深度学习笔记（2）

官方教程中上一章用numpy从底层实现了基于多元线性回归的房价预测模型，这一章使用paddle框架重写。

使用飞桨重写房价预测模型

#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

#加载数据函数与上一章基本一致
def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = './work/housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)

    # 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):
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data

#使用paddle创建模型网络类
class 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1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
    
    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

#训练配置代码
# 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，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())

#实现训练代码
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]) # 获得当前批次训练数据
        y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 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tensor形式
        house_features = paddle.to_tensor(x)
        prices = paddle.to_tensor(y)
        
        # 前向计算
        predicts = model(house_features)
        
        # 计算损失
        loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
        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
        avg_loss.backward()
        # 最小化loss,更新参数
        opt.step()
        # 清除梯度
        opt.clear_grad()

# 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")

def load_one_example():
    # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据
    idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0])
    idx = -10
    one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1]
    # 修改该条数据shape为[1,13]
    one_data =  one_data.reshape([1,-1])
    return one_data, label

# 参数为保存模型参数的文件地址
model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()

# 参数为数据集的文件地址
one_data, label = load_one_example()
# 将数据转为动态图的variable格式 
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)

# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]

print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

常看开源代码以及大佬的代码还是能学到很多东西的，比如

mini_batches = [training_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]这句就很精炼

下面用pytorch重新写一遍

首先在模块引入中就有一些区别，pytorch中自定义网络的基类在nn.Module中，同时优化器类optim需要导入

import torch
from torch.nn import Module
from torch import optim

import numpy as np
import random

加载数据没有区别

def load_data():
    # 从文件导入数据
    datafile = r'E:\NLPDATA\housing.data'
    data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32)

    # 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):
        data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

    # 训练集和测试集的划分比例
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data, test_data

网络类定义，torch继承的是module作为基类，语法都是一致的

class Regressor(Module):

    # 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1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
    
    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

torch.nn.functional中没有方差函数（也有可能是我没找到），转用nn中的MSELoss平均方差函数。同时优化器参数也有一定区别，torch基本都是简写

# 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()

#设置损失函数
criterion = nn.MSELoss()
# 定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
# 学习率设置为0.01opt = optim.SGD(lr=0.01, params=model.parameters()) #pytorch中学习率是lr，paddle是learning_rate,pytorch中要训练的参数是params，paddle是parameters

训练过程中区别是损失函数的参数不同，以及tensor与numpy互相转换的函数名不同。除此以外torch的清空梯度是zero_grad。

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]) # 获得当前批次训练数据
        y = np.array(mini_batch[:, -1:]) # 获得当前批次训练标签（真实房价）
        # 将numpy数据转为torch.tensor形式
        house_features = torch.tensor(x)
        prices = torch.tensor(y)
        
        # 前向计算
        predicts = model(house_features)
        
        # 计算损失
        loss=criterion(predicts,prices)
        avg_loss = torch.mean(loss)
        if iter_id%20==0:
            print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.detach().numpy()))
        
        # 反向传播
        avg_loss.backward()
        # 最小化loss,更新参数
        opt.step()
        # 清除梯度
        opt.zero_grad()

保存模型

print(model.state_dict().keys())                                # 输出模型参数名称

# 保存模型参数到路径"./data/model_parameter.pkl"
torch.save(model.state_dict(), "./data/model_parameter.pkl")
new_model = Model()                                                    # 调用模型Model
new_model.load_state_dict(torch.load("./data/model_parameter.pkl"))    # 加载模型参数     
new_model.forward(input)                                               # 进行使用