhere(args.seed, args.cuda)
 
# 处理目录
handle_dirs(args.save_dir)

运行结果

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
 
        # 遍历训练数据集
 
        # 设置：批量生成器，将损失和准确率设为0，开启训练模式
 
        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):
            # 训练过程是这5步:
 
            # --------------------------------------
            # step 1. 将梯度归零
            optimizer.zero_grad()
 
            # step 2. compute the output
            y_pred = classifier(batch_dict['x_surname'])
 
            # step 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)
 
            # step 4. 使用loss产生梯度
            loss.backward()
 
            # step 5. 使用优化器进行梯度下降
            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)
 
            # 更新进度条
            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)
 
        # Iterate over val dataset
 
        # setup: batch generator, set loss and acc to 0; set eval mode 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):
 
            # compute the output
            y_pred =  classifier(batch_dict['x_surname'])
 
            # step 3. compute the loss
            loss = loss_func(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
            loss_t = loss.to("cpu").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)
            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")

运行结果 

# 使用最佳可用模型在测试集上计算损失和准确率
 
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):
    # 计算输出
    y_pred =  classifier(batch_dict['x_surname'])
    
    # 计算损失
    loss = loss_func(y_pred, batch_dict['y_nationality'])
    loss_t = loss.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)
 
train_state['test_loss'] = running_loss
train_state['test_acc'] = running_acc

print("Test loss: {};".format(train_state['test_loss']))
print("Test Accuracy: {}".format(train_state['test_acc']))

运行结果

def predict_nationality(surname, classifier, vectorizer):
    """从新的姓氏预测国籍
        参数：
            surname (str)：要分类的姓氏
            classifier (SurnameClassifer)：分类器的实例
            vectorizer (SurnameVectorizer)：相应的向量化器
        返回：
            一个包含最可能的国籍及其概率的字典
    """
    vectorized_surname = vectorizer.vectorize(surname)
    vectorized_surname = torch.tensor(vectorized_surname).view(1, -1)
    result = classifier(vectorized_surname, 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}

​​new_surname = input("Enter a surname to classify: ")
classifier = classifier.cpu()
prediction = predict_nationality(new_surname, classifier, vectorizer)
print("{} -> {} (p={:0.2f})".format(new_surname,
                                    prediction['nationality'],
                                    prediction['probability']))

运行结果

def predict_topk_nationality(surname, classifier, vectorizer, k=5):
    """从新的姓氏预测前K个最可能的国籍
    参数：
        surname (str)：要分类的姓氏
        classifier (SurnameClassifer)：分类器的实例
        vectorizer (SurnameVectorizer)：相应的向量化器
        k (int)：要返回的前几个国籍的数量
    返回：
        字典列表，每个字典包含一个国籍及其概率
    """
    
    vectorized_surname = vectorizer.vectorize(surname)
    vectorized_surname = torch.tensor(vectorized_surname).unsqueeze(dim=0)
    prediction_vector = classifier(vectorized_surname, apply_softmax=True)
    probability_values, indices = torch.topk(prediction_vector, k=k)
    
    # returned size is 1,k
    probability_values = probability_values[0].detach().numpy()
    indices = indices[0].detach().numpy()
    
    results = []
    for kth_index in range(k):
        nationality = vectorizer.nationality_vocab.lookup_index(indices[kth_index])
        probability_value = probability_values[kth_index]
        results.append({'nationality': nationality, 
                        'probability': probability_value})
    return results
 
new_surname = input("Enter a surname to classify: ")
 
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']))