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len(columns) >= 5:\n", " columns[4] = str(pc_score_list[i])\n", " lines[start_idx + i] = ' '.join(columns) + '\\n'\n", "\n", " # 写入新的 PLY 文件\n", " with open(out_ply, 'w') as file:\n", " file.writelines(lines)\n", " print('done')" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "id": "ef3f63ed-0cdc-4af9-8358-9b3b08b34473", "metadata": { "tags": [] }, "outputs": [], "source": [ "import torch\n", "import torch.nn as nn\n", "import torch.optim as optim\n", "from torch_geometric.data import DataLoader\n", "from sklearn.model_selection import KFold\n", "import numpy as np\n", "from torch.nn.modules.loss import _Loss\n", "from torch_geometric.nn import DynamicEdgeConv\n", "from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error, roc_auc_score, average_precision_score, f1_score, precision_score, recall_score, mean_absolute_error, r2_score, roc_curve, precision_recall_curve\n", "\n", "\n", "# 定义Balanced MSE Loss（BMC版本）\n", "def bmc_loss(pred, target, noise_var):\n", " pred = pred.view(-1, 1)\n", " target = target.view(-1, 1)\n", " logits = - 0.5 * (pred - target.T).pow(2) / noise_var\n", " loss = F.cross_entropy(logits, torch.arange(pred.shape[0]).cuda())\n", " loss = loss * (2 * noise_var)\n", " return loss\n", "\n", "\n", "def focal_loss(inputs, targets, alpha=0.15, gamma=2.0): #0.3 \n", " bce_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(inputs, targets, reduction='none') \n", " #p = torch.sigmoid(inputs) \n", " p = inputs\n", " pt = p * targets + (1 - p) * (1 - targets) # pt is the probability of correct classification \n", " \n", " # Adjust alpha for the imbalance \n", " # Assuming positive (targets=1) is the rare class, adjust alpha accordingly \n", " # Here we adjust alpha dynamically based on the number of positives \n", " pos_weight = torch.sum(targets) / torch.sum(1 - targets) if torch.sum(targets) > 0 else 1.0 \n", " alpha_t = alpha * targets + (1 - alpha) * (1 - targets) * pos_weight \n", " \n", " # Compute focal loss \n", " focal_loss = alpha_t * (1 - pt) ** gamma * bce_loss \n", " return focal_loss.mean() \n", "\n", "\n", "def dice_loss(preds, targets, smooth=0.00001):\n", " #preds = torch.sigmoid(preds)\n", " preds = preds.contiguous()\n", " targets = targets.contiguous()\n", "\n", " # Flatten predictions and targets\n", " preds_flat = preds.view(-1)\n", " targets_flat = targets.view(-1)\n", "\n", " # Calculate intersection and union\n", " intersection = (preds_flat * targets_flat).sum()\n", " total = targets_flat.sum() + preds_flat.sum()\n", "\n", " # Avoid division by zero\n", " return 1 - ((2. * intersection + smooth) / (total + smooth))\n", "\n", "\n", "class BMCLoss(_Loss):\n", " def __init__(self):\n", " super(BMCLoss, self).__init__()\n", " #self.noise_sigma = torch.nn.Parameter(torch.tensor(init_noise_sigma, device=\"cuda\"))\n", "\n", " def forward(self, pred, target):\n", " #noise_var = self.noise_sigma ** 2\n", " eps = 1e-10\n", " loss1 = dice_loss(pred, target) \n", " loss2 = focal_loss(pred, target)\n", " loss = loss2\n", " #loss = loss1 / (loss1.detach() + eps) + loss2 / (loss2.detach() + eps)\n", " #loss = bmc_loss(pred, target, noise_var)\n", " return loss1,loss2,loss\n", "\n", " \n", "def reset_parameters(model):\n", " for layer in model.children():\n", " if hasattr(layer, 'reset_parameters'):\n", " layer.reset_parameters()\n", " \n", "\n", "def evaluate_model_with_threshold(model, data_loader, device, threshold,out_y_pred=0):\n", " model.eval()\n", " y_true = []\n", " y_pred = []\n", " y_prob = []\n", " y_pred_out = []\n", " precision_list = []\n", " recall_list = []\n", " f1_list = []\n", " accuracy_list = []\n", " \n", " with torch.no_grad():\n", " for data in data_loader:\n", " data = data.to(device)\n", " output = model(data)\n", " #probs = torch.sigmoid(output).squeeze()\n", " probs = output.squeeze()\n", " preds = (probs > threshold).float()\n", " \n", " #检查转为 1 的元素个数\n", " num_positive = preds.sum().item()\n", " num_positive_threshold = 40\n", " if num_positive < num_positive_threshold:\n", " # 获取前30个最大概率的索引\n", " top_k_indices = torch.topk(probs, num_positive_threshold).indices\n", " # 初始化全零的 preds\n", " preds = torch.zeros_like(probs)\n", " # 将前30个最大概率的对应位置设置为 1\n", " preds[top_k_indices] = 1.0\n", " \n", " \n", " y_true.extend(data.y.cpu().numpy())\n", " y_pred.extend(preds.cpu().numpy())\n", " y_pred_out.append(preds.cpu().numpy())\n", " y_prob.extend(probs.cpu().numpy())\n", "\n", " precision_list.append(precision_score(data.y.cpu().numpy(), preds.cpu().numpy()))\n", " recall_list.append(recall_score(data.y.cpu().numpy(), preds.cpu().numpy()))\n", " f1_list.append(f1_score(data.y.cpu().numpy(), preds.cpu().numpy()))\n", " accuracy_list.append(accuracy_score(data.y.cpu().numpy(), preds.cpu().numpy()))\n", " \n", " precision = sum(precision_list)/len(precision_list)\n", " recall = sum(recall_list)/len(recall_list)\n", " f1 = sum(f1_list)/len(f1_list)\n", " accuracy = sum(accuracy_list)/len(accuracy_list)\n", " \n", " mse = mean_squared_error(y_true, y_prob)\n", " rmse = np.sqrt(mse)\n", " mae = mean_absolute_error(y_true, y_prob)\n", " r2 = r2_score(y_true, y_prob)\n", " auc_roc = roc_auc_score(y_true, y_prob)\n", " auc_pr = average_precision_score(y_true, y_prob)\n", " p,r,_ = precision_recall_curve(y_true, y_prob)\n", " from sklearn.metrics import auc\n", " auc_ = auc(r,p)\n", " \n", " fpr,tpr,_ = roc_curve(y_true, y_prob)\n", " \n", " if out_y_pred==1:\n", " return accuracy, precision, recall, f1, mse, rmse, mae, r2, auc_roc,auc_pr,fpr,tpr,auc_,y_pred_out\n", " else:\n", " return accuracy, precision, recall, f1, mse, rmse, mae, r2, auc_roc,auc_pr,fpr,tpr,auc_\n", "\n", "\n", "def find_best_threshold(model, data_loader, device):\n", " thresholds = np.arange(0.01, 0.99, 0.01)\n", " best_f1 = 0\n", " best_threshold = 0.64\n", "\n", " for threshold in thresholds:\n", " accuracy, precision, recall, f1, _, _, _, _, _, _, _,_,_= evaluate_model_with_threshold(model, data_loader, device, threshold)\n", " if f1 > best_f1:\n", " best_f1 = f1\n", " best_threshold = threshold\n", " \n", "\n", " return best_threshold\n", "\n", "\n", "\n", "# 定义模型和损失函数\n", "class DGCNN(nn.Module):\n", " def __init__(self, k=20, pc_dim=42-3, output_dim=1, output_progen2_dim=16, output_dist_arr_dim=32): #input_dim=43\n", " super(DGCNN, self).__init__()\n", " self.input_dim = pc_dim + output_dist_arr_dim + output_progen2_dim\n", " self.k = k\n", " self.conv1 = DynamicEdgeConv(nn.Sequential(\n", " nn.Linear(2 * self.input_dim, 64),\n", " nn.ReLU(),\n", " nn.Linear(64, 64)\n", " ), k=k)\n", " self.conv2 = DynamicEdgeConv(nn.Sequential(\n", " nn.Linear(2 * 64, 128),\n", " nn.ReLU(),\n", " nn.Linear(128, 128)\n", " ), k=k)\n", " self.conv3 = DynamicEdgeConv(nn.Sequential(\n", " nn.Linear(2 * 128, 256),\n", " nn.ReLU(),\n", " nn.Linear(256, 256)\n", " ), k=k)\n", " self.mlp = nn.Sequential(\n", " nn.Linear(256 + self.input_dim, 1024),\n", " nn.ReLU(),\n", " nn.Linear(1024, 256),\n", " nn.ReLU(),\n", " nn.Linear(256, 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add_back_language_embedding_concat\n", " out = self.mlp(x3) # 对每个节点的特征进行预测\n", " out = self.scale_factor* out\n", "\n", " out = torch.sigmoid(out)\n", " return out\n", "\n", " \n", "def custom_loss(output, target, device):\n", " num_positive = target.sum().item()\n", " num_negative = len(target) - num_positive\n", " if num_positive == 0:\n", " pos_weight = torch.tensor([1.0], device=device)\n", " else:\n", " pos_weight = torch.tensor([num_negative / num_positive], device=device)\n", " criterion = torch.nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=pos_weight)\n", " return criterion(output, target)\n", "\n", "\n", "\n", "def train_and_evaluate(model, train_loader, test_loader, optimizer, scheduler, device, num_epochs=200):\n", " best_train_loss = float('inf')\n", " best_train_auprc = 0\n", " best_model_state = None\n", " best_threshold = 0.01\n", "\n", " train_metrics = {\n", " 'accuracy': [],\n", " 'precision': [],\n", " 'recall': [],\n", " 'f1': [],\n", " 'mse': [],\n", " 'rmse': [],\n", " 'mae': 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