``` import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import tensorflow_text as text # 需要安装 import kagglehub import matplotlib.pyplot as plt import os from sklearn.model_selection import train_test_split # 示例：使用IMDB影评数据集 dataset, info = tf.load('imdb_reviews', with_info=True, as_supervised=True) train_data, test_data = dataset['train'], dataset['test'] # 转换为numpy格式 texts = [ex[0].numpy().decode('utf-8') for ex in train_data] labels = [ex[1].numpy() for ex in train_data] # 使用预训练的小型BERT（如bert_en_uncased_L-4_H-512_A-8） # 下载模型 bert_preprocess = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/en-uncased-preprocess")) bert_encoder = hub.KerasLayer(kagglehub.model_download("tensorflow/bert/tensorFlow2/bert-en-uncased-l-4-h-512-a-8")) # 构建分类模型 inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(), dtype=tf.string) preprocessed = bert_preprocess(inputs) outputs = bert_encoder(preprocessed) pooled_output = outputs['pooled_output'] x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(pooled_output) predictions = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(x) # 假设3分类 model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions) lowadam = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=3e-5) # 更小的学习率 model.compile(optimizer=lowadam, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 增加验证集和早停机制 val_texts = ["Great product", "Poor quality", "Average experience"] val_labels = [0, 1, 2] train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2) # 调整训练参数 history = model.fit( texts, labels, validation_data=(val_texts, val_labels), epochs=500, batch_size=32, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=3)] ) file = open('./weights.txt', 'w') # 参数提取 for v in model.trainable_variables: file.write(str(v.name) + '\n') file.write(str(v.shape) + '\n') file.write(str(v.numpy()) + '\n') file.close() loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] plt.plot(loss, label='Training Loss') plt.plot(val_loss, label='Validation Loss') plt.title('Training and Validation Loss') plt.legend() plt.show() model.save('transform_model.keras')```如何增加验证集数据

<think>嗯，用户问的是如何在他们的代码中增加验证集数据。首先，我需要仔细看一下他们提供的代码示例，然后找出他们目前处理验证集的方式，再给出改进建议。 看代码，用户原本的验证集是手动定义的三个样本：val_texts和val_labels。这显然数据量太小，可能影响模型验证的效果。用户可能希望用更多的数据作为验证集，或者更合理地划分现有的训练数据来生成验证集。 在代码中，用户使用了train_test_split函数，但参数可能有问题。他们原本的写法是train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2)，这实际上是将原始的训练集再次分割，但原来的训练数据可能已经被划分过了？或者这里的texts和labels其实是整个数据集？需要确认数据加载的部分是否正确。 在代码开头，用户加载了IMDB数据集，分成train_data和test_data。然后将train_data转换为texts和labels。所以这里的texts和labels是训练集的数据。接下来使用train_test_split分割训练集的一部分作为验证集，这样是正确的。但用户可能没有正确应用这个分割后的数据到模型训练中，因为在后面的model.fit中，用户仍然传入了原始的texts和labels，而应该是train_texts和train_labels。这可能是一个错误，导致验证集没有被正确使用。 所以，用户的问题可能有两个方面：一是验证集数据量太少，二是代码中的验证集划分有误。需要指出正确使用train_test_split的方法，并建议使用更多数据作为验证集，或者利用交叉验证等策略。 另外，用户可能想了解其他增加验证集的方法，比如从其他来源获取数据，或者数据增强。但针对他们的代码示例，最直接的改进是正确划分训练集和验证集，并调整fit函数的参数。 总结建议：首先，确保正确使用train_test_split，将训练数据分割为训练和验证部分；其次，调整fit中的训练数据和验证数据参数；另外，可以建议使用更多的分层抽样或者交叉验证，或者增加外部数据作为验证集。</think>以下是逐步完善验证集数据的具体方法： Ⅰ. 当前代码问题分析 当前验证集存在两个主要问题： 1. 手动定义的验证集仅有3个样本（val_texts=["Great..."]) 2. train_test_split结果未正确使用（第32行分割后变量未传递到fit函数） Ⅱ. 改进方案 1️⃣ 合理划分训练/验证集（推荐） ```python # 将原始训练集的20%作为验证集（保持类别分布） train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, random_state=42, # 确保可重复性 stratify=labels # 保持正负样本比例 ) # 修改fit函数参数 history = model.fit( train_texts, train_labels, # 使用分割后的训练数据 validation_data=(val_texts, val_labels), ... # 其他参数保持不变 ) ``` 2️⃣ 添加额外验证数据（可选） ```python # 方法1：合并测试集部分数据 test_texts = [ex[0].numpy().decode('utf-8') for ex in test_data] test_labels = [ex[1].numpy() for ex in test_data] # 取测试集前20%作为额外验证数据 extra_val_texts = test_texts[:int(0.2*len(test_texts))] extra_val_labels = test_labels[:int(0.2*len(test_labels))] # 方法2：加载外部数据集（需格式一致） external_texts, external_labels = load_custom_data() # 自定义加载函数 ``` 3️⃣ 数据增强策略（提升泛化性） ```python # 文本增强示例（使用TextAttack增强库） from textattack.augmentation import EasyDataAugmenter augmenter = EasyDataAugmenter() def augment_text(text, n=2): return list(set(augmenter.augment(text)[:n])) # 生成n个增强样本 # 对训练数据做增强（注意：仅增强训练集！） augmented_texts = [] augmented_labels = [] for text, label in zip(train_texts, train_labels): augmented_texts.extend(augment_text(text)) augmented_labels.extend([label]*2) # 假设每个样本生成2个增强 ``` 4️⃣ 交叉验证（小数据集适用） ```python from sklearn.model_selection import KFold kfold = KFold(n_splits=5) for fold, (train_ids, val_ids) in enumerate(kfold.split(texts)): # 分割数据 fold_train_texts = [texts[i] for i in train_ids] fold_train_labels = [labels[i] for i in train_ids] fold_val_texts = [texts[i] for i in val_ids] fold_val_labels = [labels[i] for i in val_ids] # 重新初始化模型（避免权重继承） model = create_model() # 封装模型创建逻辑 # 训练并验证 model.fit(fold_train_texts, fold_train_labels, validation_data=(fold_val_texts, fold_val_labels)) ``` Ⅲ. 验证集配置建议 1. 基础配置：使用原始训练集的20%作为验证集 2. 推荐配置：20%训练集划分 + 10%测试集迁移 + 文本增强 3. 高级配置：交叉验证 + 外部数据补充 Ⅳ. 注意事项 1. 验证集应保持与测试集相同的分布 2. 避免数据泄漏：验证集必须完全独立于训练过程 3. 当使用预训练模型时，建议验证集不少于1000样本（文本分类任务） 4. 监控验证损失：建议设置`EarlyStopping(monitor='val_loss')` 实际修改后的核心代码段示例： ```python # 数据准备 train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split( texts, labels, test_size=0.2, random_state=42, stratify=labels ) # 添加外部验证数据（示例） external_val_texts = load_imdb_subsets() # 假设加载额外数据 external_val_labels = [...] # 合并验证集 final_val_texts = val_texts + external_val_texts final_val_labels = val_labels + external_val_labels # 模型训练 history = model.fit( train_texts, train_labels, validation_data=(final_val_texts, final_val_labels), epochs=500, batch_size=32, callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', patience=3, restore_best_weights=True )] ) ``` 通过上述改进，可以使验证集具有以下优势： 1. 数据规模：从3样本扩展到数千样本 2. 数据多样性：包含原始训练集划分+外部补充数据 3. 评估可靠性：使用分层抽样确保分布一致性 4. 防止过拟合：早停机制基于验证损失监控