1、红酒数据介绍

经典的红酒分类数据集是指UCI机器学习库中的Wine数据集。该数据集包含178个样本，每个样本有13个特征，可以用于分类任务。

具体每个字段的含义如下：
alcohol：酒精含量百分比
malic_acid：苹果酸含量（克/升）
ash：灰分含量（克/升）
alcalinity_of_ash：灰分碱度（以mEq/L为单位）
magnesium：镁含量（毫克/升）
total_phenols：总酚含量（以毫克/升为单位）
flavanoids：类黄酮含量（以毫克/升为单位）
nonflavanoid_phenols：非类黄酮酚含量（以毫克/升为单位）
proanthocyanins：原花青素含量（以毫克/升为单位）
color_intensity：颜色强度（以 absorbance 为单位，对应于 1cm 路径长度处的相对宽度）
hue：色调，即色彩的倾向性或相似性（在 1 至 10 之间的一个数字）
od280/od315_of_diluted_wines：稀释葡萄酒样品的光密度比值，用于测量葡萄酒中各种化合物的浓度
proline：脯氨酸含量（以毫克/升为单位），是一种天然氨基酸，与葡萄酒的品质和口感有关。

2、红酒数据集分析

2.1 加载红酒数据集

# 加载红酒数据集
wineBunch = load_wine()

type(wineBunch)

sklearn.utils.Bunch
sklearn.utils.Bunch是Scikit-learn库中的一个数据容器，类似于Python字典（dictionary），
它可以存储任意数量和类型的数据，并且可以使用点（.）操作符来访问数据。Bunch常用于存储机器学习模型的数据集，
例如描述特征矩阵的数据、相关联的目标向量、特征名称等等，以便于组织和传递这些数据到模型中进行训练或预测。

2.2 红酒数据集形状

len(wineBunch.data),len(wineBunch.target)

(178, 178)

2.3 红酒数据集打印前5行和后5行

featuresDf = pd.DataFrame(data=wineBunch.data, columns=wineBunch.feature_names)   # 特征数据
labelDf = pd.DataFrame(data=wineBunch.target, columns=["target"])               # 标签数据
wineDf = pd.concat([featuresDf, labelDf], axis=1)  # 横向拼接
wineDf.head(5).append(wineDf.tail(5))              # 打印首尾5行

2.4 红酒数据集列名

wineDf.columns

Index([‘alcohol’, ‘malic_acid’, ‘ash’, ‘alcalinity_of_ash’, ‘magnesium’,
‘total_phenols’, ‘flavanoids’, ‘nonflavanoid_phenols’,
‘proanthocyanins’, ‘color_intensity’, ‘hue’,
‘od280/od315_of_diluted_wines’, ‘proline’, ‘target’],
dtype=‘object’)

2.5 红酒数据集目标标签

print(wineDf.target.unique())

[0 1 2]

3、Transformer对红酒进行分类

3.1 Transformer介绍

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络结构，主要用于自然语言处理领域中的序列到序列转换任务，比如机器翻译、文本摘要等。它在2017年被Google提出，并被成功应用于Google Translate中。

Transformer的主要特点在于使用了完全基于注意力机制的编码器-解码器结构，避免了传统循环神经网络（如LSTM）中存在的长序列依赖问题和梯度消失问题。此外，Transformer还使用了残差连接和层归一化等技术，增强了模型的训练效果和泛化能力。

在Transformer模型中，输入序列和输出序列都被表示为固定长度的向量，称为词向量，由多个嵌入层和多个编码器和解码器层组成。其中，编码器和解码器层包括多头注意力机制、前馈神经网络和残差连接等模块，以实现对序列的有效建模和转换。

3.2 引入依赖库

import random         # 导入 random 模块，用于随机数生成
import torch          # 导入 PyTorch 模块，用于深度学习任务
import numpy as np    # 导入 numpy 模块，用于数值计算
from torch import nn  # 从 PyTorch 中导入神经网络模块
from sklearn import datasets  # 从sklearn引入数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split  # 导入 sklearn 库中的 train_test_split 函数，用于数据划分
from sklearn.preprocessing import StandardScaler     # 导入 sklearn 库中的 StandardScaler 类，用于数据标准化

3.3 设置随机种子

# 设置随机种子，让模型每次输出的结果都一样
seed_value = 42
random.seed(seed_value)                         # 设置 random 模块的随机种子
np.random.seed(seed_value)                      # 设置 numpy 模块的随机种子
torch.manual_seed(seed_value)                   # 设置 PyTorch 中 CPU 的随机种子
#tf.random.set_seed(seed_value)                 # 设置 Tensorflow 中随机种子
if torch.cuda.is_available():                   # 如果可以使用 CUDA，设置随机种子
    torch.cuda.manual_seed(seed_value)          # 设置 PyTorch 中 GPU 的随机种子
    torch.backends.cudnn.deterministic = True   # 使用确定性算法，使每次运行结果一样
    torch.backends.cudnn.benchmark = False      # 不使用自动寻找最优算法加速运算

3.4 检测GPU是否可用

# 检测GPU是否可用
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

3.5 加载数据集

# 加载红酒数据集
wine = datasets.load_wine()
X = wine.data
y = wine.target

3.6 拆分训练集和测试集

# 拆分成训练集和测试集，训练集80%和测试集20%
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

3.7 缩放数据

# 缩放数据
scaler = StandardScaler() # 创建一个标准化转换器的实例
X_train = scaler.fit_transform(X_train) # 对训练集进行拟合（计算平均值和标准差）
X_test = scaler.transform(X_test) # 对测试集进行标准化转换，使用与训练集相同的平均值和标准差

3.8 转化成pytorch张量

# 将训练集转换为 PyTorch 张量，并转换为浮点数类型，如果 GPU 可用，则将张量移动到 GPU 上
X_train = torch.tensor(X_train).float().to(device)
# 将训练集转换为 PyTorch 张量，并转换为长整型，如果 GPU 可用，则将张量移动到 GPU 上
y_train = torch.tensor(y_train).long().to(device)
X_test = torch.tensor(X_test).float().to(device)
y_test = torch.tensor(y_test).long().to(device)

3.9 定义Transformer模型

定义 Transformer 模型

class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, num_classes):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        # 构建Transformer编码层，参数包括输入维度、注意力头数
        # 其中d_model要和模型输入维度相同
        self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_size,  # 输入维度
                                                        nhead=1)             # 注意力头数
        # 构建Transformer编码器，参数包括编码层和层数
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer,             # 编码层
                                             num_layers=1)                   # 层数
        # 构建线性层，参数包括输入维度和输出维度（num_classes）
        self.fc = nn.Linear(input_size,                                      # 输入维度
                            num_classes)                                     # 输出维度

    def forward(self, x):
        #print("A:", x.shape)  # torch.Size([142, 13])
        x = x.unsqueeze(1)    # 增加一个维度，变成(batch_size, 1, input_size)的形状
        #print("B:", x.shape)  # torch.Size([142, 1, 13])
        x = self.encoder(x)   # 输入Transformer编码器进行编码
        #print("C:", x.shape)  # torch.Size([142, 1, 13])
        x = x.squeeze(1)      # 压缩第1维，变成(batch_size, input_size)的形状
        #print("D:", x.shape)  # torch.Size([142, 13])
        x = self.fc(x)        # 输入线性层进行分类预测
        #print("E:", x.shape)  # torch.Size([142, 3])
        return x

# 初始化Transformer模型，并移动到GPU
model = TransformerModel(input_size=13,             # 输入维度
                         num_classes=3).to(device)  # 输出维度

3.10 定义损失函数和优化器

定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义损失函数-交叉熵损失函数

定义优化器

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), # 模型参数
lr=0.01) # 学习率

3.11 训练模型

# 训练模型
num_epochs = 100     # 训练100轮
for epoch in range(num_epochs):
    # 正向传播：将训练数据放到模型中，得到模型的输出
    outputs = model(X_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)  # 计算交叉熵损失

    # 反向传播和优化：清零梯度、反向传播计算梯度，并根据梯度更新模型参数
    optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
    loss.backward()        # 反向传播计算梯度
    optimizer.step()       # 根据梯度更新模型参数

    # 每10轮打印一次损失值，查看模型训练的效果
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

3.12 测试模型

# 测试模型，在没有梯度更新的情况下，对测试集进行推断
with torch.no_grad():
    outputs = model(X_test)   # 使用训练好的模型对测试集进行预测
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 对输出的结果取 argmax，得到预测概率最大的类别
    accuracy = (predicted == y_test).sum().item() / y_test.size(0)  # 计算模型在测试集上的准确率
    print(f'Test Accuracy: {accuracy:.2f}')   # 打印测试集准确率

3.13 控制输出

Epoch [10/100], Loss: 0.1346
Epoch [20/100], Loss: 0.0325
Epoch [30/100], Loss: 0.0116
Epoch [40/100], Loss: 0.0064
Epoch [50/100], Loss: 0.0040
Epoch [60/100], Loss: 0.0029
Epoch [70/100], Loss: 0.0026
Epoch [80/100], Loss: 0.0021
Epoch [90/100], Loss: 0.0019
Epoch [100/100], Loss: 0.0019
Test Accuracy: 1.00

Process finished with exit code 0

正确率：100%

3.14 保存模型

# 保存模型
PATH = "model.pt"
torch.save(model.state_dict(), PATH)

3.15 加载模型

加载模型

model = Net()
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval()