GraphLab Create API（中文文档）-deeplearning

1. graphlab.deeplearning.create(dataset, target, features= None, network_type='auto')

NeuralNet对象由deeplearning.create()得到，返回的网络可以被graphlab.neuralnet_classifier.create()用来训练NeuralNetClassifier。

一般工作流程分为三步：

1. 使用graphlab.deeplearning.create()创建神经网络；
2. 调整神经网络参数，让其适用于目标任务；
3. 用给定的网络架构和超参数，通过graphlab.neuralnet_classifier.create()产生的网络训练NeuralNetClassifier。

当数据包含图像列额，返回一个ConvolutionNet，否则返回一个MultiLayerPerceptrons

参数：
dataset: SFrame 要为其创建神经网络的数据库
target: str 预测目标列名称
features: list[str] （可选） 使用features的列名训练模型。每列必须包含floats向量或者有一列是Image类型。默认为None（使用除了target列的全部列）
network_type: str, {‘auto’, ‘perceptrons’, ‘convolution’} （可选）确定创建的网络类型。默认自动为给图片输入创建ConvolutionNet，给常规的数值输入创建MultiLayerPerceptrons

返回：NeuralNet

注意：返回的神经网络可能是此优的，用作训练的初始开始点

例子：

https://turi.com/products/create/docs/generated/graphlab.deeplearning.create.html#graphlab.deeplearning.create

---

2. graphlab.neuralnet_classifier.create(dataset, target, features=None, max_iterations=10, network=None, validation_set='auto', verbose=True, class_weights=None, **kwargs)
创建一个NeuralNetClassifier，用数字特征或者图像数据特征预测数据的类。
可选参数network接受一个NeuralNet对象，这个NeuralNet对象定义神经网络构架和学习参数。在模型学习过程中，这是最重要的参数。推荐开始时使用deeplearning.create()返回的默认构架，然后调整构架，使其最适于你的目标任务。
多GPU支持
神经网络分类器的创建利用多GPU设备的优势。默认的，它使用能够发现的所有GPU。你可以通过设置运行时间配置“GRAPHLAB_NEURALNET_DEFAULT_GPU_DEVICE_ID”改变默认行为。比如：下面的代码将默认改为只使用0和2两台设备

graphlab.set_runtime_config("GRAPHLAB_NEURALNET_DEFAULT_GPU_DEVICE_ID", "0,2")

注意：
如果GPU之间存在不平衡，也就是其中有一个GPU比其他的慢，那么更快一点的GPU最终会等待较慢的GPU

参数：

• dataset： SFrame
  一个训练数据集，包含特征列和目标列。如果特征列类型为graphlab.Image，那么所有的图片必须是相同的尺寸。
• target： str
  dataset中列名为预测目标。这列中的值代表类别，必须是整数或者字符串。
• features：list[str]（可选）
  特征列名常用来训练模型。每列必须包含floats向量或者有一列为Image类型。默认为None，表示所有的列都被使用（除了target列）。
• max_iterations：int（可选）
  最大迭代次数
• network：NeuralNet（可选）
  NeuralNet对象包含模型学习参数和对网络构架的定义。默认为None，但是推荐使用deeplearning.create()给输入数据找到一个默认结构，但是这个默认的结构不是最优的，所以强烈建议调整NeuralNet。
• validation_set：SFrame（可选）
  用于监视模型泛化性能的数据集。对于进度表的每一行，为所提供的训练数据集和validation_set计算所选择的度量。这个SFrame的格式必须与训练数据集相同。这个参数默认设置为‘auto’，自动地对验证集采样并用于进程打印。如果validation_set被设置为None，那么不会计算其他度量。每次完全迭代只计算一次，默认值为‘auto’。
• class_weights：{dict，‘auto’}（可选）
  根据给定的类权重给训练数据样例加权重。如果设置为None，所有类会平均权重。‘auto’模式设置类权重为与训练数据中给定类别的数字样例成反比例。如果提供自定义类权重，那么所有的类都必须出现在字典中。
• kwargs：dict（可选）
  训练神经网络的另一个参数。下列所有的参数都可以存储在一个神经网络对象的params属性中。如果在两个地方设置了相同的参数，那么在创建函数中的参数将重写在神经网络对象中的参数。
  
  • batch_size：int 默认为100
    SGD迷你批量尺寸。更大的batch_size会提升每次迭代的速度，但是会耗费更多GPU或CPU内存。
  • model_checkpoint_path：str 默认“”
    如果被指定，则每n次迭代保存模型到给定的路径，n由model_checkpoint_interval指定。
  • model_checkpoint_interval：int 默认为5
    如果model_checkpoint_path被指定，每n次迭代保存模型到给定的路径。
  • mean_image：graphlab.image.Image 默认为None
    如果设置该参数并且subtract_mean为True，则用给定的图像来节省计算时间。
  • metric： {‘accuracy’, ‘error’, ‘recall@5’, …} 默认为auto
    metric用来评估训练数据和验证数据。为了在多种标准上进行评估，提供一列评估字符串，例如{‘accuracy’，‘recall@5’}，或者用一个逗号分隔开，例如‘accuracy，recall@5’。
  • subtract_mean：bool 默认为True
    如果为True，则每张图像减掉平均值。计算训练数据计算平均值图像或者用给定的mean_image计算。减掉平均值集中输入数据有助于加速神经网络训练。
  • random_crop：bool 默认False
    如果为True，对输入图像随机剪裁。被剪裁的图片尺寸由input_shap参数定义。随机剪裁通过扩张数据库防止模型过拟合。
  • input_shape：str 默认为None
    以通道，宽度，高度为格式的字符串，例如：“1，28，28”或者“3，256，256”，表明随机剪裁后的图像形状。input_shape不能超出原始图片尺寸大小。
  • random_mirror：bool 默认为False
    如果为True，将随机镜像应用到输入图像上。随机镜像通过扩张数据库防止模型过拟合。
  • learning_rate：float 默认为0.001
    偏置和权重的学习率。
  • momentum： float （0~1之间）默认为0.9
    偏置和权重的动量。
  • l2_regularization：float 默认为0.0005
    权重的L2正则化。
  • bias_learning_rate：float 默认为不使用
    指定偏置的学习率，重写learning_rate。
  • bias_momentum：float 默认为不使用
    指定偏置的动量，重写momentum。
  • bias_l2_regularization：float 默认为0.0
    偏置的L2正则化。
  • learning_rate_schedule： {‘constant’, ‘exponential_decay’, ‘polynomial_decay’}
    学习率调度算法。
    constant：对于所有的迭代使用相同的学习率。
    exponential_decay：每次迭代指数降低学习率。详情参阅注释部分。
  • learning_rate_start_epoch：int 默认为0
    开始学习率调度。
  • min_learning_rate：float 默认为0.00001
    学习率最小值。
  • learning_rate_step：int 默认为1
    每learning_rate_step数量个特定时间上传学习率。
  • learning_rate_gamma：float 默认为0.1
    exponential_decay中使用的学习衰变参数。
  • learning_rate_alpha：float 默认为0.5
    polynomial_decay中使用的学习衰变参数。
  • init_random：{‘gaussian’|‘xavier’} 默认为‘gaussian’
    权重的初始类型。使用随机高斯初始化或者泽维尔初始化。更多信息见FullConnectionLayer参数。
  • init_sigma：float 默认为0.01
    高斯分布权重初始化的标准偏差来源。
  • init_bias：float 默认为0.0
    偏置的初始值。
  • divideby：float 默认为1.0
    在输入数据插入网络之前缩放的值。
    **输出：**NeuralNetClassifier

注释：
对于exponential_decay，学习率按下式指数降低：

对于polynomial_decay，学习率按下式多项式降低：

参考：
LeCun，Yann等. Gradient-based learning applied to document recognition
The MNIST database

例子：
我们用MNIST数据训练一个数字识别的卷积神经网络。数据已经从MNIST数据库中下载，并且在Turi’s public S3 bucket中保存为SFrame。

>>> data = graphlab.SFrame('https://static.turi.com/datasets/mnist/sframe/train')
>>> test_data = graphlab.SFrame('https://static.turi.com/datasets/mnist/sframe/test')
>>> training_data, validation_data = data.random_split(0.8)

将所有的图片剪裁成相同尺寸，因为神经网络有固定的输入尺寸。

>>> training_data['image'] = graphlab.image_analysis.resize(training_data['image'], 28, 28, 1, decode=True)
>>> validation_data['image'] = graphlab.image_analysis.resize(validation_data['image'], 28, 28, 1, decode=True)
>>> test_data['image'] = graphlab.image_analysis.resize(test_data['image'], 28, 28, 1, decode=True)

使用MNIST内置的神经网络构架（一个一层的卷积神经网络）：

>>> net = graphlab.deeplearning.get_builtin_neuralnet('mnist')

神经网络的层：

>>> net.layers
layer[0]: ConvolutionLayer
  padding = 1
  stride = 2
  random_type = xavier
  num_channels = 32
  kernel_size = 3
layer[1]: MaxPoolingLayer
  stride = 2
  kernel_size = 3
layer[2]: FlattenLayer
layer[3]: DropoutLayer
  threshold = 0.5
layer[4]: FullConnectionLayer
  init_sigma = 0.01
  num_hidden_units = 100
layer[5]: SigmoidLayer
layer[6]: FullConnectionLayer
  init_sigma = 0.01
  num_hidden_units = 10
layer[7]: SoftmaxLayer

神经网络的参数：

>>> net.params
{'batch_size': 100,
 'data_shape': '1,28,28',
 'divideby': 255,
 'init_random': 'gaussian',
 'l2_regularization': 0.0,
 'learning_rate': 0.1,
 'momentum': 0.9}

使用特定的网络训练一个NeuralNetClassifier（神经网络分类器）

>>> m = graphlab.neuralnet_classifier.create(training_data,
                           target='label',                     
                           network = net,
                           validation_set=validation_data, 
                           metric=['accuracy', 'recall@2'],
                           max_iterations=3)

分类测试数据，输出最可能的类标签。‘probablity’对应输入属于此类的可能性：

>>> pred = m.classify(test_data)
>>> pred
+--------+-------+----------------+
| row_id | class |  probability   |
+--------+-------+----------------+
|   0    |   0   | 0.998417854309 |
|   1    |   0   | 0.999230742455 |
|   2    |   0   | 0.999326109886 |
|   3    |   0   | 0.997855246067 |
|   4    |   0   | 0.997171103954 |
|   5    |   0   | 0.996235311031 |
|   6    |   0   | 0.999143242836 |
|   7    |   0   | 0.999519705772 |
|   8    |   0   | 0.999182283878 |
|   9    |   0   | 0.999905228615 |
|  ...   |  ...  |      ...       |
+--------+-------+----------------+
[10000 rows x 3 columns]

输出两个最可能的数字：

>>> pred_top2 = m.predict_topk(test_data, k=2)
>>> pred_top2
+--------+-------+-------------------+
| row_id | class |    probability    |
+--------+-------+-------------------+
|   0    |   0   |   0.998417854309  |
|   0    |   6   | 0.000686840794515 |
|   1    |   0   |   0.999230742455  |
|   1    |   2   | 0.000284609268419 |
|   2    |   0   |   0.999326109886  |
|   2    |   8   | 0.000261707202299 |
|   3    |   0   |   0.997855246067  |
|   3    |   8   |  0.00118813838344 |
|   4    |   0   |   0.997171103954  |
|   4    |   6   |  0.00115600414574 |
|  ...   |  ...  |        ...        |
+--------+-------+-------------------+
[20000 rows x 3 columns]

在测试数据上评估分类器，默认指标是accuracy（精确度）和confusion_matrix（混淆矩阵）。

>>> eval_ = m.evaluate(test_data)
>>> eval_
{'accuracy': 0.979200005531311, 'confusion_matrix':
 +--------------+-----------------+-------+
 | target_label | predicted_label | count |
 +--------------+-----------------+-------+
 |      0       |        0        |  969  |
 |      2       |        0        |   2   |
 |      5       |        0        |   2   |
 |      6       |        0        |   9   |
 |      7       |        0        |   1   |
 |      9       |        0        |   2   |
 |      1       |        1        |  1126 |
 |      2       |        1        |   2   |
 |      6       |        1        |   2   |
 |      7       |        1        |   3   |
 |     ...      |       ...       |  ...  |
 +--------------+-----------------+-------+
 [64 rows x 3 columns]}
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