sam_out 脱发预测

解释

这段代码是一个用于预测掉发问题的GPT模型的训练脚本。代码首先读取了一个包含预测特征的csv数据文件，并将特征进行编码。然后将数据集分成训练集和测试集。接下来定义了模型的结构，优化器和损失函数。然后进行多轮训练，每一轮都使用批量数据进行训练，并计算准确率、F1值和损失函数。在每轮训练结束后，将模型设置为评估模式，对测试集进行评估并输出准确率和F1值。最后保存训练好的模型参数。

from sam_out_class import GPT
import paddle
import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, confusion_matrix

data = pd.read_csv("Predict_Hair_Fall.csv")
voc_data = data[data.columns[1:-1]].astype("str")
for name in voc_data.columns.values:
    voc_data[name] = name + "_" + voc_data[name]

voc = sorted(set(voc_data.values.reshape(-1).tolist()))
voc_id = {v: i for i, v in enumerate(voc)}
voc_data.replace(voc_id, inplace=True)
voc_data["Hair_Loss"] = 1
voc_data["Hair_Loss"] = data["Hair Loss"]
data_set = voc_data.values.astype("int64").tolist()
np.random.shuffle(data_set)

train_set = data_set[:int(len(data_set) * 0.8)]
test_set = data_set[int(len(data_set) * 0.8):]

batch_size = 130
epoch = 10
net = GPT(len(voc), 256, 16, 4, 2)
opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.0003, parameters=net.parameters())
loss_f = paddle.nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(epoch):
    bar = tqdm(range(0, len(train_set), batch_size))
    for i in bar:
        j = i + batch_size
        one = train_set[i:j]
        one = paddle.to_tensor(one).astype("int64")
        out, _ = net(one[:, :-1])
        f1 = f1_score(paddle.argmax(out, -1), one[:, -1:])
        acc = accuracy_score(paddle.argmax(out, -1), one[:, -1:])
        loss = loss_f(out, one[:, -1:])
        bar.set_description("train_epoch__{:.5f}_f1_{:.5f}__acc_{:.5f}_loss_{:.5f}".format(epoch, f1, acc, loss.item()))
        opt.clear_grad()
        loss.backward()
        opt.step()
    net.eval()
    bar = tqdm(range(0, len(test_set),200))
    for i in bar:
        j = i + 200
        one = train_set[i:j]
        one = paddle.to_tensor(one).astype("int64")
        out, _ = net(one[:, :-1])
        f1 = f1_score( one[:, -1:],paddle.argmax(out, -1))
        acc = accuracy_score( one[:, -1:],paddle.argmax(out, -1),)

        bar.set_description("eval_epoch__{:.5f}_f1_{:.5f}__acc_{:.5f}".format(epoch, f1, acc))
    net.train()
net.eval()
out, _ = net(paddle.to_tensor(test_set)[:, :-1])
# matrix=confusion_matrix(np.array(test_set)[:, -1:],paddle.argmax(out,-1))
# print(matrix)
paddle.save(net.state_dict(),"tuo_fa_yu_ce.params")

网络

import math

import numpy as np
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F



        


class MaxState(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, hidden_dim, heads, win):
        super(MaxState, self).__init__()

        assert hidden_dim % heads == 0, "Hidden size must be divisible by the number of heads."

        self.head_size = hidden_dim // heads
        self.head =paddle.nn.Linear(hidden_dim,hidden_dim,bias_attr=False)
        # self.head_out =paddle.nn.Linear(hidden_dim*2,hidden_dim,bias_attr=False)
        self.head_num = heads
        self.win = win
        self.hidden = hidden_dim
        self.mask = paddle.triu(paddle.ones([win, win]))
        # self.gxyz=Gxyz()

    def forward(self, input_data, state=None):

        b, s, k, h, w = input_data.shape[0], input_data.shape[1], self.head_num, self.head_size, self.win

        window = paddle.ones([1, w])

        # out = self.gxyz(out)


        out = self.head(input_data)
        # out = out.reshape([b, s, h, k])
        # out = squash(out)
        # out = out.reshape([b, s, -1])
        out = out.unsqueeze(-1) @ window

        out = out.transpose([0, 2, 1, 3])

        one_list = []
        if state is None:
            state = paddle.ones([out.shape[0], out.shape[1], 1, 1]) * float("-inf")
        for i in range(0, s, w):
            j = w + i
            one = out[:, :, i:j]
            _, _, r, c = one.shape
            if r != self.win:

                one = paddle.where(self.mask[:r, :], one, paddle.to_tensor(-float('inf')))
            else:
                one = paddle.where(self.mask, one, paddle.to_tensor(-float('inf')))

            one = paddle.concat([one, state @ window], axis=2)
            state = paddle.max(one, axis=2, keepdim=True)
            one = state.reshape([b, k, h, w])
            state = state[..., -1:]
            if r != self.win:
                one = one[..., :r]

            one = one.transpose([0, 3, 1, 2])
            one_list.append(one)
        out = paddle.concat(one_list, 1)
        out = out.reshape([b, s, -1])
        # out = self.head_out(out)

        return out, state





class FeedForward(nn.Layer):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(FeedForward, self).__init__()

        self.ffn1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size * 2)
        self.ffn2 = nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size)
        self.gate = nn.Linear(hidden_size, hidden_size * 2)
        self.relu = nn.Silu()

    def forward(self, x):
        x1 = self.ffn1(x)
        x2 = self.relu(self.gate(x))
        x = x1 * x2
        x = self.ffn2(x)
        return x


class RMSNorm(nn.Layer):
    def __init__(self, dim, eps: float = 1e-6):
        super(RMSNorm, self).__init__()
        self.eps = eps
        self.fc = paddle.create_parameter(shape=[dim], dtype='float32',
                                          default_initializer=nn.initializer.Constant(value=1.0))

    def norm(self, x):
        return x * paddle.rsqrt(x.pow(2).mean(-1, keepdim=True) + self.eps)

    def forward(self, x):
        output = self.norm(x)

        return output * self.fc


class GPTDecoderLayer(nn.Layer):
    def __init__(self, hidden_size, num_heads):
        super(GPTDecoderLayer, self).__init__()
        # self.self_attention = MaskMultiHeadAttention(hidden_size, num_heads)
        self.self_attention = MaxState(hidden_size, num_heads, 8)
        self.ffn = FeedForward(hidden_size)
        self.norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
        self.norm1 = RMSNorm(hidden_size)

    def forward(self, x, state=None, seq_len=None):
        x1, state = self.self_attention(x, state)  # Self-Attention with residual connection
        x = x1 + x
        x = self.norm(x)

        x = self.ffn(x) + x  # Feed-Forward with residual connection
        x = self.norm1(x)
        return x, state


class PositionalEncoding(nn.Layer):
    def __init__(self, d_model, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        # Create a long enough Paddle array to hold position encodings for the maximum sequence length
        position = paddle.arange(max_len).unsqueeze(1).astype("float32")
        # Create a constant 'pe' matrix with the same size as the embedding matrix
        div_term = paddle.exp(paddle.arange(0, d_model, 2) * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe = paddle.zeros([max_len, d_model])
        pe[:, 0::2] = paddle.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = paddle.cos(position * div_term)
        self.pe = pe.unsqueeze(0)  # Shape: [1, max_len, d_model]
        # Register 'pe' as a buffer (non-trainable parameter)

    def forward(self, x, seq_len=None):
        # x is of shape [batch_size, seq_len, d_model]

        if seq_len is None:
            seq_len = x.shape[1]
            return x + self.pe[:, :seq_len, :]
        else:
            return x + self.pe[:, seq_len - 1:seq_len, :]


# %%

def sinusoidal_position_embedding(max_len, output_dim):
    # (max_len, 1)
    position = paddle.arange(0, max_len, dtype="float32").unsqueeze(-1)
    # (output_dim//2)
    ids = paddle.arange(0, output_dim // 2, dtype="float32")  # 即公式里的i, i的范围是 [0,d/2]
    theta = 10000 ** (-2 * ids / output_dim)
    # (max_len, output_dim//2)
    embeddings = position * theta  # 即公式里的：pos / (10000^(2i/d))
    sin_embeddings = paddle.sin(embeddings)
    cos_embeddings = paddle.cos(embeddings)
    return sin_embeddings, cos_embeddings


def rope(q, sin_em, cos_em, seq_len=None):
    if seq_len is None:

        sin_em = sin_em[:q.shape[2]]
        cos_em = cos_em[:q.shape[2]]

    else:
        sin_em = sin_em[seq_len - 1:seq_len]
        cos_em = cos_em[seq_len - 1:seq_len]

    q1 = q.reshape([q.shape[0], q.shape[1], q.shape[2], -1, 2])[..., 1]
    q2 = q.reshape([q.shape[0], q.shape[1], q.shape[2], -1, 2])[..., 0]
    # 奇数负值*sin_em+偶数正值*cos_em  奇数正值*cos_em+偶数正值*sin_em

    q3 = paddle.stack([-q1 * sin_em + q2 * cos_em, q1 * cos_em + q2 * sin_em], -1)
    q = q3.reshape(q.shape)  # reshape后就是正负交替了
    return q


class GPT(nn.Layer):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_heads, num_layers,class_num):
        super(GPT, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)

        self.decoder_layers = nn.LayerList([GPTDecoderLayer(hidden_size, num_heads) for _ in range(num_layers)])
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, class_num, bias_attr=False)
        self.sin_em, self.cos_em = sinusoidal_position_embedding(50000, hidden_size // num_heads // 2)

        self.layer_nor= paddle.nn.LayerNorm(hidden_size)
        # self.rms_norm=RMSNorm(hidden_size)


    def forward(self, x, state=None, seq_len=None):
        x = self.embedding(x)
        # x = self.position_embedding(x, seq_len)

        if state is None:
            state = [None] * len(self.decoder_layers)

        i = 0
        x = rope(x.reshape([x.shape[0], x.shape[1], -1, self.sin_em.shape[1] * 2]).transpose([0, 2, 1, 3]),
                 self.sin_em,
                 self.cos_em, seq_len).transpose([0, 2, 1, 3]).reshape(x.shape) + x
        for decoder_layer in self.decoder_layers:
            x1, state[i] = decoder_layer(x, state[i])
            x=x1+x
            i += 1
        # out = self.fc(self.rms_norm(x))
        out = self.fc(paddle.max(x,1))
        return out, state

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