七、加载数据集

①准备数据集

还是拿那个糖尿病数据集(diabetes.csv)为例，数据集免费下载，仅供学习使用。
下载完解压，将解压后得到的压缩包放到指定的路径下，我这边放到了我的jupyter里面了


数据集是一个以逗号分割的数据集，有九个特征，八个输入，一个输出
八个维度的输入分别是不同的患者参数，输出表示一年后是否患糖尿病

②加载数据集

若数据集较小，可以直接全部读入内存中进行训练，但是像图片等数据集过于庞大，一次性全部读入内存中显然有点不太现实，就需要使用Dataset和DataLoader

ⅠDataset

from torch.utils.data import Dataset
Dataset是一个抽象类，不可实例化，只能继承，通过构造其内部的方法来使用
常用的有三个：__init__、__getitem__、__len__
第一个方法就是初始化，把数据集都放入到这里面
第二个方法为了对数据进行索引操作，也就是可以通过下标来选择指定数据
第三个方法可以得到数据集的大小

还是拿糖尿病数据集为例
filepath传入数据集所在路径
delimiter=","按逗号将数据集进行划分
np.loadtxt(filepath,delimiter=",",dtype=np.float32)划分完之后，data就变成了一个二维矩阵
举例：

import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pylab as plt

data = np.loadtxt('diabetes.csv.gz',delimiter=",",dtype=np.float32)
data
"""
array([[-0.294118 ,  0.487437 ,  0.180328 , ..., -0.53117  , -0.0333333,
         0.       ],
       [-0.882353 , -0.145729 ,  0.0819672, ..., -0.766866 , -0.666667 ,
         1.       ],
       [-0.0588235,  0.839196 ,  0.0491803, ..., -0.492741 , -0.633333 ,
         0.       ],
       ...,
       [-0.411765 ,  0.21608  ,  0.180328 , ..., -0.857387 , -0.7      ,
         1.       ],
       [-0.882353 ,  0.266332 , -0.0163934, ..., -0.768574 , -0.133333 ,
         0.       ],
       [-0.882353 , -0.0653266,  0.147541 , ..., -0.797609 , -0.933333 ,
         1.       ]], dtype=float32)
"""
data.shape
"""
(759, 9)
"""
data.shape[0]
"""
759
"""

很显然，data变成了N行9列的矩阵，N就是数据的条数，故通过data.shape转换成元组，取第一个即可得到数据集的数量
data中的每个元素又包含x和y，[x1,x2…x8,y]一共9个元素，前八个是x，最后一个是y

torch.from_numpy(data[:,:-1])将数据集data中的[:,:-1]所有行，[0,-1)除了最后一列所有数据取出来，以矩阵的形式返回
torch.from_numpy(data[:,[-1]])数据集data中的所有行，[-1]表示仅最后一列，且以向量形式返回

Dataset示例

class yDataset(Dataset):
    def __init__(self,filepath):
        data = np.loadtxt(filepath,delimiter=",",dtype=np.float32)
        self.len = data.shape[0]
        self.x = torch.from_numpy(data[:,:-1])
        self.y = torch.from_numpy(data[:,[-1]])
        
    def __getitem__(self,index):
        return self.x[index],self.y[index]
    
    def __len__(self):
        return self.len

ⅡDataLoader

from torch.utils.data import DataLoader，DataLoader是个可实例化的类，目的是分组，方便加载数据集

epoch：全部样本训练的次数
batch_size：每次训练多少个
iterations：有几个batch
shuffle：是否将数据集打乱顺序
num_works：使用几个进程同步训练

举个例子：1000条数据，每组训练25个，一共有1000/25=40组，训练50次
epoch=50、batch_size=25、iterations=40

train_loader = DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,shuffle=True)

Ⅲ完整代码

class yDataset(Dataset):
    def __init__(self,filepath):
        data = np.loadtxt(filepath,delimiter=",",dtype=np.float32)
        self.len = data.shape[0]
        self.x = torch.from_numpy(data[:,:-1])
        self.y = torch.from_numpy(data[:,[-1]])
        
    def __getitem__(self,index):
        return self.x[index],self.y[index]
    
    def __len__(self):
        return self.len
    
dataset = yDataset('diabetes.csv.gz')
train_loader = DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,shuffle=True)

测试一下Dataset

x,y = dataset[0]
x
"""
tensor([-0.2941,  0.4874,  0.1803, -0.2929,  0.0000,  0.0015, -0.5312, -0.0333])
"""
y
"""
tensor([0.])
"""

测试一下DataLoader

为更好的对比数据，这次重新创建了一个DataLoader，不打乱顺序，且batch_size设置小一点

train_loader_y = DataLoader(dataset=dataset,batch_size=8,shuffle=False)
for data in train_loader_y:
    x,y = data
    print(x,y)

③模型构建

还是用上次的模型得了，可参考博文：六、多维特征的输入
通过线性层，先将输入数据从8维度降到6维度，再通过一个非线性激活函数sigmoid；
以此类推，6降4；4降2；2降1；最终得到一个1维的结果；

class y_model (torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(y_model,self).__init__()
        
        self.linear_1 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.linear_2 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.linear_3 = torch.nn.Linear(4,2)
        self.linear_4 = torch.nn.Linear(2,1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
        
    def forward(self,x):
        x = self.sigmoid(self.linear_1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear_2(x))
        x = self.sigmoid(self.linear_3(x))
        x = self.sigmoid(self.linear_4(x))
        return x
    
ymodel = y_model()

④损失函数和优化器

损失函数选择MSELoss
优化器选择SGD
官网很多，不局限于这两个啊

size_average要不要bais，也就那个b，负责微调的

lossf = torch.nn.MSELoss(size_average=True)             #损失函数
optimzer = torch.optim.SGD(ymodel.parameters(),lr=0.001)  #优化器
#不同优化器的选择，只需要把SGD改成其他的优化器即可

loss_all = [] #存储损失值，便于绘图
epoch_all = []#存储每次epoch次数，便于绘图

⑤训练

for i data in enumerate(train_loader,0):
从train_loader这个DataLoader中进行枚举，0表示从DataLoader下标为0处开始，train_loader返回两个值，索引和数据，其中数据包括两类，x和y，x八个，y一个
i接收索引、data接收数据
x,y = data，x和y分别接收data中的八个x和一个y
这里对所有的数据样本训练100次，epoch设为100
一共759个数据样本，train_loader中设置batch_size=32，故iterations=759/32=23.71875，23组
23个batch，每个batch包含32个样本，训练100次

for epoch in range(100):
    for i,data in enumerate(train_loader,0):
        x,y = data
        y_hat = ymodel(x)
        loss = lossf(y_hat,y)
        
        optimzer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimzer.step()
    
    print(epoch,loss.item())#每一次epoch之后存一下loss就行，不必每个数据都存一下
    loss_all.append(loss)
    epoch_all.append(epoch)

⑥绘图

# 绘图
plt.plot(loss_all,epoch_all)
plt.ylabel('loss Value')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

效果不太好，但是趋势是对的，损失函数值是下降的

⑦完整代码

import torch
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
import matplotlib.pylab as plt

class yDataset(Dataset):
    def __init__(self,filepath):
        data = np.loadtxt(filepath,delimiter=",",dtype=np.float32)
        self.len = data.shape[0]
        self.x = torch.from_numpy(data[:,:-1])
        self.y = torch.from_numpy(data[:,[-1]])
        
    def __getitem__(self,index):
        return self.x[index],self.y[index]
    
    def __len__(self):
        return self.len
    
dataset = yDataset('diabetes.csv.gz')
train_loader = DataLoader(dataset=dataset,batch_size=32,shuffle=True)

class y_model (torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(y_model,self).__init__()
        
        self.linear_1 = torch.nn.Linear(8,6)
        self.linear_2 = torch.nn.Linear(6,4)
        self.linear_3 = torch.nn.Linear(4,2)
        self.linear_4 = torch.nn.Linear(2,1)
        self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid()
        
    def forward(self,x):
        x = self.sigmoid(self.linear_1(x))
        x = self.sigmoid(self.linear_2(x))
        x = self.sigmoid(self.linear_3(x))
        x = self.sigmoid(self.linear_4(x))
        return x
    
ymodel = y_model()

lossf = torch.nn.MSELoss(size_average=True)             #损失函数
optimzer = torch.optim.SGD(ymodel.parameters(),lr=0.001)  #优化器
#不同优化器的选择，只需要把SGD改成其他的优化器即可
loss_all = [] #存储损失值，便于绘图
epoch_all = []#存储每次epoch次数，便于绘图

for epoch in range(100):
    for i,data in enumerate(train_loader,0):
        x,y = data
        y_hat = ymodel(x)
        loss = lossf(y_hat,y)
        
        optimzer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimzer.step()
    
    print(epoch,loss.item())
    loss_all.append(loss)
    epoch_all.append(epoch)

# 绘图
plt.plot(loss_all,epoch_all)
plt.ylabel('loss Value')
plt.xlabel('Epoch')
plt.show()

⑧测试

这我哪知道如何测试啊，随便从数据集中巴拉一个吧

-0.411765,0.165829,0.213115,0,0,-0.23696,-0.894962,-0.7,1

test = torch.Tensor([[-0.411765,0.165829,0.213115,0,0,-0.23696,-0.894962,-0.7]])
print("predect:",ymodel(test).item()) 
"""
predect: 0.42398056387901306
"""

效果不咋地，预测概率连0.5都没到，还得多训练