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):
pass1.2Runner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 paddle
paddle.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 Tensor
train_set_size = int(n*train_percent)
train_indices = shuffled_indices[:train_set_size]
test_indices = shuffled_indices[train_set_size:]
X = X.values
y = y.values
X_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 paddle
X_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_lsm
class 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 = optimizer
def train(self,dataset,reg_lambda,model_dir):
X,y = dataset
self.optimizer(self.model,X,y,reg_lambda)
# 保存模型
self.save_model(model_dir)
def evaluate(self, dataset, **kwargs):
X,y = dataset
y_pred = self.model(X)
result = self.metric(y_pred, y)
return result
def 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
