1. RNN实现情感分类

1.2 概述

情感分类是自然语言处理中的经典任务，是典型的分类问题。本节使用MindSpore实现一个基于RNN网络的情感分类模型，实现如下的效果：

输入: This film is terrible
正确标签: Negative(负面)
预测标签: Negative

输入: This film is great
正确标签: Positive(正面)
预测标签: Positive

1.3 数据准备

本节使用情感分类的经典数据集IMDB影评数据集，数据集包含Positive和Negative两类，下面为其样例：

此外，需要使用预训练词向量对自然语言单词进行编码，以获取文本的语义特征，本节选取Glove词向量作为Embedding。

1.3.1 数据下载模块

为了方便数据集和预训练词向量的下载，首先设计数据下载模块，实现可视化下载流程，并保存至指定路径。数据下载模块使用requests库进行http请求，并通过tqdm库对下载百分比进行可视化。此外针对下载安全性，使用IO的方式下载临时文件，而后保存至指定的路径并返回。

tqdm和requests库需手动安装，命令如下：pip install tqdm requests

# 导入os模块，提供了一种方便的方式来使用操作系统相关的功能。
import os
# 导入shutil模块，它提供了许多文件操作的高级函数。
import shutil
# 导入requests模块，用于发起HTTP请求。
import requests
# 导入tempfile模块，用于创建临时文件和目录。
import tempfile
# 从tqdm模块导入tqdm函数，用于在循环中显示进度条。
from tqdm import tqdm
# 从typing模块导入IO，用于类型注解，表示输入输出流。
from typing import IO
# 从pathlib模块导入Path，用于进行路径操作。
from pathlib import Path

# 设置缓存目录为用户主目录下的`.mindspore_examples`文件夹。
cache_dir = Path.home() / '.mindspore_examples'

def http_get(url: str, temp_file: IO):
    """
    使用requests库从指定的URL下载数据，
    并将数据写入到临时文件中，
    同时使用tqdm库显示下载进度。
    """
    # 发起一个HTTP GET请求，并设置stream=True以支持分块下载。
    req = requests.get(url, stream=True)
    # 从响应头中获取内容长度。
    content_length = req.headers.get('Content-Length')
    # 如果内容长度存在，则将其转换为整数，用于进度条的总数。
    total = int(content_length) if content_length is not None else None
    # 创建一个进度条对象，设置其单元为字节，并设置总长度。
    progress = tqdm(unit='B', total=total)
    # 分块读取响应内容。
    for chunk in req.iter_content(chunk_size=1024):
        # 如果当前块不为空，则更新进度条，并将块写入临时文件。
        if chunk:
            progress.update(len(chunk))
            temp_file.write(chunk)
    # 关闭进度条。
    progress.close()

def download(file_name: str, url: str):
    """
    从指定的URL下载文件，并将其保存到缓存目录下，
    如果文件已存在于缓存目录中，则直接返回缓存路径。
    """
    # 检查缓存目录是否存在，如果不存在则创建。
    if not os.path.exists(cache_dir):
        os.makedirs(cache_dir)
    # 构建缓存文件的完整路径。
    cache_path = os.path.join(cache_dir, file_name)
    # 检查缓存文件是否存在。
    cache_exist = os.path.exists(cache_path)
    # 如果缓存文件不存在，则下载文件。
    if not cache_exist:
        # 创建一个命名临时文件。
        with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:
            # 调用http_get函数下载文件到临时文件。
            http_get(url, temp_file)
            # 刷新文件缓冲区，确保所有数据都写入磁盘。
            temp_file.flush()
            # 将文件指针移回文件开头。
            temp_file.seek(0)
            # 打开缓存文件，以二进制写模式。
            with open(cache_path, 'wb') as cache_file:
                # 将临时文件的内容复制到缓存文件。
                shutil.copyfileobj(temp_file, cache_file)
    # 返回缓存文件的路径。
    return cache_path
    
# 调用download函数，下载名为'aclImdb_v1.tar.gz'的文件，
# 文件的来源URL为'https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/aclImdb_v1.tar.gz'。
# 如果文件已经存在于缓存目录中，则不会重复下载，直接返回缓存文件的路径。
imdb_path = download('aclImdb_v1.tar.gz', 'https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/aclImdb_v1.tar.gz')

# 打印出下载后或已存在的文件的路径。
imdb_path

输出:

100%|██████████| 84125825/84125825 [00:02<00:00, 39347169.56B/s]
'/home/nginx/.mindspore_examples/aclImdb_v1.tar.gz'

1.3.2 加载IMDB数据集

下载好的IMDB数据集为tar.gz文件，我们使用Python的tarfile库对其进行读取，并将所有数据和标签分别进行存放。原始的IMDB数据集解压目录如下：

    ├── aclImdb
    │   ├── imdbEr.txt
    │   ├── imdb.vocab
    │   ├── README
    │   ├── test
    │   └── train
    │         ├── neg
    │         ├── pos
    ...

数据集已分割为train和test两部分，且每部分包含neg和pos两个分类的文件夹，因此需分别train和test进行读取并处理数据和标签。

# 导入re模块，用于正则表达式操作。
import re
# 导入six模块，用于提供Python 2和Python 3的兼容性。
import six
# 导入string模块，提供字符串常量和字符串操作。
import string
# 导入tarfile模块，用于读写tar归档文件。
import tarfile

# 定义一个名为IMDBData的类，用于加载和处理IMDB数据集。
class IMDBData():
    """
    IMDB数据集加载器

    加载IMDB数据集并处理为一个Python迭代对象。

    """
    # 定义一个类属性label_map，用于将文本标签映射为数字标签。
    label_map = {
        "pos": 1,  # 正面评价映射为1
        "neg": 0   # 负面评价映射为0
    }
    
    # 类的初始化方法，接收数据集路径和模式（训练或测试）。
    def __init__(self, path, mode="train"):
        self.mode = mode  # 设置模式
        self.path = path  # 设置数据集路径
        self.docs, self.labels = [], []  # 初始化文档和标签列表

        # 加载正面和负面评价的数据。
        self._load("pos")
        self._load("neg")

    # 一个私有方法，用于加载指定标签的数据。
    def _load(self, label):
        # 构建一个正则表达式模式，用于匹配特定模式的数据文件。
        pattern = re.compile(r"aclImdb/{}/{}/.*\.txt$".format(self.mode, label))
        # 打开tar归档文件。
        with tarfile.open(self.path) as tarf:
            tf = tarf.next()  # 获取tar归档中的下一个成员
            while tf is not None:  # 当成员存在时进行循环
                if bool(pattern.match(tf.name)):  # 如果成员名称匹配模式
                    # 读取文件内容，并进行预处理：去除换行符、标点和特殊字符，转换为小写，并分词。
                    self.docs.append(str(tarf.extractfile(tf).read().rstrip(six.b("\n\r"))
                                         .translate(None, six.b(string.punctuation)).lower()).split())
                    self.labels.append([self.label_map[label]])  # 添加对应的数字标签
                tf = tarf.next()  # 获取tar归档中的下一个成员

    # 定义__getitem__方法，允许类实例使用索引访问。
    def __getitem__(self, idx):
        return self.docs[idx], self.labels[idx]  # 返回指定索引的文档和标签

    # 定义__len__方法，返回文档的数量。
    def __len__(self):
        return len(self.docs)  # 返回文档列表的长度

# 创建IMDBData类的实例imdb_train，传入之前下载的IMDB数据集路径imdb_path，
# 并指定模式为'train'，这意味着加载的是训练集的数据。
imdb_train = IMDBData(imdb_path, 'train')

# 调用imdb_train实例的__len__方法，获取训练集中文档的数量。
len(imdb_train)

输出:

25000

将IMDB数据集加载至内存并构造为迭代对象后，可以使用mindspore.dataset提供的Generatordataset接口加载数据集迭代对象，并进行下一步的数据处理，下面封装一个函数将train和test分别使用Generatordataset进行加载，并指定数据集中文本和标签的column_name分别为text和label:

# 导入mindspore.dataset模块，提供数据集加载和操作的功能。
import mindspore.dataset as ds

# 定义一个名为load_imdb的函数，用于加载IMDB数据集。
def load_imdb(imdb_path):
    """
    加载IMDB数据集，分为训练集和测试集。

    参数:
    imdb_path (str): IMDB数据集的路径。

    返回:
    tuple: 包含训练集和测试集的元组。
    """
    # 创建训练集的数据集对象，使用IMDBData类作为数据生成器，
    # 指定列名["text", "label"]，设置随机打散数据，并且只取10000个样本。
    imdb_train = ds.GeneratorDataset(IMDBData(imdb_path, "train"), column_names=["text", "label"], shuffle=True, num_samples=10000)
    # 创建测试集的数据集对象，使用IMDBData类作为数据生成器，
    # 指定列名["text", "label"]，不进行数据打散。
    imdb_test = ds.GeneratorDataset(IMDBData(imdb_path, "test"), column_names=["text", "label"], shuffle=False)
    # 返回训练集和测试集的数据集对象。
    return imdb_train, imdb_test

# 调用load_imdb函数，传入之前下载的IMDB数据集路径imdb_path，
# 该函数将返回训练集和测试集的数据集对象。
imdb_train, imdb_test = load_imdb(imdb_path)

# 打印出训练集数据集对象。
imdb_train

输出:

<mindspore.dataset.engine.datasets_user_defined.GeneratorDataset at 0xfffed3852190>

可以看到, 加载的IMDB数据集imdb_train是一个GeneratorDataset对象。

1.3.3 加载预训练词向量

预训练词向量是对输入单词的数值化表示，通过nn.Embedding层，采用查表的方式，输入单词对应词表中的index，获得对应的表达向量。
因此进行模型构造前，需要将Embedding层所需的词向量和词表进行构造。这里我们使用Glove(Global Vectors for Word Representation)这种经典的预训练词向量，
其数据格式如下：

我们直接使用第一列的单词作为词表，使用dataset.text.Vocab将其按顺序加载；同时读取每一行的Vector并转为numpy.array，用于nn.Embedding加载权重使用。具体实现如下：

import zipfile
import numpy as np

def load_glove(glove_path):
    glove_100d_path = os.path.join(cache_dir, 'glove.6B.100d.txt')
    if not os.path.exists(glove_100d_path):
        glove_zip = zipfile.ZipFile(glove_path)
        glove_zip.extractall(cache_dir)

    embeddings = []
    tokens = []
    with open(glove_100d_path, encoding='utf-8') as gf:
        for glove in gf:
            word, embedding = glove.split(maxsplit=1)
            tokens.append(word)
            embeddings.append(np.fromstring(embedding, dtype=np.float32, sep=' '))
    # 添加 <unk>, <pad> 两个特殊占位符对应的embedding
    embeddings.append(np.random.rand(100))
    embeddings.append(np.zeros((100,), np.float32))

    vocab = ds.text.Vocab.from_list(tokens, special_tokens=["<unk>", "<pad>"], special_first=False)
    embeddings = np.array(embeddings).astype(np.float32)
    return vocab, embeddings

由于数据集中可能存在词表没有覆盖的单词，因此需要加入<unk>标记符；同时由于输入长度的不一致，在打包为一个batch时需要将短的文本进行填充，因此需要加入<pad>标记符。完成后的词表长度为原词表长度+2。

下面下载Glove词向量，并加载生成词表和词向量权重矩阵。

glove_path = download('glove.6B.zip', 'https://mindspore-website.obs.myhuaweicloud.com/notebook/datasets/glove.6B.zip')
vocab, embeddings = load_glove(glove_path)
len(vocab.vocab())

输出:

100%|██████████| 862182613/862182613 [00:23<00:00, 37006280.82B/s]
400002

使用词表将the转换为index id，并查询词向量矩阵对应的词向量：

idx = vocab.tokens_to_ids('the')
embedding = embeddings[idx]
idx, embedding

输出:

(0,
 array([-0.038194, -0.24487 ,  0.72812 , -0.39961 ,  0.083172,  0.043953,
        -0.39141 ,  0.3344  , -0.57545 ,  0.087459,  0.28787 , -0.06731 ,
         0.30906 , -0.26384 , -0.13231 , -0.20757 ,  0.33395 , -0.33848 ,
        -0.31743 , -0.48336 ,  0.1464  , -0.37304 ,  0.34577 ,  0.052041,
         0.44946 , -0.46971 ,  0.02628 , -0.54155 , -0.15518 , -0.14107 ,
        -0.039722,  0.28277 ,  0.14393 ,  0.23464 , -0.31021 ,  0.086173,
         0.20397 ,  0.52624 ,  0.17164 , -0.082378, -0.71787 , -0.41531 ,
         0.20335 , -0.12763 ,  0.41367 ,  0.55187 ,  0.57908 , -0.33477 ,
        -0.36559 , -0.54857 , -0.062892,  0.26584 ,  0.30205 ,  0.99775 ,
        -0.80481 , -3.0243  ,  0.01254 , -0.36942 ,  2.2167  ,  0.72201 ,
        -0.24978 ,  0.92136 ,  0.034514,  0.46745 ,  1.1079  , -0.19358 ,
        -0.074575,  0.23353 , -0.052062, -0.22044 ,  0.057162, -0.15806 ,
        -0.30798 , -0.41625 ,  0.37972 ,  0.15006 , -0.53212 , -0.2055  ,
        -1.2526  ,  0.071624,  0.70565 ,  0.49744 , -0.42063 ,  0.26148 ,
        -1.538   , -0.30223 , -0.073438, -0.28312 ,  0.37104 , -0.25217 ,
         0.016215, -0.017099, -0.38984 ,  0.87424 , -0.72569 , -0.51058 ,
        -0.52028 , -0.1459  ,  0.8278  ,  0.27062 ], dtype=float32))

1.4 数据集预处理

通过加载器加载的IMDB数据集进行了分词处理，但不满足构造训练数据的需要，因此要对其进行额外的预处理。其中包含的预处理如下：

• 通过Vocab将所有的Token处理为index id。
• 将文本序列统一长度，不足的使用<pad>补齐，超出的进行截断。

这里我们使用mindspore.dataset中提供的接口进行预处理操作。这里使用到的接口均为MindSpore的高性能数据引擎设计，每个接口对应操作视作数据流水线的一部分，详情请参考MindSpore数据引擎。
首先针对token到index id的查表操作，使用text.Lookup接口，将前文构造的词表加载，并指定unknown_token。其次为文本序列统一长度操作，使用PadEnd接口，此接口定义最大长度和补齐值(pad_value)，这里我们取最大长度为500，填充值对应词表中<pad>的index id。

除了对数据集中text进行预处理外，由于后续模型训练的需要，要将label数据转为float32格式。

import mindspore as ms

lookup_op = ds.text.Lookup(vocab, unknown_token='<unk>')
pad_op = ds.transforms.PadEnd([500], pad_value=vocab.tokens_to_ids('<pad>'))
type_cast_op = ds.transforms.TypeCast(ms.float32)

完成预处理操作后，需将其加入到数据集处理流水线中，使用map接口对指定的column添加操作。

imdb_train = imdb_train.map(operations=[lookup_op, pad_op], input_columns=['text'])
imdb_train = imdb_train.map(operations=[type_cast_op], input_columns=['label'])

imdb_test = imdb_test.map(operations=[lookup_op, pad_op], input_columns=['text'])
imdb_test = imdb_test.map(operations=[type_cast_op], input_columns=['label'])

由于IMDB数据集本身不包含验证集，我们手动将其分割为训练和验证两部分，比例取0.7, 0.3。

imdb_train, imdb_valid = imdb_train.split([0.7, 0.3])

最后指定数据集的batch大小，通过batch接口指定，并设置是否丢弃无法被batch size整除的剩余数据。

调用数据集的map、split、batch为数据集处理流水线增加对应操作，返回值为新的Dataset类型。现在仅定义流水线操作，在执行时开始执行数据处理流水线，获取最终处理好的数据并送入模型进行训练。

imdb_train = imdb_train.batch(64, drop_remainder=True)
imdb_valid = imdb_valid.batch(64, drop_remainder=True)

1.4 模型构建

完成数据集的处理后，我们设计用于情感分类的模型结构。首先需要将输入文本(即序列化后的index id列表)通过查表转为向量化表示，此时需要使用nn.Embedding层加载Glove词向量；然后使用RNN循环神经网络做特征提取；最后将RNN连接至一个全连接层，即nn.Dense，将特征转化为与分类数量相同的size，用于后续进行模型优化训练。整体模型结构如下：

nn.Embedding -> nn.RNN -> nn.Dense

这里我们使用能够一定程度规避RNN梯度消失问题的变种LSTM(Long short-term memory)做特征提取层。下面对模型进行详解：

1.4.1 Embedding(词嵌入矩阵)

Embedding层又可称为EmbeddingLookup层，其作用是使用index id对权重矩阵对应id的向量进行查找，当输入为一个由index id组成的序列时，则查找并返回一个相同长度的矩阵，例如：

embedding = nn.Embedding(1000, 100) # 词表大小(index的取值范围)为1000，表示向量的size为100
input shape: (1, 16)                # 序列长度为16
output shape: (1, 16, 100)

这里我们使用前文处理好的Glove词向量矩阵，设置nn.Embedding的embedding_table为预训练词向量矩阵。对应的vocab_size为词表大小400002，embedding_size为选用的glove.6B.100d向量大小，即100。

1.4.2 RNN(循环神经网络)

循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的神经网络。下图为RNN的一般结构：

图示左侧为一个RNN Cell循环，右侧为RNN的链式连接平铺。实际上不管是单个RNN Cell还是一个RNN网络，都只有一个Cell的参数，在不断进行循环计算中更新。

由于RNN的循环特性，和自然语言文本的序列特性(句子是由单词组成的序列)十分匹配，因此被大量应用于自然语言处理研究中。下图为RNN的结构拆解：

RNN单个Cell的结构简单，因此也造成了梯度消失(Gradient Vanishing)问题，具体表现为RNN网络在序列较长时，在序列尾部已经基本丢失了序列首部的信息。为了克服这一问题，LSTM(Long short-term memory)被提出，通过门控机制(Gating Mechanism)来控制信息流在每个循环步中的留存和丢弃。下图为LSTM的结构拆解：

本节我们选择LSTM变种而不是经典的RNN做特征提取，来规避梯度消失问题，并获得更好的模型效果。下面来看MindSpore中nn.LSTM对应的公式：

$$h_{0:t},(h_t,c_t)=\text{LSTM}(x_{0:t},(h_0,c_0))$$

这里nn.LSTM隐藏了整个循环神经网络在序列时间步(Time step)上的循环，送入输入序列、初始状态，即可获得每个时间步的隐状态(hidden state)拼接而成的矩阵，以及最后一个时间步对应的隐状态。我们使用最后的一个时间步的隐状态作为输入句子的编码特征，送入下一层。

Time step：在循环神经网络计算的每一次循环，成为一个Time step。在送入文本序列时，一个Time step对应一个单词。因此在本例中，LSTM的输出$h_{0:t}$对应每个单词的隐状态集合，$h_t$和$c_t$对应最后一个单词对应的隐状态。

1.4.3 Dense(全连接层)

在经过LSTM编码获取句子特征后，将其送入一个全连接层，即nn.Dense，将特征维度变换为二分类所需的维度1，经过Dense层后的输出即为模型预测结果。

# 导入math模块，提供数学函数。
import math
# 导入mindspore模块，提供MindSpore框架的核心功能。
import mindspore as ms
# 导入mindspore.nn模块，提供神经网络相关的API。
import mindspore.nn as nn
# 导入mindspore.ops模块，提供操作符相关的API。
import mindspore.ops as ops
# 从mindspore.common.initializer导入初始化器。
from mindspore.common.initializer import Uniform, HeUniform

# 定义一个名为RNN的类，继承自nn.Cell，用于创建一个RNN模型。
class RNN(nn.Cell):
    def __init__(self, embeddings, hidden_dim, output_dim, n_layers,
                 bidirectional, pad_idx):
        """
        初始化RNN模型。

        参数:
        embeddings (Tensor): 预训练的词嵌入矩阵。
        hidden_dim (int): 隐藏层的维度。
        output_dim (int): 输出层的维度。
        n_layers (int): RNN层的数量。
        bidirectional (bool): 是否使用双向RNN。
        pad_idx (int): 填充索引，用于处理序列的填充。
        """
        super().__init__()  # 调用父类的初始化方法
        # 获取词嵌入矩阵的大小
        vocab_size, embedding_dim = embeddings.shape
        # 创建词嵌入层
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim, embedding_table=ms.Tensor(embeddings), padding_idx=pad_idx)
        # 创建LSTM层
        self.rnn = nn.LSTM(embedding_dim,
                           hidden_dim,
                           num_layers=n_layers,
                           bidirectional=bidirectional,
                           batch_first=True)
        # 定义全连接层的权重和偏置初始化器
        weight_init = HeUniform(math.sqrt(5))
        bias_init = Uniform(1 / math.sqrt(hidden_dim * 2))
        # 创建全连接层
        self.fc = nn.Dense(hidden_dim * 2, output_dim, weight_init=weight_init, bias_init=bias_init)

    def construct(self, inputs):
        """
        前向传播函数。

        参数:
        inputs (Tensor): 输入数据。

        返回:
        Tensor: 模型的输出。
        """
        # 通过词嵌入层处理输入
        embedded = self.embedding(inputs)
        # 通过LSTM层处理嵌入后的输入
        _, (hidden, _) = self.rnn(embedded)
        # 合并双向LSTM的最后一个时间步的隐藏状态
        hidden = ops.concat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), axis=1)
        # 通过全连接层得到最终输出
        output = self.fc(hidden)
        return output

1.4.4 损失函数与优化器

完成模型主体构建后，首先根据指定的参数实例化网络；然后选择损失函数和优化器。针对本节情感分类问题的特性，即预测Positive或Negative的二分类问题，我们选择nn.BCEWithLogitsLoss(二分类交叉熵损失函数)。

# 定义隐藏层的尺寸，即LSTM单元的数量。
hidden_size = 256
# 定义输出层的尺寸，由于是二分类问题，输出尺寸为1。
output_size = 1
# 定义LSTM层的数量。
num_layers = 2
# 设置为True以使用双向LSTM。
bidirectional = True
# 定义学习率。
lr = 0.001
# 获取词汇表中<pad> token的索引，用于在嵌入层中屏蔽填充。
pad_idx = vocab.tokens_to_ids('<pad>')

# 创建RNN模型实例，传入预训练的词嵌入矩阵embeddings和其他配置参数。
model = RNN(embeddings, hidden_size, output_size, num_layers, bidirectional, pad_idx)
# 创建损失函数实例，使用二进制交叉熵损失函数，并设置减少方式为求平均值。
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss(reduction='mean')
# 创建优化器实例，使用Adam优化算法，传入模型的训练参数和学习率。
optimizer = nn.Adam(model.trainable_params(), learning_rate=lr)

1.4.5 训练逻辑

在完成模型构建，进行训练逻辑的设计。一般训练逻辑分为一下步骤：

1. 读取一个Batch的数据；
2. 送入网络，进行正向计算和反向传播，更新权重；
3. 返回loss。

下面按照此逻辑，使用tqdm库，设计训练一个epoch的函数，用于训练过程和loss的可视化。

# 定义一个前向传播函数，它接受数据和标签，返回模型的损失。
def forward_fn(data, label):
    """
    前向传播函数，用于计算模型的损失。

    参数:
    data (Tensor): 输入数据。
    label (Tensor): 真实标签。

    返回:
    Tensor: 模型的损失。
    """
    logits = model(data)  # 通过模型得到预测的logits
    loss = loss_fn(logits, label)  # 计算损失
    return loss

# 使用MindSpore的value_and_grad函数来创建一个梯度计算函数，
# 它将计算前向传播函数的值和梯度。
grad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters)

# 定义一个训练步骤函数，它接受数据和标签，执行一次梯度下降。
def train_step(data, label):
    """
    执行一次训练步骤，包括前向传播、计算梯度、应用梯度。

    参数:
    data (Tensor): 输入数据。
    label (Tensor): 真实标签。

    返回:
    Tensor: 执行步骤后的损失。
    """
    loss, grads = grad_fn(data, label)  # 计算损失和梯度
    optimizer(grads)  # 更新模型的参数
    return loss

# 定义一个训练一个周期的函数，它遍历整个训练数据集，并执行训练步骤。
def train_one_epoch(model, train_dataset, epoch=0):
    """
    在一个训练周期内训练模型。

    参数:
    model (Cell): 要训练的模型。
    train_dataset (Dataset): 训练数据集。
    epoch (int): 当前周期的编号。

    返回:
    None
    """
    model.set_train()  # 将模型设置为训练模式
    total = train_dataset.get_dataset_size()  # 获取训练数据集的大小
    loss_total = 0  # 初始化总损失
    step_total = 0  # 初始化总步骤数
    # 使用tqdm创建一个进度条，显示训练进度
    with tqdm(total=total) as t:
        t.set_description('Epoch %i' % epoch)  # 设置进度条的描述
        for i in train_dataset.create_tuple_iterator():  # 遍历训练数据集
            loss = train_step(*i)  # 执行训练步骤
            loss_total += loss.asnumpy()  # 累加损失
            step_total += 1  # 累加步骤数
            t.set_postfix(loss=loss_total/step_total)  # 更新进度条的后缀信息
            t.update(1)  # 更新进度条

1.4.6 评估指标和逻辑

训练逻辑完成后，需要对模型进行评估。即使用模型的预测结果和测试集的正确标签进行对比，求出预测的准确率。由于IMDB的情感分类为二分类问题，对预测值直接进行四舍五入即可获得分类标签(0或1)，然后判断是否与正确标签相等即可。下面为二分类准确率计算函数实现：

import numpy as np

# 定义一个名为binary_accuracy的函数，用于计算二分类问题的准确率。
def binary_accuracy(preds, y):
    """
    计算每个batch的准确率。

    参数:
    preds (Tensor): 模型的预测值。
    y (Tensor): 真实标签。

    返回:
    float: 当前batch的准确率。
    """

    # 对预测值进行sigmoid激活，然后四舍五入到最接近的整数，
    # 以便将预测值转换为0或1，对应于二分类的负类或正类。
    rounded_preds = np.around(ops.sigmoid(preds).asnumpy())
    # 计算预测正确的数量，将比较结果转换为浮点数，以便进行后续的平均计算。
    correct = (rounded_preds == y).astype(np.float32)
    # 计算准确率，即正确预测的数量除以总预测数量。
    acc = correct.sum() / len(correct)
    return acc

有了准确率计算函数后，类似于训练逻辑，对评估逻辑进行设计, 分别为以下步骤：

1. 读取一个Batch的数据；
2. 送入网络，进行正向计算，获得预测结果；
3. 计算准确率。

同训练逻辑一样，使用tqdm进行loss和过程的可视化。此外返回评估loss至供保存模型时作为模型优劣的判断依据。

在进行evaluate时，使用的模型是不包含损失函数和优化器的网络主体；
在进行evaluate前，需要通过model.set_train(False)将模型置为评估状态，此时Dropout不生效。

# 定义一个名为evaluate的函数，用于评估模型在测试数据集上的性能。
def evaluate(model, test_dataset, criterion, epoch=0):
    """
    评估模型在测试数据集上的性能。

    参数:
    model (Cell): 要评估的模型。
    test_dataset (Dataset): 测试数据集。
    criterion (Function): 损失函数。
    epoch (int): 当前周期的编号。

    返回:
    float: 测试数据集上的平均损失。
    """
    # 获取测试数据集的大小。
    total = test_dataset.get_dataset_size()
    # 初始化损失和准确率的累积值。
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0
    step_total = 0
    # 将模型设置为评估模式。
    model.set_train(False)

    # 使用tqdm创建一个进度条，显示评估进度。
    with tqdm(total=total) as t:
        t.set_description('Epoch %i' % epoch)
        for i in test_dataset.create_tuple_iterator():
            # 通过模型得到预测值。
            predictions = model(i[0])
            # 计算损失。
            loss = criterion(predictions, i[1])
            # 累加损失。
            epoch_loss += loss.asnumpy()

            # 计算准确率。
            acc = binary_accuracy(predictions, i[1])
            # 累加准确率。
            epoch_acc += acc

            # 累加步骤数。
            step_total += 1
            # 更新进度条的后缀信息。
            t.set_postfix(loss=epoch_loss/step_total, acc=epoch_acc/step_total)
            # 更新进度条。
            t.update(1)

    # 返回测试数据集上的平均损失。
    return epoch_loss / total

1.5 模型训练与保存

前序完成了模型构建和训练、评估逻辑的设计，下面进行模型训练。这里我们设置训练轮数为5轮。同时维护一个用于保存最优模型的变量best_valid_loss，根据每一轮评估的loss值，取loss值最小的轮次，将模型进行保存。为节省用例运行时长，此处num_epochs设置为2，可根据需要自行修改。

# 定义训练周期数。
num_epochs = 2
# 初始化最佳验证损失为一个无穷大的浮点数。
best_valid_loss = float('inf')
# 定义检查点文件的名称，包括路径。
ckpt_file_name = os.path.join(cache_dir, 'sentiment-analysis.ckpt')

# 遍历指定的训练周期数。
for epoch in range(num_epochs):
    # 调用训练一个周期的函数，对模型进行训练。
    train_one_epoch(model, imdb_train, epoch)
    # 调用评估函数，评估模型在验证数据集上的性能。
    valid_loss = evaluate(model, imdb_valid, loss_fn, epoch)

    # 检查验证损失是否小于当前的最佳验证损失。
    if valid_loss < best_valid_loss:
        # 如果验证损失更小，更新最佳验证损失，并保存检查点。
        best_valid_loss = valid_loss
        ms.save_checkpoint(model, ckpt_file_name)

输出：

Epoch 0:   0%|          | 0/109 [00:00<?, ?it/s]
|
Epoch 0: 100%|██████████| 109/109 [13:24<00:00,  7.38s/it, loss=0.677]  
Epoch 0: 100%|██████████| 46/46 [00:39<00:00,  1.17it/s, acc=0.582, loss=0.685]
Epoch 1: 100%|██████████| 109/109 [01:23<00:00,  1.31it/s, loss=0.652]
Epoch 1: 100%|██████████| 46/46 [00:13<00:00,  3.40it/s, acc=0.614, loss=0.653]

可以看到每轮Loss逐步下降，在验证集上的准确率逐步提升。内存占用峰值20GB+, 耗时超过15分钟.

1.6 模型加载与测试

模型训练完成后，一般需要对模型进行测试或部署上线，此时需要加载已保存的最优模型(即checkpoint)，供后续测试使用。这里我们直接使用MindSpore提供的Checkpoint加载和网络权重加载接口：1.将保存的模型Checkpoint加载到内存中，2.将Checkpoint加载至模型。

load_param_into_net接口会返回模型中没有和Checkpoint匹配的权重名，正确匹配时返回空列表。

# 定义一个名为load_checkpoint的函数，用于加载之前保存的检查点。
def load_checkpoint(ckpt_file_name):
    """
    加载检查点，获取参数的字典。

    参数:
    ckpt_file_name (str): 检查点文件的名称，包括路径。

    返回:
    dict: 包含参数的字典。
    """
    # 使用mindspore的load_checkpoint函数加载检查点，并获取参数的字典。
    return ms.load_checkpoint(ckpt_file_name)

# 定义一个名为load_param_into_net的函数，用于将参数加载到网络中。
def load_param_into_net(model, param_dict):
    """
    将参数加载到网络中。

    参数:
    model (Cell): 要加载参数的网络。
    param_dict (dict): 包含参数的字典。

    返回:
    None
    """
    # 使用mindspore的load_param_into_net函数将参数字典中的参数加载到网络中。
    ms.load_param_into_net(model, param_dict)

输出:

([], [])

对测试集打batch，然后使用evaluate方法进行评估，得到模型在测试集上的效果。

# 将测试数据集调整为批量大小为64的批次。
imdb_test = imdb_test.batch(64)
# 评估模型在测试数据集上的性能。
evaluate(model, imdb_test, loss_fn)

输出:

Epoch 0: 100%|█████████▉| 390/391 [01:28<00:00,  4.54it/s, acc=0.595, loss=0.661]
-
Epoch 0: 100%|██████████| 391/391 [03:16<00:00,  1.99it/s, acc=0.596, loss=0.661]
0.6608867953195596

1.7 自定义输入测试

最后我们设计一个预测函数，实现开头描述的效果，输入一句评价，获得评价的情感分类。具体包含以下步骤:

1. 将输入句子进行分词；
2. 使用词表获取对应的index id序列；
3. index id序列转为Tensor；
4. 送入模型获得预测结果；
5. 打印输出预测结果。

具体实现如下：

# 定义一个名为score_map的字典，用于将整数标签映射到情感标签。
score_map = {
    1: "Positive",
    0: "Negative"
}

# 定义一个名为predict_sentiment的函数，用于预测句子情感。
def predict_sentiment(model, vocab, sentence):
    """
    预测句子的情感。

    参数:
    model (Cell): 要预测情感的模型。
    vocab (Vocab): 词汇表。
    sentence (str): 要预测情感的句子。

    返回:
    str: 句子的情感标签。
    """
    # 将模型设置为评估模式。
    model.set_train(False)
    # 将句子转换为小写，并分词。
    tokenized = sentence.lower().split()
    # 将分词后的句子转换为索引序列。
    indexed = vocab.tokens_to_ids(tokenized)
    # 创建一个包含索引序列的张量。
    tensor = ms.Tensor(indexed, ms.int32)
    # 将张量展平为一维。
    tensor = tensor.expand_dims(0)
    # 通过模型得到预测结果。
    prediction = model(tensor)
    # 使用sigmoid函数将预测结果转换为概率，然后四舍五入到最接近的整数。
    rounded_prediction = np.round(ops.sigmoid(prediction).asnumpy())
    # 根据整数标签映射到情感标签。
    return score_map[int(rounded_prediction)]

最后我们预测开头的样例，可以看到模型可以很好地将评价语句的情感进行分类。

predict_sentiment(model, vocab, "This film is terrible")

输出：

'Negative'

predict_sentiment(model, vocab, "This film is great")

输出：

'Positive'

2. 小结

本文主要介绍了RNN实现情感分类的整个过程。主要包括：数据下载，数据集预处理，模型构建，模型训练与保存，模型加载与测试，自定义输入测试等过程。其中模型构建的具体步骤包括构建词嵌入矩阵、RNN循环神经网络、Dense全连接层、损失函数和优化器、训练函数和评估函数。