深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

🍨 本文为🔗365天学习>深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4
🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制

0. 总结

数据导入及处理部分：在 PyTorch 中，我们通常先将 NumPy 数组转换为 torch.Tensor，再封装到 TensorDataset 或自定义的 Dataset 里，然后用 DataLoader 按批次加载。

模型构建部分：LSTM

设置超参数：在这之前需要定义损失函数，学习率（动态学习率），以及根据学习率定义优化器（例如SGD随机梯度下降），用来在训练中更新参数，最小化损失函数。

定义训练函数：函数的传入的参数有四个，分别是设置好的DataLoader(),定义好的模型，损失函数，优化器。函数内部初始化损失准确率为0，接着开始循环，使用DataLoader()获取一个批次的数据，对这个批次的数据带入模型得到预测值，然后使用损失函数计算得到损失值。接下来就是进行反向传播以及使用优化器优化参数，梯度清零放在反向传播之前或者是使用优化器优化之后都是可以的，一般是默认放在反向传播之前。

定义测试函数：函数传入的参数相比训练函数少了优化器，只需传入设置好的DataLoader(),定义好的模型，损失函数。此外除了处理批次数据时无需再设置梯度清零、返向传播以及优化器优化参数，其余部分均和训练函数保持一致。

训练过程：定义训练次数，有几次就使用整个数据集进行几次训练，初始化四个空list分别存储每次训练及测试的准确率及损失。使用model.train()开启训练模式，调用训练函数得到准确率及损失。使用model.eval()将模型设置为评估模式，调用测试函数得到准确率及损失。接着就是将得到的训练及测试的准确率及损失存储到相应list中并合并打印出来，得到每一次整体训练后的准确率及损失。

结果可视化

模型的保存，调取及使用。在PyTorch中，通常使用 torch.save(model.state_dict(), ‘model.pth’) 保存模型的参数，使用 model.load_state_dict(torch.load(‘model.pth’)) 加载参数。

需要改进优化的地方：确保模型和数据的一致性，都存到GPU或者CPU;注意numclasses不要直接用默认的1000，需要根据实际数据集改进；实例化模型也要注意numclasses这个参数；此外注意测试模型需要用（3,224,224）3表示通道数，这和tensorflow定义的顺序是不用的（224,224,3），做代码转换时需要注意。

1. LSTM介绍

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），主要用于处理和预测基于时间序列的数据。它解决了传统RNN在处理长时间依赖问题时的局限性，比如“梯度消失”问题。

LSTM的基本组成部分

LSTM通过“记忆单元”来决定哪些信息需要记住，哪些需要遗忘。它的核心是一个“门控”机制，主要有三个“门”：

遗忘门（Forget Gate）：决定上一时刻的状态需要遗忘多少。
输入门（Input Gate）：决定当前输入信息中有多少被存储到“记忆单元”。
输出门（Output Gate）：决定“记忆单元”中的信息有多少会传递到下一时刻的状态。

如何理解与应用LSTM

理解LSTM的优势：LSTM能捕捉长时间序列中的依赖关系，适合处理那些长序列的数据，如文本、语音、金融数据等。相比于传统的RNN，LSTM能够有效解决“梯度消失”问题，使得模型能够学习长期的依赖关系。
应用场景：LSTM广泛应用于自然语言处理（如文本生成、机器翻译、情感分析）、语音识别、时间序列预测（如股市预测）等领域。
如何使用LSTM：在初学者阶段，可以从以下几个步骤入手：
- 数据预处理：将数据转换成适合时间序列建模的格式，比如文本序列或连续的时间戳数据。
- 选择框架：使用像TensorFlow或PyTorch这样的学习>深度学习框架来实现LSTM。你可以从简单的LSTM网络开始，逐渐增加网络复杂性。
- 调试与优化：调整LSTM的超参数（如隐藏单元数、学习率、批量大小等）来提升模型性能。

你可以从一个简单的文本生成模型或者时间序列预测模型开始，逐步理解LSTM的细节和优势。

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torchvision,torchimport numpy             as np
import pandas            as pd
import seaborn           as sns
from sklearn.model_selection   import train_test_split
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['savefig.dpi'] = 500 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi']  = 500 #分辨率plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签import warnings 
warnings.filterwarnings("ignore")# 设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpu
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device

device(type='cuda')

2. 数据预处理

DataFrame=pd.read_excel('./data/dia.xlsx')
DataFrame.head()

	卡号	年龄	高密度脂蛋白胆固醇	低密度脂蛋白胆固醇	极低密度脂蛋白胆固醇	甘油三酯	总胆固醇	脉搏	舒张压	尿素氮	尿酸	肌酐	体重检查结果
0	18054421	38	1.25	2.99	1.07	0.64	5.31	83	83	4.99	243.3	50	1
1	18054422	31	1.15	1.99	0.84	0.50	3.98	85	63	4.72	391.0	47	1
2	18054423	27	1.29	2.21	0.69	0.60	4.19	73	61	5.87	325.7	51	1
3	18054424	33	0.93	2.01	0.66	0.84	3.60	83	60	2.40	203.2	40	2
4	18054425	36	1.17	2.83	0.83	0.73	4.83	85	67	4.09	236.8	43	0

# 查看数据是否有缺失值
print('数据缺失值---------------------------------')
print(DataFrame.isnull().sum())

数据缺失值---------------------------------
卡号            0
性别            0
年龄            0
高密度脂蛋白胆固醇     0
低密度脂蛋白胆固醇     0
极低密度脂蛋白胆固醇    0
甘油三酯          0
总胆固醇          0
脉搏            0
舒张压           0
高血压史          0
尿素氮           0
尿酸            0
肌酐            0
体重检查结果        0
是否糖尿病         0
dtype: int64

# 数据分布分析
feature_map = {'年龄': '年龄','高密度脂蛋白胆固醇': '高密度脂蛋白胆固醇','低密度脂蛋白胆固醇': '低密度脂蛋白胆固醇','极低密度脂蛋白胆固醇': '极低密度脂蛋白胆固醇','甘油三酯': '甘油三酯','总胆固醇': '总胆固醇','脉搏': '脉搏','舒张压':'舒张压','高血压史':'高血压史','尿素氮':'尿素氮','尿酸':'尿酸','肌酐':'肌酐','体重检查结果':'体重检查结果'
}
plt.figure(figsize=(15, 10))for i, (col, col_name) in enumerate(feature_map.items(), 1):plt.subplot(3, 5, i)sns.boxplot(x=DataFrame['是否糖尿病'], y=DataFrame[col])plt.title(f'{col_name}的箱线图', fontsize=14)plt.ylabel('数值', fontsize=12)plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)plt.tight_layout()
plt.show()

请添加图片描述

3. 数据集构建

from sklearn.preprocessing import StandardScaler# '高密度脂蛋白胆固醇'字段与糖尿病负相关，故而在 X 中去掉该字段
X = DataFrame.drop(['卡号','是否糖尿病','高密度脂蛋白胆固醇'],axis=1)
y = DataFrame['是否糖尿病']# sc_X    = StandardScaler()
# X = sc_X.fit_transform(X)X = torch.tensor(np.array(X), dtype=torch.float32)
y = torch.tensor(np.array(y), dtype=torch.int64)train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2,random_state=1)
train_X.shape, train_y.shape

(torch.Size([804, 13]), torch.Size([804]))

from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoadertrain_dl = DataLoader(TensorDataset(train_X, train_y),batch_size=64, shuffle=False)test_dl  = DataLoader(TensorDataset(test_X, test_y),batch_size=64, shuffle=False)

4. 定义模型

class model_lstm(nn.Module):def __init__(self):super(model_lstm, self).__init__()self.lstm0 = nn.LSTM(input_size=13 ,hidden_size=200, num_layers=1, batch_first=True)self.lstm1 = nn.LSTM(input_size=200 ,hidden_size=200, num_layers=1, batch_first=True)self.fc0   = nn.Linear(200, 2)def forward(self, x):out, hidden1 = self.lstm0(x) out, _ = self.lstm1(out, hidden1) out    = self.fc0(out) return out

5. 初始化模型及优化器

model = model_lstm().to(device)
print(model)loss_fn    = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数
learn_rate = 1e-3   # 学习率
lambda1 = lambda epoch:(0.92**(epoch//2))optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(),lr = learn_rate)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer,lr_lambda=lambda1) # 选定调整方法
epochs     = 60

model_lstm((lstm0): LSTM(13, 200, batch_first=True)(lstm1): LSTM(200, 200, batch_first=True)(fc0): Linear(in_features=200, out_features=2, bias=True)
)

6. 训练函数

# 训练循环
def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer):size = len(dataloader.dataset)  # 训练集的大小num_batches = len(dataloader)   # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)train_loss, train_acc = 0, 0  # 初始化训练损失和正确率for X, y in dataloader:  # 获取图片及其标签X, y = X.to(device), y.to(device)# 计算预测误差pred = model(X)          # 网络输出loss = loss_fn(pred, y)  # 计算网络输出和真实值之间的差距，targets为真实值，计算二者差值即为损失# 反向传播optimizer.zero_grad()  # grad属性归零loss.backward()        # 反向传播optimizer.step()       # 每一步自动更新# 记录acc与losstrain_acc  += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()train_loss += loss.item()train_acc  /= sizetrain_loss /= num_batchesreturn train_acc, train_loss

7. 测试函数

def test (dataloader, model, loss_fn):size        = len(dataloader.dataset)  # 测试集的大小num_batches = len(dataloader)          # 批次数目, (size/batch_size，向上取整)test_loss, test_acc = 0, 0# 当不进行训练时，停止梯度更新，节省计算内存消耗with torch.no_grad():for X, y in dataloader:X, y = X.to(device), y.to(device)# 计算losstarget_pred = model(X)loss        = loss_fn(target_pred, y)test_loss += loss.item()test_acc  += (target_pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item()test_acc  /= sizetest_loss /= num_batchesreturn test_acc, test_loss

8. 训练过程

import copytrain_loss = []
train_acc  = []
test_loss  = []
test_acc   = []best_acc = 0.0for epoch in range(epochs):model.train()epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, optimizer)# 更新学习率scheduler.step() # 更新学习率——调用官方动态学习率时使用model.eval()epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn)# 保存最佳模型if epoch_test_acc > best_acc:best_acc = epoch_test_accbest_model = copy.deepcopy(model)train_acc.append(epoch_train_acc)train_loss.append(epoch_train_loss)test_acc.append(epoch_test_acc)test_loss.append(epoch_test_loss)# 获取当前的学习率lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr']template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%, Test_loss:{:.3f}, Lr:{:.2E}')print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss, lr))print('Done. Best test acc: ', best_acc)

Epoch: 1, Train_acc:56.2%, Train_loss:0.672, Test_acc:52.5%, Test_loss:0.717, Lr:9.20E-04
Epoch: 2, Train_acc:57.6%, Train_loss:0.656, Test_acc:61.4%, Test_loss:0.691, Lr:8.46E-04
Epoch: 3, Train_acc:64.6%, Train_loss:0.620, Test_acc:56.9%, Test_loss:0.664, Lr:8.46E-04
Epoch: 4, Train_acc:68.9%, Train_loss:0.575, Test_acc:60.9%, Test_loss:0.638, Lr:7.79E-04
Epoch: 5, Train_acc:72.4%, Train_loss:0.528, Test_acc:65.3%, Test_loss:0.632, Lr:7.79E-04
Epoch: 6, Train_acc:75.5%, Train_loss:0.494, Test_acc:64.9%, Test_loss:0.618, Lr:7.16E-04
Epoch: 7, Train_acc:77.6%, Train_loss:0.456, Test_acc:67.3%, Test_loss:0.621, Lr:7.16E-04
Epoch: 8, Train_acc:79.1%, Train_loss:0.429, Test_acc:70.3%, Test_loss:0.608, Lr:6.59E-04
Epoch: 9, Train_acc:81.5%, Train_loss:0.399, Test_acc:67.8%, Test_loss:0.642, Lr:6.59E-04
Epoch:10, Train_acc:82.8%, Train_loss:0.377, Test_acc:67.8%, Test_loss:0.636, Lr:6.06E-04
Epoch:11, Train_acc:84.3%, Train_loss:0.351, Test_acc:67.3%, Test_loss:0.679, Lr:6.06E-04
Epoch:12, Train_acc:85.2%, Train_loss:0.330, Test_acc:67.3%, Test_loss:0.683, Lr:5.58E-04
Epoch:13, Train_acc:87.1%, Train_loss:0.311, Test_acc:67.8%, Test_loss:0.761, Lr:5.58E-04
Epoch:14, Train_acc:86.8%, Train_loss:0.313, Test_acc:64.9%, Test_loss:0.814, Lr:5.13E-04
Epoch:15, Train_acc:86.7%, Train_loss:0.301, Test_acc:65.3%, Test_loss:0.761, Lr:5.13E-04
Epoch:16, Train_acc:88.4%, Train_loss:0.271, Test_acc:67.3%, Test_loss:0.776, Lr:4.72E-04
Epoch:17, Train_acc:89.7%, Train_loss:0.240, Test_acc:67.8%, Test_loss:0.856, Lr:4.72E-04
Epoch:18, Train_acc:88.6%, Train_loss:0.263, Test_acc:66.3%, Test_loss:0.853, Lr:4.34E-04
Epoch:19, Train_acc:90.5%, Train_loss:0.233, Test_acc:67.8%, Test_loss:0.737, Lr:4.34E-04
Epoch:20, Train_acc:91.4%, Train_loss:0.206, Test_acc:68.8%, Test_loss:0.903, Lr:4.00E-04
Epoch:21, Train_acc:92.9%, Train_loss:0.202, Test_acc:68.3%, Test_loss:0.751, Lr:4.00E-04
Epoch:22, Train_acc:93.0%, Train_loss:0.188, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.015, Lr:3.68E-04
Epoch:23, Train_acc:93.7%, Train_loss:0.173, Test_acc:67.3%, Test_loss:0.873, Lr:3.68E-04
Epoch:24, Train_acc:94.0%, Train_loss:0.170, Test_acc:67.3%, Test_loss:1.004, Lr:3.38E-04
Epoch:25, Train_acc:95.5%, Train_loss:0.143, Test_acc:70.3%, Test_loss:0.977, Lr:3.38E-04
Epoch:26, Train_acc:95.9%, Train_loss:0.135, Test_acc:67.8%, Test_loss:0.976, Lr:3.11E-04
Epoch:27, Train_acc:97.0%, Train_loss:0.121, Test_acc:66.8%, Test_loss:1.051, Lr:3.11E-04
Epoch:28, Train_acc:98.0%, Train_loss:0.104, Test_acc:68.3%, Test_loss:1.115, Lr:2.86E-04
Epoch:29, Train_acc:96.8%, Train_loss:0.105, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.073, Lr:2.86E-04
Epoch:30, Train_acc:97.5%, Train_loss:0.102, Test_acc:67.3%, Test_loss:1.150, Lr:2.63E-04
Epoch:31, Train_acc:97.6%, Train_loss:0.096, Test_acc:67.3%, Test_loss:1.154, Lr:2.63E-04
Epoch:32, Train_acc:97.1%, Train_loss:0.101, Test_acc:66.3%, Test_loss:1.241, Lr:2.42E-04
Epoch:33, Train_acc:96.3%, Train_loss:0.107, Test_acc:62.9%, Test_loss:1.361, Lr:2.42E-04
Epoch:34, Train_acc:97.3%, Train_loss:0.112, Test_acc:64.4%, Test_loss:1.403, Lr:2.23E-04
Epoch:35, Train_acc:95.4%, Train_loss:0.120, Test_acc:64.4%, Test_loss:1.363, Lr:2.23E-04
Epoch:36, Train_acc:95.0%, Train_loss:0.135, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.149, Lr:2.05E-04
Epoch:37, Train_acc:96.5%, Train_loss:0.105, Test_acc:66.8%, Test_loss:1.106, Lr:2.05E-04
Epoch:38, Train_acc:97.6%, Train_loss:0.084, Test_acc:64.9%, Test_loss:1.321, Lr:1.89E-04
Epoch:39, Train_acc:99.0%, Train_loss:0.061, Test_acc:66.3%, Test_loss:1.296, Lr:1.89E-04
Epoch:40, Train_acc:99.0%, Train_loss:0.055, Test_acc:66.8%, Test_loss:1.271, Lr:1.74E-04
Epoch:41, Train_acc:99.1%, Train_loss:0.045, Test_acc:67.8%, Test_loss:1.352, Lr:1.74E-04
Epoch:42, Train_acc:99.6%, Train_loss:0.041, Test_acc:66.3%, Test_loss:1.326, Lr:1.60E-04
Epoch:43, Train_acc:99.4%, Train_loss:0.039, Test_acc:68.3%, Test_loss:1.358, Lr:1.60E-04
Epoch:44, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.036, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.369, Lr:1.47E-04
Epoch:45, Train_acc:99.4%, Train_loss:0.035, Test_acc:67.8%, Test_loss:1.381, Lr:1.47E-04
Epoch:46, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.032, Test_acc:65.3%, Test_loss:1.406, Lr:1.35E-04
Epoch:47, Train_acc:99.5%, Train_loss:0.030, Test_acc:66.8%, Test_loss:1.408, Lr:1.35E-04
Epoch:48, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.028, Test_acc:66.8%, Test_loss:1.435, Lr:1.24E-04
Epoch:49, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.027, Test_acc:66.8%, Test_loss:1.434, Lr:1.24E-04
Epoch:50, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.026, Test_acc:66.3%, Test_loss:1.453, Lr:1.14E-04
Epoch:51, Train_acc:99.9%, Train_loss:0.025, Test_acc:67.3%, Test_loss:1.458, Lr:1.14E-04
Epoch:52, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.025, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.467, Lr:1.05E-04
Epoch:53, Train_acc:99.9%, Train_loss:0.024, Test_acc:67.3%, Test_loss:1.481, Lr:1.05E-04
Epoch:54, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.024, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.481, Lr:9.68E-05
Epoch:55, Train_acc:99.9%, Train_loss:0.023, Test_acc:67.3%, Test_loss:1.498, Lr:9.68E-05
Epoch:56, Train_acc:99.8%, Train_loss:0.021, Test_acc:66.3%, Test_loss:1.503, Lr:8.91E-05
Epoch:57, Train_acc:99.9%, Train_loss:0.020, Test_acc:66.3%, Test_loss:1.514, Lr:8.91E-05
Epoch:58, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.019, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.523, Lr:8.20E-05
Epoch:59, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.018, Test_acc:65.3%, Test_loss:1.530, Lr:8.20E-05
Epoch:60, Train_acc:100.0%, Train_loss:0.017, Test_acc:65.8%, Test_loss:1.538, Lr:7.54E-05
Done. Best test acc:  0.7029702970297029

9. 模型评估

import matplotlib.pyplot as plt
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")               #忽略警告信息
plt.rcParams['font.sans-serif']    = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 用来正常显示负号
plt.rcParams['figure.dpi']         = 100        #分辨率epochs_range = range(epochs)plt.figure(figsize=(12, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)plt.plot(epochs_range, train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, test_acc, label='Test Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, test_loss, label='Test Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()