星际编码师

 

 

 

 

 

 

 

 

第一章：编码的奇迹

在遥远的未来，人类已经掌握了星际旅行的技术，探索着宇宙的每一个角落。在这个时代，信息的处理和传输变得至关重要。而在这个领域，最杰出的人物之一便是陈欣——一位天才的编码师。

陈欣出生在一个科技高度发达的星球——新地球。从小就对计算机编程充满了浓厚的兴趣。她的父母都是知名的科学家，因此她从小接触到了最先进的技术和理论。随着时间的推移，陈欣不仅成为了顶尖的编程专家，还发明了一种全新的编码技术，能够将复杂的自然语言转化为高效的机器指令。

第二章：危机降临

一天，新地球收到了一条紧急信号，来自一个遥远的星系。信号中提到，一个未知的外星文明正在迅速扩张，威胁到了整个银河系的安全。新地球的最高议会立即召开会议，讨论应对措施。陈欣作为技术顾问被邀请参加。

会议上，陈欣提出了一个大胆的想法：利用她发明的编码技术，开发一种能够与外星文明沟通的系统。议会成员们对这个想法表示了极大的兴趣，但也有人提出质疑，认为外星文明的语言和文化可能完全不同，难以通过简单的编码技术进行沟通。

陈欣坚定地回答：“我相信，无论语言如何复杂，都有其内在的逻辑和规律。只要我们找到这些规律，就能建立起有效的沟通渠道。”

第三章：星际任务

议会决定支持陈欣的研究，并组建了一支精英团队，前往那个未知的星系。陈欣担任任务的首席科学家，带领团队踏上了一段充满未知和危险的旅程。

经过长时间的航行，他们终于到达了目的地。这是一个环境恶劣的行星，表面覆盖着厚厚的冰层，空气中弥漫着刺骨的寒意。陈欣和她的团队迅速展开了工作，开始收集外星文明的通信信号。

通过先进的探测设备，他们捕捉到了一些零散的信号片段。陈欣将这些信号输入到她设计的编码系统中，开始了紧张的分析和解码工作。几天几夜的不懈努力后，她终于发现了一些规律。

第四章：模型的挑战

回到新地球后，陈欣决定利用这些规律训练一个模型，以更好地理解和预测外星文明的行为。她选择了一种基于嵌入向量的方法，希望通过训练模型来生成高质量的嵌入向量，从而更好地进行分类和预测。

在模型训练的过程中，陈欣遇到了一个棘手的问题：模型的输出形状总是不对。每次运行模型时，输出的形状总是 `(1, 1, 4)`，而不是期望的 `(1, 4)`。这个问题让她非常困惑，因为她知道这会影响后续的预测和分类效果。

陈欣仔细检查了模型的定义和前向传播过程，发现问题是出在输入数据的形状上。她意识到，输入数据的形状应该是 `(1,)`，而不是 `(1, 1)`。于是，她在数据处理部分进行了调整，确保输入数据的形状正确。

```python

# 确保输入数据的形状正确

app_id_tensor = torch.LongTensor([app_id])  # 确保形状为 (1,)

```

同时，她在模型的前向传播部分添加了 `squeeze` 方法，以确保输出形状为 `(1, 4)`。

```python

def forward(self, app_ids):

    app_embeddings = self.app_embedding(app_ids)

    x = self.relu(self.fc1(app_embeddings))

    x = self.relu(self.fc2(x))

    x = self.relu(self.fc3(x))

    x = self.relu(self.fc4(x))

    x = self.fc5(x)  # 返回 logits

    return x.squeeze()  # 确保输出形状为 (1, output_dim)

```

经过这些调整，模型终于能够正确输出 `(1, 4)` 形状的数据，问题得到了解决。

第五章：沟通的桥梁

有了正确的模型输出，陈欣和她的团队成功地将这些规律转化为了一套初步的编码系统。他们尝试着发送了一些简单的问候信号，等待着回应。几个小时后，他们收到了一条清晰的回复信号。

“你好，新地球的朋友。我们是蓝星文明，欢迎你们的到来。”

这一消息让整个团队激动不已。陈欣迅速组织了一场视频通话，与蓝星文明的代表进行了第一次正式交流。通过不断的沟通和调整，双方逐渐建立起了信任和友谊。

第六章：应用商店名字的预测

在与蓝星文明建立了友好关系后，陈欣决定将她的编码技术应用于更广泛的领域。她想到了一个有趣的应用场景：预测应用商店的名字。新地球上的应用商店种类繁多，但用户往往很难找到自己需要的应用。陈欣决定利用她的模型来预测应用商店的名字，从而提高用户的搜索效率。

她首先收集了大量的应用名称数据，并使用 `LabelEncoder` 对应用名称进行编码。

```python

import pandas as pd

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

import pickle

# 读取数据

data = pd.read_csv('app_names.csv')

# 提取应用名字

app_names = data['app_name']

# 初始化编码器

app_name_encoder = LabelEncoder()

# 拟合编码器

app_name_encoder.fit(app_names)

# 保存编码器

with open('app_name_encoder.pkl', 'wb') as f:

    pickle.dump(app_name_encoder, f)

```

接着，她使用训练好的模型进行预测。

```python

import torch

import torch.nn as nn

import torch.optim as optim

from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

import numpy as np

from model import AppClassifier  # 导入模型定义

# 加载模型和编码器

def load_model_and_encoders(model_path, app_name_encoder_path, market_source_encoder_path):

    # 加载编码器

    with open(app_name_encoder_path, 'rb') as f:

        app_name_encoder = pickle.load(f)

    with open(market_source_encoder_path, 'rb') as f:

        market_source_encoder = pickle.load(f)

    # 定义模型

    num_apps = len(app_name_encoder.classes_)

    embedding_dim = 50

    hidden_dim = 100

    output_dim = len(market_source_encoder.classes_)

    model = AppClassifier(num_apps, embedding_dim, hidden_dim, output_dim)

    model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')))

    model.eval()

    return model, app_name_encoder, market_source_encoder

# 预测应用市场名称

def predict_market_source(model, app_name_encoder, market_source_encoder, app_name):

    original_app_name = app_name  # 保留原始应用名称

    print(f"原始应用名称：{original_app_name}")  # 添加日志输出

    if app_name not in app_name_encoder.classes_:

        print(f"应用名称 '{original_app_name}' 未在训练数据集中出现过，无法进行预测。")

        return None, None

    app_id = app_name_encoder.transform([app_name])

    app_id_tensor = torch.LongTensor([app_id])  # 确保形状为 (1,)

    with torch.no_grad():

        output = model(app_id_tensor)

        print(f"模型预测输出（logits）：{output}")

        # 确保 logits 的维度是 (1, output_dim)

        output = output.squeeze()

        print(f"调整后的模型预测输出（logits）：{output}")

        softmax = nn.Softmax(dim=0)  # 注意这里使用 dim=0

        probabilities = softmax(output).numpy()

        print(f"模型预测概率：{probabilities}")

        predicted_market_source_id = np.argmax(probabilities)

        predicted_market_source = market_source_encoder.inverse_transform([predicted_market_source_id])[0]

    return predicted_market_source, probabilities

# 主函数

def main():

    # 文件路径

    model_path = 'model.pth'

    app_name_encoder_path = 'app_name_encoder.pkl'

    market_source_encoder_path = 'market_source_encoder.pkl'

    # 加载模型和编码器

    model, app_name_encoder, market_source_encoder = load_model_and_encoders(model_path, app_name_encoder_path, market_source_encoder_path)

    while True:

        # 输入应用名称

        app_name = input("请输入应用名称（输入 'exit' 退出程序）：")

        if app_name.lower() == 'exit':

            print("程序已退出。")

            break

        # 预测应用市场名称

        predicted_market_source, probabilities = predict_market_source(model, app_name_encoder, market_source_encoder, app_name)

        if predicted_market_source is None:

            print(f"应用名称 '{app_name}' 未在训练数据集中出现过，无法进行预测。")

        else:

            print(f"预测的应用市场名称：{predicted_market_source}")

            print("各市场来源的概率：")

            for market_source, prob in zip(market_source_encoder.classes_, probabilities):

                print(f"{market_source}: {prob:.4f}")

if __name__ == "__main__":

    main()

```

通过这些努力，陈欣成功地开发了一个高效的应用商店名字预测系统，大大提高了用户的搜索体验。

第七章：新的开始

任务完成后，陈欣回到了新地球。她受到了英雄般的欢迎，被誉为“星际编码师”。她的编码技术也被广泛应用于各个领域，极大地推动了科技的发展。

然而，陈欣并没有满足于此。她知道，宇宙中还有无数未知的奥秘等待着她去探索。她继续投入到新的研究中，希望能够为人类的未来做出更大的贡献。

在星空下的实验室里，陈欣静静地坐在电脑前，眼中闪烁着对未来的无限憧憬。她知道，这只是她漫长旅程的一个起点。