飞桨深度学习从零实践（一）：从房价预测看模型构建
写在前面
本文源于百度AI平台飞桨学院《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》课程中我自己的心得和理解。
本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。开始之前默认大家都具有Python编程基础，一定程度上掌握Numpy的用法，没用过的可以参考我之前的文章（查看这里）。
模型构建基本流程
飞桨的模型覆盖计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等主流应用场景，所有场景的代码结构完全一致，如图1所示。
图1. 使用飞桨框架构建神经网络过程
飞桨重写房价预测模型
数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。
#加载飞桨、Numpy和相关类库
import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.dygraph as dygraph
from paddle.fluid.dygraph import Linear
import numpy as np
1. 数据处理
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。数据处理的代码不依赖paddle框架实现，使用numpy库即可。
对每个特征进行归一化处理，使得每个特征的取值缩放到0~1之间。这样做有两个好处：
- 模型训练更高效。
- 特征前的权重大小可代表该变量对预测结果的贡献度（因为每个特征值本身的范围相同）。
def load_data():
# 从文件读入训练数据
datafile = './work/housing.data'
# 数据以空格分隔
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
# \是python的分行符，相当于matlab的...
# 注意：\后面一个空格都不能有
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
# 对全部数据进行归一化处理，包括train和test
# 测试样本也用训练样本的最大最小值进行归一化
# 因为测试模拟的是真实环境，但是真实数据无法获得只能用训练数据
for i in range(feature_num):
#print(maximums[i], minimums[i], avgs[i])
data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i])
# 数据归一化后按比例重新划分训练集和测试集
training_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
return training_data, test_data
2. 模型设计
模型定义的实质是定义线性回归的网络结构，创建Regressor类，定义init函数和forward函数。
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
3. 训练配置
训练配置过程包含四步，如图2所示：
图2. 训练配置流程示意图
- 以guard函数指定运行训练的机器资源，表明在with作用域下的程序均执行在本机的CPU资源上。dygraph.guard表示在with作用域下的程序会以飞桨动态图的模式执行（实时执行）。
- 声明定义好的回归模型Regressor实例，并将模型的状态设置为训练。
- 使用load_data函数加载训练数据和测试数据。
- 设置优化算法和学习率，优化算法采用随机梯度下降SGD，学习率设置为0.01。
训练配置代码如下所示：
# 定义飞桨动态图的工作环境
with fluid.dygraph.guard(fluid.CPUPlace()):
# 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())
4. 训练过程
对于一个数据集，我们遍历它一次称为一个epoch。对于一次遍历，我们分批次读取数据，一批称为一个batch。训练过程采用二层循环嵌套方式：
- 内层循环： 负责整个数据集的一次遍历，采用分批次方式。
- 外层循环： 定义遍历数据集的次数，通过参数EPOCH_NUM设置。
假设数据集样本数量为1000，一个批次有10个样本，则遍历一次数据集的批次数量是1000/10=100，即内层循环需要执行100次。若数据集需要使用5次，则总循环数为5*100=500。
每次内层循环都需要执行如下四个步骤，如 图3 所示
图3. 内循环计算过程
- 数据准备：将一个批次的数据转变成np.array和内置格式。
- 前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算输出结果。
- 计算损失函数：以前向计算结果和真实房价作为输入，通过损失函数square_error_cost计算出损失函数值（Loss）。
- 反向传播：执行梯度反向传播backward函数，即从后到前逐层计算每一层的梯度，并根据设置的优化算法更新参数opt.minimize。
# 定义飞桨动态图工作环境
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()
5. 保存模型
将模型当前的参数数据model.state_dict()保存到文件中（通过参数指定保存的文件名 LR_model），以备预测或校验的程序调用，代码如下所示。
# 定义飞桨动态图工作环境
with fluid.dygraph.guard(fluid.CPUPlace()):
# 保存模型参数，文件名为LR_model
fluid.save_dygraph(model.state_dict(), 'LR_model')
print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model中")
为什么是先保存模型，再加载模型呢？这是因为在实际应用中，训练模型和使用模型往往是不同的场景。模型训练通常使用大量的线下服务器（不对外向企业的客户/用户提供在线服务），而模型预测则通常使用线上提供预测服务的服务器，或者将已经完成的预测模型嵌入手机或其他终端设备中使用。因此先保存再加载方式更贴合真实场景的使用方法。
测试模型预测效果
下面我们选择一条数据样本，测试下模型的预测效果。测试过程和在应用场景中使用模型的过程一致，主要可分成如下三个步骤：
- 配置模型预测的机器资源。本案例默认使用本机，因此无需写代码指定。
- 将训练好的模型参数加载到模型实例中。由两个语句完成，第一句是从文件中读取模型参数；第二句是将参数内容加载到模型。加载完毕后，需要将模型的状态调整为eval()（校验）。上文中提到，训练状态的模型需要同时支持前向计算和反向传导梯度，模型的实现较为臃肿，而校验和预测状态的模型只需要支持前向计算，模型的实现更加简单，性能更好。
- 将待预测的样本特征输入到模型中，打印输出的预测结果。
从test_data中抽一条样本作为测试样本，具体实现代码如下所示。
# 定义飞桨动态图的工作环境
with fluid.dygraph.guard(fluid.CPUPlace()):
# 测试模型 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()
# 随机抽取一条测试数据
np.random.shuffle(test_data)
test_batch = test_data[0:1]
# 将数据转为动态图的variable格式
x = np.array(test_batch[:, :-1]).astype('float32') # 获得当前批次训练数据
y = np.array(test_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)
x = dygraph.to_variable(house_features)
results = model(house_features)
# 对结果做反归一化处理
results = results * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
label = y * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(results.numpy(), label))
通过比较“模型预测值”和“真实房价”可见，模型的预测效果与真实房价接近。
源代码
本文所有内容的源代码已上传至我的GitHub。其中train.py是房价预测模型的纯numpy实现，pdtrain.py是paddlepaddle实现，大家可以对比一下异同。
如果尚未安装numpy和paddlepaddle，请命令行输入如下代码安装：
pip install -r requirements.txt
如果喜欢，欢迎点赞和fork。