当前位置：首页 > news >正文

【Python训练营打卡】day37 @浙大疏锦行

news 来源：原创 2025/5/29 14:25:18

DAY 37 早停策略和模型权重的保存

知识点回顾：

1. 过拟合的判断：测试集和训练集同步打印指标

2. 模型的保存和加载

a. 仅保存权重

b. 保存权重和模型

c. 保存全部信息checkpoint，还包含训练状态

3. 早停策略

作业：对信贷数据集训练后保存权重，加载权重后继续训练50轮，并采取早停策略

训练集的loss在下降，但是有可能出现过拟合现象：模型过度学习了训练集的信息，导致在测试集上表现不理想。

所以很自然的，我们想同步打印测试集的loss，以判断是否出现过拟合现象。

过拟合的判断

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm  # 导入tqdm库用于进度条显示
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")  # 忽略警告信息# 设置GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签数据# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 将数据转换为PyTorch张量并移至GPU
X_train = torch.FloatTensor(X_train).to(device)
y_train = torch.LongTensor(y_train).to(device)
X_test = torch.FloatTensor(X_test).to(device)
y_test = torch.LongTensor(y_test).to(device)class MLP(nn.Module):def __init__(self):super(MLP, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(4, 10)  # 输入层到隐藏层self.relu = nn.ReLU()self.fc2 = nn.Linear(10, 3)  # 隐藏层到输出层def forward(self, x):out = self.fc1(x)out = self.relu(out)out = self.fc2(out)return out# 实例化模型并移至GPU
model = MLP().to(device)# 分类问题使用交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 使用随机梯度下降优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 训练模型
num_epochs = 20000  # 训练的轮数# 用于存储每200个epoch的损失值和对应的epoch数
train_losses = [] # 存储训练集损失
test_losses = [] # 新增：存储测试集损失
epochs = []start_time = time.time()  # 记录开始时间# 创建tqdm进度条
with tqdm(total=num_epochs, desc="训练进度", unit="epoch") as pbar:# 训练模型for epoch in range(num_epochs):# 前向传播outputs = model(X_train)  # 隐式调用forward函数train_loss = criterion(outputs, y_train)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()train_loss.backward()optimizer.step()# 记录损失值并更新进度条if (epoch + 1) % 200 == 0:# 计算测试集损失，新增代码model.eval()with torch.no_grad():test_outputs = model(X_test)test_loss = criterion(test_outputs, y_test)model.train()train_losses.append(train_loss.item())test_losses.append(test_loss.item())epochs.append(epoch + 1)# 更新进度条的描述信息pbar.set_postfix({'Train Loss': f'{train_loss.item():.4f}', 'Test Loss': f'{test_loss.item():.4f}'})# 每1000个epoch更新一次进度条if (epoch + 1) % 1000 == 0:pbar.update(1000)  # 更新进度条# 确保进度条达到100%if pbar.n < num_epochs:pbar.update(num_epochs - pbar.n)  # 计算剩余的进度并更新time_all = time.time() - start_time  # 计算训练时间
print(f'Training time: {time_all:.2f} seconds')# 可视化损失曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, train_losses, label='Train Loss') # 原始代码已有
plt.plot(epochs, test_losses, label='Test Loss')  # 新增：测试集损失曲线
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training and Test Loss over Epochs')
plt.legend() # 新增：显示图例
plt.grid(True)
plt.show()# 在测试集上评估模型，此时model内部已经是训练好的参数了
# 评估模型
model.eval() # 设置模型为评估模式
with torch.no_grad(): # torch.no_grad()的作用是禁用梯度计算，可以提高模型推理速度outputs = model(X_test)  # 对测试数据进行前向传播，获得预测结果_, predicted = torch.max(outputs, 1) # torch.max(outputs, 1)返回每行的最大值和对应的索引correct = (predicted == y_test).sum().item() # 计算预测正确的样本数accuracy = correct / y_test.size(0)print(f'测试集准确率: {accuracy * 100:.2f}%')

模型的保存和加载

深度学习中模型的保存与加载主要涉及参数（权重）和整个模型结构的存储，同时需兼顾训练状态（如优化器参数、轮次等）以支持断点续训。

仅保存模型参数（推荐）

原理：保存模型的权重参数，不保存模型结构代码。加载时需提前定义与训练时一致的模型类。

优点：文件体积小（仅含参数），跨框架兼容性强（需自行定义模型结构）。

# 保存模型参数
torch.save(model.state_dict(), "model_weights.pth")
# 加载参数（需先定义模型结构）
model = MLP()  # 初始化与训练时相同的模型结构
model.load_state_dict(torch.load("model_weights.pth"))
# model.eval()  # 切换至推理模式（可选）

保存模型+权重

原理：保存模型结构及参数

优点：加载时无需提前定义模型类

缺点：文件体积大，依赖训练时的代码环境（如自定义层可能报错）

# 保存整个模型
torch.save(model, "full_model.pth")# 加载模型（无需提前定义类，但需确保环境一致）
model = torch.load("full_model.pth")
model.eval()  # 切换至推理模式（可选）

保存训练状态（断点续训）

原理：保存模型参数、优化器状态（学习率、动量）、训练轮次、损失值等完整训练状态，用于中断后继续训练

适用场景：长时间训练任务（如分布式训练、算力中断）

# 保存训练状态
checkpoint = {"model_state_dict": model.state_dict(),"optimizer_state_dict": optimizer.state_dict(),"epoch": epoch,"loss": best_loss,
}
torch.save(checkpoint, "checkpoint.pth")# 加载并续训
model = MLP()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
checkpoint = torch.load("checkpoint.pth")model.load_state_dict(checkpoint["model_state_dict"])
optimizer.load_state_dict(checkpoint["optimizer_state_dict"])
start_epoch = checkpoint["epoch"] + 1  # 从下一轮开始训练
best_loss = checkpoint["loss"]# 继续训练循环
for epoch in range(start_epoch, num_epochs):train(model, optimizer, ...)

早停法

正常情况：训练集和测试集损失同步下降，最终趋于稳定。

过拟合：训练集损失持续下降，但测试集损失在某一时刻开始上升（或不再下降）。

如果可以监控验证集的指标不再变好，此时提前终止训练，避免模型对训练集过度拟合。----监控的对象是验证集的指标。这种策略叫早停法。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import time
import matplotlib.pyplot as plt
from tqdm import tqdm  # 导入tqdm库用于进度条显示
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")  # 忽略警告信息# 设置GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签数据# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)# 将数据转换为PyTorch张量并移至GPU
X_train = torch.FloatTensor(X_train).to(device)
y_train = torch.LongTensor(y_train).to(device)
X_test = torch.FloatTensor(X_test).to(device)
y_test = torch.LongTensor(y_test).to(device)class MLP(nn.Module):def __init__(self):super(MLP, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(4, 10)  # 输入层到隐藏层self.relu = nn.ReLU()self.fc2 = nn.Linear(10, 3)  # 隐藏层到输出层def forward(self, x):out = self.fc1(x)out = self.relu(out)out = self.fc2(out)return out# 实例化模型并移至GPU
model = MLP().to(device)# 分类问题使用交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 使用随机梯度下降优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)# 训练模型
num_epochs = 20000  # 训练的轮数# 用于存储每200个epoch的损失值和对应的epoch数
train_losses = []  # 存储训练集损失
test_losses = []   # 存储测试集损失
epochs = []# ===== 新增早停相关参数 =====
best_test_loss = float('inf')  # 记录最佳测试集损失
best_epoch = 0                 # 记录最佳epoch
patience = 50                # 早停耐心值（连续多少轮测试集损失未改善时停止训练）
counter = 0                    # 早停计数器
early_stopped = False          # 是否早停标志
# ==========================start_time = time.time()  # 记录开始时间# 创建tqdm进度条
with tqdm(total=num_epochs, desc="训练进度", unit="epoch") as pbar:# 训练模型for epoch in range(num_epochs):# 前向传播outputs = model(X_train)  # 隐式调用forward函数train_loss = criterion(outputs, y_train)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()train_loss.backward()optimizer.step()# 记录损失值并更新进度条if (epoch + 1) % 200 == 0:# 计算测试集损失model.eval()with torch.no_grad():test_outputs = model(X_test)test_loss = criterion(test_outputs, y_test)model.train()train_losses.append(train_loss.item())test_losses.append(test_loss.item())epochs.append(epoch + 1)# 更新进度条的描述信息pbar.set_postfix({'Train Loss': f'{train_loss.item():.4f}', 'Test Loss': f'{test_loss.item():.4f}'})# ===== 新增早停逻辑 =====if test_loss.item() < best_test_loss: # 如果当前测试集损失小于最佳损失best_test_loss = test_loss.item() # 更新最佳损失best_epoch = epoch + 1 # 更新最佳epochcounter = 0 # 重置计数器# 保存最佳模型torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')else:counter += 1if counter >= patience:print(f"早停触发！在第{epoch+1}轮，测试集损失已有{patience}轮未改善。")print(f"最佳测试集损失出现在第{best_epoch}轮，损失值为{best_test_loss:.4f}")early_stopped = Truebreak  # 终止训练循环# ======================# 每1000个epoch更新一次进度条if (epoch + 1) % 1000 == 0:pbar.update(1000)  # 更新进度条# 确保进度条达到100%if pbar.n < num_epochs:pbar.update(num_epochs - pbar.n)  # 计算剩余的进度并更新time_all = time.time() - start_time  # 计算训练时间
print(f'Training time: {time_all:.2f} seconds')# ===== 新增：加载最佳模型用于最终评估 =====
if early_stopped:print(f"加载第{best_epoch}轮的最佳模型进行最终评估...")model.load_state_dict(torch.load('best_model.pth'))
# ================================# 可视化损失曲线
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(epochs, train_losses, label='Train Loss')
plt.plot(epochs, test_losses, label='Test Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training and Test Loss over Epochs')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()# 在测试集上评估模型
model.eval()
with torch.no_grad():outputs = model(X_test)_, predicted = torch.max(outputs, 1)correct = (predicted == y_test).sum().item()accuracy = correct / y_test.size(0)print(f'测试集准确率: {accuracy * 100:.2f}%')

上述早停策略的具体逻辑如下

首先初始一个计数器counter。

每 200 轮训练执行一次判断：比较当前损失与历史最佳损失。

若当前损失更低，保存模型参数。

若当前损失更高或相等，计数器加 1。

若计数器达到最大容许的阈值patience，则停止训练。

之所以设置阈值patience，是因为训练过程中存在波动，不能完全停止训练。同时每隔固定的训练轮次都会保存模型参数，下次可以接着这里训练，缩小训练的范围。

这里没有触发早停策略，有以下几个原因：

1. 测试集损失在训练中持续下降或震荡，但未出现连续 patience 轮不改善

2. patience值过大，需要调小

实际上，在早停策略中，保存 checkpoint（检查点）是更优选择，因为它不仅保存了模型参数，还记录了训练状态（如优化器参数、轮次、损失值等），一但出现了过拟合，方便后续继续训练。

作业

# 导包
import pandas as pd    #用于数据处理和分析，可处理表格数据。
import numpy as np     #用于数值计算，提供了高效的数组操作。
import matplotlib.pyplot as plt    #用于绘制各种类型的图表
import seaborn as sns   #基于matplotlib的高级绘图库，能绘制更美观的统计图形。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import time
from tqdm import tqdm  # 导入tqdm库用于进度条显示import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")# 设置中文字体（解决中文显示问题）
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # Windows系统常用黑体字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False    # 正常显示负号# 设置GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")data = pd.read_csv('data.csv')    #读取数据#数据预处理
# 先筛选字符串变量 
discrete_features = data.select_dtypes(include=['object']).columns.tolist()
# Home Ownership 标签编码
home_ownership_mapping = {'Own Home': 1,'Rent': 2,'Have Mortgage': 3,'Home Mortgage': 4
}
data['Home Ownership'] = data['Home Ownership'].map(home_ownership_mapping)# Years in current job 标签编码
years_in_job_mapping = {'< 1 year': 1,'1 year': 2,'2 years': 3,'3 years': 4,'4 years': 5,'5 years': 6,'6 years': 7,'7 years': 8,'8 years': 9,'9 years': 10,'10+ years': 11
}
data['Years in current job'] = data['Years in current job'].map(years_in_job_mapping)# Purpose 独热编码，记得需要将bool类型转换为数值
data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
data2 = pd.read_csv("data.csv") # 重新读取数据，用来做列名对比
list_final = [] # 新建一个空列表，用于存放独热编码后新增的特征名
for i in data.columns:if i not in data2.columns:list_final.append(i) # 这里打印出来的就是独热编码后的特征名
for i in list_final:data[i] = data[i].astype(int) # 这里的i就是独热编码后的特征名# Term 0 - 1 映射
term_mapping = {'Short Term': 0,'Long Term': 1
}
data['Term'] = data['Term'].map(term_mapping)
data.rename(columns={'Term': 'Long Term'}, inplace=True) # 重命名列
continuous_features = data.select_dtypes(include=['int64', 'float64']).columns.tolist()  #把筛选出来的列名转换成列表# 连续特征用中位数补全
for feature in continuous_features:     mode_value = data[feature].mode()[0]            #获取该列的众数。data[feature].fillna(mode_value, inplace=True)          #用众数填充该列的缺失值，inplace=True表示直接在原数据上修改。data.drop(columns=['Id'], inplace=True) # 删除 Loan ID 列# 划分特征和标签
X = data.drop(['Credit Default'], axis=1)  # 特征数据
y = data['Credit Default']  # 标签数据# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)  # 确保训练集和测试集是相同的缩放X_train = torch.FloatTensor(X_train).to(device)
y_train = torch.LongTensor(y_train.values).to(device)
X_test = torch.FloatTensor(X_test).to(device)
y_test = torch.LongTensor(y_test.values).to(device)