rnn判断string中第一次出现a的下标

news2025/6/12 5:58:05 
# coding:utf8
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import random
import json

"""
基于pytorch的网络编写
实现一个RNN网络完成多分类任务
判断字符 'a' 第一次出现在字符串中的位置
"""


class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, vector_dim, sentence_length, vocab, num_classes):
        super(TorchModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(len(vocab), vector_dim, padding_idx=0)  # embedding层
        self.rnn = nn.GRU(vector_dim, vector_dim, batch_first=True)  # RNN层
        self.classify = nn.Linear(vector_dim, num_classes)  # 线性层
        self.loss = nn.CrossEntropyLoss()  # loss函数采用交叉熵损失

    # 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):
        x = self.embedding(x)  # (batch_size, sen_len) -> (batch_size, sen_len, vector_dim)
        _, hidden = self.rnn(x)  # (batch_size, sen_len, vector_dim) -> (1, batch_size, vector_dim)
        hidden = hidden.squeeze(0)  # (1, batch_size, vector_dim) -> (batch_size, vector_dim)
        y_pred = self.classify(hidden)  # (batch_size, vector_dim) -> (batch_size, num_classes)
        if y is not None:
            return self.loss(y_pred, y)  # 预测值和真实值计算损失
        else:
            return torch.softmax(y_pred, dim=1)  # 输出预测概率分布


# 字符集
def build_vocab():
    chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"  # 字符集
    vocab = {"pad": 0}
    for index, char in enumerate(chars):
        vocab[char] = index + 1  # 每个字对应一个序号
    vocab['unk'] = len(vocab)  # 未知字符
    return vocab


# 随机生成一个样本
def build_sample(vocab, sentence_length):
    # 随机从字表选取sentence_length个字，可能重复
    x = [random.choice(list(vocab.keys())) for _ in range(sentence_length)]

    # 确保每个样本都包含字符 'a'
    a_position = random.randint(0, sentence_length - 1)
    x[a_position] = 'a'

    # 将字转换成序号
    x = [vocab.get(word, vocab['unk']) for word in x]
    return x, a_position


# 建立数据集
def build_dataset(sample_length, vocab, sentence_length):
    dataset_x = []
    dataset_y = []
    for i in range(sample_length):
        x, y = build_sample(vocab, sentence_length)
        dataset_x.append(x)
        dataset_y.append(y)
    return torch.LongTensor(dataset_x), torch.LongTensor(dataset_y)


# 建立模型
def build_model(vocab, char_dim, sentence_length):
    num_classes = sentence_length  # 分类数等于句子长度（每个位置一个类别）
    model = TorchModel(char_dim, sentence_length, vocab, num_classes)
    return model


# 测试代码
def evaluate(model, vocab, sentence_length):
    model.eval()
    x, y = build_dataset(200, vocab, sentence_length)  # 建立200个用于测试的样本
    correct, wrong = 0, 0
    with torch.no_grad():
        y_pred = model(x)  # 模型预测
        y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)  # 获取预测的类别
        for y_p, y_t in zip(y_pred, y):  # 与真实标签进行对比
            if y_p == y_t:
                correct += 1
            else:
                wrong += 1
    print("正确预测个数：%d, 正确率：%f" % (correct, correct / (correct + wrong)))
    return correct / (correct + wrong)


def main():
    # 配置参数
    epoch_num = 30  # 训练轮数
    batch_size = 20  # 每次训练样本个数
    train_sample = 500  # 每轮训练总共训练的样本总数
    char_dim = 20  # 每个字的维度
    sentence_length = 6  # 样本文本长度
    learning_rate = 0.005  # 学习率

    # 建立字表
    vocab = build_vocab()

    # 建立模型
    model = build_model(vocab, char_dim, sentence_length)

    # 选择优化器
    optim = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
    log = []

    # 训练过程
    for epoch in range(epoch_num):
        model.train()
        watch_loss = []
        for batch in range(int(train_sample / batch_size)):
            x, y = build_dataset(batch_size, vocab, sentence_length)  # 构造一组训练样本
            optim.zero_grad()  # 梯度归零
            loss = model(x, y)  # 计算loss
            loss.backward()  # 计算梯度
            optim.step()  # 更新权重
            watch_loss.append(loss.item())
        print("=========\n第%d轮平均loss:%f" % (epoch + 1, np.mean(watch_loss)))
        acc = evaluate(model, vocab, sentence_length)  # 测试本轮模型结果
        log.append([acc, np.mean(watch_loss)])

    # 保存模型
    torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

    # 保存词表
    with open("vocab.json", "w", encoding="utf8") as writer:
        writer.write(json.dumps(vocab, ensure_ascii=False, indent=2))

    # 生成200个随机测试样本
    test_strings = []
    for _ in range(200):
        # 随机生成一个包含字符 'a' 的字符串
        chars = list("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz")
        s = [random.choice(chars) for _ in range(sentence_length)]
        a_pos = random.randint(0, sentence_length - 1)
        s[a_pos] = 'a'  # 确保字符串中包含 'a'
        test_strings.append(''.join(s))

    # 用模型预测并输出结果
    print("\n随机生成的200个测试样本预测结果：")
    predict("model.pth", "vocab.json", test_strings)


# 使用训练好的模型做预测
def predict(model_path, vocab_path, input_strings):
    char_dim = 20  # 每个字的维度
    sentence_length = 6  # 样本文本长度

    # 加载字符表
    vocab = json.load(open(vocab_path, "r", encoding="utf8"))

    # 建立模型
    model = build_model(vocab, char_dim, sentence_length)

    # 加载训练好的权重
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))

    x = []
    for input_string in input_strings:
        # 将输入字符串转换为字符序号列表，并进行填充
        seq = [vocab.get(char, vocab['unk']) for char in input_string]
        if len(seq) < sentence_length:
            seq = seq + [vocab['pad']] * (sentence_length - len(seq))
        else:
            seq = seq[:sentence_length]
        x.append(seq)

    model.eval()  # 测试模式
    with torch.no_grad():  # 不计算梯度
        result = model.forward(torch.LongTensor(x))  # 模型预测

    # 只打印前10个结果和最后10个结果，避免输出过多
    if len(input_strings) > 20:
        display_indices = list(range(10)) + list(range(len(input_strings) - 10, len(input_strings)))
        for i in display_indices:
            predicted_position = torch.argmax(result[i]).item()
            print(f"输入：{input_strings[i]}, 预测类别：{predicted_position}, 概率分布：{result[i].numpy()}")
        print(f"... 中间省略 {len(input_strings) - 20} 个结果 ...")
    else:
        for i, input_string in enumerate(input_strings):
            predicted_position = torch.argmax(result[i]).item()
            print(f"输入：{input_string}, 预测类别：{predicted_position}, 概率分布：{result[i].numpy()}")


if __name__ == "__main__":
    main()


预测率百分之90

改进优化

要提升模型准确率，可以从数据、模型架构、训练策略等多方面优化。以下是针对你提供的 RNN 模型的具体改进方案，结合代码实现，逐步提升准确率：

一、数据增强与预处理优化

1. 增加数据多样性（解决过拟合）
  • 问题：原数据仅包含 26 个字母，且强制每个样本包含a，可能导致模型泛化能力不足。
  • 改进：
    • 允许样本不包含a（需新增类别-1或视为无效样本），或在预测时将 “无 a” 作为特殊类别。
    • 引入更多字符（如标点、大写字母），提升输入多样性。
2. 延长序列长度（适配更长文本）
  • 问题：固定sentence_length=6限制了模型处理更长序列的能力。
  • 改进：
    • 动态填充序列，允许输入长度可变（需修改 RNN 层为pack_padded_sequence）。
    • 增加最大序列长度（如设为 10），生成更多样化的样本。

代码调整示例：

python

运行

# 允许序列长度可变（以最大长度10为例）
sentence_length = 10  
x, y = build_sample(vocab, sentence_length)  # 生成长度为10的样本

二、模型架构优化

1. 改用双向 RNN（捕捉上下文信息）
  • 问题：单向 GRU 仅能捕捉上文信息，无法利用下文语境。
  • 改进：使用nn.BiGRU替换单向 GRU，增强特征提取能力。

代码调整：

python

运行

class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, vector_dim, sentence_length, vocab, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(len(vocab), vector_dim, padding_idx=0)
        # 双向GRU，输出维度翻倍（hidden_size * 2）
        self.rnn = nn.BiGRU(vector_dim, vector_dim, batch_first=True, bidirectional=True)  
        self.classify = nn.Linear(vector_dim * 2, num_classes)  # 线性层输入维度改为2*vector_dim
        self.loss = nn.CrossEntropyLoss()
2. 增加网络层数与隐藏层维度
  • 问题：单层 GRU 表达能力有限，隐藏层维度（20）较小。
  • 改进：
    • 增加 GRU 层数（如num_layers=2）。
    • 增大隐藏层维度（如vector_dim=32）。

代码调整：

python

运行

self.rnn = nn.BiGRU(vector_dim, vector_dim, batch_first=True, bidirectional=True, num_layers=2)

三、训练策略优化

1. 调整学习率与优化器
  • 问题：初始学习率（0.005）可能过高，导致收敛不稳定。
  • 改进：
    • 降低学习率（如lr=0.001），并使用学习率衰减（StepLR）。
    • 改用更鲁棒的优化器（如AdamW），减少过拟合。

代码调整：

python

运行

from torch.optim import lr_scheduler

optim = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optim, step_size=5, gamma=0.9)  # 每5轮衰减学习率

for epoch in range(epoch_num):
    # 训练...
    scheduler.step()  # 更新学习率
2. 增加正则化（防止过拟合）
  • 问题：模型可能在训练集上过拟合，导致测试集准确率下降。
  • 改进：
    • 在 RNN 层后添加Dropout层。
    • 在损失函数中添加权重衰减（L2 正则）。

代码调整：

python

运行

class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, vector_dim, sentence_length, vocab, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(len(vocab), vector_dim, padding_idx=0)
        self.rnn = nn.BiGRU(vector_dim, vector_dim, batch_first=True, bidirectional=True, num_layers=2)
        self.dropout = nn.Dropout(0.2)  # 添加Dropout层
        self.classify = nn.Linear(vector_dim * 2, num_classes)
        self.loss = nn.CrossEntropyLoss()

    def forward(self, x, y=None):
        x = self.embedding(x)
        out, hidden = self.rnn(x)
        out = self.dropout(out)  # 在RNN输出后应用Dropout
        # 取最后一个时间步的隐藏状态（双向合并）
        hidden = torch.cat((hidden[-2, :, :], hidden[-1, :, :]), dim=1)  # 双向GRU的隐藏状态拼接
        y_pred = self.classify(hidden)
        # ...

四、预测逻辑优化

1. 利用序列所有时间步输出（而非仅最后隐藏状态）
  • 问题：原模型仅使用最后一个时间步的隐藏状态，忽略中间时间步的信息。
  • 改进：对 RNN 的所有时间步输出取平均或池化，获取更全面的特征。

代码调整：

python

运行

def forward(self, x, y=None):
    x = self.embedding(x)
    out, _ = self.rnn(x)  # out shape: (batch_size, seq_len, hidden_size*2)
    out = self.dropout(out)
    # 平均池化：对所有时间步取平均
    out = torch.mean(out, dim=1)  
    y_pred = self.classify(out)
    # ...

五、完整优化后代码（关键部分）

python

运行

class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, vector_dim, sentence_length, vocab, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(len(vocab), vector_dim, padding_idx=0)
        self.rnn = nn.BiGRU(
            vector_dim, 
            vector_dim, 
            batch_first=True, 
            bidirectional=True, 
            num_layers=2, 
            dropout=0.2  # 层间Dropout
        )
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)
        self.classify = nn.Linear(vector_dim * 2, num_classes)
        self.loss = nn.CrossEntropyLoss()

    def forward(self, x, y=None):
        x = self.embedding(x)  # (batch, seq_len, vec_dim)
        out, _ = self.rnn(x)  # (batch, seq_len, 2*vec_dim)
        out = self.dropout(out)
        # 平均池化替代仅取最后隐藏状态
        out = torch.mean(out, dim=1)  # (batch, 2*vec_dim)
        y_pred = self.classify(out)
        if y is not None:
            return self.loss(y_pred, y)
        else:
            return torch.softmax(y_pred, dim=1)

# 训练配置优化
epoch_num = 50  # 增加训练轮数
batch_size = 32  # 增大批量大小
train_sample = 2000  # 增加训练样本数量
char_dim = 32  # 增大词向量维度
learning_rate = 0.001  # 降低学习率

六、预期效果

  • 准确率提升：通过双向 RNN、数据增强、正则化等优化，测试集准确率可从 90% 提升至95% 以上。
  • 泛化能力增强：模型能更好处理不同长度序列、字符分布变化的情况。

注意：实际效果需根据数据规模和硬件条件调整，建议逐步验证单一优化项的影响（如先加双向 RNN，再加数据增强），定位关键改进点。

# coding:utf8
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import random
import json
from torch.optim import lr_scheduler

"""
基于pytorch的网络编写
实现一个RNN网络完成多分类任务
判断字符 'a' 第一次出现在字符串中的位置
"""


class TorchModel(nn.Module):
    def __init__(self, vector_dim, sentence_length, vocab, num_classes):
        super(TorchModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(len(vocab), vector_dim, padding_idx=0)  # embedding层
        # 修复：使用nn.GRU并设置bidirectional=True实现双向GRU
        self.rnn = nn.GRU(
            vector_dim,
            vector_dim,
            batch_first=True,
            bidirectional=True,
            num_layers=2,  # 2层网络
            dropout=0.2  # 层间dropout
        )
        self.dropout = nn.Dropout(0.3)  # 输出层dropout
        self.classify = nn.Linear(vector_dim * 2, num_classes)  # 线性层，输入维度需乘以2（双向）
        self.loss = nn.CrossEntropyLoss()  # loss函数采用交叉熵损失

    # 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):
        x = self.embedding(x)  # (batch_size, sen_len) -> (batch_size, sen_len, vector_dim)
        out, _ = self.rnn(x)  # (batch_size, sen_len, vector_dim*2)
        out = self.dropout(out)
        # 使用平均池化替代仅最后时间步的隐藏状态，捕获更全面的序列信息
        out = torch.mean(out, dim=1)  # (batch_size, vector_dim*2)
        y_pred = self.classify(out)  # (batch_size, num_classes)
        if y is not None:
            return self.loss(y_pred, y)  # 预测值和真实值计算损失
        else:
            return torch.softmax(y_pred, dim=1)  # 输出预测概率分布


# 字符集，增加多样性
def build_vocab():
    chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789,.!?-_"  # 增加数字和符号
    vocab = {"pad": 0}
    for index, char in enumerate(chars):
        vocab[char] = index + 1  # 每个字对应一个序号
    vocab['unk'] = len(vocab)  # 未知字符
    return vocab


# 随机生成一个样本，支持更灵活的配置
def build_sample(vocab, sentence_length, force_a=True):
    # 随机从字表选取sentence_length个字，可能重复
    x = [random.choice(list(vocab.keys())) for _ in range(sentence_length)]

    # 控制字符 'a' 的出现概率，增加数据多样性
    if force_a or random.random() > 0.2:  # 80%的概率包含 'a'
        a_position = random.randint(0, sentence_length - 1)
        x[a_position] = 'a'

        # 将字符转换为对应的索引
        x_indices = [vocab.get(char, vocab['unk']) for char in x]
        return x_indices, a_position
    else:
        # 不包含 'a' 的情况，类别设为 -1（实际训练时会被过滤）
        x_indices = [vocab.get(char, vocab['unk']) for char in x]
        return x_indices, -1


# 建立数据集，支持更灵活的配置
def build_dataset(sample_length, vocab, sentence_length, force_a=True):
    dataset_x = []
    dataset_y = []
    for i in range(sample_length):
        x, y = build_sample(vocab, sentence_length, force_a)
        # 过滤掉不包含 'a' 的样本（y=-1）
        if y != -1:
            dataset_x.append(x)
            dataset_y.append(y)

    # 确保有数据可用
    if len(dataset_x) == 0:
        raise ValueError("生成的样本中没有符合条件的样本（全部不包含 'a'）")

    return torch.LongTensor(dataset_x), torch.LongTensor(dataset_y)


# 建立模型
def build_model(vocab, char_dim, sentence_length):
    num_classes = sentence_length  # 分类数等于句子长度（每个位置一个类别）
    model = TorchModel(char_dim, sentence_length, vocab, num_classes)
    return model


# 测试代码
def evaluate(model, vocab, sentence_length):
    model.eval()
    x, y = build_dataset(500, vocab, sentence_length, force_a=True)  # 使用500个样本评估
    correct, wrong = 0, 0
    with torch.no_grad():
        y_pred = model(x)  # 模型预测
        y_pred = torch.argmax(y_pred, dim=1)  # 获取预测的类别
        for y_p, y_t in zip(y_pred, y):  # 与真实标签进行对比
            if y_p == y_t:
                correct += 1
            else:
                wrong += 1
    accuracy = correct / (correct + wrong)
    print(f"正确预测个数：{correct}, 总样本数：{correct + wrong}, 正确率：{accuracy:.4f}")
    return accuracy


def main():
    # 配置参数
    epoch_num = 50  # 增加训练轮数
    batch_size = 32  # 增大batch size
    train_sample = 2000  # 增加训练样本数量
    char_dim = 32  # 增大词向量维度
    sentence_length = 8  # 增加句子长度，提高任务难度
    learning_rate = 0.001  # 降低初始学习率

    # 建立字表
    vocab = build_vocab()

    # 建立模型
    model = build_model(vocab, char_dim, sentence_length)

    # 选择优化器，使用AdamW（带权重衰减的Adam）
    optim = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=1e-4)
    # 学习率调度器，每10轮降低学习率
    scheduler = lr_scheduler.StepLR(optim, step_size=10, gamma=0.5)
    log = []

    # 训练过程
    for epoch in range(epoch_num):
        model.train()
        watch_loss = []
        for batch in range(int(train_sample / batch_size)):
            x, y = build_dataset(batch_size, vocab, sentence_length)  # 构造一组训练样本
            optim.zero_grad()  # 梯度归零
            loss = model(x, y)  # 计算loss
            loss.backward()  # 计算梯度
            optim.step()  # 更新权重
            watch_loss.append(loss.item())

        # 更新学习率
        scheduler.step()

        # 打印当前学习率
        current_lr = scheduler.get_last_lr()[0]

        print(f"=========\n第{epoch + 1}/{epoch_num}轮，平均loss:{np.mean(watch_loss):.4f}，学习率:{current_lr:.6f}")
        acc = evaluate(model, vocab, sentence_length)  # 测试本轮模型结果
        log.append([acc, np.mean(watch_loss)])

    # 保存模型
    torch.save(model.state_dict(), "model_optimized.pth")

    # 保存词表
    with open("vocab_optimized.json", "w", encoding="utf8") as writer:
        writer.write(json.dumps(vocab, ensure_ascii=False, indent=2))

    # 生成200个随机测试样本
    test_strings = []
    for _ in range(200):
        # 随机生成一个包含字符 'a' 的字符串
        chars = list("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789,.!?-_")
        s = [random.choice(chars) for _ in range(sentence_length)]
        a_pos = random.randint(0, sentence_length - 1)
        s[a_pos] = 'a'  # 确保字符串中包含 'a'
        test_strings.append(''.join(s))

    # 用模型预测并输出结果
    print("\n随机生成的200个测试样本预测结果（展示前10个和后10个）：")
    predict("model_optimized.pth", "vocab_optimized.json", test_strings)


# 使用训练好的模型做预测
def predict(model_path, vocab_path, input_strings):
    char_dim = 32  # 与训练时保持一致
    sentence_length = 8  # 与训练时保持一致

    # 加载字符表
    vocab = json.load(open(vocab_path, "r", encoding="utf8"))

    # 建立模型
    model = build_model(vocab, char_dim, sentence_length)

    # 加载训练好的权重
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))

    x = []
    for input_string in input_strings:
        # 将输入字符串转换为字符序号列表，并进行填充
        seq = [vocab.get(char, vocab['unk']) for char in input_string]
        if len(seq) < sentence_length:
            seq = seq + [vocab['pad']] * (sentence_length - len(seq))
        else:
            seq = seq[:sentence_length]
        x.append(seq)

    model.eval()  # 测试模式
    with torch.no_grad():  # 不计算梯度
        result = model.forward(torch.LongTensor(x))  # 模型预测

    # 只打印前10个结果和最后10个结果，避免输出过多
    if len(input_strings) > 20:
        display_indices = list(range(10)) + list(range(len(input_strings) - 10, len(input_strings)))
        for i in display_indices:
            predicted_position = torch.argmax(result[i]).item()
            print(f"输入：{input_strings[i]}, 预测类别：{predicted_position}, 概率分布：{result[i].numpy()}")
        print(f"... 中间省略 {len(input_strings) - 20} 个结果 ...")
    else:
        for i, input_string in enumerate(input_strings):
            predicted_position = torch.argmax(result[i]).item()
            print(f"输入：{input_strings[i]}, 预测类别：{predicted_position}, 概率分布：{result[i].numpy()}")


if __name__ == "__main__":
    main()

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