深度学习Note.5(机器学习.6)

1.Runner类

一个任务应用机器学习方法流程：

数据集构建

模型构建

损失函数定义

优化器

模型训练

模型评价

模型预测

所以根据以上，我们把机器学习模型基本要素封装成一个Runner类（加上模型保存、模型加载等功能。）

Runner类的成员函数定义如下：

• __init__函数：实例化Runner类时默认调用，需要传入模型、损失函数、优化器和评价指标等；
• train函数：完成模型训练，指定模型训练需要的训练集和验证集；
• evaluate函数：通过对训练好的模型进行评价，在验证集或测试集上查看模型训练效果；
• predict函数：选取一条数据对训练好的模型进行预测；
• save_model函数：模型在训练过程和训练结束后需要进行保存；
• load_model函数：调用加载之前保存的模型。

class Runner(object):def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric):self.model = model         # 模型self.optimizer = optimizer # 优化器self.loss_fn = loss_fn     # 损失函数   self.metric = metric       # 评估指标# 模型训练def train(self, train_dataset, dev_dataset=None, **kwargs):pass# 模型评价def evaluate(self, data_set, **kwargs):pass# 模型预测def predict(self, x, **kwargs):pass# 模型保存def save_model(self, save_path):pass# 模型加载def load_model(self, model_path):pass

1.2Runner类流程

①初始化：传入模型、损失函数、优化器和评价指标

②训练：基于训练集调用train()函数训练模型，基于验证集通过evaluate()函数验证模型。通过save_model()函数保存模型

③评价：基于测试集通过evaluate()函数得到指标性能。

④预测：给定样本，通过predict()函数得到该样本标签

2.案例：波士顿房价预测

波士顿房价预测基于线性回归模型和Runner类实现

2.1数据处理

2.1.1构建

开源库pandas导入。

import pandas as pd # 开源数据分析和操作工具# 利用pandas加载波士顿房价的数据集
data=pd.read_csv("/home/aistudio/work/boston_house_prices.csv")
# 预览前5行数据
data.head()

2.1.2数据集划分

训练集 和 测试集。

import paddlepaddle.seed(10)# 划分训练集和测试集
def train_test_split(X, y, train_percent=0.8):n = len(X)shuffled_indices = paddle.randperm(n) # 返回一个数值在0到n-1、随机排列的1-D Tensortrain_set_size = int(n*train_percent)train_indices = shuffled_indices[:train_set_size]test_indices = shuffled_indices[train_set_size:]X = X.valuesy = y.valuesX_train=X[train_indices]y_train = y[train_indices]X_test = X[test_indices]y_test = y[test_indices]return X_train, X_test, y_train, y_test X = data.drop(['MEDV'], axis=1)
y = data['MEDV']X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y)# X_train每一行是个样本，shape[N,D]

2.1.3特征化工程

避免数据之间的可比性：对特征数据进行归一化处理，将数据缩放到[0, 1]区间

import paddleX_train = paddle.to_tensor(X_train,dtype='float32')
X_test = paddle.to_tensor(X_test,dtype='float32')
y_train = paddle.to_tensor(y_train,dtype='float32')
y_test = paddle.to_tensor(y_test,dtype='float32')X_min = paddle.min(X_train,axis=0)
X_max = paddle.max(X_train,axis=0)X_train = (X_train-X_min)/(X_max-X_min)X_test  = (X_test-X_min)/(X_max-X_min)# 训练集构造
train_dataset=(X_train,y_train)
# 测试集构造
test_dataset=(X_test,y_test)

2.2模型构建

rom nndl.op import Linear# 模型实例化
input_size = 12
model=Linear(input_size)

2.3完善Runner类

测试集上使用MSE对模型性能进行评估。本案例利用飞桨框架提供的MSELoss API实现

import paddle
import os
from nndl.opitimizer import optimizer_lsmclass Runner(object):def __init__(self, model, optimizer, loss_fn, metric):# 优化器和损失函数为None,不再关注# 模型self.model=model# 评估指标self.metric = metric# 优化器self.optimizer = optimizerdef train(self,dataset,reg_lambda,model_dir):X,y = datasetself.optimizer(self.model,X,y,reg_lambda)# 保存模型self.save_model(model_dir)def evaluate(self, dataset, **kwargs):X,y = datasety_pred = self.model(X)result = self.metric(y_pred, y)return resultdef predict(self, X, **kwargs):return self.model(X)def save_model(self, model_dir):if not os.path.exists(model_dir):os.makedirs(model_dir)params_saved_path = os.path.join(model_dir,'params.pdtensor')paddle.save(model.params,params_saved_path)def load_model(self, model_dir):params_saved_path = os.path.join(model_dir,'params.pdtensor')self.model.params=paddle.load(params_saved_path)optimizer = optimizer_lsm# 实例化Runner
runner = Runner(model, optimizer=optimizer,loss_fn=None, metric=mse_loss)

2.4模型训练

组装完成Runner之后，我们将开始进行模型训练、评估和测试

# 模型保存文件夹
saved_dir = '/home/aistudio/work/models'# 启动训练
runner.train(train_dataset,reg_lambda=0,model_dir=saved_dir)columns_list = data.columns.to_list()
weights = runner.model.params['w'].tolist()
b = runner.model.params['b'].item()for i in range(len(weights)):print(columns_list[i],"weight:",weights[i])print("b:",b)

2.5模型测试

加载训练好的模型参数，在测试集上得到模型的MSE指标

# 加载模型权重
runner.load_model(saved_dir)mse = runner.evaluate(test_dataset)
print('MSE:', mse.item())

2.6模型预测

load_model函数加载保存好的模型，使用predict进行模型预测

runner.load_model(saved_dir)
pred = runner.predict(X_test[:1])
print("真实房价：",y_test[:1].item())
print("预测的房价：",pred.item())

真实房价： 33.099998474121094
预测的房价： 33.04654312133789