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目录

五维向量交叉熵多分类

规律：

实现：

1.设计模型

2.生成数据集

3.模型测试

4.模型训练

5.对训练的模型进行验证

调用模型

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你的平静，是你最强的力量

                                —— 24.12.6

五维向量交叉熵多分类

规律：

x是一个五维(索引)向量，对x做五分类任务

改用交叉熵实现一个多分类任务，五维随机向量中最大的数字在哪维就属于哪一类

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实现：

1.设计模型

Linear()：模型函数中定义线性层

activation = nn.Softmax(dim=1)：定义激活层为softmax激活函数

nn.CrossEntropyLoss() / nn.functional.cross_entropy：定义交叉熵损失函数

pyTorch中定义的交叉熵损失函数内部封装了softMax函数， 而使用交叉熵必须使用softMax函数，对数据进行归一化

经过 Softmax 归一化后，输出向量的每个元素可以被解释为样本属于相应类别的概率。这使得我们能够直接比较不同类别上的概率大小，并且与真实的类别概率分布(如one-hot编码)进行合理的对比。

例如，在一个三分类问题中，经过 Softmax 后的输出可能是[0.2,0.3,0.5]，我们可以直观地说样本属于第三类的概率是 0.5，这是一个符合概率意义的解释

forward函数，前向计算，定义网络的使用方式，声明模型计算过程

# 1.设计模型
class TorchModel(nn.Module):def __init__(self, input_size):super(TorchModel, self).__init__()# 预测出一个五维的向量，五维向量代表五个类别上的概率分布self.linear = nn.Linear(input_size, 5)  # 线性层# 类交叉熵写法：CrossEntropyLoss()     函数交叉熵写法：cross_entropy# nn.CrossEntropyLoss() pycharm交叉的熵损失函数内部封装了softMax函数， 而使用交叉熵必须使用softMax函数self.loss = nn.functional.cross_entropy # loss函数采用交叉熵损失self.activation = nn.Softmax(dim=1)# 当输入真实标签，返回loss值；无真实标签，返回预测值def forward(self, x, y=None):# 输入过第一个网络层y_pred = self.linear(x)  # (batch_size, input_size) -> (batch_size, 1)if y is not None:return self.loss(y_pred, y)  # 预测值和真实值计算损失else:return self.activation(y_pred)  # 输出预测结果# return y_pred

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2.生成数据集

由于题目要求，要在一个五维随机向量中查找标量最大的数所在维度，所以用np.random函数随机生成一个五维向量，然后通过np.argmax函数找出生成向量中最大标量所对应的维度，并将其作为数据 x 的标注 y 返回

当我们输出一串数字，要告诉模型输出的是一串单独的数而不是一串样本时，需要用到 "[ ]"，换句话说当y是单独的一个数（标量）时，才需要加“[ ]”

而该模型输出的预测结果是一个向量，而不是一个数（标量的概率）时，不需要拼在一起

# 2.生成数据集标签label   数据构建
# 生成一个样本, 样本的生成方法，代表了我们要学习的规律，随机生成一个5维向量，如果第一个值大于第五个值，认为是正样本，反之为负样本
def build_sample():x = np.random.random(5)# 获取最大值对应的索引max_index = np.argmax(x)return x, max_index# 随机生成一批样本
# 正负样本均匀生成
def build_dataset(total_sample_num):X = []Y = []# 随机生成样本,total_sample_num 生成的随机样本数for i in range(total_sample_num):x, y = build_sample()X.append(x)# 当我们输出一串数字，要告诉模型输出的是一串单独的数而不是一串样本时，需要用到"[]"，换句话说当y是单独得一个数（标量）时，才需要加“[]”# 而该模型输出的预测结果是一个向量，而不是一个数（标量的概率）时，不需要拼在一起Y.append(y)X_array = np.array(X)Y_array = np.array(Y)# 一般torch中的Long整形类型用来判定类型return torch.FloatTensor(X_array), torch.LongTensor(Y_array)

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3.模型测试

用来测试每轮模型预测的精确度

model.eval()：声明模型框架在这个函数中不做训练

with torch.no_grad()：在模型测试的部分中，声明是测试函数，不计算梯度，增加模型训练效率

zip()：zip 函数是一个内置函数，用于将多个可迭代对象(如列表、元组、字符串等)中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的可迭代对象(通常是一个 zip 对象)。如果各个可迭代对象的长度不一致，那么 zip 操作会以最短的可迭代对象长度为准。

# 3.模型测试
# 用来测试每轮模型的准确率
def evaluate(model):model.eval()test_sample_num = 100x, y = build_dataset(test_sample_num)print("本次预测集中共有%d个正样本，%d个负样本" % (sum(y), test_sample_num - sum(y)))correct, wrong = 0, 0with torch.no_grad():y_pred = model(x)  # 模型预测 model.forward(x)for y_p, y_t in zip(y_pred, y):  # 与真实标签进行对比# np.argmax是求最大数所在维，max求最大数，torch.argmax是求最大数所在维if torch.argmax(y_p) == int(y_t):correct += 1  # 正确预测加一else:wrong += 1  # 错误预测加一print("正确预测个数：%d, 正确率：%f" % (correct, correct / (correct + wrong)))return correct / (correct + wrong)

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4.模型训练

① 配置参数        

② 建立模型

③ 选择优化器（Adam）

④ 读取训练集

⑤ 训练过程

        Ⅰ、model.train()：设置训练模式

        Ⅱ、对训练集样本开始循环训练（循环取出训练数据）

        Ⅲ、根据模型函数和损失函数的定义计算模型损失

        Ⅳ、计算梯度

        Ⅴ、通过梯度用优化器更新权重

        Ⅵ、计算完一轮训练数据后梯度进行归零，下一轮重新计算

torch.save(model.state_dict(), "model.pt")：将模型保存为model.pt文件

一般任务不同只需更改数据读取（步骤③）和模型构建（步骤①）内容，训练过程一般无需更改，evaluate测试代码可能也需更改，因为不同模型测试正确率的方式不同

# 4.模型训练
def main():# 配置参数epoch_num = 20  # 训练轮数batch_size = 20  # 每次训练样本个数train_sample = 5000  # 每轮训练总共训练的样本总数input_size = 5  # 输入向量维度learning_rate = 0.001  # 学习率# ① 建立模型model = TorchModel(input_size)# ② 选择优化器optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)log = []# ③ 创建训练集，正常任务是读取训练集train_x, train_y = build_dataset(train_sample)# 训练过程# 轮数进行自定义for epoch in range(epoch_num):model.train()watch_loss = []# ④ 读取数据集for batch_index in range(train_sample // batch_size):x = train_x[batch_index * batch_size : (batch_index + 1) * batch_size]y = train_y[batch_index * batch_size : (batch_index + 1) * batch_size]# ⑤ 计算lossloss = model(x, y)  # 计算loss  model.forward(x,y)# ⑥ 计算梯度loss.backward()  # 计算梯度# ⑦ 权重更新optim.step()  # 更新权重# ⑧ 梯度归零optim.zero_grad()  # 梯度归零watch_loss.append(loss.item())# 一般任务不同只需更改数据读取（步骤③）和模型构建（步骤①）内容，训练过程一般无需更改，evaluate测试代码可能也需更改，因为不同模型测试正确率的方式不同print("=========\n第%d轮平均loss:%f" % (epoch + 1, np.mean(watch_loss)))acc = evaluate(model)  # 测试本轮模型结果log.append([acc, float(np.mean(watch_loss))])# 保存模型torch.save(model.state_dict(), "model.pt")# 画图print(log)plt.plot(range(len(log)), [l[0] for l in log], label="acc")  # 画acc曲线plt.plot(range(len(log)), [l[1] for l in log], label="loss")  # 画loss曲线plt.legend()plt.show()return

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5.对训练的模型进行验证

调用main函数

if __name__ == "__main__":main()

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调用模型

model.eval()：声明模型框架在这个函数中不做训练

predict("model.pt", test_vec)：调用模型存储的文件model.pt，通过调用模型对数据进行预测

# 使用训练好的模型做预测
def predict(model_path, input_vec):input_size = 5model = TorchModel(input_size)# 加载训练好的权重model.load_state_dict(torch.load(model_path, weights_only=True))# print(model.state_dict())model.eval()  # 测试模式，不计算梯度with torch.no_grad():# 输入一个真实向量转成Tensor，让模型forward一下result = model.forward(torch.FloatTensor(input_vec))  # 模型预测for vec, res in zip(input_vec, result):# python中，round函数是对浮点数进行四舍五入print("输入：%s, 预测类别：%s, 概率值：%s" % (vec, torch.argmax(res), res))  # 打印结果if __name__ == "__main__":test_vec = [[0.97889086,0.15229675,0.31082123,0.03504317,0.88920843],[0.74963533,0.5524256,0.95758807,0.95520434,0.84890681],[0.00797868,0.67482528,0.13625847,0.34675372,0.19871392],[0.09349776,0.59416669,0.92579291,0.41567412,0.1358894]]predict("model.pt", test_vec)