0. Python基础

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飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区

0.1 基础关键字和语法

0.1.1 基础类型

• 四个基础类型：float, str, bool, int；
• 花边操作： \n \t
• str操作： .lower()      .upper()    .title(）  .split（‘ ’）    .join(a)

0.1.2 基础数学算法（略）

0.1.3 if / elif / else 等（略）

0.1.4 列表

• 访问
• 切分
• 最大，最小，长度len（），和sum（），计数count（4）
• 排序 x.sort() x.sort(reverse=True)
• 增 x.append(2)   删 x.remove(2)

0.2 数据结构

0.2.1 字典

• 字典是将键(key)映射到值(value)的无序数据结构。
• 访问字典： webstersDict['marathon']
• 更新字典：webstersDict['shoe'] = 'an external covering for the human foot'
• 删除键：del webstersDict['resist']

0.2.2 tuple

• 元组是一种序列，就像列表一样。元组和列表之间的区别在于，与列表（可变）不同，元组不能更改（不可变）。 元组使用括号，而列表使用方括号。
• 初始化tuple： emptyTuple = tuple()
• 访问：与索引访问一致，z[0]
• 切分元组

0.3 for循环（略）

0.4 while 循环（略）

0.5 函数

0.5.1 创建函数 def

0.6 面向对象

1.paddle paddle 做一个简单的全连接预测房价

1.1导入，下载数据

import paddle.fluid as fluid
import paddle
import numpy as np
import osBUF_SIZE=500
BATCH_SIZE=20#用于训练的数据提供器，每次从缓存中随机读取批次大小的数据
train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.train(), buf_size=BUF_SIZE),                    batch_size=BATCH_SIZE)   
#用于测试的数据提供器，每次从缓存中随机读取批次大小的数据
test_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.test(),buf_size=BUF_SIZE),batch_size=BATCH_SIZE)  #打印一下数据看看
train_data=paddle.dataset.uci_housing.train();
sampledata=next(train_data())
print(sampledata)

1.2 配置网络

1.2.1 画一下图，是一个容易配置的全神经网络。

 1.2.2 定义tensor

shape=[13]

#定义张量变量x，表示13维的特征值
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
#定义张量y,表示目标值
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
#定义一个简单的线性网络,连接输入和输出的全连接层#input:输入tensor;
#size:该层输出单元的数目
#act:激活函数
y_predict=fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None)

1.2.3 定义损失函数和优化器

cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) #求一个batch的损失值
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)                              #对损失值求平均值optimizer = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=0.001)
opts = optimizer.minimize(avg_cost)
test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)

选用MSE和SGD。

在上述模型配置完毕后，得到两个fluid.Program：fluid.default_startup_program() 与fluid.default_main_program() 。

参数初始化操作会被写入fluid.default_startup_program()

fluid.default_main_program()用于获取默认或全局main program(主程序)。该主程序用于训练和测试模型。

fluid.layers 中的所有layer函数可以向 default_main_program 中添加算子和变量。default_main_program 是fluid的许多编程接口（API）的Program参数的缺省值。例如,当program没有传入的时候，Executor.run()会默认执行 default_main_program

1.2.4 训练模型-评估模型

(1) 首先定义device

Executor:接收传入的program，通过run()方法运行program。

个人理解就是run一下exe

use_cuda = False                         #use_cuda为False,表示运算场所为CPU;use_cuda为True,表示运算场所为GPU           
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)              #创建一个Executor实例exe
exe.run(fluid.default_startup_program()) #Executor的run()方法执行startup_program(),进行参数初始化

(2)然后放入DateFeeder里封装一下

feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])
#feed_list:向模型输入的变量表或变量表名

（3）然后定义一下画cost图函数

iter=0;
iters=[]
train_costs=[]def draw_train_process(iters,train_costs):title="training cost"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("iter", fontsize=14)plt.ylabel("cost", fontsize=14)plt.plot(iters, train_costs,color='red',label='training cost') plt.grid()plt.show()

这里跟Pytorch是基本一致的：

轮数-循环取出批次数据等等

（4）训练并保存模型

他们这里应该是自动做zero_grad()， loss_backward() 和optimizer.step()

Executor接收传入的program,并根据feed map(输入映射表)和fetch_list(结果获取表) 向program中添加feed operators(数据输入算子)和fetch operators（结果获取算子)。 feed map为该program提供输入数据。fetch_list提供program训练结束后用户预期的变量。

注：enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标。

EPOCH_NUM=50
model_save_dir = "/home/aistudio/work/fit_a_line.inference.model"for pass_id in range(EPOCH_NUM):                                  #训练EPOCH_NUM轮# 开始训练并输出最后一个batch的损失值train_cost = 0for batch_id, data in enumerate(train_reader()):              #遍历train_reader迭代器train_cost = exe.run(program=fluid.default_main_program(),#运行主程序feed=feeder.feed(data),              #喂入一个batch的训练数据，根据feed_list和data提供的信息，将输入数据转成一种特殊的数据结构fetch_list=[avg_cost])    if batch_id % 40 == 0:print("Pass:%d, Cost:%0.5f" % (pass_id, train_cost[0][0]))    #打印最后一个batch的损失值iter=iter+BATCH_SIZEiters.append(iter)train_costs.append(train_cost[0][0])# 开始测试并输出最后一个batch的损失值test_cost = 0for batch_id, data in enumerate(test_reader()):               #遍历test_reader迭代器test_cost= exe.run(program=test_program, #运行测试chengfeed=feeder.feed(data),               #喂入一个batch的测试数据fetch_list=[avg_cost])                #fetch均方误差print('Test:%d, Cost:%0.5f' % (pass_id, test_cost[0][0]))     #打印最后一个batch的损失值#保存模型# 如果保存路径不存在就创建
if not os.path.exists(model_save_dir):os.makedirs(model_save_dir)
print ('save models to %s' % (model_save_dir))
#保存训练参数到指定路径中，构建一个专门用预测的program
fluid.io.save_inference_model(model_save_dir,   #保存推理model的路径['x'],            #推理（inference）需要 feed 的数据[y_predict],      #保存推理（inference）结果的 Variablesexe)              #exe 保存 inference model
draw_train_process(iters,train_costs)

1.2.5 模型预测

（1）创建预测所用的executor

infer_exe = fluid.Executor(place)    #创建推测用的executor
inference_scope = fluid.core.Scope() #Scope指定作用域

（2）可视化真实值与预测值方法定义

infer_results=[]
groud_truths=[]#绘制真实值和预测值对比图
def draw_infer_result(groud_truths,infer_results):title='Boston'plt.title(title, fontsize=24)x = np.arange(1,20) y = xplt.plot(x, y)plt.xlabel('ground truth', fontsize=14)plt.ylabel('infer result', fontsize=14)plt.scatter(groud_truths, infer_results,color='green',label='training cost') plt.grid()plt.show()

（3）开始预测

通过fluid.io.load_inference_model，预测器会从params_dirname中读取已经训练好的模型，来对从未遇见过的数据进行预测。

with fluid.scope_guard(inference_scope):                  #修改全局/默认作用域（scope）, 运行时中的所有变量都将分配给新的scope。#从指定目录中加载 推理model(inference model)[inference_program,                                   #推理的programfeed_target_names,                                   #需要在推理program中提供数据的变量名称fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(      #fetch_targets: 推断结果model_save_dir,       #model_save_dir:模型训练路径 infer_exe)            #infer_exe: 预测用executor#获取预测数据infer_reader = paddle.batch(paddle.dataset.uci_housing.test(),  #获取uci_housing的测试数据batch_size=200)                           #从测试数据中读取一个大小为200的batch数据#从test_reader中分割xtest_data = next(infer_reader())test_x = np.array([data[0] for data in test_data]).astype("float32")test_y= np.array([data[1] for data in test_data]).astype("float32")results = infer_exe.run(inference_program,                              #预测模型feed={feed_target_names[0]: np.array(test_x)},  #喂入要预测的x值fetch_list=fetch_targets)                       #得到推测结果 print("infer results: (House Price)")for idx, val in enumerate(results[0]):print("%d: %.2f" % (idx, val))infer_results.append(val)print("ground truth:")for idx, val in enumerate(test_y):print("%d: %.2f" % (idx, val))groud_truths.append(val)draw_infer_result(groud_truths,infer_results)