1D卷积神经网络完成二分类任务

Andy杨泽文

1118人浏览 · 2025-05-10 20:27:00

Andy杨泽文 · 2025-05-10 20:27:00 发布

该项目是机器学习的课程作业，代码实现了一个1D卷积神经网络（1D CNN）模型，通过三层卷积层（通道数16→32→64）和最大池化层提取一维序列特征，最终通过全局平均池化与全连接层完成二分类任务。模型使用Adam优化器和BCEWithLogitsLoss损失函数，输入数据为320维特征（经CSVDataset转换为[batch, 1, 320]张量），适用于处理如时间序列或基因序列的二分类问题。

1.导入库

代码开始导入了以下的python库：

PyTorch：用于构建和训练神经网络的核心框架。

nn：神经网络模块（层、激活函数、损失函数）。

optim：优化器（如Adam）。

Dataset 和 DataLoader：数据加载工具。

Pandas：用于读取和处理CSV文件。

NumPy：数值计算工具。

scikit-learn：提供balanced_accuracy_score用于评估分类性能（适用于类别不平衡数据）。

2.CSVDataset类

该自定义数据集类用于加载CSV文件中的二分类数据，适配PyTorch的Dataset接口，支持数据划分、标签编码、张量转换及可选的预处理操作。

首先读取CSV文件，处理标签编码，划分特征和标签。将标签列中的"A"替换为1，"B"替换为0（适用于二分类任务）。根据split列的值筛选数据，选取第4列及之后的列作为特征，选取第3列作为标签列。

class CSVDataset(Dataset):
   def __init__(self, path, type, transform=None):

       data = pd.read_csv(path)
       data = data.replace("A", 1)
       data = data.replace("B", 0)

       self.x = data.loc[data['split'] == type].iloc[:, 3:].values
       self.y = data.loc[data['split'] == type].iloc[:, 2].values.reshape(-1, 1) 

       self.transform = transform

之后返回数据集的样本总数（即特征数据self.x的行数）。

def __len__(self):
   return len(self.x)

之后根据索引idx返回单个样本的特征和标签。将NumPy数组转为PyTorch张量。为特征添加通道维度，适配Conv1d输入格式，通过transform参数支持自定义预处理。

3.CNN1D类

这是一个用于二分类任务的1D卷积神经网络（CNN），通过多层卷积和池化提取时序特征，最终通过全连接层输出分类结果。

首先进行初始化。卷积层中，conv1：输入单通道（如时序信号），输出16通道，卷积核大小3，填充1（保持输入长度不变）。conv2 和 conv3：通道数递增（16，32，64），逐步提取深层特征。池化层中最大池化（kernel_size=2），每次将序列长度减半。

正则化：Dropout层（丢弃率0.3）减少过拟合风险。全局池化：AdaptiveAvgPool1d(1) 将每个通道的时序特征压缩为1个值，生成全局特征向量。全连接层：将64维特征映射到128维，再输出1维。

class CNN1D(nn.Module):
   def __init__(self):
       super(CNN1D, self).__init__()
       self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, padding=1)
       self.relu = nn.ReLU()
       self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
       self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
       self.conv3 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
       self.dropout = nn.Dropout(p=0.3)
       self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
       self.fc1 = nn.Linear(64, 128)
       self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

输入数据依次通过三个卷积层（conv1、conv2、conv3），每层后接ReLU激活函数和最大池化（pool），逐步提取特征并压缩序列长度。使用自适应平均池化（global_pool）将特征压缩为全局向量，展平后通过Dropout层随机丢弃部分神经元以防止过拟合。经过两个全连接层（fc1、fc2）映射到最终输出，并通过squeeze(1)调整维度，得到形状为[batch]的二分类结果。

4.train函数代码

训练模式与梯度清零，设置模型为训练模式，遍历数据加载器的每个批次，将输入和标签移至指定设备（如GPU），并清空优化器的历史梯度。

前向传播与损失计算，通过模型前向传播得到预测值，计算损失（criterion，如交叉熵），并调用loss.backward()进行反向传播，生成参数梯度。

参数更新与损失累计，使用优化器更新模型参数，累计批次损失，最终返回整个数据集上的平均损失（总损失除以样本总数）。

def train(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
   model.train()
   total_loss = 0.0
   for x, y in dataloader:
       x, y = x.to(device), y.to(device)
       optimizer.zero_grad()
       outputs = model(x)
       loss = criterion(outputs, y.squeeze())
       loss.backward()
       optimizer.step()
       total_loss += loss.item() * x.size(0)
   return total_loss / len(dataloader.dataset)

5.evaluate函数

此函数用于评估模型性能，首先调用 model.eval() 将模型设置为评估模式，同时使用 torch.no_grad() 上下文管理器来禁止梯度计算，以减少内存消耗并加快推理速度。接着遍历数据加载器 dataloader 中的每个批次数据，将输入 x 和标签 y 移动到指定设备 device 上，通过模型 model 得到输出 outputs，再使用 torch.sigmoid 函数将输出转换为概率值，最后以 0.5 为阈值将概率值转换为预测标签 preds。最后将真实标签 y 和预测标签 preds 移回 CPU，使用 balanced_accuracy_score 函数计算平衡准确率并返回该评估指标。

def evaluate(model, dataloader, device):
   model.eval()
   with torch.no_grad():
       for x, y in dataloader:
           x, y = x.to(device), y.to(device)
           outputs = model(x)
           preds = (torch.sigmoid(outputs) > 0.5).float()
   return balanced_accuracy_score(y.cpu(), preds.cpu())

6.程序主入口

主要功能即初始化训练所需的各项参数和组件，然后进行模型训练与评估，最后保存训练好的模型。

设备选择、批次大小和训练轮数设置。device：检查系统是否支持CUDA，若支持则使用 GPU 进行计算，否则使用CPU。batch_size：每次训练时输入到模型中的样本数量，这里设置为60。epochs：模型对整个训练数据集进行训练的轮数，设置为 500 轮。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
batch_size = 60
epochs = 500

数据集和数据加载器创建。train_dataset 和 test_dataset：分别从 CSV 文件中加载训练集和测试集数据，使用自定义的 CSVDataset 类进行处理。 train_loader 和 test_loader：使用 DataLoader 类将数据集封装成可迭代的数据加载器，方便按批次加载数据。训练集数据加载器会在每个 epoch 打乱数据顺序（shuffle=True），测试集则不打乱（shuffle=False）。

train_dataset = CSVDataset('./ACE_features_320_dimension.csv', type='train')
test_dataset = CSVDataset('./ACE_features_320_dimension.csv', type='test')
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=60, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=277, shuffle=False)

模型、损失函数和优化器初始化。model：实例化自定义的一维卷积神经网络模型 CNN1D，并将其移动到指定设备（GPU 或 CPU）上。criterion：使用二元交叉熵损失函数 nn.BCEWithLogitsLoss，适用于二分类问题。optimizer：使用 Adam 优化器来更新模型的参数，学习率设置为 0.002。

model = CNN1D().to(device)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.002)

模型训练与评估。acc_best：用于记录模型在测试集上的最佳准确率。

for 循环：进行 500 轮训练和评估。

train_loss：调用 train 函数对模型进行一轮训练，并返回该轮的平均训练损失。

acc：调用 evaluate 函数在测试集上评估模型的准确率。

acc_best：更新最佳准确率。

print：打印当前轮次的训练损失、测试准确率和最佳准确率。

best_acc = 0.0
best_epoch = 0
best_model_path = 'cnn1d_best.pth'
for epoch in range(1, epochs + 1):
   train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer, device)
   test_acc = evaluate(model, test_loader, device)
   if test_acc > best_acc:
       best_acc = test_acc
       best_epoch = epoch
       torch.save(model.state_dict(), best_model_path)
   print(f"Epoch {epoch}/{epochs} - Loss: {train_loss:.4f} - Test Acc: {test_acc:.4f} - Best Acc: {best_acc:.4f} (Epoch {best_epoch})")

模型保存。torch.save(model, "cnn1d_binary.pth")：将训练好的模型保存到文件 cnn1d_binary.pth 中。print：输出提示信息，表示训练完成且模型已保存。

torch.save(model, "cnn1d_binary.pth")
print("train finished, the model has been saved to cnn1d_binary.pth")

运行结果

附录：整体代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics import balanced_accuracy_score


class CSVDataset(Dataset):
   def __init__(self, path, type, transform=None):

       data = pd.read_csv(path)
       data = data.replace("A", 1)
       data = data.replace("B", 0)

       self.x = data.loc[data['split'] == type].iloc[:, 3:].values
       self.y = data.loc[data['split'] == type].iloc[:, 2].values.reshape(-1, 1) 

       self.transform = transform

   def __len__(self):
       return len(self.x)

   def __getitem__(self, idx):

       xi = torch.from_numpy(self.x[idx]).type(torch.FloatTensor)    
       xi = xi.unsqueeze(0)
       yi = torch.tensor(self.y[idx]).type(torch.FloatTensor)

       if self.transform:
           xi = self.transform(xi)
       return xi, yi



class CNN1D(nn.Module):
   def __init__(self):
       super(CNN1D, self).__init__()
       self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=16, kernel_size=3, padding=1)
       self.relu = nn.ReLU()
       self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2)
       self.conv2 = nn.Conv1d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, padding=1)
       self.conv3 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
       self.dropout = nn.Dropout(p=0.3)
       self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)
       self.fc1 = nn.Linear(64, 128) 
       self.fc2 = nn.Linear(128, 1)

   def forward(self, x):
       x = self.conv1(x)
       x = self.relu(x)
       x = self.pool(x)
       x = self.conv2(x)
       x = self.relu(x)
       x = self.pool(x)
       x = self.conv3(x)
       x = self.relu(x)
       x = self.pool(x)
       x = self.global_pool(x)
       x = x.view(x.size(0), -1)
       x = self.dropout(x)
       x = self.fc1(x)
       x = self.relu(x)
       x = self.dropout(x)
       x = self.fc2(x)
       return x.squeeze(1)


def train(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
   model.train()
   total_loss = 0.0
   for x, y in dataloader:
       x, y = x.to(device), y.to(device)
       optimizer.zero_grad()
       outputs = model(x)
       loss = criterion(outputs, y.squeeze())
       loss.backward()
       optimizer.step()
       total_loss += loss.item() * x.size(0)
   return total_loss / len(dataloader.dataset)


def evaluate(model, dataloader, device):
   model.eval()
   with torch.no_grad():
       for x, y in dataloader:
           x, y = x.to(device), y.to(device)
           outputs = model(x)
           preds = (torch.sigmoid(outputs) > 0.5).float()
   return balanced_accuracy_score(y.cpu(), preds.cpu())

if __name__ == "__main__":

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   batch_size = 60
   epochs = 500

   train_dataset = CSVDataset('./ACE_features_320_dimension.csv', type='train')
   test_dataset = CSVDataset('./ACE_features_320_dimension.csv', type='test')
   train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=60, shuffle=True)
   test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=277, shuffle=False)
   model = CNN1D().to(device)
   criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
   #optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.0005, momentum=0.9)
   optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.002)

   
   best_acc = 0.0
   best_epoch = 0
   best_model_path = 'cnn1d_best.pth'
   for epoch in range(1, epochs + 1):
       train_loss = train(model, train_loader, criterion, optimizer, device)
       test_acc = evaluate(model, test_loader, device)
       if test_acc > best_acc:
           best_acc = test_acc
           best_epoch = epoch
           torch.save(model.state_dict(), best_model_path)
       print(f"Epoch {epoch}/{epochs} - Loss: {train_loss:.4f} - Test Acc: {test_acc:.4f} - Best Acc: {best_acc:.4f} (Epoch {best_epoch})")
   

   print(f"Training complete. Best accuracy {best_acc:.4f} achieved at epoch {best_epoch}.")
   print(f"Best model weights saved to '{best_model_path}'.")