飞浆用的是tensorflow tensorflow 飞桨

文章目录

• 第一章零基础入门深度学习（下）

• 加载库
• 数据处理
• 模型设计
• 训练配置
• 训练过程
• 保存模型
• 测试模型
• 完整代码

今天是学习这门课程的第二天，学习内容是利用飞桨的深度学习平台来进行波士顿房价的预测，至于为什么要用飞桨这个平台，以下是

官方回答，我也是刚接触，之前用的都是pytorch，现在一起学习呗，再次附上脑图链接：

打卡学习笔记

第一章零基础入门深度学习（下）

加载库

#加载飞桨、Numpy和相关类库
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dygraph
from paddle.fluid.dygraph import Linear
import numpy as np
import os
import random

代码中参数含义如下：

• paddle/fluid：飞桨的主库，目前大部分的实用函数均在paddle.fluid包内。
• dygraph：动态图的类库。
• Linear：神经网络的全连接层函数，即包含所有输入权重相加和激活函数的基本神经元结构。在房价预测任务中，使用只有一层的神经网络（全连接层）来实现线性回归模型。

说明

数据处理

与使用Python构建房价预测任务的代码相同，请看第一篇笔记

模型设计

模型定义的实质是定义线性回归的网络结构，飞桨建议通过创建Python类的方式完成模型网络的定义，即定义init函数和forward函数。forward函数是框架指定实现前向计算逻辑的函数，程序在调用模型实例时会自动执行forward方法。在forward函数中使用的网络层需要在init函数中声明。

训练配置

代码解读：

训练过程

代码解读：

保存模型

测试模型

完整代码

#加载飞桨、Numpy和相关类库
import paddle
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dygraph
from paddle.fluid.dygraph import Linear
import numpy as np
import os
import random

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
    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):
        #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

class Regressor(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self):
        super(Regressor, self).__init__()
        
        # 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)
    
    # 网络的前向计算函数
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

# 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())

with dygraph.guard(fluid.CPUPlace()):
    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)
        # 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)
            
            # 计算损失
            loss = fluid.layers.square_error_cost(predicts, label=prices)
            avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
            if iter_id%20==0:
                print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))
            
            # 反向传播
            avg_loss.backward()
            # 最小化loss,更新参数
            opt.minimize(avg_loss)
            # 清除梯度
            model.clear_gradients()
    # 保存模型
    fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'LR_model')

# 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')
    print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model中")

def load_one_example(data_dir):
    f = open(data_dir, 'r')
    datas = f.readlines()
    # 选择倒数第10条数据用于测试
    tmp = datas[-10]
    tmp = tmp.strip().split()
    one_data = [float(v) for v in tmp]

    # 对数据进行归一化处理
    for i in range(len(one_data)-1):
        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():
    # 参数为保存模型参数的文件地址
    model_dict, _ = fluid.load_dygraph('LR_model')
    model.load_dict(model_dict)
    model.eval（)

    # 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)

    # 对结果做反归一化处理
    results = results * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
    print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(results.numpy(), label))