数据下载

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。

import os
import shutil
import requests
import tempfile
from tqdm import tqdm
from typing import IO
from pathlib import Path

# 指定保存路径为 `home_path/.mindspore_examples`
cache_dir = Path.home() / '.mindspore_examples'

def http_get(url: str, temp_file: IO):
    """使用requests库下载数据，并使用tqdm库进行流程可视化"""
    req = requests.get(url, stream=True)
    content_length = req.headers.get('Content-Length')
    total = int(content_length) if content_length is not None else None
    progress = tqdm(unit='B', total=total)
    for chunk in req.iter_content(chunk_size=1024):
        if chunk:
            progress.update(len(chunk))
            temp_file.write(chunk)
    progress.close()

def download(file_name: str, url: str):
    """下载数据并存为指定名称"""
    if not os.path.exists(cache_dir):
        os.makedirs(cache_dir)
    cache_path = os.path.join(cache_dir, file_name)
    cache_exist = os.path.exists(cache_path)
    if not cache_exist:
        with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:
            http_get(url, temp_file)
            temp_file.flush()
            temp_file.seek(0)
            with open(cache_path, 'wb') as cache_file:
                shutil.copyfileobj(temp_file, cache_file)
    return cache_path

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。

import re
import six
import string
import tarfile

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。

    """
    label_map = {
        "pos": 1,
        "neg": 0
    }
    def __init__(self, path, mode="train"):
        self.mode = mode
        self.path = path
        self.docs, self.labels = [], []

        self._load("pos")
        self._load("neg")

    def _load(self, label):
        pattern = re.compile(r"aclImdb/{}/{}/.*\.txt$".format(self.mode, label))
        # 将数据加载至内存
        with tarfile.open(self.path) as tarf:
            tf = tarf.next()
            while tf is not None:
                if bool(pattern.match(tf.name)):
                    # 对文本进行分词、去除标点和特殊字符、小写处理
                    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]])
                tf = tarf.next()

    def __getitem__(self, idx):
        return self.docs[idx], self.labels[idx]

    def __len__(self):
        return len(self.docs)

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 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，因此需要加入标记符。完成后的词表长度为原词表长度+2。

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'])

手动将IMDB数据集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])

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。

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nn.BCEWithLogitsLoss(二分类交叉熵损失函数)。

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：

• 读取一个Batch的数据；
• 送入网络，进行正向计算和反向传播，更新权重；
• 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。

def forward_fn(data, label):
    logits = model(data)
    loss = loss_fn(logits, label)
    return loss
​
grad_fn = ms.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters)
​
def train_step(data, label):
    loss, grads = grad_fn(data, label)
    optimizer(grads)
    return loss
​
def train_one_epoch(model, train_dataset, epoch=0):
    model.set_train()
    total = train_dataset.get_dataset_size()
    loss_total = 0
    step_total = 0
    with tqdm(total=total) as t:
        t.set_description('Epoch %i' % epoch)
        for i in train_dataset.create_tuple_iterator():
            loss = train_step(*i)
            loss_total += loss.asnumpy()
            step_total += 1
            t.set_postfix(loss=loss_total/step_total)
            t.update(1)

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：

def binary_accuracy(preds, y):
    """
    计算每个batch的准确率
    """

    # 对预测值进行四舍五入
    rounded_preds = np.around(ops.sigmoid(preds).asnumpy())
    correct = (rounded_preds == y).astype(np.float32)
    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：

• 读取一个Batch的数据；
• 送入网络，进行正向计算，获得预测结果；
• 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。

def evaluate(model, test_dataset, criterion, epoch=0):
    total = test_dataset.get_dataset_size()
    epoch_loss = 0
    epoch_acc = 0
    step_total = 0
    model.set_train(False)

    with tqdm(total=total) as t:
        t.set_description('Epoch %i' % epoch)
        for i in test_dataset.create_tuple_iterator():
            predictions = model(i[0])
            loss = criterion(predictions, i[1])
            epoch_loss += loss.asnumpy()

            acc = binary_accuracy(predictions, i[1])
            epoch_acc += acc

            step_total += 1
            t.set_postfix(loss=epoch_loss/step_total, acc=epoch_acc/step_total)
            t.update(1)

    return epoch_loss / total

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。

num_epochs = 2
best_valid_loss = float('inf')
ckpt_file_name = os.path.join(cache_dir, 'sentiment-analysis.ckpt')

for epoch in range(num_epochs):
    train_one_epoch(model, imdb_train, epoch)
    valid_loss = evaluate(model, imdb_valid, loss_fn, epoch)

    if valid_loss < best_valid_loss:
        best_valid_loss = valid_loss
        ms.save_checkpoint(model, ckpt_file_name)

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。

param_dict = ms.load_checkpoint(ckpt_file_name)
ms.load_param_into_net(model, param_dict)

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。

imdb_test = imdb_test.batch(64)
evaluate(model, imdb_test, loss_fn)

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:

• 将输入句子进行分词；
• 使用词表获取对应的index id序列；
• index id序列转为Tensor；
• 送入模型获得预测结果；
• 打印输出预测结果。
  具体实现如下：

score_map = {
    1: "Positive",
    0: "Negative"
}

def predict_sentiment(model, vocab, sentence):
    model.set_train(False)
    tokenized = sentence.lower().split()
    indexed = vocab.tokens_to_ids(tokenized)
    tensor = ms.Tensor(indexed, ms.int32)
    tensor = tensor.expand_dims(0)
    prediction = model(tensor)
    return score_map[int(np.round(ops.sigmoid(prediction).asnumpy()))]

测试

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

此章节学习到此结束，感谢昇思平台。