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由于开始学习深度学习#xff0c;因此每次开始都熟悉一下深度学习模型的基本步骤#xff1a; 在之前的学习中#xff0c;我们学习了使用Python和NumPy实现波士顿房价预测任务的方法#xff0c;本章我们将尝试使用飞桨paddle重写房价预测任…使用飞桨实现波士顿房价预测任务
由于开始学习深度学习因此每次开始都熟悉一下深度学习模型的基本步骤 在之前的学习中我们学习了使用Python和NumPy实现波士顿房价预测任务的方法本章我们将尝试使用飞桨paddle重写房价预测任务体会二者的异同。在数据处理之前需要先加载飞桨框架的相关类库。
1. 数据处理
数据处理的代码不依赖飞桨框架实现与使用Python构建房价预测任务的代码相同因此独立为单独的代码。
# 导入需要用到的package
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdef load_data():# 从文件导入数据datafile ./work/housing.datadata 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 0.8offset int(data.shape[0] * ratio)train_data, test_data data[:offset], data[offset:]# # 计算训练集的最大值最小值# maximums, minimums training_data.max(axis0), \# training_data.min(axis0)## # 对数据进行归一化处理# for i in range(feature_num):# data[:, i] (data[:, i] - minimums[i]) / (maximums[i] - minimums[i])# 使用训练集计算最大值和最小值scaler MinMaxScaler()# 只在训练集上拟合scaler.fit(train_data)data scaler.transform(data)# 训练集和测试集的划分比例train_data data[:offset]test_data data[offset:]return train_data, test_data在后续的使用通过引用即可
from load_data import load_data
train_data, test_data load_data()2.模型设计
模型设计的实质是定义线性回归的网络结构建议通过创建Python类的方式构建模型该类需要继承paddle.nn.Layer父类并且在类中定义init函数和forward函数。forward是飞桨前向计算逻辑的函数在调用模型实例时会自动执行其使用的网络层需要在init中声明。
init函数在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数。在房价预测任务中只需要定义一层全连接层。 forward函数在构建神经网络时实现前向计算过程并返回预测结果在本任务中返回的是房价预测结果。
#加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import os
import random
from load_data import load_dataclass Regressor(paddle.nn.Layer):# self代表类的实例自身def __init__(self):# 初始化父类中的一些参数super(Regressor, self).__init__()# 定义一层全连接层输入维度是13输出维度是1self.fc Linear(in_features13, out_features1)# 网络的前向计算def forward(self, inputs):x self.fc(inputs)return x3.训练配置
声明定义好的回归模型实例为Regressor并将模型的状态设置为train。使用load_data函数加载训练数据和测试数据。设置优化算法和学习率优化算法采用随机梯度下降学习率设置为0.01。
训练配置的代码实现如下
# 声明定义好的线性回归模型
model Regressor()
# 开启模型训练模式模型的状态设置为train
model.train()
# 使用load_data加载训练集数据和测试集数据
train_data, test_data load_data()
# 定义优化算法采用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt paddle.optimizer.SGD(learning_rate0.005, parametersmodel.parameters())4.训练过程
由于model.train()已经被Regressor用来设置模型的状态因此新增了一个train_model来作为训练过程方法。 def train_model(self, train_data, num_epochs, batch_size10, eta0.01):# 定义模型训练轮次epoch外层循环for epoch_id in range(num_epochs):# 在每轮迭代开始之前对训练集数据进行样本乱序np.random.shuffle(train_data)# 对训练集数据进行拆分batch_size设置为10mini_batches [train_data[k:k batch_size] for k in range(0, len(train_data), batch_size)]# 定义模型训练内层循环for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):x np.array(mini_batch[:, :-1]) # 将当前批的房价影响因素的数据转换为np.array格式y np.array(mini_batch[:, -1:]) # 将当前批的标签数据真实房价转换为np.array格式# 将np.array格式的数据转为张量tensor格式house_features paddle.to_tensor(x, dtypefloat32)prices paddle.to_tensor(y, dtypefloat32)# 前向计算predicts model(house_features)# 计算损失损失函数采用平方误差square_error_costloss F.square_error_cost(predicts, labelprices)avg_loss paddle.mean(loss)if iter_id % 20 0:print(epoch: {}, iter: {}, loss is: {}.format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))# 反向传播计算每层参数的梯度值avg_loss.backward()# 更新参数根据设置好的学习率迭代一步opt.step()# 清空梯度变量进行下一轮计算opt.clear_grad()5.numpy和python构建深度学习模型和飞桨的比较
5.1 前向计算forward # paddledef forward(self, inputs):x self.fc(inputs)return x# numpypythondef forward(self, x):z np.dot(x, self.w) self.breturn z在Python310\Lib\site-packages\paddle\nn\functional\common.py路径下可以看到paddle底层封装的方法和numpypython是一致的
5.2.计算损失函数 loss import paddle.nn.functional as F# 计算损失损失函数采用平方误差square_error_costloss F.square_error_cost(predicts, labelprices)avg_loss paddle.mean(loss)def loss(self, z, y):error z - ynum_samples error.shape[0]cost error * errorcost np.sum(cost) / num_samplesreturn cost在Python310\Lib\site-packages\paddle\nn\functional\loss.py路径下可以看到paddle封装了均方误差square_error_cost的方法该方法中并没有/N因此还计算了avg_loss paddle.mean(loss)
5.3.梯度计算gradient
# paddle# 定义优化算法采用随机梯度下降SGD# 学习率设置为0.01opt paddle.optimizer.SGD(learning_rate0.005, parametersmodel.parameters())# 反向传播计算每层参数的梯度值avg_loss.backward()# 更新参数根据设置好的学习率迭代一步opt.step()# 清空梯度变量进行下一轮计算opt.clear_grad()# numpy pythondef gradient(self, x, y):z self.forward(x)N x.shape[0]gradient_w 1. / N * np.sum((z - y) * x, axis0)gradient_w gradient_w[:, np.newaxis]gradient_b 1. / N * np.sum(z - y)return gradient_w, gradient_bdef update(self, gradient_w, gradient_b, eta0.01):self.w self.w - eta * gradient_wself.b self.b - eta * gradient_b6.模型保存和推理
6.1.模型保存
# 保存模型参数文件名为LR_model.pdparams
paddle.save(model.state_dict(), LR_model.pdparams)
print(模型保存成功, 模型参数保存在LR_model.pdparams中)6.2.模型推理
需要注意的是在模型推理后需要做反向的归一化处理这里会用到max_values, min_values这里的最大最小值是用训练数据在归一化之前获取的为了避免重新load data因此在返回数据时将这两个数据一并返回。
#加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
import numpy as np
from load_data import load_data
from train_paddle import Regressor
train_data, test_data, max_values, min_values load_data()def load_one_example():# 从测试集中随机选择一条作为推理数据# 从测试集中随机选择一条作为推理数据idx np.random.randint(0, test_data.shape[0])idx -10one_data, label test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]# 将数据格式修改为[1,13]one_data one_data.reshape([1, -1])return one_data, labelif __name__ __main__:# 将模型参数保存到指定路径中model_dict paddle.load(LR_model.pdparams)model Regressor()model.load_dict(model_dict)# 将模型状态修改为.evalmodel.eval()one_data, label load_one_example()# 将数据格式转换为张量one_data paddle.to_tensor(one_data,dtypefloat32)predict model(one_data)# 对推理结果进行后处理print(predict.numpy(), max_values[-1], min_values[-1])predict predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) min_values[-1]# 对label数据进行后处理label label * (max_values[-1] - min_values[-1]) min_values[-1]print(Inference result is {}, the corresponding label is {}.format(predict.numpy(), label))这里的label是原始数据predict是预测数据。
6.3 用plt绘制test_data曲线图 N y.shape[0] # 数据点的数量# 由于 x 在这个例子中是为了生成 y 而存在的并且我们实际上不会用它来绘图因为我们只有 y 和 predict# 我们可以简单地使用 range(N) 来作为 x 轴的索引但这在绘制曲线图时通常不是必需的因为 Matplotlib 会自动处理。# 然而为了演示目的我们将创建一个与 y 和 predict 相同长度的 x_index 数组。x_index np.arange(N)# 绘制原始数据 yplt.plot(x_index, y.flatten(), colorblue, labelOriginal Data (y), alpha0.6, linewidth1)# 绘制预测数据 predictplt.plot(x_index, predict.numpy().flatten(), colorred, labelPredicted Data (predict), linewidth2)# 添加标题和标签注意这里我们没有使用实际的 x 值作为横轴标签因为只有 y 和 predictplt.title(Comparison of Original Data and Predicted Data)plt.xlabel(Index) # 或者你可以使用 Sample Number、Data Point 等标签plt.ylabel(Value)plt.legend()# 显示图表plt.grid(True)plt.show()可以看到整体预测得并不是很好。
7 使用飞桨高层API实现波士顿房价预测任务
如上代码使用飞桨的基础API完成了波士顿房价预测任务是否有更加快捷地实现方法呢答案是肯定的。下面使用飞桨高层API实现波士顿房价预测任务代码实现如下
#加载飞桨、NumPy和相关类库
import paddle
from paddle.nn import Linear
paddle.set_default_dtype(float32)
import paddle.nn.functional as F
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass Regressor(paddle.nn.Layer):# self代表类的实例自身def __init__(self):# 初始化父类中的一些参数super(Regressor, self).__init__()# 定义一层全连接层输入维度是13输出维度是1self.fc Linear(in_features13, out_features1)# 网络的前向计算def forward(self, inputs):x self.fc(inputs)return xif __name__ __main__:# 使用飞桨高层API加载波士顿房价预测数据集包括训练集和测试集# paddle.text用于加载文本领域数据集。train_dataset paddle.text.datasets.UCIHousing(modetrain)eval_dataset paddle.text.datasets.UCIHousing(modetest)# 模型训练model paddle.Model(Regressor())# model.prepare用于定义模型训练参数如优化器paddle.optimizer.SGD、损失函数paddle.nn.MSELoss等。model.prepare(paddle.optimizer.SGD(learning_rate0.005, parametersmodel.parameters()),paddle.nn.MSELoss())# model.fit用于模型训练并指定相关参数如训练轮次epochs批大小batch_size可视化的模型方式verbose。model.fit(train_dataset, eval_dataset, epochs10, batch_size10, verbose1)# model.evaluate用于在测试集上评估模型的损失函数值和评价指标。由于本实践没有定义模型评价指标因此只输出损失函数值。本实践使用均方误差损失Mean Squared ErrorMSE。result model.evaluate(eval_dataset, batch_size10)print(result:, result)test_data eval_dataset.datax test_data[:, :-1] # 所有行列从第 0 列到倒数第 2 列# 提取最后一列作为 Yy test_data[:, -1].reshape([-1, 1])# model.predict用于模型推理。x paddle.to_tensor(x, dtypefloat32)result_pred model.predict(x, batch_size1) # result_pred是一个list元素数目对应模型的输出数目result_pred result_pred[0] # tuple,其中第一个值是arraypredict np.vstack(result_pred)# y y * (max_values[-1] - min_values[-1]) min_values[-1]print(Inference result is {}, the corresponding label is {}.format(predict, y))N y.shape[0] # 数据点的数量# 由于 x 在这个例子中是为了生成 y 而存在的并且我们实际上不会用它来绘图因为我们只有 y 和 predict# 我们可以简单地使用 range(N) 来作为 x 轴的索引但这在绘制曲线图时通常不是必需的因为 Matplotlib 会自动处理。# 然而为了演示目的我们将创建一个与 y 和 predict 相同长度的 x_index 数组。x_index np.arange(N)# 绘制原始数据 yplt.plot(x_index, y.flatten(), colorblue, labelOriginal Data (y), alpha0.6, linewidth1)# 绘制预测数据 predictplt.plot(x_index, predict.flatten(), colorred, labelPredicted Data (predict), linewidth2)# 添加标题和标签注意这里我们没有使用实际的 x 值作为横轴标签因为只有 y 和 predictplt.title(Comparison of Original Data and Predicted Data)plt.xlabel(Index) # 或者你可以使用 Sample Number、Data Point 等标签plt.ylabel(Value)plt.legend()# 显示图表plt.grid(True)plt.show()学习总结
1、numpypython和paddle训练过程是相同的paddle对前向计算、计算损失和反向传播梯度进行了封装不再需要逐一编写代码这就是使用飞桨框架的威力但是通过numpypython比较容易理解深度学习的过程。 2、模型推理时需要将测试数据转换为张量x paddle.to_tensor(x, dtype“float32”) 3、将一行数据的xy分离出来的代码
x test_data[:, :-1]
y test_data[:, -1].reshape([-1, 1])
如果只需要分离部分记录
x test_data[0:3][:, :-1]
y test_data[0:3][:, -1].reshape([-1, 1])
# 这是Numpy库的广播功能4、用plt绘制曲线图时需要用到y和predict其中y的shap是N,1)需要用y.flatten()降维到(N,。predict还是张量需要用predict.numpy()先转换为numpy格式再通过flatten()降维。 5、使用飞桨高层API加载波士顿房价预测数据集是下载下来的也可以指定数据集路径。 6、目前还没有定义模型评价指标后续再学习
