情感分析项目代码详解（四）：train_eval_test.py 训练评估 + main.py 项目总入口

上一篇搭好了 TextRNN 模型，这一篇进入实战环节。train_eval_test.py 包含训练、验证、测试三个函数，负责让模型"学会"分类、及时保存最优版本、最后报告总成绩。

一、导入库

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.nn.functional as F from sklearn import metrics

numpy：数值计算库，这里用来收集和拼接预测结果数组。

torch.nn.functional（简写 F）：提供交叉熵损失等函数式接口，只计算、不保存参数。

sklearn.metrics：机器学习评估工具包，准确率、分类报告都有现成函数，不用自己手写。

二、evaluate 评估函数

def evaluate(class_list, model, data_iter, test=False): model.eval() loss_total = 0 predict_all = np.array([], dtype=int) label_all = np.array([], dtype=int) with torch.no_grad():

model.eval()：把模型切换到"评估模式"。训练时用到的 dropout 等随机行为会被关闭，保证评估结果稳定可复现。

loss_total：累加所有批次的损失，最后取平均。

predict_all、label_all：两个空数组，用来收集整个数据集上的预测值和真实标签。

with torch.no_grad()：评估阶段不需要反向传播，关掉梯度计算能省大量显存、跑得更快。

三、逐批计算损失与预测

for texts, labels in data_iter: outputs = model(texts) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) loss_total += loss.item() labels = labels.data.cpu().numpy() predic = torch.max(outputs, 1)[1].cpu().numpy() label_all = np.append(label_all, labels) predict_all = np.append(predict_all, predic)

data_iter 就是第二篇写的 DatasetIterator，每次吐出一批 (texts, labels)。

F.cross_entropy：交叉熵损失，衡量预测分数和真实标签差多少，是多分类任务最常用的损失函数。loss.item() 把张量转成普通 Python 数字。

torch.max(outputs, 1)[1]：沿第 1 维（类别方向）找最大值，[1] 取最大值的下标，也就是预测的类别；再用 .cpu().numpy() 转成 numpy 数组。

np.append 把每批的结果拼进大数组，循环结束后就得到全数据集的预测和标签。

四、计算准确率与分类报告

acc = metrics.accuracy_score(label_all, predict_all) if test: report = metrics.classification_report(label_all, predict_all, target_names=class_list, digits=4) return acc, loss_total / len(data_iter), report return acc, loss_total / len(data_iter)

accuracy_score 直接算出整体准确率：预测对的条数 ÷ 总条数。

test=True 时（正式测试），额外生成分类报告：每种情绪各自的精确率、召回率、F1 值（digits=4 保留 4 位小数），能看出模型对哪类情绪识别得好、哪类容易混淆。

平均损失 = 总损失 ÷ 批数。评估在验证集上只返回准确率和损失，在测试集上多返回一份报告。

五、test 测试函数

def test(model, test_iter, class_list): model.eval() test_acc, test_loss, test_report = evaluate(class_list, model, test_iter, True) msg = 'Test Loss: {0:>5.2} , Test Acc: {1:>6.2%}' print(msg.format(test_loss, test_acc)) print(test_report)

测试其实就是"开全量报告"的评估：把 test=True 传给 evaluate。

msg 里的 {1:>6.2%} 是格式控制符：百分数保留 2 位小数、右对齐占 6 格，输出整齐好看。

最后打印测试集上的损失、准确率和完整分类报告。

六、train 训练函数开头

def train(model, train_iter, dev_iter, test_iter, class_list): model.train() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) total_batch = 0 dev_best_loss = float('inf') last_improve = 0 flag = False epochs = 20

model.train()：切换到训练模式，启用 dropout 等机制（与 eval 正好相反）。

优化器选用 Adam，学习率 1e-3（即 0.001）。Adam 是目前最常用的优化器，收敛快、调参省心；model.parameters() 把模型所有可训练参数交给它管理。

几个记录变量：total_batch 已训练批数；dev_best_loss 历史最好验证损失，初始化为正无穷——这样第一次评估一定会刷新它；last_improve 上次成绩提升时的批数；flag 早停标记；epochs=20 表示最多训练 20 轮（一轮 = 完整过一遍训练集）。

七、训练核心循环

for epoch in range(epochs): print('Epoch {}/{}'.format(epoch + 1, epochs)) for i, (trains, labels) in enumerate(train_iter): outputs = model(trains) loss = F.cross_entropy(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()

双层循环：外层 20 轮，内层遍历训练集的每一个批次。

每个批次走"标准四步曲"：①前向传播算输出；②交叉熵算损失；③zero_grad() 清空上一步的梯度（PyTorch 的梯度默认累加，不清会越积越乱）；④backward() 反向传播求梯度，step() 用梯度更新参数。

模型就是这样一批一批、一轮一轮"学习"的：不断算错、求梯度、改参数，损失越来越小。

八、每 100 批评估一次

if total_batch % 100 == 0: predic = torch.max(outputs.data, 1)[1].cpu() train_acc = metrics.accuracy_score(labels.data.cpu(), predic) dev_acc, dev_loss = evaluate(class_list, model, dev_iter) if dev_loss < dev_best_loss: dev_best_loss = dev_loss torch.save(model.state_dict(), 'textrnn.ckpt') last_improve = total_batch msg = 'Iter:{0:>6}, Train Loss:{1:>5.2}, Train Acc:{2:>6.2%}, Val Loss:{3:>5.2}, Val Acc:{4:>6.2%}' print(msg.format(total_batch, loss.item(), train_acc, dev_loss, dev_acc)) model.train() total_batch += 1

每训练 100 个批次，就在验证集上"小考"一次：

先算当前批次的训练准确率；再调用 evaluate 在验证集上得到 dev_loss 和 dev_acc。

如果这次验证损失打破了历史最低记录，就把当前模型参数保存到 textrnn.ckpt（state_dict 就是模型参数），并更新 last_improve——这就是"保存最优模型"的常用做法。

打印一行统计信息，格式符保证对齐。

最后记得 model.train() 切回训练模式——因为 evaluate 内部调用了 model.eval()，不切回来的话 dropout 就一直关着了。

循环末尾 total_batch += 1，记录总进度。

九、早停机制

if total_batch - last_improve > 10000: print('No optimization for a long time, auto-stopping...') flag = True break if flag: break test(model, test_iter, class_list)

早停（early stopping）：如果已经训练了 10000 个批次，验证损失却一直没刷新最好成绩，说明继续练下去多半只是浪费时间甚至过拟合，直接中断。

flag 配合两层 break：先跳出内层批次循环，再跳出外层轮次循环。

训练全部结束后，调用 test 在测试集上做最终"大考"，打印损失、准确率和分类报告。

训练流程讲完后，顺便看看项目的总入口 main.py。它负责把前几篇写的所有零件组装起来，代码不长，一并放在本篇结尾讲完。

十、main.py 导入与设备选择

import torch import numpy as np import load_dataset, textrnn from train_eval_test import train if torch.cuda.is_available(): device = 'cuda' elif torch.backends.mps.is_available(): device = 'mps' else: device = 'cpu'

load_dataset、textrnn 是同一个项目目录下的模块，直接 import 就能用里面写好的函数和模型类；from train_eval_test import train 只导入训练函数。

接着判断用哪个设备计算：cuda 代表 NVIDIA 显卡，mps 代表苹果芯片的显卡，都没有就退回 cpu。这个 device 字符串会传给迭代器和模型，决定张量在哪里运算。

十一、固定随机种子

np.random.seed(1) torch.manual_seed(1) torch.cuda.manual_seed_all(1) torch.backends.cudnn.deterministic = True

随机种子相当于"随机数的起点"。训练中很多环节是随机的（打乱数据、初始化参数、dropout 等），固定种子后每次运行结果都一致，方便调试和对比实验；否则每次结果都略有差异，出了问题很难排查。

三行分别固定 numpy、CPU 和 GPU 的种子；最后一行让 GPU 上的卷积运算也走确定性路径。

十二、组装数据

vocab, train_data, dev_data, test_data = load_dataset.load_dataset('simplifyweibo_4_moods.csv') train_iter = load_dataset.DatasetIterator(train_data, 128, device) dev_iter = load_dataset.DatasetIterator(dev_data, 128, device) test_iter = load_dataset.DatasetIterator(test_data, 128, device)

调用第二篇写好的 load_dataset 加载词汇表和三个数据集，再用 DatasetIterator 把每个数据集包装成迭代器，batch_size 设为 128——模型每次吃 128 条数据。

十三、加载预训练向量

embedding_pretrained = torch.tensor(np.load('embedding_Tencent.npz')['embeddings'].astype('float32')) embed = embedding_pretrained.size(1) if embedding_pretrained is not None else 300

np.load 读取腾讯开源的中文词向量文件（npz 压缩格式），取出里面的 embeddings 数组；astype('float32') 转成 32 位浮点，最后用 torch.tensor 转成 PyTorch 张量。

embed 取向量的维度 size(1)（比如腾讯向量是 200 维）；如果没加载到预训练向量，就退回默认 300 维。这个值对应第三篇 Model 里的 embed 参数。

十四、定义类别并创建模型

class_list = ['喜悦', '愤怒', '厌恶', '低落'] num_classes = len(class_list) model = textrnn.Model(embedding_pretrained, len(vocab), embed, num_classes).to(device)

class_list 列出四种情绪，和标签 0~3 一一对应，之后会作为分类报告每一行的名字。

按第三篇 Model 的签名传入四个参数：预训练向量、词汇表大小、向量维度、类别数；最后 .to(device) 把模型整体搬到 GPU 上。到这里，所有零件全部就位。

十五、开始训练

train(model, train_iter, dev_iter, test_iter, class_list)

调用第四篇的 train 函数，训练、验证、早停、保存最优模型、最终测试一气呵成。运行 main.py，就等于把整个项目跑了一遍。

小结

整个项目至此全部讲完：vocab_create.py 建词汇表 → load_dataset.py 数字化并分批 → textrnn.py 搭建模型 → train_eval_test.py 训练评估 → main.py 总调度。main.py 做的事就是：选设备、定种子、组装数据、加载预训练向量、创建模型、开训，把各模块像零件一样拼成一个完整的深度学习情感分类项目。