第三章深度学习---核心库TensorFlow 和 PyTorch 实操指南（三）

五、综合实践：护理场景深度学习项目

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本教程旨在掌握TensorFlow和PyTorch两大深度学习框架在 PyCharm 环境下的安装配置与实际应用。通过系统学习，将能够：

1. 掌握 TensorFlow 和 PyTorch 在 PyCharm 中的安装配置，解决 CUDA 兼容性等常见问题

2. 理解深度学习核心概念，包括张量操作、神经网络构建等

3. 掌握护理数据的预处理技术，能够处理缺失值、归一化等问题

4. 具备用库函数实现简单神经网络的能力，能够构建护理场景的预测模型

5. 掌握模型训练流程，包括优化器选择、损失函数设计、训练轮次设置等

6. 能够在 PyCharm 中运行并查看训练过程，绘制损失曲线等可视化图表

本教程特别强调护理场景的实际应用，通过 “糖尿病护理风险预测” 等具体案例，让在掌握技术的同时，深刻理解深度学习在护理领域的应用价值。

具体的专栏内容请参考：

人工智能专栏

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5.1 项目背景与目标

本项目旨在构建一个糖尿病护理风险智能评估系统，通过分析患者的基本信息、生命体征、实验室检查结果等多维数据，预测患者的护理风险等级，为护理决策提供科学依据。

项目核心目标：

1. 开发一个能够准确预测糖尿病患者护理风险的深度学习模型

2. 实现对患者风险的实时评估和预警

3. 提供可解释的预测结果，便于护理人员理解和应用

4. 具备良好的可扩展性，能够适应不同护理场景

5.2 数据准备与特征工程

数据收集与整理：

本项目使用的数据集包含以下特征：

特征类别	具体特征	说明
基本信息	年龄、性别、BMI	患者基本情况
血糖指标	空腹血糖、餐后 2 小时血糖、HbA1c	血糖控制情况
生命体征	血压、心率、体温、血氧	生理指标
并发症	高血压、心血管疾病史、糖尿病家族史	疾病风险因素
护理风险等级	1-3 级	目标变量（1 级最低，3 级最高）

特征工程实践：

# 数据预处理完整流程
def preprocess_nursing_data(dataframe):"""完整的数据预处理流程"""# 1. 处理缺失值# 使用均值填充数值型缺失值numerical_cols = ['年龄', 'BMI', '空腹血糖', '餐后2小时血糖', 'HbA1c', '心率', '血压值']for col in numerical_cols:dataframe[col].fillna(dataframe[col].mean(), inplace=True)# 使用众数填充类别型缺失值categorical_cols = ['性别', '血压类型', '心血管疾病史', '糖尿病家族史']for col in categorical_cols:dataframe[col].fillna(dataframe[col].mode()[0], inplace=True)# 2. 标签编码encoder = LabelEncoder()for col in categorical_cols:dataframe[col] = encoder.fit_transform(dataframe[col])# 3. 特征归一化scaler = StandardScaler()dataframe[numerical_cols] = scaler.fit_transform(dataframe[numerical_cols])# 4. 特征选择（基于相关性分析）correlation_threshold = 0.1correlations = dataframe.corr()['护理风险等级'].abs()selected_features = correlations[correlations > correlation_threshold].index[:-1]  # 排除目标变量return dataframe[selected_features], dataframe['护理风险等级']

5.3 模型构建与训练

构建综合模型架构：

结合 TensorFlow 和 PyTorch 的优势，我们构建一个多模态深度学习模型：

# TensorFlow版本的综合模型
def create_advanced_nursing_model():"""创建高级护理风险预测模型"""# 数值特征输入numerical_input = layers.Input(shape=(8,), name='numerical_features')# 类别特征输入（需要先进行嵌入）categorical_input = layers.Input(shape=(4,), name='categorical_features')embedding_layer = layers.Embedding(input_dim=2, output_dim=8)(categorical_input)categorical_flat = layers.Flatten()(embedding_layer)# 合并特征combined_features = layers.concatenate([numerical_input, categorical_flat], axis=1)# 多层感知机x = layers.Dense(32, activation='relu')(combined_features)x = layers.BatchNormalization()(x)x = layers.Dropout(0.2)(x)x = layers.Dense(16, activation='relu')(x)x = layers.BatchNormalization()(x)x = layers.Dropout(0.2)(x)outputs = layers.Dense(3, activation='softmax')(x)model = models.Model(inputs=[numerical_input, categorical_input],outputs=outputs)return model# PyTorch版本的综合模型
class AdvancedNursingModel(nn.Module):"""PyTorch版本的高级护理风险预测模型"""def __init__(self, num_numerical=8, num_categorical=4, embedding_dim=8):super(AdvancedNursingModel, self).__init__()# 类别特征嵌入层self.embedding = nn.Embedding(2, embedding_dim)# 全连接层self.layers = nn.Sequential(nn.Linear(num_numerical + num_categorical * embedding_dim, 32),nn.ReLU(),nn.BatchNorm1d(32),nn.Dropout(0.2),nn.Linear(32, 16),nn.ReLU(),nn.BatchNorm1d(16),nn.Dropout(0.2),nn.Linear(16, 3))def forward(self, numerical, categorical):"""前向传播"""embedded = self.embedding(categorical)embedded = embedded.view(embedded.size(0), -1)  # 展平嵌入向量combined = torch.cat([numerical, embedded], dim=1)return self.layers(combined)

模型训练策略：

# 训练配置
training_config = {'batch_size': 16