元学习的简朴示例

代码功能

模型结构：SimpleModel是一个简朴的两层全连接神经网络。
元学习过程：在maml_train函数中，每个任务由支持集和查询集构成。模型先在支持集上举行训练，然后在查询集上举行评估，更新元模型参数。
任务生成：通过create_task_data函数生成随机任务数据，用于模拟不同的学习任务。
元训练和微调：在元训练后，代码展示了如何在新任务上举行模型微调和测试。
这个简朴示例展示了如何使用元学习方法（MAML）在不同任务之间共享学习履历，并快速顺应新任务。

代码

1. import torch
2. import torch.nn as nn
3. import torch.optim as optim
4. from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
6. # 构建一个简单的全连接神经网络作为基础学习器
7. class SimpleModel(nn.Module):
8.     def __init__(self):
9.         super(SimpleModel, self).__init__()
10.         self.fc1 = nn.Linear(2, 64)
11.         self.fc2 = nn.Linear(64, 64)
12.         self.fc3 = nn.Linear(64, 2)
14.     def forward(self, x):
15.         x = torch.relu(self.fc1(x))
16.         x = torch.relu(self.fc2(x))
17.         x = self.fc3(x)
18.         return x
20. # 创建元学习过程
21. def maml_train(model, meta_optimizer, tasks, n_inner_steps=1, inner_lr=0.01):
22.     criterion = nn.CrossEntropyLoss()
23.    
24.     # 遍历多个任务
25.     for task in tasks:
26.         # 模拟支持集和查询集
27.         support_data, support_labels, query_data, query_labels = task
28.         
29.         # 初始化模型参数，用于内循环训练
30.         inner_model = SimpleModel()
31.         inner_model.load_state_dict(model.state_dict())
32.         inner_optimizer = optim.SGD(inner_model.parameters(), lr=inner_lr)
33.         
34.         # 在支持集上进行内循环训练
35.         for _ in range(n_inner_steps):
36.             pred_support = inner_model(support_data)
37.             loss_support = criterion(pred_support, support_labels)
38.             inner_optimizer.zero_grad()
39.             loss_support.backward()
40.             inner_optimizer.step()
41.         
42.         # 在查询集上评估
43.         pred_query = inner_model(query_data)
44.         loss_query = criterion(pred_query, query_labels)
45.         
46.         # 计算梯度并更新元模型
47.         meta_optimizer.zero_grad()
48.         loss_query.backward()
49.         meta_optimizer.step()
51. # 生成一些简单的任务数据
52. def create_task_data():
53.     # 随机生成支持集和查询集
54.     support_data = torch.randn(10, 2)
55.     support_labels = torch.randint(0, 2, (10,))
56.     query_data = torch.randn(10, 2)
57.     query_labels = torch.randint(0, 2, (10,))
58.     return support_data, support_labels, query_data, query_labels
60. # 创建多个任务
61. tasks = [create_task_data() for _ in range(5)]
63. # 初始化模型和元优化器
64. model = SimpleModel()
65. meta_optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
67. # 进行元训练
68. maml_train(model, meta_optimizer, tasks)
70. # 测试新的任务
71. new_task = create_task_data()
72. support_data, support_labels, query_data, query_labels = new_task
74. # 进行模型微调（内循环）
75. inner_model = SimpleModel()
76. inner_model.load_state_dict(model.state_dict())
77. inner_optimizer = optim.SGD(inner_model.parameters(), lr=0.01)
78. criterion = nn.CrossEntropyLoss()
80. # 使用支持集进行一次更新
81. pred_support = inner_model(support_data)
82. loss_support = criterion(pred_support, support_labels)
83. inner_optimizer.zero_grad()
84. loss_support.backward()
85. inner_optimizer.step()
87. # 在查询集上测试
88. pred_query = inner_model(query_data)
89. print("预测结果:", pred_query.argmax(dim=1).numpy())
90. print("真实标签:", query_labels.numpy())

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