Time-MOE添加MLP分类头进行分类任务

文章目录

一、背景：Time-MoE 的 4096 长度限制
二、数据准备（以帕金森二分类为例）
三、标签对齐（弱监督）
四、类别不平衡 & 数据划分
五、模型微调（冻结 backbone，只训 MLP 头）
六、评估指标 & 报告
七、一句话总结
一、核心思想（10 秒版）
二、最小可运行示例（单 GPU）
三、为什么“冻结”与“再连接”不冲突？
一句话总结
下面把代码逐层拆开，给你指出来为什么是这样。
1. 目录结构（已看的 5 个文件）
2. 关键代码片段
3. 如何加载并冻结 Encoder
4. 连接分类头（30 行以内可运行）
5. 总结一句话
超长prompt
use it when the flash-attn is available
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('Maple728/TimeMoE-50M', device_map="auto", attn_implementation='flash_attention_2', trust_remote_code=True)
normalize seqs
forecast
inverse normalize
- - 完整脚本（直接复制到文件）
  - 我根据你给的源码做了哪些关键改动（并说明出处）
  - 运行注意项（小 checklist）
1) 脚本现在**做了什么**（一步步）
- 数据层（`SpeechDataset`）
- DataLoader → batch
- 模型层（`TimeMoEClassifier`）
- 训练/验证逻辑
2) 当前脚本的局限（需改进以满足 benchmark 严格性）
3) 关于“是否已具备雏形”
4) 你刚提到要的两大修改方向（我把它们明确化并列成可执行项）
- A — 数据长度兼容（降采样 + 窗口化 + 聚合）
- B — 代码重构（模块化，便于扩展）
5) 我会把接下来的路径/步骤再重复一遍（你要求我复述）——这是优先顺序（从必须到可选）
6) 现在我能立刻为你做的事（你可以选一个让我现在做）

下面把上面那段“技术黑话”逐句拆成你能直接落地的操作步骤，每一步都给出“为什么要这么做”“怎么做”“用什么命令实现”。你可以把它当成一份“实验说明书”，跟着做即可。

一、背景：Time-MoE 的 4096 长度限制

Time-MoE 最大输入长度 = 4096（token 或采样点）。
原始音频 16 kHz 时，1 秒 = 16000 采样点 → 4096 采样点 ≈ 0.256 秒。
如果直接把 10 秒语音塞进去 > 4096，会被截断 → 信息丢失。
因此必须“对齐到 4096”。
两种常见“对齐”方案：
A. 多段切窗（short-window）
B. 整段降采样（down-sample whole utterance）

二、数据准备（以帕金森二分类为例）

读取 WAV → 单通道波形

# 用 sox/FFmpeg 统一采样率到 16 kHz 单通道
sox input.wav -r 16000 -c 1 output.wav

Python 里：

import librosa, soundfile as sf
wav, sr = librosa.load(path, sr=16000, mono=True)

方案 A：多段切窗（推荐）
目的：把任意长语音切成 ≤4096 的片段，保证信息不丢。

import numpy as npwav, sr = librosa.load(path, sr=16000)
win   = 4096          # 一个窗口 4096 点
hop   = 2048          # 50% 重叠
segments = [wav[i:i+win] for i in range(0, len(wav)-win+1, hop)]# 标准化（每段内部做 z-score）
segments = [(x - x.mean()) / (x.std()+1e-8) for x in segments]

结果：一条 10 秒语音 → ~39 段，每段 4096 点，每段标签 = 原文件标签。

方案 B：整段降采样
目的：把整段语音降采样到 ≤125 Hz，使整段落在 4096 点内。

125 Hz × 32.8 s ≈ 4096（举例）。
先低通滤波（防混叠），再整倍降采样。

import librosa
wav, sr = librosa.load(path, sr=None)      # 保持原采样率
wav = librosa.resample(wav, orig_sr=sr, target_sr=125)
wav = wav[:4096]                           # 截断或 pad
wav = (wav - wav.mean()) / wav.std()

缺点：125 Hz 只能保留 <62.5 Hz 的信息，对语音高频特征损失大；优点：模型输入唯一，无需汇聚。

三、标签对齐（弱监督）

段级别训练：每段都带与原文件相同的标签（健康/疾病）。
这是“弱监督”：段不一定都包含病理特征，但平均后仍能学到差异。
推理（汇聚）：
一个文件得到 N 段预测概率 p_d。
文件级概率 p = mean(p_d) 或 median(p_d)。
若用 attention 汇聚，可在分类头上加一层 attention weight。

四、类别不平衡 & 数据划分

类别不平衡
健康样本远多于疾病样本时，训练会偏向多数类。
解决：

# PyTorch 示例
weights = [N_neg/N_pos]  # 疾病为正类
loss = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor(weights))

或直接用 focal_loss。

划分（speaker-independent）
不能把同一说话人既放训练又放测试，否则泄漏。
做法：

按“受试者 ID”划分 train/val/test。
用 scikit-learn 的 GroupShuffleSplit(group=speaker_id)。

五、模型微调（冻结 backbone，只训 MLP 头）

加载 Time-MoE 基础版

from transformers import AutoModel, AutoTokenizermodel = AutoModel.from_pretrained("Time-MoE/Time-MoE-base")
for p in model.parameters():p.requires_grad = False

加分类头

import torch.nn as nn
class TimeMoEClassifier(nn.Module):def __init__(self, backbone, hidden=512):super().__init__()self.backbone = backboneself.head = nn.Sequential(nn.Linear(backbone.config.hidden_size, hidden),nn.ReLU(),nn.Linear(hidden, 1)   # 二分类)def forward(self, x):# x: [B, 4096]feats = self.backbone(x).last_hidden_state.mean(dim=1)  # 取时序均值return self.head(feats)

训练

dataloader：dataset 返回 (segment, label)。
优化器：仅优化 model.head.parameters()

opt = torch.optim.Adam(model.head.parameters(), lr=1e-3)

推理

with torch.no_grad():logits = model(batch_segments)        # [N_seg, 1]prob = torch.sigmoid(logits).mean()   # 文件级概率

六、评估指标 & 报告

段级：AUC-seg、Acc-seg（可忽略，用于 ablation）。
文件级：AUC-utt、Acc-utt、F1、Sens、Spec（审稿人最关心）。
必须报告两种汇聚策略差异：mean vs. attention vs. median。
与 CNN/MLP baseline 对齐：同样采样率、同样训练集划分、同样评估指标。

七、一句话总结

把“Time-MoE 当特征提取器”，冻结权重，用你自己的音频段/文件训练一个轻量 MLP 头，最后文件级汇聚即可。这样既满足 4096 长度限制，又符合语音会议对评估和可解释性的审稿要求。

下面用“极简但可运行”的 30 行代码，把「冻结的 Time-MoE 主干」和「可训练的 MLP 分类头」真正串起来。
先解释核心思想，再给完整示例，最后告诉你为什么“冻结权重”与“再接入新头”并不冲突。

一、核心思想（10 秒版）

Time-MoE 的权重是 PyTorch 的 nn.Module，跟任何 nn.Linear 一样，可以放进更大的 nn.Module 里。
冻结权重 = 把对应参数的 requires_grad=False，不让优化器更新它们；前向计算照常进行。
新 MLP 头只是 额外加的几层，参数默认 requires_grad=True，所以只有它们会被训练。
前向时：原始波形 → Time-MoE → 隐藏序列 → 池化 → MLP → 分类 logits。

二、最小可运行示例（单 GPU）

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import AutoModel   # 无需 tokenizer，因为输入是原始时间序列# 1. 加载并冻结主干
backbone = AutoModel.from_pretrained("Time-MoE/Time-MoE-base")   # 或本地路径
for p in backbone.parameters():p.requires_grad = False# 2. 分类头（可训练）
class MLPHead(nn.Module):def __init__(self, in_dim, hidden=256):super().__init__()self.net = nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, hidden),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2),nn.Linear(hidden, 1)      # 二分类)def forward(self, x):return self.net(x).squeeze(-1)  # [B] 输出# 3. 包装成完整模型
class TimeMoEClassifier(nn.Module):def __init__(self, backbone):super().__init__()self.backbone = backbone# 隐藏维度：Time-MoE 的 d_modeld_model = backbone.config.hidden_sizeself.head = MLPHead(d_model)def forward(self, x):# x: [B, L] 原始时间序列，L 已对齐 4096out = self.backbone(inputs_embeds=x.unsqueeze(-1))  # (B, L, d_model)# 简单池化：时序平均pooled = out.last_hidden_state.mean(dim=1)        # (B, d_model)logits = self.head(pooled)                        # (B)return logitsmodel = TimeMoEClassifier(backbone)# 4. 优化器只更新 head 的参数
opt = torch.optim.AdamW(model.head.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()# 5. 训练循环（伪代码）
for x, y in dataloader:      # x: [B, 4096], y: [B]opt.zero_grad()logits = model(x)loss = criterion(logits, y.float())loss.backward()opt.step()

三、为什么“冻结”与“再连接”不冲突？

backbone.forward() 仍旧计算梯度（计算图完整），只是 梯度不会回传到已冻结的参数。
新 MLP 的权重在计算图中，它们的梯度正常计算并更新。
就像把 nn.Conv2d 冻结，再在后面接 nn.Linear 做图像分类一样，原理完全相同。

四、与官方仓库差异点（仅概念，不用改代码）

官方 repo 的 TimeMoEModel 类返回 (last_hidden_state,)，所以 out.last_hidden_state 就是 [B, L, d_model]。
若官方把输入改叫 inputs_embeds，我们就直接 inputs_embeds=x.unsqueeze(-1)；若官方要求 (B, L) 的一维序列，则直接传 x 即可——细节看 config.hidden_size 与 forward 签名即可。

一句话：把 Time-MoE 当作一个巨大的 冻结特征提取器，后面挂一个可训练的 MLP，这就是“微调”在语音分类场景下的最简实现。

下面用“由浅入深”的方式，把 4 个问题一次性讲透。你可以把回答拆成两段看：
第一段是“模型权重到底是什么”；第二段是“拿来做分类时，原来生成用的那部分权重/结构去哪儿了”。

问题 1：权重到底是“浮点列表”还是“网络”？

• 官方仓库发布的 “.bin / .safetensors” 文件里确实只有浮点数组（权重张量）。
• 但 Hugging Face 的 from_pretrained() 会自动把它们填充进预先写好的 PyTorch nn.Module 结构。
– 结构（每层叫什么、形状如何）写在 config.json 里；
– 加载时先按结构创建空网络，再把浮点数组“填进去”。
所以对我们用户来说，拿到手的就是一个可以正常 forward / backward 的 PyTorch 模型，而不仅是“裸权重”。
• 如果官方只给权重不公开结构，我们就得自己复现一份同样名字的 nn.Module，再 load_state_dict()——这就是“难交互”的场景。Time-MoE 已经帮我们做好了这一步。

问题 2：微调流程是不是“最后一层输出 → 池化 → 分类头”？

完全正确，但再精确一点：
• Time-MoE 主干（encoder）输出 序列级特征 [B, L, d_model]；
• 我们用某种池化（mean / max / attention）把它压成 [B, d_model]；
• 再送入一个 随机初始化的 MLP 头 [d_model → hidden → 1]；
• 训练时只更新 MLP 头的参数，主干保持冻结。
所以流程可以写成：
raw waveform → Time-MoE encoder → pooled vector → MLP → logits。

问题 3：为什么要做池化？

• 维度对齐：Transformer 输出是每个时间步都有一个向量 [B, L, d_model]，而分类任务只需要每个样本一个向量。
• 不变性：说话人语速、音频长度会变，但 mean-pool / attention-pool 都能把可变长度序列映射成固定维度。
• 计算量：把 4096 个向量直接 flatten 成 [B, 4096×d_model] 再分类，参数量会爆炸；池化后只需几百维即可。

问题 4：原模型是“生成式”的，生成权重/结构去哪儿了？

Time-MoE 的官方实现 = Encoder-Decoder 结构，但我们在分类场景里只用了 Encoder，把 Decoder 完全“闲置”或“砍掉”：

代码层面

model = AutoModel.from_pretrained("Time-MoE/Time-MoE-base")
# 这里的 AutoModel 默认只实例化 **Encoder**（相当于 BERT 的 `BertModel`）
# Decoder 权重虽然也在硬盘里，但不会被加载到内存，更不会参与 forward。

结构层面
– 生成任务：[B, L_enc] → Encoder → [B, L_enc, d_model] → Decoder → [B, L_dec, vocab]
– 分类任务：[B, L_enc] → Encoder → [B, L_enc, d_model] → Pool → [B, d_model] → MLP → [B, 1]
Decoder 的权重根本没有进入计算图，因此不会浪费显存，也不会产生梯度。
如果官方仓库 只有 Encoder-Decoder 整体权重
我们仍可手动取 model.encoder 子模块：
```
encoder = model.encoder   # 只拿 encoder 部分
```
（Time-MoE 目前已在 AutoModel 里帮我们拆好了，所以一行即可。）

一句话总结

权重是“裸张量 + 结构描述”；加载后就是完整 PyTorch 网络；
我们只借用它的 Encoder 部分做特征提取，后面接池化 + 轻量 MLP，而原来用于生成的 Decoder 既不加载也不参与计算。

先把结论摆出来，省得你担心：

Time-MoE 只有一个 TimeMoeModel（纯 Encoder 结构），没有 Decoder；
官方权重里根本没有 LM Head / Decoder 权重，因此不存在“拆不出来”的问题；
你可以直接加载 TimeMoeModel → 冻结 → 接池化 → 接 MLP 分类头即可。

下面把代码逐层拆开，给你指出来为什么是这样。

1. 目录结构（已看的 5 个文件）

modeling_time_moe.py
├─ class TimeMoeModel           ← 这就是“主干”
├─ class TimeMoeForPrediction   ← 在 TimeMoeModel 外面又包了一层“预测头”
└─ 其它 Layer/Attention/MLP 等

TimeMoeModel 只负责把 [B, L, 1] 的原始序列 → [B, L, hidden_size]，纯 Encoder。
TimeMoeForPrediction 在 TimeMoeModel 之上加了一个 预测头（TimeMoeOutputLayer），用来做多步时间序列预测，并不是 Decoder。
没有 TimeMoeDecoder 类，也没有 cross-attention，因此你担心的“分离不出 Decoder”根本不存在——它根本就没有！

2. 关键代码片段

(1) TimeMoeModel 的 forward 末尾

hidden_states = self.norm(hidden_states)
return MoeModelOutputWithPast(last_hidden_state=hidden_states,   # ← 这就是 Encoder 输出...
)

last_hidden_state shape = [B, L, hidden_size]，完全就是一个 Transformer Encoder 的最终特征。

(2) TimeMoeForPrediction 的 forward

outputs = self.model(...)          # ← 直接调用上面 TimeMoeModel
hidden_states = outputs[0]         # ← 拿到 Encoder 输出
predictions = lm_head(hidden_states)  # ← 额外接的“多步预测头”

lm_head 只是 nn.Linear(hidden_size, input_size * horizon)，并非语言模型常用的“Decoder”，也不会产生因果掩码以外的自回归结构。

3. 如何加载并冻结 Encoder

官方仓库虽然没有给出 AutoModel.from_pretrained("Time-MoE/Time-MoE-base") 的注册，但我们可以手动加载：

from modeling_time_moe import TimeMoeModel, TimeMoeConfig
from transformers import AutoConfig, AutoModel   # 若官方已注册，可直接用 AutoModelconfig = TimeMoeConfig.from_pretrained("path/to/config.json")
encoder = TimeMoeModel(config)# 加载权重
state_dict = torch.load("path/to/pytorch_model.bin", map_location="cpu")
encoder.load_state_dict({k[len("model."):]: v for k, v in state_dict.items() if k.startswith("model.")},strict=False
)# 冻结
for p in encoder.parameters():p.requires_grad = False

（如果官方把 model. 前缀去掉，就直接 load_state_dict(state_dict)，再 strict=False 即可。）

4. 连接分类头（30 行以内可运行）

import torch.nn as nnclass TimeMoEClassifier(nn.Module):def __init__(self, encoder, hidden_size=384, num_classes=1):super().__init__()self.encoder = encoderself.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)   # 对 L 维池化self.head = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_size, 256),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.2),nn.Linear(256, num_classes))def forward(self, x):# x: [B, L, 1]enc_out = self.encoder(inputs_embeds=x).last_hidden_state  # [B, L, hidden_size]pooled = self.pool(enc_out.transpose(1, 2)).squeeze(-1)   # [B, hidden_size]return self.head(pooled).squeeze(-1)                      # [B] 二分类 logits

5. 总结一句话

Time-MoE 的“模型权重”就是 一个纯 Encoder + 一个可选预测头；
你只要加载 TimeMoeModel，冻结权重，再在上面加池化 + MLP 即可完成分类微调，无需、也根本没有 Decoder 可拆。

对，可行性非常高，原因可以一句话概括：

Time-MoE 本质上就是一个 12 层、4096 最大长度的纯 Transformer Encoder，官方已经帮你封装成标准 Hugging Face PreTrainedModel；
你只需要把它当 BERT 用：冻结权重 → 加池化 → 加 MLP → 训练，技术路径和 NLP 的“BERT + 分类头”完全一样。

具体落地 checklist：

权重加载

from modeling_time_moe import TimeMoeModel, TimeMoeConfig
cfg = TimeMoeConfig.from_json_file("config.json")
encoder = TimeMoeModel(cfg)
encoder.load_state_dict(torch.load("pytorch_model.bin"), strict=False)

冻结

for p in encoder.parameters():p.requires_grad = False

分类头（二分类示例）

class ClsHead(nn.Module):def __init__(self, d_model=384):super().__init__()self.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(d_model, 256), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.2),nn.Linear(256, 1))def forward(self, x):          # x: [B, 4096, 1]h = encoder(inputs_embeds=x).last_hidden_state  # [B, L, d_model]z = self.pool(h.transpose(1,2)).squeeze(-1)     # [B, d_model]return self.fc(z).squeeze(-1)                   # [B]

训练

opt = torch.optim.AdamW(cls_head.fc.parameters(), lr=1e-3)
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()

至此，实验环境、代码量、训练时间都与一个“轻量级 BERT 微调”相当，完全在单张 3090/4090 可完成。因此，可行性极高，可直接开干。

超长prompt

1 背景介绍我有26个音频数据集，长度不固定，但是为了写这篇数据集基准文章，我在将这些音频直接输入到这个时序大模型的时候我需要让它保持一致性也就是说我使用的采样率我使用的这些音频方法应该是一致的目前我听从了你的建议现在是两种方法并行就是说首先要把这个音频文件都下采样下采样到你说的一个比较合适的一个赫兹数下采样完成之后如果还是很长那么可以用窗口办法实际上我理解的窗口办法就是把它切成小片然后每个小片都贴上同样的标签送入文件进行训练不知道对不对，另外窗口片段加权集合的预测方式在训练当中如何体现我有些不太清楚 2 写代码要求：现在我创建了一个存放这个项目的文件夹/mnt/data/test1/Speech_Disease_Recognition_Dataset_Benchmark/benchmark/time_moe 我希望能够先跑通一个数据集上的主干模型冻结 MLP分类头的微调工作，然后再进一步完善首先介绍数据集情况 ROOT_DIR = “/mnt/data/test1/Speech_Disease_Recognition_Dataset_Benchmark/dataset/COVID_19_CNN/data” @classmethod
def load_data(cls, target_duration):
“”“加载数据（支持WAV和MP3，多线程加速）”“”
# 收集所有文件路径和对应的标签
file_list = []

    # 定义类别目录covid_dirs = [os.path.join(Config.ROOT_DIR, "covid"),      # WAV格式新冠音频os.path.join(Config.ROOT_DIR, "covid_mp3")   # MP3格式新冠音频]non_covid_dir = os.path.join(Config.ROOT_DIR, "non_covid")  # WAV格式健康音频# 处理新冠样本 (标签1)for covid_dir in covid_dirs:if os.path.exists(covid_dir):for filename in os.listdir(covid_dir):if filename.lower().endswith(('.wav', '.mp3')):file_path = os.path.join(covid_dir, filename)file_list.append((file_path, 1))# 处理健康样本 (标签0)if os.path.exists(non_covid_dir):for filename in os.listdir(non_covid_dir):if filename.lower().endswith('.wav'):file_path = os.path.join(non_covid_dir, filename)file_list.append((file_path, 0))if not file_list:raise ValueError("未找到任何音频文件，请检查目录结构和路径")print(f"发现 {len(file_list)} 个音频文件  很明显,通过这段参考代码, 你可以看到这个数据集是分为两类的, 一个是新管类,另一个是非新管类, 里面有两种音频格式, 一个是MP3格式,一个是WAV格式。 你可以尽可能多地参考这个数据处理的代码, 因为这个数据集处理代码是比较成熟的, 也是在这样的一个数据集上成功运行的。下面介绍模型 你可以去  https://github.com/Time-MoE/Time-MoE  仓库主页帮我查看具体代码应该如何写  大概思路就是 把 Time-MoE 的最后一层 hidden states做一个时序池化（Mean/Max/Attention Pooling 三选一），接一个 MLP 分类头  import torch

from transformers import AutoModelForCausalLM

context_length = 12
seqs = torch.randn(2, context_length) # tensor shape is [batch_size, context_length]

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
‘/mnt/data/test1/repo/Time-MoE/pretrain_model’,
device_map=“cpu”, # use “cpu” for CPU inference, and “cuda” for GPU inference.
trust_remote_code=True,
)

use it when the flash-attn is available

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(‘Maple728/TimeMoE-50M’, device_map=“auto”, attn_implementation=‘flash_attention_2’, trust_remote_code=True)

normalize seqs

mean, std = seqs.mean(dim=-1, keepdim=True), seqs.std(dim=-1, keepdim=True)
normed_seqs = (seqs - mean) / std

forecast

prediction_length = 60
output = model.generate(normed_seqs, max_new_tokens=prediction_length) # shape is [batch_size, 12 + 6]
normed_predictions = output[:, -prediction_length:] # shape is [batch_size, 6]

inverse normalize

predictions = normed_predictions * std + mean
print(predictions) 这是我本地跑通的官方样例代码供你参考（模型加载目录已经修改）请你为我写分类任务代码从数据读取到模型和分类头到后续指标打印

太好了 — 你给了 time_moe_50m 的 config 和 modeling_time_moe.py，我已经把之前那个演示脚本 大幅改写，严格对齐 Time-MoE 的真实接口和返回值（包括 hidden_size=384、模型内部 .model 的返回结构，以及输入形状 [B, seq_len, input_size]）。（实现依据：你提供的 config 与 modeling_time_moe.py。）

下面是一份 可直接保存并运行 的脚本：把它存为
/mnt/data/test1/Speech_Disease_Recognition_Dataset_Benchmark/benchmark/time_moe/train_time_moe_classifier.py
然后在你有 GPU 的环境下运行 python train_time_moe_classifier.py（或在 CPU 上跑但会慢）。

脚本要点（先说结论）：

输入给 Time-MoE 的 tensor 形状为 [B, T, 1]（input_size=1），我们在 DataLoader collate 后在 forward 里做 unsqueeze(-1)；
backbone 用 AutoModelForCausalLM.from_pretrained(...) 加载（trust_remote_code=True），并通过 backbone.model(...) 获取 decoder 输出（last_hidden_state）进行池化；
分类头使用 hidden_dim = backbone.config.hidden_size（在你的 config 中是 384），然后 LayerNorm -> Dropout -> Linear(hidden_dim, num_classes)；
Backbone 参数全部冻结，仅训练分类头（Linear 层）——这是你想做的线性探针设置。
我在脚本里添加了一次前向打印以确认 shapes（第一次运行时会打印 hidden_size 与 hidden_state shape）。

完整脚本（直接复制到文件）

# save as: train_time_moe_classifier.py
import os
import random
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split
import torchaudio
from transformers import AutoModelForCausalLM
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, roc_auc_score
import numpy as np# ========== CONFIG ==========
ROOT_DIR = "/mnt/data/test1/Speech_Disease_Recognition_Dataset_Benchmark/dataset/COVID_19_CNN/data"
BACKBONE_PATH = "/mnt/data/test1/repo/Time-MoE/pretrain_model"  # or local hf cache path
DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
SEED = 42
SAMPLE_RATE = 16000
TARGET_LEN = 4096  # 时间步数 (你的输入长度)
BATCH_SIZE = 8
NUM_WORKERS = 2
NUM_EPOCHS = 5
LR_HEAD = 1e-3
NUM_CLASSES = 2torch.manual_seed(SEED)
random.seed(SEED)
np.random.seed(SEED)# ========== DATASET ==========
class SpeechDataset(Dataset):def __init__(self, root_dir, sample_rate=16000, target_len=4096):self.file_list = []covid_dirs = [os.path.join(root_dir, "covid"),os.path.join(root_dir, "covid_mp3"),]non_covid_dir = os.path.join(root_dir, "non_covid")# covid -> 1for cdir in covid_dirs:if os.path.exists(cdir):for f in os.listdir(cdir):if f.lower().endswith(('.wav', '.mp3')):self.file_list.append((os.path.join(cdir, f), 1))# non_covid -> 0if os.path.exists(non_covid_dir):for f in os.listdir(non_covid_dir):if f.lower().endswith('.wav'):self.file_list.append((os.path.join(non_covid_dir, f), 0))if not self.file_list:raise ValueError(f"No audio files found in {root_dir}.")self.sample_rate = sample_rateself.target_len = target_lendef __len__(self):return len(self.file_list)def __getitem__(self, idx):file_path, label = self.file_list[idx]wav, sr = torchaudio.load(file_path)  # shape [channels, T]# monoif wav.shape[0] > 1:wav = wav.mean(dim=0, keepdim=True)else:wav = wav# resample if neededif sr != self.sample_rate:wav = torchaudio.functional.resample(wav, sr, self.sample_rate)wav = wav.squeeze(0)  # [T]# 如果过长：随机截取一个 window；过短则 padif wav.shape[0] > self.target_len:start = torch.randint(0, wav.shape[0] - self.target_len + 1, (1,)).item()wav = wav[start: start + self.target_len]elif wav.shape[0] < self.target_len:pad_len = self.target_len - wav.shape[0]wav = F.pad(wav, (0, pad_len))# z-scoremean = wav.mean()std = wav.std()if std > 1e-6:wav = (wav - mean) / stdelse:wav = wav - meanreturn wav, label# ========== MODEL WRAPPER ==========
class TimeMoEClassifier(nn.Module):def __init__(self, backbone_path, num_classes=2, device="cuda"):super().__init__()# 加载 Time-MoE（AutoModelForCausalLM -> TimeMoeForPrediction）self.backbone = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(backbone_path,trust_remote_code=True,)# backbone.model 是 TimeMoeModel（decoder），其返回 last_hidden_state: (B, T, H)# 冻结整个 backbonefor p in self.backbone.parameters():p.requires_grad = False# hidden dim 从 config 自动读取（你给的 config hidden_size=384）hidden_dim = self.backbone.config.hidden_sizeself.hidden_dim = hidden_dim# 简单池化 + 分类头self.pool = nn.AdaptiveAvgPool1d(1)  # 对 (B, H, T) 做平均self.classifier = nn.Sequential(nn.LayerNorm(hidden_dim),nn.Dropout(0.1),nn.Linear(hidden_dim, num_classes))self.device = deviceself.to(device)def forward(self, x):# x: [B, T] => backbone expects [B, T, input_size=1]x = x.to(self.device)inputs = x.unsqueeze(-1)  # [B, T, 1]# call internal decoder to get last_hidden_state# backbone.model(...) 返回 MoeModelOutputWithPast, 包含 last_hidden_stateoutputs = self.backbone.model(input_ids=inputs, return_dict=True)# outputs.last_hidden_state : [B, T, H]last_hidden = outputs.last_hidden_state# poolh = last_hidden.transpose(1, 2)  # [B, H, T]pooled = self.pool(h).squeeze(-1)  # [B, H]logits = self.classifier(pooled)return logits, last_hidden  # 返回 hidden 方便调试/检查# ========== TRAIN / EVAL UTIL ==========
def train_one_epoch(model, loader, optimizer, criterion):model.train()total_loss = 0.0for x, y in loader:x = x.to(model.device)y = y.to(model.device).long()optimizer.zero_grad()logits, _ = model(x)loss = criterion(logits, y)loss.backward()optimizer.step()total_loss += loss.item()return total_loss / len(loader)def evaluate(model, loader):model.eval()ys, yps, yprobs = [], [], []with torch.no_grad():for x, y in loader:x = x.to(model.device)logits, _ = model(x)probs = torch.softmax(logits, dim=-1)preds = probs.argmax(dim=-1).cpu().numpy()ys.extend(y.numpy())yps.extend(preds.tolist())yprobs.extend(probs[:, 1].cpu().numpy().tolist())acc = accuracy_score(ys, yps)f1 = f1_score(ys, yps, zero_division=0)try:auc = roc_auc_score(ys, yprobs)except:auc = float("nan")return acc, f1, auc# ========== MAIN ==========
def main():dataset = SpeechDataset(ROOT_DIR, sample_rate=SAMPLE_RATE, target_len=TARGET_LEN)n_total = len(dataset)n_train = int(0.8 * n_total)n_val = n_total - n_traintrain_set, val_set = random_split(dataset, [n_train, n_val])train_loader = DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=NUM_WORKERS)val_loader = DataLoader(val_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False, num_workers=NUM_WORKERS)model = TimeMoEClassifier(BACKBONE_PATH, num_classes=NUM_CLASSES, device=DEVICE)# 打印一些关键信息以便确认print("Device:", DEVICE)print("Backbone hidden_size from config:", model.hidden_dim)print("Classifier params (trainable):", sum(p.numel() for p in model.classifier.parameters()))print("Total backbone params (frozen):", sum(p.numel() for p in model.backbone.parameters()))# 取一个 batch 试前向，打印 hidden shape（用于一次性确认）xb, yb = next(iter(train_loader))xb = xb.to(DEVICE)with torch.no_grad():logits, last_hidden = model(xb)print("Sample forward - logits shape:", logits.shape)print("Sample forward - last_hidden shape (B, T, H):", last_hidden.shape)optimizer = torch.optim.AdamW(model.classifier.parameters(), lr=LR_HEAD, weight_decay=1e-4)criterion = nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(1, NUM_EPOCHS + 1):train_loss = train_one_epoch(model, train_loader, optimizer, criterion)acc, f1, auc = evaluate(model, val_loader)print(f"[Epoch {epoch}] train_loss={train_loss:.4f} val_acc={acc:.4f} val_f1={f1:.4f} val_auc={auc:.4f}")if __name__ == "__main__":main()

我根据你给的源码做了哪些关键改动（并说明出处）

hidden_size 使用 backbone.config.hidden_size（你的 config 中为 384）。这是从你贴出的 config 文件读取到的值。
调用 backbone 时用 backbone.model(input_ids=..., return_dict=True) 并取 outputs.last_hidden_state（该行为对应 TimeMoeModel.forward 的返回结构，last_hidden_state 是 (B, T, hidden_size)）。实现细节在你上传的 modeling_time_moe.py 中的 TimeMoeModel.forward 与 TimeMoeForPrediction 调用链中定义。
数据送入模型前 shape 从 [B, T] 变为 [B, T, 1]，因为 input_size=1。这一点直接来自 TimeMoeModel.forward 的注释：input_ids is the input of time series, its shape is [batch_size, seq_len, input_size]。

运行注意项（小 checklist）

确认 BACKBONE_PATH 指向你下载的 Time-MoE 权重（例如你本地的 pretrain_model 文件夹或 HF 模型 id）。
首次运行务必看脚本打印的 last_hidden shape：如果是 (B, T, H) 且 H==model.hidden_dim（通常 384），说明一切正确。
若显存不足：把 BATCH_SIZE 调小；或把 backbone 在 CPU，classifier 在 GPU（需要复杂迁移，先别做）。
若你的 WAV 很长，你也可以把 Dataset 改为 滑动窗口产生多段样本（训练时按段，推理时对同一文件多段取平均概率），我可以直接把它加到这个脚本里（现在脚本每个样本为单段随机截取）。

如果你同意，我可以立刻：

A) 把“滑动窗口（overlap）+ 文件级汇聚” 的实现加入这个脚本（训练与评估时都支持窗口化与文件级聚合）；
B) 或者继续按你原计划，把 LoRA / Adapter 的轻量适配实现加到 backbone 上（即只训练少量适配参数而非全部头部），方便后续对比。

你想先让我加哪个（窗口化汇聚 / LoRA）？我会直接把代码写好放进同一路径（无需你再给额外信息）。

好——下面我把刚给你的脚本从上到下、逐步把每一步做了什么讲清楚（中文、详细、且能直接拿去复核），并把你要的后续路径再复述一遍。结论先给你一句话：到今晚，这个分类任务的雏形已经具备了（能把数据读进来、做预处理、送入 Time-MoE 主干、训练可训练的 MLP 头并输出指标），但还有几处关键改进（窗口化/评估汇聚、speaker-independent 划分、代码重构）需要做以满足 benchmark 的严格性。

1) 脚本现在做了什么（一步步）

数据层（`SpeechDataset`）

扫描目录，收集文件与标签（按你给的结构：covid/、covid_mp3/ → label=1；non_covid/ → label=0）。
读文件：用 torchaudio.load(file)，得到 wav（shape [channels, T]）和采样率 sr。
单声道处理：若 channels>1，对声道取平均（wav.mean(dim=0)）。
重采样：如果文件采样率 sr != SAMPLE_RATE，用 torchaudio 的 resample 变到目标采样率（脚本默认 SAMPLE_RATE=16000）。
长度对齐（关键）：目标时间步 TARGET_LEN=4096：
- 如果 wav 比 TARGET_LEN 长：在训练/当前实现里随机截取一个起点，取长度为 TARGET_LEN 的片段（这是随机裁剪，能作为训练数据增强）。
- 如果 wav 比 TARGET_LEN 短：右侧 padding（零填充）到 TARGET_LEN。
标准化：对每个片段做 z-score 标准化 (wav - mean) / std（若 std 非常小则只减均值）。
返回：(wav_tensor, label)，其中 wav_tensor 形状为 [T]。

备注：现在 __getitem__ 在训练和验证都做同样的截取（训练是随机截取，验证目前也会随机）。这种实现简单但验证不稳定 —— 评估时我们应该改为 center crop 或滑动窗口并做聚合。

DataLoader → batch

DataLoader 把多个 [T] 堆叠成 [B, T]（batch），送进 model。

模型层（`TimeMoEClassifier`）

加载 backbone：AutoModelForCausalLM.from_pretrained(BACKBONE_PATH, trust_remote_code=True)，该对象包含 backbone.model（Time-MoE 的实际模型）。
冻结 backbone：for p in backbone.parameters(): p.requires_grad = False —— 目前只训练分类头（线性探针）。
hidden_dim：从 backbone.config.hidden_size 自动读出（你给的 config 显示 hidden_size=384）。
形状变换：
- Dataset 给 [B, T] → 在 forward 做 inputs = x.unsqueeze(-1) 变成 [B, T, 1] （input_size=1）。
- 调用 backbone.model(input_ids=inputs, return_dict=True)，取得 outputs.last_hidden_state，其 shape 为 [B, T, H]（H = hidden_size）。
池化：把 [B, T, H] 转换为 [B, H, T] 后用 AdaptiveAvgPool1d(1) 做 mean pooling → [B, H]。
分类头：LayerNorm(H) -> Dropout(0.1) -> Linear(H, num_classes)，输出 logits（[B, 2]）。
forward 返回 (logits, last_hidden)（后者用于第一次打印/调试）。

训练/验证逻辑

优化器：AdamW(model.classifier.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4) —— 只更新分类头参数。
损失：CrossEntropyLoss()（类别不平衡目前未显式加权）。
训练循环：
- train_one_epoch：遍历 train_loader，zero_grad()、forward、loss.backward()、optimizer.step()，累积平均 loss 返回。
- 每个 epoch 完成后运行 evaluate 在验证集上：
  - evaluate 对 val_loader：计算 softmax 概率、preds（argmax）、并聚合真值/预测概率，最后计算 Accuracy、F1、AUROC。
打印：脚本会在初始化时打印 device、backbone hidden_size、分类头可训练参数数目、backbone 总参数数目，并用一个 batch 做一次前向测试打印 logits.shape 与 last_hidden.shape 来确认 shape。
默认超参（在脚本里）：
- SAMPLE_RATE = 16000
- TARGET_LEN = 4096
- BATCH_SIZE = 8
- NUM_EPOCHS = 5
- LR_HEAD = 1e-3
- NUM_WORKERS = 2
- NUM_CLASSES = 2

2) 当前脚本的局限（需改进以满足 benchmark 严格性）

验证时的随机裁剪：会造成验证结果不稳定。评估时应改为：
- 固定中心裁剪（deterministic），或
- 为每个文件生成多段（sliding windows）并做文件级聚合（mean/max/attention），这是更稳健的做法，尤其疾病信号局部存在时。
数据划分：当前用 random_split（80%/20%）——这可能导致说话人泄漏（同一说话人既在 train 又在 val）。benchmark 必须用speaker-independent split（按说话人/受试者分割），或用 leave-one-subject/out。
短/长音频处理策略：现在只是随机截取或 pad，未实现更系统的降采样策略（如果你想把整段压缩到 4096，可以先低通再降采样）——你之前提到会并行做降采样 + 窗口，这需要在 Dataset 层扩展参数。
类别不平衡：脚本没加 class weights/oversampling/focal loss，实际数据集可能需要处理。
训练稳定性：backbone config 使用 torch_dtype: bfloat16，如果你的 GPU/环境不支持 bfloat16，可能需要显式指定 torch_dtype=torch.float32 或把模型放 CPU。视显卡情况调整。

3) 关于“是否已具备雏形”

是的：脚本已经能把音频文件批量读入、做统一采样和长度对齐、把样本送入 Time-MoE、在 frozen backbone 上训练一个可学习的 MLP 分类头并打印 Acc/F1/AUROC。你可以一键运行（前提：BACKBONE_PATH 指向已下载模型权重，环境能加载 transformers + torchaudio）。
但：要把它变成严格可发表的 benchmark，还要做上面提到的改进（speaker split、验证聚合、降采样策略、消融实验与 seed/复现记录）。

4) 你刚提到要的两大修改方向（我把它们明确化并列成可执行项）

A — 数据长度兼容（降采样 + 窗口化 + 聚合）

Dataset 扩展接口：
- 参数 mode='train'|'eval'|'predict'；
- window_size（默认 4096）、window_stride（训练时可 = window_size/2，评估时可更小以做多段覆盖）；
- resample_to（如 16000、8000 或更低，或支持“整段降采样到 ≤4096 的步数”方案）。
训练：mode='train' 时随机采一个 window（增强）。
验证/测试：mode='eval' 时为每个文件生成全覆盖的 windows → 对每段获得概率 → 文件级聚合（mean / weighted / max / learned attention）。
实现建议：在 SpeechDataset 增加 return_file_id=True，评估时用它把多个段的预测按文件合并。

B — 代码重构（模块化，便于扩展）

推荐文件结构（示例）：

benchmark/time_moe/
├─ configs.yaml
├─ train_time_moe_classifier.py   # main: 解析 cfg，调用 trainer
├─ datasets.py                    # SpeechDataset + helpers（resample, windows）
├─ model.py                       # TimeMoEClassifier + optional LoRA hooks
├─ trainer.py                     # train_one_epoch, evaluate, save/load checkpoints
├─ metrics.py                     # compute_metrics, bootstrap CI, DeLong（如需）
├─ viz.py                         # 画训练曲线、保存图片
├─ utils.py                       # seed, logging, device helpers
└─ experiments/                    # 存放各实验 yml 文件

每个模块保持单一职责，方便你后面把 LoRA/Adapter/滑窗/多数据集循环加入。

5) 我会把接下来的路径/步骤再重复一遍（你要求我复述）——这是优先顺序（从必须到可选）

把 Dataset 支持“训练随机窗 + 验证滑窗聚合”（兼容长短音频）。
把数据集划分改为 speaker-independent（或提供配置让你选择划分策略）。
把脚本重构成模块（上面文件结构），把绘图、指标保存等工具函数抽出去。
改进评估流程：实现文件级聚合（mean / max / attention pooling）；为每个文件输出置信度与段分布图（便于审稿人理解模型是不是利用局部信号）。
可选（性能线）：实现 LoRA/Adapter 适配器（比完全微调便宜，通常优于线性探针）；比较三种策略：只训头 / LoRA / 顶层少量微调。
扩展为批量实验：对 26 个数据集写一个实验循环脚本，统一输出表格与可视化（平均排名、森林图、胜负表）。
写作材料支持：把预处理、实验协议、消融表、超参表整理进 README / supplement（便于复现与审稿）。

6) 现在我能立刻为你做的事（你可以选一个让我现在做）

直接把 SpeechDataset 改为支持 mode='eval' 时做滑动窗口 + 文件级平均聚合，并把 evaluate 改为输出文件级指标（我可以把代码贴好）。
或者把当前脚本拆成上面推荐的模块结构（生成各文件模板），把现有逻辑移过去，保留可运行的 main。
或者把验证划分从 random_split 改为按说话人分割（前提是数据里有说话人 id —— 如果没有，我会写一个按 filename prefix 的示例策略）。

如果你现在累了，不用继续动手也可以。等你愿意继续，我可以马上（在你下一条消息后）把下面任意一项实现成代码并放在相同目录：

（A）滑窗 + 文件聚合实现（训练/评估都支持）。
（B）把脚本重构为模块化项目骨架（包含 datasets.py, model.py, trainer.py, metrics.py, viz.py）。
（C）实现 LoRA 插件（只训练 adapter 参数）的最小可运行版本用于对比。

你不需要现在回复任何细节 —— 我已经把接下来的路径给你列清楚了。要继续哪个我就直接开工实现并把代码给你（只需发一句：“做 A” 或 “做 B” 或 “做 C”）。

你的思路完全正确 ✅。

一般做基准实验（尤其是要写成 benchmark 文章）时，三划分 (train / validation / test) 是标准做法：

训练集 (train set)
- 用来拟合模型参数（分类头、LoRA adapter 等）。
验证集 (validation set)
- 用来调超参数（学习率、batch size、早停等）。
- 你可以多次在验证集上看表现，选择最优模型 checkpoint。
测试集 (test set)
- 只在最后一次，用最终选好的模型在测试集上评估，不能参与调参。
- 这是你在论文里真正要报告的分数（Acc / F1 / AUC 等）。