1.4 使用飞桨重写房价预测模型

介绍使用飞桨完成波士顿房价预测模型构建的流程和操作方法,让读者体验一下飞桨的使用!

飞桨深度学习平台设计之“道”

当读者习惯使用飞桨框架后会发现程序呈现出“八股文”的形态,即不同的程序员、使用不同模型、解决不同任务的时候,他们编写的建模程序是极其相似的。虽然这些设计在某些“极客”的眼里缺乏精彩,但从实用性的角度,我们更期望建模者聚焦需要解决的任务,而不是将精力投入在框架的学习上。因此使用飞桨编写模型是有标准的套路设计的,只要通过一个示例程序掌握使用飞桨的方法,编写不同任务的多种建模程序将变得十分容易。

这点与Python的设计思想一致:对于某个特定功能,并不是实现方式越灵活、越多样越好,最好只有一种符合“道”的最佳实现。此处“道”指的是如何更加匹配人的思维习惯。当程序员第一次看到Python的多种应用方式时,感觉程序天然就应该如此实现。但相信我,不是所有的编程语言都具备这样合“道”的设计,很多编程语言的设计思路是人需要去理解机器的运作原理,而不能以人类习惯的方式设计程序。同时,灵活意味着复杂,会增加程序员之间的沟通难度,也不适合现代工业化生产软件的趋势。

飞桨设计的初衷不仅要易于学习,还期望使用者能够体会到它的美感和哲学,与人类最自然的认知和使用习惯契合。

使用飞桨构建波士顿房价预测模型

本书中的案例覆盖预测任务、推荐系统、计算机视觉和自然语言处理等主流应用场景,所有案例的代码结构完全一致,如 图1 所示。
 


图1:使用飞桨框架构建神经网络过程


 

在之前的章节中,我们学习了使用Python和Numpy构建波士顿房价预测模型的方法,本节课我们将尝试使用飞桨重写房价预测模型,大家可以体会一下二者的异同。在数据处理之前,需要先加载飞桨框架的相关类库。

In[ ]

#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。
  • FC: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:

飞桨支持两种深度学习建模编写方式,更方便调试的动态图模式和性能更好并便于部署的静态图模式。

  • 静态图模式(声明式编程范式,类比C++):先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构,再对网络结构进行编译优化后,才能执行获得计算结果。
  • 动态图模式(命令式编程范式,类比Python):解析式的执行方式。用户无需预先定义完整的网络结构,每写一行网络代码,即可同时获得计算结果。

为了学习模型和调试的方便,本教程均使用动态图模式编写模型。在后续的资深教程中,会详细介绍静态图以及将动态图模型转成静态图的方法。仅在部分场景下需要模型转换,并且是相对容易的。


数据处理

数据处理的代码不依赖框架实现,与使用Python构建房价预测任务的代码相同(详细解读请参考1-2章),这里不再赘述。

In[ ]

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

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。

实现过程分如下两步:

  1. 定义init函数:在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数。在房价预测模型中,只需要定义一层全连接层FC,模型结构和1-2 节模型保持一致。
  2. 定义forward函数:构建神经网络结构,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。

说明:

name_scope变量用于调试模型时追踪多个模型的变量,在此忽略即可,飞桨1.7及之后版本不强制用户设置name_scope


In[ ]

class Regressor(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, name_scope):
        super(Regressor, self).__init__(name_scope)
        name_scope = self.full_name()
        # 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

训练配置

训练配置过程包含四步,如 图2 所示:


图2:训练配置流程示意图


 

  1. grard函数指定运行训练的机器资源,表明在with作用域下的程序均执行在本机的CPU资源上。dygraph.guard表示在with作用域下的程序会以飞桨动态图的模式执行(实时执行)。
  2. 声明定义好的回归模型Regressor实例,并将模型的状态设置为训练。
  3. 使用load_data函数加载训练数据和测试数据。
  4. 设置优化算法和学习率,优化算法采用随机梯度下降SGD,学习率设置为0.01。

训练配置代码如下所示:

In[ ]

# 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("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())

说明:

  1. 默认本案例运行在读者的笔记本上,因此模型训练的机器资源为CPU。
  2. 模型实例有两种状态:训练状态(.train())和预测状态(.eval())。训练时要执行正向计算和反向传播梯度两个过程,而预测时只需要执行正向计算。为模型指定运行状态,有两点原因:

(1)部分高级的算子(例如Drop out和Batch Normalization,在计算机视觉的章节会详细介绍)在两个状态执行的逻辑不同。

(2)从性能和存储空间的考虑,预测状态时更节省内存,性能更好。

  1. 在上述代码中可以发现声明模型、定义优化器等操作都在with创建的 fluid.dygraph.guard()上下文环境中进行,可以理解为with fluid.dygraph.guard()创建了飞桨动态图的工作环境,在该环境下完成模型声明、数据转换及模型训练等操作。

在基于Python实现神经网络模型的案例中,我们为实现梯度下降编写了大量代码,而使用飞桨框架只需要定义SDG就可以实现优化器设置,大大简化了这个过程。

训练过程

训练过程采用二层循环嵌套方式:

  • 内层循环: 负责整个数据集的一次遍历,采用分批次方式(batch)。假设数据集样本数量为1000,一个批次有10个样本,则遍历一次数据集的批次数量是1000/10=100,即内层循环需要执行100次。

      for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
    
  • 外层循环: 定义遍历数据集的次数,通过参数EPOCH_NUM设置。

      for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
    

说明:

batch的取值会影响模型训练效果。batch过大,会增大内存消耗和计算时间,且效果并不会明显提升;batch过小,每个batch的样本数据将没有统计意义。由于房价预测模型的训练数据集较小,我们将batch为设置10。


每次内层循环都需要执行如下四个步骤,如 图3 所示,计算过程与使用Python编写模型完全一致。


图3:内循环计算过程


 

  1. 数据准备:将一个批次的数据转变成np.array和内置格式。
  2. 前向计算:将一个批次的样本数据灌入网络中,计算输出结果。
  3. 计算损失函数:以前向计算结果和真实房价作为输入,通过损失函数square_error_cost计算出损失函数值(Loss),API可参考square_error_cost。飞桨所有的API接口都有完整的说明和使用案例,在后续的资深教程中我们会详细介绍API的查阅方法。
  4. 反向传播:执行梯度反向传播backward函数,即从后到前逐层计算每一层的梯度,并根据设置的优化算法更新参数opt.minimize

In[ ]

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')
epoch: 0, iter: 0, loss is: [0.2819261]
epoch: 0, iter: 20, loss is: [0.09325473]
epoch: 0, iter: 40, loss is: [0.31836104]
epoch: 1, iter: 0, loss is: [0.06697255]
epoch: 1, iter: 20, loss is: [0.14381303]
epoch: 1, iter: 40, loss is: [0.02925108]
epoch: 2, iter: 0, loss is: [0.03091546]
epoch: 2, iter: 20, loss is: [0.17063697]
epoch: 2, iter: 40, loss is: [0.1874596]
epoch: 3, iter: 0, loss is: [0.12090156]
epoch: 3, iter: 20, loss is: [0.0605287]
epoch: 3, iter: 40, loss is: [0.06634661]
epoch: 4, iter: 0, loss is: [0.06475429]
epoch: 4, iter: 20, loss is: [0.06778971]
epoch: 4, iter: 40, loss is: [0.32411507]
epoch: 5, iter: 0, loss is: [0.08117181]
epoch: 5, iter: 20, loss is: [0.06476147]
epoch: 5, iter: 40, loss is: [0.00810404]
epoch: 6, iter: 0, loss is: [0.02915803]
epoch: 6, iter: 20, loss is: [0.10254985]
epoch: 6, iter: 40, loss is: [0.07706425]
epoch: 7, iter: 0, loss is: [0.10288523]
epoch: 7, iter: 20, loss is: [0.12237016]
epoch: 7, iter: 40, loss is: [0.0179625]
epoch: 8, iter: 0, loss is: [0.03814844]
epoch: 8, iter: 20, loss is: [0.1533469]
epoch: 8, iter: 40, loss is: [0.0867041]
epoch: 9, iter: 0, loss is: [0.08161684]
epoch: 9, iter: 20, loss is: [0.09394293]
epoch: 9, iter: 40, loss is: [0.24671933]

这个实现过程令人惊喜,前向计算、计算损失和反向传播梯度,每个操作居然只有1-2行代码即可实现!我们再也不用一点点的实现模型训练的细节,这就是使用飞桨框架的威力!

保存并测试模型

保存模型

将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中(通过参数指定保存的文件名 LR_model),以备预测或校验的程序调用,代码如下所示。

In[ ]

# 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")
    
模型保存成功,模型参数保存在LR_model中

理论而言,直接使用模型实例即可完成预测,而本教程中预测的方式为什么是先保存模型,再加载模型呢?这是因为在实际应用中,训练模型和使用模型往往是不同的场景。模型训练通常使用大量的线下服务器(不对外向企业的客户/用户提供在线服务),而模型预测则通常使用线上提供预测服务的服务器,或者将已经完成的预测模型嵌入手机或其他终端设备中使用。因此本教程的讲解方式更贴合真实场景的使用方法。

回顾下基于飞桨实现的房价预测模型,实现效果与之前基于Python实现的模型没有区别,但两者的实现成本有天壤之别。飞桨的愿景是用户只需要了解模型的逻辑概念,不需要关心实现细节,就能搭建强大的模型。

测试模型

下面我们选择一条数据样本,测试下模型的预测效果。测试过程和在应用场景中使用模型的过程一致,主要可分成如下三个步骤:

  1. 配置模型预测的机器资源。本案例默认使用本机,因此无需写代码指定。
  2. 将训练好的模型参数加载到模型实例中。由两个语句完成,第一句是从文件中读取模型参数;第二句是将参数内容加载到模型。加载完毕后,需要将模型的状态调整为evalueation(校验)。上文中提到,训练状态的模型需要同时支持前向计算和反向传导梯度,模型的实现较为臃肿,而校验和预测状态的模型只需要支持前向计算,模型的实现更加简单,性能更好。
  3. 将待预测的样本特征输入到模型中,打印输出的预测结果。

通过load_one_example函数实现从数据集中抽一条样本作为测试样本,具体实现代码如下所示。

In[ ]

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

In[ ]


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))
Inference result is [[17.563766]], the corresponding label is 19.7

通过比较“模型预测值”和“真实房价”可见,模型的预测效果与真实房价接近。房价预测仅是一个最简单的模型,使用飞桨编写均可事半功倍。那么对于工业实践中更复杂的模型,使用飞桨节约的成本是不可估量的。同时飞桨针对很多应用场景和机器资源做了性能优化,在功能和性能上远强于自行编写的模型。

从下一章开始,我们就将通过“手写数字识别”的案例,完整的掌握使用飞桨编写模型的方方面面。

作业1-6

  1. 在AI studio上阅读房价预测案例(两个版本)的代码,并运行观察效果。
  2. 在本机或服务器上安装Python、jupyter和Paddle,运行房价预测的案例(两个版本),并观察运行效果。
  3. 想一想:基于Python编写的模型和基于飞桨编写的模型在存在哪些异同?如程序结构,编写难易度,模型的预测效果,训练的耗时等等。

 

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