PaddlePaddle-百度架构师手把手带你零基础实践深度学习-笔记02(代码详解)
2020-08-18 16:41
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使用飞桨重写房价预测模型篇(代码详解)
设计思路
图1:设计思路
#加载飞桨、Numpy和相关类库 import paddle import paddle.fluid as fluid # fluid液体 import paddle.fluid.dygraph as dygraph # 动态图 from paddle.fluid.dygraph import Linear import numpy as np import os import random
1.数据处理
def load_data(): # 从文件导入数据 datafile = './work/housing.data' data = np.fromfile(datafile, sep=' ') # 每条数据包括14项,其中前面13项是影响因素,第14项是相应的房屋价格中位数 feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \ 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ] feature_num = len(feature_names) # 将原始数据进行Reshape,变成[N, 14]这样的形状 data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num]) # 将原数据集拆分成训练集和测试集 # 这里使用80%的数据做训练,20%的数据做测试 # 测试集和训练集必须是没有交集的 ratio = 0.8 offset = int(data.shape[0] * ratio) training_data = data[:offset] # 计算train数据集的最大值,最小值,平均值 maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \ training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0] # 记录数据的归一化参数,在预测时对数据做归一化 global max_values # 全局变量global 可以在函数体外定义和赋值的变量 global min_values global avg_values max_values = maximums min_values = minimums avg_values = avgs # 对数据进行归一化处理 for i in range(feature_num): # 14个数据,其中对于房价也做了相应的归一化处理 #print(maximums[i], minimums[i], avgs[i]) data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i]) # 训练集和测试集的划分比例 #ratio = 0.8 #offset = int(data.shape[0] * ratio) training_data = data[:offset] test_data = data[offset:] return training_data, test_data
2.模型设计
class Regressor(fluid.dygraph.Layer): def __init__(self): super(Regressor, self).__init__() # 调用父类的构造函数 # super(子类,self).__init__(参数1,参数2,....) # 父类名称.__init__(self,参数1,参数2,...) # 定义一层全连接层,输出维度是1,激活函数为None,即不使用激活函数 self.fc = Linear(input_dim=13, output_dim=1, act=None) # 实例变量 # 网络的前向计算函数 def forward(self, inputs): x = self.fc(inputs) # x局部变量 return x
3.训练配置
训练配置过程包含四步,如 图2 所示:
图2:训练配置流程
# 定义飞桨动态图的工作环境 with fluid.dygraph.guard(): # 声明定义好的线性回归模型 model = Regressor() # 开启模型训练模式 model.train() # 加载数据 training_data, test_data = load_data() # 定义优化算法,这里使用随机梯度下降-SGD # 学习率设置为0.01 opt = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameter_list=model.parameters()) # 定义优化器
4.训练过程
训练过程采用二层循环嵌套方式:
-
内层循环: 负责整个数据集的一次遍历,采用分批次方式(batch)。假设数据集样本数量为1000,一个批次有10个样本,则遍历一次数据集的批次数量是1000/10=100,即内层循环需要执行100次。
for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches): #返回迭代的次数和每次抽取的batch数据
-
外层循环: 定义遍历数据集的次数,通过参数EPOCH_NUM设置。
for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
每次内层循环都需要执行如下四个步骤,如 图3 所示,计算过程与使用Python编写模型完全一致。
图3:内循环计算过程
1. 数据准备:将一个批次的数据转变成np.array和内置格式。 2. 前向计算:将一个批次的样本数据灌入网络中,计算输出结果。 3. 计算损失函数:以前向计算结果和真实房价作为输入,通过损失函数[square_error_cost](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/square_error_cost_cn.html#square-error-cost/)计算出损失函数值(Loss)。飞桨所有的API接口都有完整的说明和使用案例,在后续的资深教程中我们会详细介绍API的查阅方法。 4. 反向传播:执行梯度反向传播``backward``函数,即从后到前逐层计算每一层的梯度,并根据设置的优化算法更新参数``opt.minimize``。
with dygraph.guard(fluid.CPUPlace()): # guard 指定以下训练使用的机器资源,这里使用本地的CPU训练 EPOCH_NUM = 10 # 设置外层循环次数 BATCH_SIZE = 10 # 设置batch大小 # 定义外层循环 for epoch_id in range(EPOCH_NUM): # 在每轮迭代开始之前,将训练数据的顺序随机的打乱 np.random.shuffle(training_data) # 注意这里只是将训练集打乱,也就是数据划分后进行随机梯度时再每轮将整个train_data打乱 # 将训练数据进行拆分,每个batch包含10条数据 mini_batches = [training_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)] # 定义内层循环 for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches): x = np.array(mini_batch[:, :-1]).astype('float32') # 获得当前批次训练数据 y = np.array(mini_batch[:, -1:]).astype('float32') # 获得当前批次训练标签(真实房价) # 将numpy数据转为飞桨动态图variable形式 house_features = dygraph.to_variable(x) prices = dygraph.to_variable(y) # 前向计算 predicts = model(house_features) # inputs = house_feature 调用self.fc(inputs) 进而调用前向函数 # 计算损失 loss = fluid.layers.square_error_cost(predicts, label=prices) # 将预测值和目标值输入计算当前batch的loss avg_loss = fluid.layers.mean(loss) # loss平均值 if iter_id%20==0: # 每20个batch输出一次 print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy())) # 反向传播 avg_loss.backward() # 方向推出一个batch的平均loss所对应的参数值 # 最小化loss,更新参数 opt.minimize(avg_loss) # 更新参数 # 清除梯度 model.clear_gradients() # 保存模型 fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'LR_model') # 将每轮训练的相关参数数据赋值到一个字典中,并设置保存文件名为'LR_model'
5.保存并测试模型
-
保存模型
# 定义飞桨动态图工作环境 with fluid.dygraph.guard(): # 保存模型参数,文件名为LR_model fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'LR_model') # 保存带有模型参数的字典 print("模型保存成功,模型参数保存在LR_model中")
理论而言,直接使用模型实例即可完成预测,而本教程中预测的方式为什么是先保存模型,再加载模型呢?这是因为在实际应用中,训练模型和使用模型往往是不同的场景。模型训练通常使用大量的线下服务器(不对外向企业的客户/用户提供在线服务),而模型预测则通常使用线上提供预测服务的服务器,或者将已经完成的预测模型嵌入手机或其他终端设备中使用。因此本教程的讲解方式更贴合真实场景的使用方法。
回顾下基于飞桨实现的房价预测模型,实现效果与之前基于Python实现的模型没有区别,但两者的实现成本有天壤之别。飞桨的愿景是用户只需要了解模型的逻辑概念,不需要关心实现细节,就能搭建强大的模型。
-
测试模型
下面我们选择一条数据样本,测试下模型的预测效果。测试过程和在应用场景中使用模型的过程一致,主要可分成如下三个步骤:
- 配置模型预测的机器资源。本案例默认使用本机,因此无需写代码指定。
- 将训练好的模型参数加载到模型实例中。由两个语句完成,第一句是从文件中读取模型参数;第二句是将参数内容加载到模型。加载完毕后,需要将模型的状态调整为
eval()
(校验)。上文中提到,训练状态的模型需要同时支持前向计算和反向传导梯度,模型的实现较为臃肿,而校验和预测状态的模型只需要支持前向计算,模型的实现更加简单,性能更好。 - 将待预测的样本特征输入到模型中,打印输出的预测结果。
通过
load_one_example函数实现从数据集中抽一条样本作为测试样本,具体实现代码如下所示。
def load_one_example(data_dir): # direction,目录,路径 f = open(data_dir, 'r') datas = f.readlines() # 将数据按行读入 # 选择倒数第10条数据用于测试 tmp = datas[-10] # 这里的tmp只是一行字符串,数据并未分开 tmp = tmp.strip().split() # 去除字符串前后特殊字符('\t'等),并且将字符串分开 one_data = [float(v) for v in tmp] # 将数据转化为float格式 # 对数据进行归一化处理 for i in range(len(one_data)-1): # 总共有14项,将前13项房价影响因素进行归一化 one_data[i] = (one_data[i] - avg_values[i]) / (max_values[i] - min_values[i]) data = np.reshape(np.array(one_data[:-1]), [1, -1]).astype(np.float32) label = one_data[-1] return data, label
with dygraph.guard(): # 配置计算资源 # 参数为保存模型参数的文件地址 model_dict, _ = fluid.load_dygraph('LR_model') # 加载模型 model.load_dict(model_dict) model.eval() # 将模型转变为校验状态 # 参数为数据集的文件地址 test_data, label = load_one_example('./work/housing.data') # 将数据转为动态图的variable格式 test_data = dygraph.to_variable(test_data) results = model(test_data) #------------------------------------------------------------------------------------------load_data() 函数中定义的全局变量global # # 计算train数据集的最大值,最小值,平均值 # maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \ # training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0] # # 记录数据的归一化参数,在预测时对数据做归一化 # global max_values # 全局变量global 可以在函数体外定义和赋值的变量 # global min_values # global avg_values # max_values = maximums # min_values = minimums # avg_values = avgs #------------------------------------------------------------------------------------------ # 对结果做反归一化处理 results = results * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1] # 返回的是得出的预测房价,将房价进行反归一化处理得到真实的房价预测值 print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(results.numpy(), label))
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