数据处理包含五个部分:数据导入、数据形状变换、数据集划分、数据归一化处理和封装load data函数。数据预处理后,才能被模型调用。
模型设计是深度学习模型关键要素之一,也称为网络结构设计,相当于模型的假设空间,即实现模型“前向计算”(从输入到输出)的过程。
模型设计完成后,需要通过训练配置寻找模型的最优值,即通过损失函数来衡量模型的好坏。训练配置也是深度学习模型关键要素之一。
求解参数www和bbb的数值,这个过程也称为模型训练过程。训练过程是深度学习模型的关键要素之一,其目标是让定义的损失函数LossLossLoss尽可能的小,也就是说找到一个参数解www和bbb使得损失函数取得极小值。
import numpy as np
import json
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]
# 计算训练集的最大值,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]
# 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
training_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
return training_data, test_data
class Network(object):
def __init__(self, num_of_weights):
# 随机产生w的初始值
# 为了保持程序每次运行结果的一致性,此处设置固定的随机数种子
#np.random.seed(0)
self.w = np.random.randn(num_of_weights, 1)
self.b = 0.
def forward(self, x):
z = np.dot(x, self.w) + self.b
return z
def loss(self, z, y):
error = z - y
num_samples = error.shape[0]
cost = error * error
cost = np.sum(cost) / num_samples
return cost
def gradient(self, x, y):
z = self.forward(x)
N = x.shape[0]
gradient_w = 1. / N * np.sum((z-y) * x, axis=0)
gradient_w = gradient_w[:, np.newaxis]
gradient_b = 1. / N * np.sum(z-y)
return gradient_w, gradient_b
def update(self, gradient_w, gradient_b, eta = 0.01):
self.w = self.w - eta * gradient_w
self.b = self.b - eta * gradient_b
def train(self, training_data, num_epoches, batch_size=10, eta=0.01):
n = len(training_data)
losses = []
for epoch_id in range(num_epoches):
# 在每轮迭代开始之前,将训练数据的顺序随机打乱
# 然后再按每次取batch_size条数据的方式取出
np.random.shuffle(training_data)
# 将训练数据进行拆分,每个mini_batch包含batch_size条的数据
mini_batches = [training_data[k:k+batch_size] for k in range(0, n, batch_size)]
for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
#print(self.w.shape)
#print(self.b)
x = mini_batch[:, :-1]
y = mini_batch[:, -1:]
a = self.forward(x)
loss = self.loss(a, y)
gradient_w, gradient_b = self.gradient(x, y)
self.update(gradient_w, gradient_b, eta)
losses.append(loss)
print('Epoch {:3d} / iter {:3d}, loss = {:.4f}'.
format(epoch_id, iter_id, loss))
return losses
# 获取数据
train_data, test_data = load_data()
# 创建网络
net = Network(13)
# 启动训练
losses = net.train(train_data, num_epoches=50, batch_size=100, eta=0.1)
# 画出损失函数的变化趋势
plot_x = np.arange(len(losses))
plot_y = np.array(losses)
plt.plot(plot_x, plot_y)
plt.show()
#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
# 数据处理
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
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
# 训练配置
# 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())
# 训练过程
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
# 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')
# 测试模型
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()
# 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))