Paddle是一个比较高级的深度学习开发框架，其内置了许多方便的计算单元可供使用，我们之前写过PaddleHub相关的文章：
在这些文章里面，我们基于PaddleHub训练好的模型直接进行预测，用起来特别方便。不过，我并没提到如何用自己的数据进行训练，因此本文将弥补前几篇文章缺少的内容，讲解如何使用paddle训练、测试、推断自己的数据。
1.准备
开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢，如果没有，请访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。
Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD)，苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal)，准备开始输入命令安装依赖。
当然，我更推荐大家用VSCode编辑器，把本文代码Copy下来，在编辑器下方的终端装依赖模块，多舒服的一件事啊：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。
我们需要安装百度的paddlepaddle, 进入他们的官方网站就有详细的指引：
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick
根据你自己的情况选择这些选项，最后一个CUDA版本，由于本实验不需要训练数据，也不需要太大的计算量，所以直接选择CPU版本即可。选择完毕，下方会出现安装指引，不得不说，Paddlepaddle这些方面做的还是比较贴心的（就是名字起的不好）。
要注意，如果你的Python3环境变量里的程序名称是Python，记得将语句改为Python xxx，如下进行安装：
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple最后是安装paddlehub：
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub然后为了用paddle的模型训练我们自己的数据，还需要下载他们的源代码：
git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git比较大，大概400M。
2. 数据预处理
这次实验，我使用了8000条走饭下面的评论和8000条其他微博的正常评论作为训练集，两个分类分别使用1000条数据作为测试集。
2.1 去重去脏
在这一步，我们需要先去除重复数据，并使用正则表达式@. 和 ^@.\n 去除微博@的脏数据。如果你是使用Vscode的，可以使用sort lines插件去除重复数据：
如果不是Vscode，请用Python写一个脚本，遍历文件，将每一行放入集合中进行去重。比较简单，这里不赘述啦。
正则表达式去除脏数据，我这里数据量比较少，直接编辑器解决了：
2.2 分词
首先，需要对我们的文本数据进行分词，这里我们采用结巴分词的形式进行：
然后需要在分词的结果后面使用\t隔开加入标签，我这里是将有抑郁倾向的句子标为0，将正常的句子标为1. 此外，还需要将所有词语保存起来形成词典文件，每个词为一行。
并分别将训练集和测试集保存为 train.tsv 和 dev.tsv, 词典文件命名为word_dict.txt, 方便用于后续的训练。
3.训练
下载完Paddle模型源代码后，进入 models/PaddleNLP/sentiment_classification文件夹下，这里是情感文本分类的源代码部分。
在开始训练前，你需要做以下工作：
1.将train.tsv、dev.tsv及word_dict.txt放入senta_data文件夹.
2.设置senta_config.json的模型类型，我这里使用的是gru_net:
3.修改run.sh相关的设置：
如果你的paddle是CPU版本的，请把use_cuda改为false。此外还有一个save_steps要修改，代表每训练多少次保存一次模型，还可以修改一下训练代数epoch，和 一次训练的样本数目 batch_size.
4.如果你是windows系统，还要新建一个save_models文件夹，然后在里面分别以你的每训练多少次保存一次的数字再新建文件夹。。没错，这可能是因为他们开发这个框架的时候是基于linux的，他们写的保存语句在linux下会自动生成文件夹，但是windows里不会。
好了现在可以开始训练了，由于训练启动脚本是shell脚本，因此我们要用powershell或git bash运行指令，Vscode中可以选择默认的终端，点击Select Default Shell后选择一个除cmd外的终端即可。
输入以下语句开始训练
$ sh run.sh train4.测试
恭喜你走到了这一步，作为奖励，这一步你只需要做两个操作。首先是将run.sh里的MODEL_PATH修改为你刚保存的模型文件夹：
我这里最后一次训练保存的文件夹是step_1200，因此填入step_1200，要依据自己的情况填入。然后一句命令就够了：
$ sh run.sh eval然后就会输出损失率和准确率：
可以看到我的模型准确率大概有98%，还是挺不错的。
5.预测
我们随意各取10条抑郁言论和普通言论，命名为test.txt存入senta_data文件夹中，输入以下命令进行预测：
$ sh run.sh test这二十条句子如下，前十条是抑郁言论，后十条是普通言论：
好 崩溃 每天 都 是 折磨 真的 生不如死姐姐 我 可以 去 找 你 吗
内心 阴暗 至极 … …
大家 今晚 都 是因为 什么 没睡
既然 儿子 那么 好 那 就 别生 下 我 啊 生下 我 又 把 我 扔下 让 我 自生自灭 这算 什么
走饭 小姐姐 怎么办 我该 怎么办 每天 都 心酸 心如刀绞 每天 都 有 想要 死 掉 的 念头 我 不想 那么 痛苦 了
你 凭 什么 那么 轻松 就 说出 这种 话
一 闭上眼睛 脑子里 浮现 的 就是 他 的 脸 和 他 的 各种 点点滴滴 好 难受 睡不着 啊 好 难受 为什么 吃 了 这么 多 东西 还是 不 快乐 呢
以前 我 看到 那些 有手 有 脚 的 人 在 乞讨 我 都 看不起 他们 我 觉得 他们 有手 有 脚 的 不 应该 乞讨 他们 完全 可以 凭 自己 的 双手 挣钱 但是 现在 我 有 手 有 脚 我 也 想 去 人 多 的 地方 乞讨 … 我 不想 努力 了 …
熬过来 吧 求求 你 了 好 吗
是 在 说 我们 合肥 吗 ？
这歌 可以 啊
用 一个 更坏 的 消息 掩盖 这 一个 坏消息
请 尊重 他人 隐私 这种 行为 必须 严惩不贷
这个 要 转发
? ? 保佑 咱们 国家 各个 省 千万别 再有 出事 的 也 别 瞒报 大家 一定 要 好好 的 坚持 到 最后 加油
我 在家 比 在 学校 有钱 在家 吃饭 零食 水果 奶 都 是 我 妈 天天 给 我 买 每天 各种 水果 还 可以 压榨 我弟 跑腿 买 衣服 也 是 水乳 也 是 除了 化妆品 反正 现在 也 用不上 比 学校 的 日子 过得 好多 了
广西 好看 的 是 柳州 的 满城 紫荆花
加油 一起 共同 度过 这次 难关 我们 可以
平安 平安 老天 保佑
得到结果如下：
Final test result:
0 0.999999 0.000001
0 0.994013 0.005987
0 0.997636 0.002364
0 0.999975 0.000025
0 1.000000 0.000000
0 1.000000 0.000000
0 0.999757 0.000243
0 0.999706 0.000294
0 0.999995 0.000005
0 0.998472 0.001528
1 0.000051 0.999949
1 0.000230 0.999770
1 0.230227 0.769773
1 0.000000 1.000000
1 0.000809 0.999191
1 0.000001 0.999999
1 0.009213 0.990787
1 0.000003 0.999997
1 0.000363 0.999637
1 0.000000 1.000000第一列是预测结果(0代表抑郁文本)，第二列是预测为抑郁的可能性，第三列是预测为正常微博的可能性。可以看到，基本预测正确，而且根据这个分数值，我们还可以将文本的抑郁程度分为：轻度、中度、重度，如果是重度抑郁，应当加以干预，因为其很可能会发展成自杀倾向。
我们可以根据这个模型，构建一个自杀预测监控系统，一旦发现重度抑郁的文本迹象，即可实行干预，不过这不是我们能一下子做到的事情，需要随着时间推移慢慢改进这个识别算法，并和相关机构联动实行干预。
我们的文章到此就结束啦，如果你希望我们今天的Python 实战教程，请持续关注我们，如果对你有帮助，麻烦在下面点一个赞/在看哦，有任何问题都可以在下方留言区留言，我们都会耐心解答的！
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原文来自Python实用宝典：如何基于Paddle训练一个98%准确率的抑郁文本预测模型