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项目简介
本项目是基于PyTorch的姓名 - 国家分类系统，借助不同国家的姓氏文本数据，利用循环神经网络（RNN）的多种架构（如RNN、BiRNN、GRU、BiGRU、LSTM、BiLSTM）进行训练与评估，以找出最优的网络结构和超参数配置，从而根据给定姓名预测其所属国家。
项目的主要特性和功能
- 数据处理：对姓名数据预处理，包含Unicode到ASCII转换，以及不同国家姓名数据的分割整理。
- 模型构建：实现基于RNN的多种架构，如RNN、BiRNN、GRU、BiGRU、LSTM和BiLSTM，用于训练和评估。
- 训练与评估：使用PyTorch框架训练模型，通过TensorBoard可视化，实现早停策略避免过拟合。
- 超参数调整：比较不同批处理大小、学习率、模型层数、优化器等对模型性能的影响，找出最佳配置。
- 结果分析：绘制损失和准确度折线图，分析不同模型和超参数组合效果，指导后续模型设计与优化。
安装使用步骤
环境准备
- 安装Python环境。
- 安装PyTorch库：
pip install torch。
数据准备
- 下载数据集：从这里下载数据，并将其提取到项目目录的
data/names文件夹中。
代码运行
- 运行数据预处理脚本：
python data_preprocessing.py。 - 构建模型并进行训练：
python train.py。 - 评估模型性能：
python evaluate.py。
结果分析
- 启动TensorBoard：
tensorboard --logdir=logs。 - 在浏览器中访问TensorBoard界面，查看训练过程中的损失和准确度曲线。
模型优化
- 根据TensorBoard中的分析结果，调整模型结构和超参数。
- 重新运行训练和评估脚本，验证优化效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】