rnn 名字分类 pytorch-摩杜云开发者社区

RNN 名字分类的实现流程

在本文中，我们将使用 PyTorch 来实现一个 RNN 模型，用于对名字进行分类。这个模型可以根据名字的特征，将其分类为不同的语言。下面是整个流程的概要：

数据预处理：加载名字数据集，将其划分为训练集和测试集，并建立字母到索引的映射。
构建模型：建立一个 RNN 模型，用于处理名字的序列数据。
训练模型：使用训练集对模型进行训练，并评估模型的性能。
测试模型：使用测试集对模型进行测试，并计算模型在测试集上的准确率。

接下来，我们将详细介绍每一步需要做的事情，并提供相应的代码。

数据预处理

首先，我们需要加载名字数据集。可以从 [这个链接]( 下载名字数据集，并解压到当前工作目录下。数据集中包含了一些名字及其对应的语言标签。

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。我们可以使用 sklearn 库中的 train_test_split 函数来完成。以下是对数据集进行划分的代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = ...

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

在划分数据集之后，我们需要建立字母到索引的映射，以便将每个名字转换为一个数字序列。以下是建立字母到索引映射的代码：

all_letters = string.ascii_letters + " .,;'"
n_letters = len(all_letters)

def letter_to_index(letter):
    return all_letters.find(letter)

def name_to_tensor(name):
    tensor = torch.zeros(len(name), 1, n_letters)
    for li, letter in enumerate(name):
        tensor[li][0][letter_to_index(letter)] = 1
    return tensor

构建模型

接下来，我们需要构建一个 RNN 模型。我们将使用 PyTorch 中的 nn.RNN 类来实现。以下是构建 RNN 模型的代码：

import torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size

        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        hidden = torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

        output, _ = self.rnn(input, hidden)
        output = self.fc(output[-1])

        return output

训练模型

现在，我们可以使用训练集对模型进行训练了。我们将使用交叉熵损失函数和随机梯度下降优化器来训练模型。以下是训练模型的代码：

import torch.optim as optim

# 定义模型和优化器
input_size = n_letters
hidden_size = 128
output_size = n_languages

model = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(n_epochs):
    optimizer.zero_grad()

    # 前向传播和计算损失
    output = model(input)
    loss = criterion(output, target)

    # 反向传播和优化
    loss.backward()
    optimizer.step()

测试模型

最后，我们可以使用测试集对模型进行测试，并计算模型在测试集上的准确率。以下是测试模型的代码：

# 测试模型
correct = 0
total = len(test_data)

with torch.no_grad():
    for i in range(total):
        name_tensor = name_to_tensor(test_data[i])
        output = model(name_tensor)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        if predicted == test_labels[i]:
            correct += 1

accuracy = correct / total
print(f'Accuracy: {accuracy}')