PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通

本文介绍 PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通

PaddlePaddle系列之三行代码从入门到精通

前言

这将是PaddlePaddle系列教程的开篇,属于非官方教程。既然是非官方,自然会从一个使用者的角度出发,来教大家怎么用,会有哪些坑,以及如何上手并用到实际项目中去。

我之前写过一些关于tensorflow的教程,在我的简书上可以找到,非常简单基础的一个教程,但是备受好评,因为国内实在是很难找到一个系列的关于这些深度学习框架的教程。因此在这里,我来给PaddlePaddle也写一个类似的教程,不复杂,三行代码入门。

三行代码PaddlePaddle从入门到精通

PaddlePaddle是百度大力推出的一个框架,不得不说相比于tensorflow,PaddlePaddle会简单很多,接下来我会细说。同时百度在人工智能方面的功底还是非常深厚,我曾经在腾讯实习,类似于AT这样的公司,甚至没有一个非常成型的框架存在。

既然是三行代码精通PaddlePaddle,那么得安装一下PaddlePaddle。就目前来说,最好的办法是build from source。步骤如下 (注意,这里是CPU版本,GPU版本的源码编译过程后续补充,我们先用CPU来熟悉API):

# clone 最新代码到paddle
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle paddle
cd paddle
mkdir build
cd build
cmake ..
make all -j8
sudo make install
# 安装python接口,注意paddlepaddle目前貌似只支持python2,因此在写脚本的时候一定要兼容一下python3
# 这里是mac的情况下,如果是ubuntu /usr/local/opt 应该直接是/opt/
sudo pythonm pip install /usr/local/opt/paddle/share/wheels/*.whl
# 或者直接
sudo pip2 install /usr/local/opt/paddle/share/wheels/*.whl

好了,看上去应该算是安装完了。接下来我们用三行代码来测试一下?

PaddlePaddle在python API上0.10有较大的变化,所以直接import一下v2版本的API。如果可以说明PaddlePaddle安装没有问题。这里赞一下百度的技术功底和用户体验,这尼玛要是caffe或者caffe2编译出错概率100%不说,python安装了也不能import,PaddlePaddle一步到位,非常牛逼。

闲话不多说,直接三行代码来熟悉一下PaddlePaddle的API。

三行代码来了

接下来要做的事情是,用PaddlePaddle搭建一个3层MLP网络,跑一个二维的numpy随机数据,来了解一下PaddlePaddle从数据喂入到训练的整个pipeline吧。

首先我们这个教程先给大家展示一个图片分类器,用到的数据集是Stanford Dogs 数据集, 下载链接, 大概800M, 同时下载一下annotations, 大概21M。下载好了我们用一个paddle_test的文件夹来做这个教程吧。

mkdir paddle_test
cd paddle_test
mkdir data

把所有的images 和 annotations扔到data里面去,解压一下:

paddle_test
└── data
├── annotation.tar
└── images.tar

顺便说一下,这里的annotations是为后面用paddlepaddle做分割做准备,本次分类任务,只需要一个images.tar就可以了,所有图片被放在了该类别的文件夹下面,以后处理其他分类任务时,只需要把不同类别放在文件夹就OK了,甚至不用改代码,非常方便,这比MXNet要有道理很多,多数情况下我们根本不需要海量图片训练,也没有必要搞个什么imrecord的数据格式,MXNet导入图片真心蛋疼,没有Pytorch方便,但是Pytorch得运行速度堪忧。

OK,将images.tar解压,会得到120个文件夹,也就是120个类别,每个类别里面都是一种狗狗图片。比如这张是一只 Beagle:

我们现在要来处理一下这些蠢狗。

开始写三行代码

好了,开始写三行代码了.

def vgg_bn_drop(input_data):
def event_handler(event):
def train():

实际上PaddlePaddle的使用也就是三行代码的事情,首先是网络构建,这里我们构建一个VGG网络,其次是event的处理函数,这个机制是PaddlePaddle独有的,PaddlePaddle把所有的训练过程都包装成了一个trainer,然后调用这个event_handler来处理比如打印loss信息这样的事情。OK,我们一步一步来,先来看一下train的过程把:

def train():
data_dim = 3 * 32 * 32
class_dim = 10
image = paddle.layer.data(
name=“image”, type=paddle.data_type.dense_vector(data_dim))
net = vgg_bn_drop(image)
out = paddle.layer.fc(input=net,
size=class_dim,
act=paddle.activation.Softmax())
lbl = paddle.layer.data(
name=“label”, type=paddle.data_type.integer_value(class_dim))
cost = paddle.layer.classification_cost(input=out, label=lbl)
parameters = paddle.parameters.create(cost)
print(parameters.keys())
momentum_optimizer = paddle.optimizer.Momentum(
momentum=0.9,
regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0002 * 128),
learning_rate=0.1 / 128.0,
learning_rate_decay_a=0.1,
learning_rate_decay_b=50000 * 100,
learning_rate_schedule=‘discexp’)
# Create trainer
trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
parameters=parameters,
update_equation=momentum_optimizer)
reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=50000),
batch_size=128)
feeding = {‘image’: 0,
‘label’: 1}
trainer.train(
reader=reader,
num_passes=200,
event_handler=event_handler,
feeding=feeding)

PaddlePaddle的网络训练流程分为几个步骤:

  • 首先定义网络,这里的网络不包括最后一层的softmax;
  • 创建一个cost,cost当然就需要一个网络的输出和lable了;
  • 通过这个cost来创建网络训练的参数,非常简单明了;
  • 最后是优化器,这里定义反向传播的正则项,学习速率调整策略等;
  • 通过上面这些创建一个trainer;
  • 最后这个trainer要训练起来,还需要持续的数据喂入,时间处理函数,和喂入的方式。

接着我们看一下网络定义和事件处理函数:

# define VGG network
def vgg_bn_drop(input_data):
def convolution_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels=None):
return paddle.networks.img_conv_group(
input=ipt,
num_channels=num_channels,
pool_size=2,
pool_stride=2,
conv_num_filter=[num_filter] * groups,
conv_filter_size=3,
conv_act=paddle.activation.Relu(),
conv_with_batchnorm=True,
conv_batchnorm_drop_rate=dropouts,
pool_type=paddle.pooling.Max())
convolution_1 = convolution_block(input_data, 64, 2, [0.3, 0], 3)
convolution_2 = convolution_block(convolution_1, 128, 2, [0.4, 0])
convolution_3 = convolution_block(convolution_2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0])
convolution_4 = convolution_block(convolution_3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0])
convolution_5 = convolution_block(convolution_4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0])
drop = paddle.layer.dropout(input=convolution_5, dropout_rate=0.5)
fc1 = paddle.layer.fc(input=drop, size=512, act=paddle.activation.Linear())
bn = paddle.layer.batch_norm(
input=fc1,
act=paddle.activation.Relu(),
layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.5))
fc2 = paddle.layer.fc(input=bn, size=512, act=paddle.activation.Linear())
return fc2
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
if event.batch_id % 100 == 0:
print(“\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s” % (
event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics))
else:
sys.stdout.write(‘.’)
sys.stdout.flush()

这里我们先用PaddlePaddle内置的cifar10来测试一下能否训练起来,把上面的代码加上import之后:

from __future__ import print_function, division
import paddle.v2 as paddle
import sys
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
if __name__ == ‘__main__’:
train()

在主函数里面运行train()。见证奇迹的时刻到了。。

PaddlePaddle开始下载数据,并打印出了网络结构!

so far so good,PaddlePaddle开始训练网络!!!

牛逼了我的哥。接下来我们用这个代码来保存网络训练之后的权重:

try:
trainer.train(
reader=reader,
num_passes=200,
event_handler=event_handler,
feeding=feeding)
except KeyboardInterrupt:
with open(‘params_model.tar’, ‘w’) as f:
parameters.to_tar(f)

最后,模型train好之后,导入模型进行预测:

from __future__ import print_function
from PIL import Image
import numpy as np
import os
def load_image(file):
im = Image.open(file)
im = im.resize((32, 32), Image.ANTIALIAS)
im = np.array(im).astype(np.float32)
# PIL打开图片存储顺序为H(高度),W(宽度),C(通道)。
# PaddlePaddle要求数据顺序为CHW,所以需要转换顺序。
im = im.transpose((2, 0, 1)) # CHW
# CIFAR训练图片通道顺序为B(蓝),G(绿),R(红),
# 而PIL打开图片默认通道顺序为RGB,因为需要交换通道。
im = im[(2, 1, 0),:,:] # BGR
im = im.flatten()
im = im / 255.0
return im
test_data = []
cur_dir = os.getcwd()
test_data.append((load_image(cur_dir + ‘/image/dog.png’),))
# with open(‘params_pass_50.tar’, ‘r’) as f:
# parameters = paddle.parameters.Parameters.from_tar(f)
probs = paddle.infer(
output_layer=out, parameters=parameters, input=test_data)
lab = np.argsort(-probs) # probs and lab are the results of one batch data
print(“Label of image/dog.png is: %d” % lab[0][0])

OK, 本次列车到此结束,对于PaddlePaddle如何训练一个图片分类器,应该有了一个清醒的认识,下一步,我们将继续….用PaddlePaddle实现一个NLP情感分类器!

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