先补上中间一课：pdb：
import pdb
pdb.set_trace()命令：
l -- list
n -- next
p data -- print var
c -- continue
s -- step in
q -- quit
还有一种更好的方式, 叫ipdb. 用法和PDB很相似. 不过返回的输出是彩色的.
- ENTER (重复上次命令)
- c (继续)
- l (查找当前位于哪里)
- s (进入子程序,如果当前有一个函数调用，那么 s 会进入被调用的函数体)
- n(ext) 让程序运行下一行，如果当前语句有一个函数调用，用 n 是不会进入被调用的函数体中的
- r (运行直到子程序结束)
- !<python 命令>
- h (帮助)
- a(rgs) 打印当前函数的参数
- j(ump) 让程序跳转到指定的行数
- l(ist) 可以列出当前将要运行的代码块
- p(rint) 最有用的命令之一，打印某个变量
- q(uit) 退出调试
- r(eturn) 继续执行，直到函数体返回
PaddlePaddle基础命令
import paddle.fluid as fluid
# 定义两个张量
x1 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 2], value=1, dtype='int64')
x2 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 2], value=1, dtype='int64')
# 将两个张量求和
y1 = fluid.layers.sum(x=[x1, x2])
# 创建一个使用CPU的解释器
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.executor.Executor(place)
# 进行参数初始化
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 进行运算，并把y的结果输出
result = exe.run(program=fluid.default_main_program(),
fetch_list=[y1])
print(result)import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
# 定义两个张量
a = fluid.layers.create_tensor(dtype='int64', name='a')
b = fluid.layers.create_tensor(dtype='int64', name='b')
# 将两个张量求和
y = fluid.layers.sum(x=[a, b])
# 创建一个使用CPU的解释器
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.executor.Executor(place)
# 进行参数初始化
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 定义两个要计算的变量
a1 = np.array([3, 2]).astype('int64')
b1 = np.array([1, 1]).astype('int64')
# 进行运算，并把y的结果输出
out_a, out_b, result = exe.run(program=fluid.default_main_program(),
feed={'a': a1, 'b': b1},
fetch_list=[a, b, y])
print(out_a, " + ", out_b," = ", result)import paddle.fluid as fluid
import paddle
import numpy as np
# 定义一个简单的线性网络
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
hidden = fluid.layers.fc(input=x, size=100, act='relu')
net = fluid.layers.fc(input=hidden, size=1, act=None)
# 定义损失函数
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=net, label=y)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
# 复制一个主程序，方便之后使用
test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)
# 定义优化方法
optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.01)
opts = optimizer.minimize(avg_cost)
# 创建一个使用CPU的解释器
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
# 进行参数初始化
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 定义训练和测试数据
x_data = np.array([[1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[2.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[3.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[4.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0],
[5.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]).astype('float32')
y_data = np.array([[3.0], [5.0], [7.0], [9.0], [11.0]]).astype('float32')
test_data = np.array([[6.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]]).astype('float32')
# 开始训练100个pass
for pass_id in range(10):
train_cost = exe.run(program=fluid.default_main_program(),
feed={'x': x_data, 'y': y_data},
fetch_list=[avg_cost])
print("Pass:%d, Cost:%0.5f" % (pass_id, train_cost[0]))
# 开始预测
result = exe.run(program=test_program,
feed={'x': test_data, 'y': np.array([[0.0]]).astype('float32')},
fetch_list=[net])
print("当x为6.0时，y为：%0.5f" % result[0][0][0])# 导入基本的库
import paddle.fluid as fluid
import paddle
import numpy as np
import os
BUF_SIZE=500
BATCH_SIZE=20
#用于训练的数据提供器，每次从缓存中随机读取批次大小的数据
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.train(),
buf_size=BUF_SIZE),
batch_size=BATCH_SIZE)
#用于测试的数据提供器，每次从缓存中随机读取批次大小的数据
test_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.test(),
buf_size=BUF_SIZE),
batch_size=BATCH_SIZE)
#用于打印，查看uci_housing数据
train_data=paddle.dataset.uci_housing.train();
sampledata=next(train_data())
print(sampledata)
#定义张量变量x，表示13维的特征值
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
#定义张量y,表示目标值
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
#定义一个简单的线性网络,连接输入和输出的全连接层
#input:输入tensor;
#size:该层输出单元的数目
#act:激活函数
y_predict=fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None)
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) #求一个batch的损失值
avg_cost = fluid.layers.mean(cost) #对损失值求平均值
optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001)
opts = optimizer.minimize(avg_cost)
test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)
use_cuda = False #use_cuda为False,表示运算场所为CPU;use_cuda为True,表示运算场所为GPU
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place) #创建一个Executor实例exe
exe.run(fluid.default_startup_program()) #Executor的run()方法执行startup_program(),进行参数初始化
# 定义输入数据维度
feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])#feed_list:向模型输入的变量表或变量表名
iter=0;
iters=[]
train_costs=[]
def draw_train_process(iters,train_costs):
title="training cost"
plt.title(title, fontsize=24)
plt.xlabel("iter", fontsize=14)
plt.ylabel("cost", fontsize=14)
plt.plot(iters, train_costs,color='red',label='training cost')
plt.grid()
plt.show()
EPOCH_NUM=50
model_save_dir = "/home/aistudio/work/fit_a_line.inference.model"
for pass_id in range(EPOCH_NUM): #训练EPOCH_NUM轮
# 开始训练并输出最后一个batch的损失值
train_cost = 0
for batch_id, data in enumerate(train_reader()): #遍历train_reader迭代器
train_cost = exe.run(program=fluid.default_main_program(),#运行主程序
feed=feeder.feed(data), #喂入一个batch的训练数据，根据feed_list和data提供的信息，将输入数据转成一种特殊的数据结构
fetch_list=[avg_cost])
if batch_id % 40 == 0:
print("Pass:%d, Cost:%0.5f" % (pass_id, train_cost[0][0])) #打印最后一个batch的损失值
iter=iter+BATCH_SIZE
iters.append(iter)
train_costs.append(train_cost[0][0])
# 开始测试并输出最后一个batch的损失值
test_cost = 0
for batch_id, data in enumerate(test_reader()): #遍历test_reader迭代器
test_cost= exe.run(program=test_program, #运行测试cheng
feed=feeder.feed(data), #喂入一个batch的测试数据
fetch_list=[avg_cost]) #fetch均方误差
print('Test:%d, Cost:%0.5f' % (pass_id, test_cost[0][0])) #打印最后一个batch的损失值
#保存模型
# 如果保存路径不存在就创建
if not os.path.exists(model_save_dir):
os.makedirs(model_save_dir)
print ('save models to %s' % (model_save_dir))
#保存训练参数到指定路径中，构建一个专门用预测的program
fluid.io.save_inference_model(model_save_dir, #保存推理model的路径
['x'], #推理（inference）需要 feed 的数据
[y_predict], #保存推理（inference）结果的 Variables
exe) #exe 保存 inference model
draw_train_process(iters,train_costs)
infer_exe = fluid.Executor(place) #创建推测用的executor
inference_scope = fluid.core.Scope() #Scope指定作用域
infer_results=[]
groud_truths=[]
#绘制真实值和预测值对比图
def draw_infer_result(groud_truths,infer_results):
title='Boston'
plt.title(title, fontsize=24)
x = np.arange(1,20)
y = x
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('ground truth', fontsize=14)
plt.ylabel('infer result', fontsize=14)
plt.scatter(groud_truths, infer_results,color='green',label='training cost')
plt.grid()
plt.show()
with fluid.scope_guard(inference_scope):#修改全局/默认作用域（scope）, 运行时中的所有变量都将分配给新的scope。
#从指定目录中加载 推理model(inference model)
[inference_program, #推理的program
feed_target_names, #需要在推理program中提供数据的变量名称
fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(#fetch_targets: 推断结果
model_save_dir, #model_save_dir:模型训练路径
infer_exe) #infer_exe: 预测用executor
#获取预测数据
infer_reader = paddle.batch(paddle.dataset.uci_housing.test(), #获取uci_housing的测试数据
batch_size=200) #从测试数据中读取一个大小为200的batch数据
#从test_reader中分割x
test_data = next(infer_reader())
test_x = np.array([data[0] for data in test_data]).astype("float32")
test_y= np.array([data[1] for data in test_data]).astype("float32")
results = infer_exe.run(inference_program, #预测模型
feed={feed_target_names[0]: np.array(test_x)}, #喂入要预测的x值
fetch_list=fetch_targets) #得到推测结果
print("infer results: (House Price)")
for idx, val in enumerate(results[0]):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
infer_results.append(val)
print("ground truth:")
for idx, val in enumerate(test_y):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
groud_truths.append(val)
draw_infer_result(groud_truths,infer_results)
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