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{"aid": 85400859, "title": "言和：凉州词，Cover. （ 游九州音乐企划 。）", "description": "本家：AV68345370\n原唱：乐正龙牙\n翻唱：言和\n调校：雪高P\n这歌其实上个星期就已经做好了。不过过年家里面的亲戚多，有点忙。今天刚好抽出时间把这首歌给上传上来，希望你们能够喜欢哦。\n最后强烈安利一下龙牙版的凉州词。真的实在是太太太太太太太好听啦。听完耳朵就会怀孕的那种，不信你去听听~", "tags": ["九州", "COVER", "中国风", "古风"], "author_info": "雪高P: 求合作mv画师。Qq.\n2483141844\n微信：Holland69k\n如果有需要也可以加微信，QQ人太多有时候会看不到。", "label": 2}
{"aid": 10569529, "title": "【夏語遙】魔法旋律【UTAU Cover】", "description": "https://www.youtube.com/watch?v=ggojv9JPGco\n這位調教師的調教很厲害的，過去的作品也請各位去聽聽吧\n\n這次調的是心華的《魔法旋律》\n\n\n作曲 : HoneyWorks\nUst : Haru.jpg\n\nVocal : 夏語遙\n調聲 : UnstableCC", "tags": ["夏语遥"], "author_info": "獨墨狂草: 颶風之殿「降罪祭司」：七祭司於風暴中佇立禱告，聆聽風之女神歌唱，祈求颶風降罪於世，願大地在風暴之中重塑。", "label": 2}
{"aid": 26695735, "title": "【洛天依原创曲】小城书院【天依6周年生日快乐~】", "description": "小城书院\n\n曲：乌龟Sui\n词＆调：纳兰寻风\n绘：空岛游\nPV： colorsky\n\n不知不觉的6年的时间过去了，我们发生了很多事情，我们遇到了很多人，但是我们还是我们，我们会一直陪着她走下去，祝洛天依生日快乐~", "tags": ["洛天依", "2018洛天依庆生会", "乌龟Sui", "中文曲", "VOCALOID中文曲", "古风"], "author_info": "没有龟壳的乌龟: 微博@乌龟sui QQ音乐：没有龟壳的乌龟，聊天群：454268999。谢谢你们关注咱！", "label": 1}
{"aid": 59781416, "title": "【镜音连·洛天依原创曲】罂粟花冠 Forgotten ver.【PV付/投稿7周年】", "description": "本曲纯属虚构，且含有创作夸张成分，请勿带入现实，请勿模仿视频中行为\n“罂粟花冠”一词引自法国诗人阿蒂尔·兰波作品\n本曲中“罂粟花冠”指自甘堕落的恶果，本曲含义为不可自甘堕落，否则将自食恶果\n——————————\n词曲编调混：JUSF周存；绘：乜\n谢谢跳哥音乐方面的指导，谢谢乜帮我画曲绘~\n不知不觉投稿7年啦，谢谢大家一直以来的批评指导和支持~\n附上罂粟花冠的老版本av1125077", "tags": ["洛卷卷", "JUSF周存", "VOCALOID中文曲", "原创", "乜", "镜音连", "洛天依"], "author_info": "JUSF周存: 所有作品纯属虚构，请勿代入现实；随缘写写歌；请勿在任何不相关处提及我和我的作品，感谢", "label": 1}
{"aid": 18643700, "title": "【初音ミク】伝播不安【ぷれいらP】", "description": "sm4830412\n作品类型: 原创曲\n调教: ぷれいらP\n简介补充: 隣の人が不安になると僕も不安になるので隣の人が不安になります。ミクが歌ってるとは言い辛く不安です。前の不安[sm4773819]\n\n伝播する不安の波長。", "tags": ["初音ミク", "miku", "vocaloid", "pppppP", "ぷれいらP"], "author_info": "neneneneneneneko: ", "label": 0}
{"aid": 965012967, "title": "【初音未来&洛天依】被世界抛弃的孩子 - QGRay", "description": "✦喜欢请三连加关注哦~这对我的帮助很大，可以的话请给我一个免费的赞，谢谢谢谢！！\n✦同名小说在制作中了，如果我没弃坑的话，后期应该会在b站动态不定期更新......\n\n✦歌曲名称：被世界抛弃的孩子\n✦出自专辑：《被世界抛弃的孩子》\n\n✦作词/作曲/编曲/混音/调教/曲绘/PV制作/LOGO制作：QGRay\n✦人声：初音未来V4中文&洛天依V4萌\n\n✦网易云音乐/QQ音乐/酷狗音乐：@QGRay\n✦粉丝QQ群：140297467 欢迎加群聊天哦~~\n\n✦歌词：\n\n被世界抛弃的孩子\n不止一次被大雨淋湿\n理智通通被恐惧吞噬\n解释诠释真是讽刺\n那么请用我最后的歌声伴着那吉他声\n听得到吗我的回答\n能不能别抛弃我啊\n给我个回话\n鲜血浸染的那电吉他\n身上的伤疤\n无情的惩罚\n他们嘲笑我是个傻瓜\n没有人陪伴没有人期盼\n只有那陪我的娃娃\n人们都打我嘴巴\n苦苦挣扎我没变化没办法\n末世的歌姬\n靠什么\n那毫无攻击的勇气吗\n为什么恶意\n这么大\n渴望救赎的我们有错吗\n却总是用那种嫌弃的眼神\n评判我的处处伤疤\n没错我并没有错\n错的不是我而是这个世界\n没多大能耐真的是很失败\n满眼的空白失去了色彩的状态\n曾经深爱的TA早已经不在\n凋零的花朵要何时才能够重开\n被世界抛弃的孩子\n不止一次被大雨淋湿\n理智通通被恐惧吞噬\n解释诠释真是讽刺\n那么请用我最后的歌声伴着那吉他声\n听得到吗我心中的反抗意志响彻舞台城市\n被世界抛弃的孩子\n多少人还记得我名字\n一句句吐露出的歌词\n如泡沫般逐渐消逝\n日复一日意志的遗失换来仅剩的偏执\n没人牵挂 在月光下 迎冷风弹奏吉他\n满天璀璨繁星闪耀\n我仍在不停寻找\n泪珠飞舞雪花在环绕\n寻觅一生换不到温热拥抱\n痛苦悲伤诗句\n抚摸情绪韵律\n我们在这地狱\n难以理喻的自叙\n漫天下过的雨\n在内心被拾取\n唱这一首离曲\n还是我咎由自取呢\n没多大能耐真的十分悲哀\n满眼的空白那没有了色彩的尘埃\n曾经深爱的TA早已经离开\n枯萎的绿草要怎样对世界告白\n被世界抛弃的孩子\n不止一次被大雨淋湿\n理智通通被恐惧吞噬\n解释诠释真是讽刺\n那么请用我最后的歌声伴着那吉他声\n听得到吗我心中的反抗意志响彻舞台城市\n被世界抛弃的孩子\n多少人还记得我名字\n一句句吐露出的歌词\n如泡沫般逐渐消逝\n日复一日意志的遗失换来仅剩的偏执\n没人牵挂 在月光下 迎冷风弹奏吉他\n可否\n给我\n回答\n被世界抛弃的孩子\n多少人还记得我名字\n一句句吐露出的歌词\n如泡沫般逐渐消逝\n日复一日意志的遗失换来仅剩的偏执\n无比害怕 心被融化 孤独的欣赏落花", "tags": ["Vsinger创作激励计划", "虚拟歌手", "洛天依", "VOCALOID", "初音未来", "被世界抛弃的孩子", "VOCALOID中文", "葱包", "Vsinger创作激励计划第六期"], "author_info": "奇怪雷子QGRay: 地球人站在地球上看向天空宇宙", "label": 1}
{"aid": 3060153, "title": "【洛天依/乐正绫原创】霜雪千年【PV付/COP】", "description": "自制 【词曲 COP/绘 奈奈（AoezMansion）】\r\n音频下载地址：http://5sing.kugou.com/yc/2893264.html \r\n视频/曲绘下载地址：http://pan.baidu.com/s/1kTtSnPl", "tags": ["洛天依", "乐正绫", "南北组", "VOCALOID中文曲", "霜雪千年", "COP", "原创曲", "古风", "AOEZMANSION", "VOCALOID"], "author_info": "COPY: 未来伴奏、midi等二创素材堆放在https://afdian.com/a/copytiao，建设中", "label": 1}
{"aid": 731466925, "title": "【潋妤】《∞ TIMEs 》（Cover：洛天依）", "description": "真·摸鱼\n最近很喜欢的南北甜曲，我一听啊你术曲又没有气口好滴女鹅上吧！\n=====\n本家：BV16e4y1B7Ct\n曲名：∞ TIMEs\n演唱：洛天依\n和声：乐正绫\n曲绘：药用乙烯\n作词：SuyaTrace\n作曲/调教/混音/视频：星葵\n编曲：AX-寂川 星葵", "tags": ["虚拟歌手创意调校大赏", "COVER", "VocalSharp", "潋妤", "虚拟歌手创意音乐大赏"], "author_info": "血焰玖蝶: 调声小透明糊得要命。约稿可以直接走工坊工坊有余量就有直接拍，没有可以私信问一下。已养生，不接急稿。", "label": 2}
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113
filter/dataset.py Normal file
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@ -0,0 +1,113 @@
import json
import torch
import os
from torch.utils.data import Dataset
from sklearn.model_selection import train_test_split
def split_and_save_data(file_path, test_size=0.1, eval_size=0.1, random_state=42):
"""分割数据并保存test、train和eval集"""
# 读取原始数据
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
all_examples = [json.loads(line) for line in f]
# 检查test文件是否存在
test_file = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'test.jsonl')
if not os.path.exists(test_file):
# 如果test文件不存在，分割test数据并保存
train_eval_examples, test_examples = train_test_split(
all_examples, test_size=test_size, random_state=random_state
)
# 保存test集
with open(test_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
for example in test_examples:
f.write(json.dumps(example, ensure_ascii=False) + '\n')
else:
# 如果test文件存在，直接读取test数据
with open(test_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
test_examples = [json.loads(line) for line in f]
# 剩余的作为train_eval_examples
test_ids = set(json.dumps(example, sort_keys=True) for example in test_examples)
train_eval_examples = [example for example in all_examples if json.dumps(example, sort_keys=True) not in test_ids]
# 分割train和eval数据
train_examples, eval_examples = train_test_split(
train_eval_examples, test_size=eval_size, random_state=random_state
)
# 保存train集
train_file = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'train.jsonl')
with open(train_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
for example in train_examples:
f.write(json.dumps(example, ensure_ascii=False) + '\n')
# 保存eval集
eval_file = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'eval.jsonl')
with open(eval_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
for example in eval_examples:
f.write(json.dumps(example, ensure_ascii=False) + '\n')
return train_examples, eval_examples, test_examples
class MultiChannelDataset(Dataset):
def __init__(self, file_path, max_length=128, mode='train', test_size=0.1, eval_size=0.1, random_state=42):
self.max_length = max_length
self.mode = mode
# 检查train、eval和test文件是否存在
train_file = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'train.jsonl')
eval_file = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'eval.jsonl')
test_file = os.path.join(os.path.dirname(file_path), 'test.jsonl')
if os.path.exists(train_file) and os.path.exists(eval_file) and os.path.exists(test_file):
# 如果文件存在，直接读取对应的数据
if self.mode == 'train':
with open(train_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
self.examples = [json.loads(line) for line in f]
elif self.mode == 'eval':
with open(eval_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
self.examples = [json.loads(line) for line in f]
elif self.mode == 'test':
with open(test_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
self.examples = [json.loads(line) for line in f]
else:
raise ValueError("Invalid mode. Choose from 'train', 'eval', or 'test'.")
else:
# 如果文件不存在，执行分割并保存文件
train_examples, eval_examples, test_examples = split_and_save_data(
file_path, test_size, eval_size, random_state
)
# 根据mode选择对应的数据
if self.mode == 'train':
self.examples = train_examples
elif self.mode == 'eval':
self.examples = eval_examples
elif self.mode == 'test':
self.examples = test_examples
else:
raise ValueError("Invalid mode. Choose from 'train', 'eval', or 'test'.")
def __len__(self):
return len(self.examples)
def __getitem__(self, idx):
example = self.examples[idx]
# 处理tags（将数组转换为空格分隔的字符串）
tags_text = " ".join(example['tags'])
# 返回文本字典
texts = {
'title': example['title'],
'description': example['description'],
'tags': tags_text,
'author_info': example['author_info']
}
return {
'texts': texts, # 文本字典
'label': torch.tensor(example['label'], dtype=torch.long) # 标签
}

46
filter/model.py Normal file
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@ -0,0 +1,46 @@
import torch
import torch.nn as nn
from sentence_transformers import SentenceTransformer
class VideoClassifier(nn.Module):
def __init__(self, embedding_dim=1024, hidden_dim=256, output_dim=3):
super().__init__()
self.num_channels = 4
self.channel_names = ['title', 'description', 'tags', 'author_info']
# 通道权重参数（可学习）
self.channel_weights = nn.Parameter(torch.ones(self.num_channels))
# 全连接层
self.fc1 = nn.Linear(embedding_dim * self.num_channels, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input_texts, sentence_transformer):
# 各通道特征提取
channel_features = []
for i, name in enumerate(self.channel_names):
# 获取当前通道的批量文本
batch_texts = input_texts[name]
# 使用SentenceTransformer生成嵌入
embeddings = torch.tensor(sentence_transformer.encode(batch_texts))
channel_features.append(embeddings)
# 将通道特征堆叠并加权
channel_features = torch.stack(channel_features, dim=1) # [batch_size, num_channels, embedding_dim]
channel_weights = torch.softmax(self.channel_weights, dim=0)
weighted_features = channel_features * channel_weights.unsqueeze(0).unsqueeze(-1)
# 拼接所有通道特征
combined_features = weighted_features.view(weighted_features.size(0), -1) # [batch_size, num_channels * embedding_dim]
# 全连接层
x = torch.relu(self.fc1(combined_features))
output = self.fc2(x)
output = self.log_softmax(output)
return output
def get_channel_weights(self):
"""获取各通道的权重（用于解释性分析）"""
return torch.softmax(self.channel_weights, dim=0).detach().cpu().numpy()

148
filter/old.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,148 @@
import os
os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"]="1"
import torch
import torch.nn as nn
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from transformers import AutoTokenizer
import json
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
class VideoDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path, sentence_transformer):
self.data = []
self.sentence_transformer = sentence_transformer
with open(data_path, "r", encoding="utf-8") as f:
for line in f:
self.data.append(json.loads(line))
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
item = self.data[idx]
title = item["title"]
description = item["description"]
tags = item["tags"]
label = item["label"]
# 获取每个特征的嵌入
title_embedding = self.get_embedding(title)
description_embedding = self.get_embedding(description)
tags_embedding = self.get_embedding(" ".join(tags))
# 将嵌入连接起来
combined_embedding = torch.cat([title_embedding, description_embedding, tags_embedding], dim=0)
return combined_embedding, label
def get_embedding(self, text):
# 使用SentenceTransformer生成嵌入
embedding = self.sentence_transformer.encode(text)
return torch.tensor(embedding)
class VideoClassifier(nn.Module):
def __init__(self, embedding_dim=768, hidden_dim=256, output_dim=3):
super(VideoClassifier, self).__init__()
# 每个特征的嵌入维度是embedding_dim，总共有3个特征
total_embedding_dim = embedding_dim * 3
# 全连接层
self.fc1 = nn.Linear(total_embedding_dim, hidden_dim)
self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
self.log_softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, embedding_features):
# 全连接层
x = torch.relu(self.fc1(embedding_features))
output = self.fc2(x)
output = self.log_softmax(output)
return output
def train(model, dataloader, criterion, optimizer, device):
model.train()
total_loss = 0
correct = 0
total = 0
for embedding_features, labels in dataloader:
embedding_features = embedding_features.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(embedding_features)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
correct += (predicted == labels).sum().item()
total += labels.size(0)
avg_loss = total_loss / len(dataloader)
accuracy = correct / total
return avg_loss, accuracy
def validate(model, dataloader, criterion, device):
model.eval()
total_loss = 0
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for embedding_features, labels in dataloader:
embedding_features = embedding_features.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(embedding_features)
loss = criterion(outputs, labels)
total_loss += loss.item()
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
correct += (predicted == labels).sum().item()
total += labels.size(0)
avg_loss = total_loss / len(dataloader)
accuracy = correct / total
return avg_loss, accuracy
# 超参数
hidden_dim = 256
output_dim = 3
batch_size = 32
num_epochs = 10
learning_rate = 0.001
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 加载数据集
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jinaai/jina-embeddings-v3")
sentence_transformer = SentenceTransformer("Thaweewat/jina-embedding-v3-m2v-1024")
dataset = VideoDataset("labeled_data.jsonl", sentence_transformer=sentence_transformer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 初始化模型
model = VideoClassifier(embedding_dim=768, hidden_dim=256, output_dim=3).to(device)
# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
num_epochs = 5
# 训练和验证
for epoch in range(num_epochs):
train_loss, train_acc = train(model, dataloader, criterion, optimizer, device)
print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Train Accuracy: {train_acc:.4f}")
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), "video_classifier.pth")
model.eval() # 设置为评估模式
# 2. 定义推理函数
def predict(model, sentence_transformer, title, description, tags, device):
# 将输入数据转换为嵌入
title_embedding = torch.tensor(sentence_transformer.encode(title)).to(device)
description_embedding = torch.tensor(sentence_transformer.encode(description)).to(device)
tags_embedding = torch.tensor(sentence_transformer.encode(" ".join(tags))).to(device)
# 将嵌入连接起来
combined_embedding = torch.cat([title_embedding, description_embedding, tags_embedding], dim=0).unsqueeze(0)
# 推理
with torch.no_grad():
output = model(combined_embedding)
_, predicted = torch.max(output, 1)
return predicted.item()

134
filter/tag.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,134 @@
import sqlite3
import json
import random
import os
import sys
import tty
import termios
# 数据库路径
DATABASE_PATH = "./data/main.db"
# 输出文件路径
OUTPUT_FILE = "./data/filter/labeled_data.jsonl"
def getch():
"""
获取单个字符输入，无需回车
"""
fd = sys.stdin.fileno()
old_settings = termios.tcgetattr(fd)
try:
tty.setraw(sys.stdin.fileno())
ch = sys.stdin.read(1)
finally:
termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, old_settings)
return ch
def fetch_random_aids(db_path, num_entries=10):
"""
从数据库中随机抽取指定数量的aid
"""
conn = sqlite3.connect(db_path)
cursor = conn.cursor()
# 查询所有status为'success'的aid
cursor.execute("SELECT aid FROM bili_info_crawl WHERE status = 'success'")
aids = [row[0] for row in cursor.fetchall()]
# 随机抽取指定数量的aid
if len(aids) > num_entries:
aids = random.sample(aids, num_entries)
conn.close()
return aids
def fetch_entry_data(db_path, aid):
"""
根据aid从数据库中加载data
"""
conn = sqlite3.connect(db_path)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT data FROM bili_info_crawl WHERE aid = ?", (aid,))
fet = cursor.fetchone()
if fet:
data = fet[0]
else:
data = None
conn.close()
return data
def parse_entry_data(data):
"""
解析JSON数据，提取视频标题、简介、标签、作者简介
"""
try:
obj = json.loads(data)
title = obj["View"]["title"]
description = obj["View"]["desc"]
tags = [tag["tag_name"] for tag in obj["Tags"] if tag["tag_type"] in ["old_channel", "topic"]]
author_info = obj["Card"]["card"]["name"] + ": " + obj["Card"]["card"]["sign"]
url = "https://www.bilibili.com/video/" + obj["View"]["bvid"]
return title, description, tags, author_info, url
except (TypeError, json.JSONDecodeError) as e:
print(f"Error parsing data: {e}")
return None, None, None, None, None
def label_entries(db_path, aids):
"""
标注工具：展示条目信息，等待用户输入标签
"""
labeled_data = []
for aid in aids:
data = fetch_entry_data(db_path, aid)
title, description, tags, author_info, url = parse_entry_data(data)
if not title: # 如果解析失败，跳过
continue
# 展示信息
os.system("clear")
print(f"AID: {aid}")
print(f"URL: {url}")
print(f"Title: {title}")
print(f"Tags: {', '.join(tags)}")
print(f"Author Info: {author_info}")
print(f"Description: {description}")
# 等待用户输入
while True:
print("Label (0 or 1 or 2, s to skip, q to quit): ", end="", flush=True)
label = getch().lower()
if label in ["0", "1", "2", "s", "q"]:
break
print("\nInvalid input. Please enter 0, 1, 2, s or q.")
if label == "s": # 跳过
continue
if label == "q": # 退出
break
# 保存标注结果
labeled_data.append({
"aid": aid,
"title": title,
"description": description,
"tags": tags,
"author_info": author_info,
"label": int(label)
})
return labeled_data
def save_labeled_data(labeled_data, output_file):
"""
将标注结果保存到文件
"""
with open(output_file, "a", encoding="utf-8") as f:
for entry in labeled_data:
f.write(json.dumps(entry, ensure_ascii=False) + "\n")
def main():
# 从数据库中随机抽取aid
aids = fetch_random_aids(DATABASE_PATH, num_entries=100)
# 标注工具
labeled_data = label_entries(DATABASE_PATH, aids)
# 保存标注结果
if labeled_data:
save_labeled_data(labeled_data, OUTPUT_FILE)
print(f"Labeled data saved to {OUTPUT_FILE}")
else:
print("No data labeled.")
if __name__ == "__main__":
main()

173
filter/train.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,173 @@
import os
os.environ["PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK"]="1"
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
from dataset import MultiChannelDataset
from model import VideoClassifier
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import torch.nn as nn
from sklearn.metrics import f1_score, recall_score, precision_score, accuracy_score, classification_report
import os
import torch
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 引入 TensorBoard
import time
import numpy as np
# 动态生成子目录名称
run_name = f"run_{time.strftime('%Y%m%d_%H%M')}"
log_dir = os.path.join('./filter/runs', run_name)
# 初始化 SummaryWriter
writer = SummaryWriter(log_dir=log_dir)
# 创建数据集
train_dataset = MultiChannelDataset('./data/filter/labeled_data.jsonl', mode='train')
eval_dataset = MultiChannelDataset('./data/filter/labeled_data.jsonl', mode='eval')
# 加载test数据集
test_file = './data/filter/test.jsonl'
if not os.path.exists(test_file):
# 如果test文件不存在，先创建
_ = MultiChannelDataset('./data/filter/labeled_data.jsonl', mode='train')
test_dataset = MultiChannelDataset(test_file, mode='test')
# 创建DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=24, shuffle=True)
eval_loader = DataLoader(eval_dataset, batch_size=24, shuffle=False)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=24, shuffle=False)
# 初始化模型和SentenceTransformer
sentence_transformer = SentenceTransformer("Thaweewat/jina-embedding-v3-m2v-1024")
model = VideoClassifier()
# 模型保存路径
os.makedirs('./filter/checkpoints', exist_ok=True)
# 优化器
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-3)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
def count_trainable_parameters(model):
return sum(p.numel() for p in model.parameters() if p.requires_grad)
def evaluate(model, dataloader):
model.eval()
all_preds = []
all_labels = []
with torch.no_grad():
for batch in dataloader:
# 传入文本字典和sentence_transformer
logits = model(input_texts=batch['texts'], sentence_transformer=sentence_transformer)
preds = torch.argmax(logits, dim=1)
all_preds.extend(preds.cpu().numpy())
all_labels.extend(batch['label'].cpu().numpy())
# 计算每个类别的 F1、Recall、Precision 和 Accuracy
f1 = f1_score(all_labels, all_preds, average='weighted')
recall = recall_score(all_labels, all_preds, average='weighted')
precision = precision_score(all_labels, all_preds, average='weighted')
accuracy = accuracy_score(all_labels, all_preds)
# 获取每个类别的详细指标
class_report = classification_report(all_labels, all_preds, output_dict=True)
return f1, recall, precision, accuracy, class_report
print(f"Trainable parameters: {count_trainable_parameters(model)}")
# 训练循环
best_f1 = 0
global_step = 0 # 全局步数计数器
eval_interval = 50 # 每隔 10 步执行一次验证
for epoch in range(8):
model.train()
epoch_loss = 0
# 训练阶段
for batch_idx, batch in enumerate(train_loader):
optimizer.zero_grad()
# 传入文本字典和sentence_transformer
logits = model(input_texts=batch['texts'], sentence_transformer=sentence_transformer)
loss = criterion(logits, batch['label'])
loss.backward()
optimizer.step()
epoch_loss += loss.item()
# 记录训练损失
writer.add_scalar('Train/Loss', loss.item(), global_step)
global_step += 1
# 每隔 eval_interval 步执行验证
if global_step % eval_interval == 0:
eval_f1, eval_recall, eval_precision, eval_accuracy, eval_class_report = evaluate(model, eval_loader)
writer.add_scalar('Eval/F1', eval_f1, global_step)
writer.add_scalar('Eval/Recall', eval_recall, global_step)
writer.add_scalar('Eval/Precision', eval_precision, global_step)
writer.add_scalar('Eval/Accuracy', eval_accuracy, global_step)
print(f"Step {global_step}")
print(f" Eval F1: {eval_f1:.4f} | Eval Recall: {eval_recall:.4f} | Eval Precision: {eval_precision:.4f} | Eval Accuracy: {eval_accuracy:.4f}")
print(" Eval Class Report:")
for cls, metrics in eval_class_report.items():
if cls.isdigit(): # 只打印类别的指标
print(f" Class {cls}: Precision: {metrics['precision']:.4f}, Recall: {metrics['recall']:.4f}, F1: {metrics['f1-score']:.4f}, Support: {metrics['support']}")
# 保存最佳模型
if eval_f1 > best_f1:
best_f1 = eval_f1
torch.save(model.state_dict(), f'./filter/checkpoints/best_model.pt')
print(" Saved best model")
# 记录每个 epoch 的平均训练损失
avg_epoch_loss = epoch_loss / len(train_loader)
writer.add_scalar('Train/Epoch_Loss', avg_epoch_loss, epoch)
# 每个 epoch 结束后执行一次完整验证
train_f1, train_recall, train_precision, train_accuracy, train_class_report = evaluate(model, train_loader)
eval_f1, eval_recall, eval_precision, eval_accuracy, eval_class_report = evaluate(model, eval_loader)
writer.add_scalar('Train/Epoch_F1', train_f1, epoch)
writer.add_scalar('Train/Epoch_Recall', train_recall, epoch)
writer.add_scalar('Train/Epoch_Precision', train_precision, epoch)
writer.add_scalar('Train/Epoch_Accuracy', train_accuracy, epoch)
writer.add_scalar('Eval/Epoch_F1', eval_f1, epoch)
writer.add_scalar('Eval/Epoch_Recall', eval_recall, epoch)
writer.add_scalar('Eval/Epoch_Precision', eval_precision, epoch)
writer.add_scalar('Eval/Epoch_Accuracy', eval_accuracy, epoch)
print(f"Epoch {epoch+1}")
print(f" Train Loss: {avg_epoch_loss:.4f}")
print(f" Train F1: {train_f1:.4f} | Train Recall: {train_recall:.4f} | Train Precision: {train_precision:.4f} | Train Accuracy: {train_accuracy:.4f}")
print(" Train Class Report:")
for cls, metrics in train_class_report.items():
if cls.isdigit(): # 只打印类别的指标
print(f" Class {cls}: Precision: {metrics['precision']:.4f}, Recall: {metrics['recall']:.4f}, F1: {metrics['f1-score']:.4f}, Support: {metrics['support']}")
print(f" Eval F1: {eval_f1:.4f} | Eval Recall: {eval_recall:.4f} | Eval Precision: {eval_precision:.4f} | Eval Accuracy: {eval_accuracy:.4f}")
print(" Eval Class Report:")
for cls, metrics in eval_class_report.items():
if cls.isdigit(): # 只打印类别的指标
print(f" Class {cls}: Precision: {metrics['precision']:.4f}, Recall: {metrics['recall']:.4f}, F1: {metrics['f1-score']:.4f}, Support: {metrics['support']}")
# 测试阶段
print("\nTesting...")
model.load_state_dict(torch.load('./filter/checkpoints/best_model.pt'))
test_f1, test_recall, test_precision, test_accuracy, test_class_report = evaluate(model, test_loader)
writer.add_scalar('Test/F1', test_f1, global_step)
writer.add_scalar('Test/Recall', test_recall, global_step)
writer.add_scalar('Test/Precision', test_precision, global_step)
writer.add_scalar('Test/Accuracy', test_accuracy, global_step)
print(f"Test F1: {test_f1:.4f} | Test Recall: {test_recall:.4f} | Test Precision: {test_precision:.4f} | Test Accuracy: {test_accuracy:.4f}")
print(" Test Class Report:")
for cls, metrics in test_class_report.items():
if cls.isdigit(): # 只打印类别的指标
print(f" Class {cls}: Precision: {metrics['precision']:.4f}, Recall: {metrics['recall']:.4f}, F1: {metrics['f1-score']:.4f}, Support: {metrics['support']}")
# 关闭 TensorBoard
writer.close()