前言
踏入深度学习的奇妙世界,就像开启了一场探索未知的旅程。今天,我们将携手踏上一小段轻松而充满乐趣的入门之旅------价格分类。想象一下,通过神奇的神经网络,我们能够教会电脑理解并预测商品的价格区间,是不是既实用又令人兴奋呢?别担心复杂的数学公式,让我们以轻松愉悦的心态,一步步揭开深度学习的神秘面纱,从价格分类这个小案例开始,共同见证智能的力量吧!
案例背景
小明创办了一家手机公司,他不知道如何估算手机产品的价格。为了解决这个问题,他收集了多家公司的手机销售数据。
我们需要帮助小明找出手机的功能(例如:RAM等)与其售价之间的某种关系。我们可以使用机器学习的方法来解决这个问题,也可以构建一个全连接的网络。
要求
在这个问题中,我们不需要预测实际价格,而是一个价格范围,它的范围使用 0、1、2、3 来表示,所以该问题也是一个分类问题。
1. 构建数据集
数据共有 2000 条, 其中 1600 条数据作为训练集, 400 条数据用作测试集。 我们使用 sklearn 的数据集划分工作来完成。并使用 PyTorch 的 TensorDataset 来将数据集构建为 Dataset 对象,方便构造数据集加载对象。
python
# 构建数据集
def create_dataset():
data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')
# 特征值和目标值
x, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]
x = x.astype(np.float32)
y = y.astype(np.int64)
# 数据集划分
x_train, x_valid, y_train, y_valid = \
train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)
# 构建数据集
train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train.values), torch.tensor(y_train.values))
valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid.values), torch.tensor(y_valid.values))
return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))
train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()
2. 构建分类网络模型
我们构建的用于手机价格分类的模型叫做全连接神经网络。它主要由三个线性层来构建,在每个线性层后,我们使用的时 sigmoid 激活函数。
python
# 构建网络模型
class PhonePriceModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(PhonePriceModel, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)
self.linear2 = nn.Linear(128, 256)
self.linear3 = nn.Linear(256, output_dim)
def _activation(self, x):
return torch.sigmoid(x)
def forward(self, x):
x = self._activation(self.linear1(x))
x = self._activation(self.linear2(x))
output = self.linear3(x)
return output
我们的网络共有 3 个全连接层, 具体信息如下:
- 第一层: 输入为维度为 20, 输出维度为: 128
- 第二层: 输入为维度为 128, 输出维度为: 256
- 第三层: 输入为维度为 256, 输出维度为: 4
我们使用 sigmoid 激活函数.
3. 编写训练函数
网络编写完成之后,我们需要编写训练函数。所谓的训练函数,指的是输入数据读取、送入网络、计算损失、更新参数的流程,该流程较为固定。我们使用的是多分类交叉生损失函数、使用 SGD 优化方法。最终,将训练好的模型持久化到磁盘中。
python
def train():
# 固定随机数种子
torch.manual_seed(0)
# 初始化模型
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 优化方法
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3)
# 训练轮数
num_epoch = 50
for epoch_idx in range(num_epoch):
# 初始化数据加载器
dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=8)
# 训练时间
start = time.time()
# 计算损失
total_loss = 0.0
total_num = 1
# 准确率
correct = 0
for x, y in dataloader:
output = model(x)
# 计算损失
loss = criterion(output, y)
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 参数更新
optimizer.step()
total_num += len(y)
total_loss += loss.item() * len(y)
print('epoch: %4s loss: %.2f, time: %.2fs' %
(epoch_idx + 1, total_loss / total_num, time.time() - start))
# 模型保存
torch.save(model.state_dict(), 'model/phone-price-model.bin')
4. 编写评估函数
评估函数、也叫预测函数、推理函数,主要使用训练好的模型,对未知的样本的进行预测的过程。我们这里使用前面单独划分出来的测试集来进行评估。
python
def test():
# 加载模型
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
model.load_state_dict(torch.load('model/phone-price-model.bin'))
# 构建加载器
dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=8, shuffle=False)
# 评估测试集
correct = 0
for x, y in dataloader:
output = model(x)
y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
correct += (y_pred == y).sum()
print('Acc: %.5f' % (correct.item() / len(valid_dataset)))
程序输出结果:
python
Acc: 0.54750
5. 网络性能调优
我们前面的网络模型在测试集的准确率为: 0.54750, 我们可以通过以下方面进行调优:
- 对输入数据进行标准化
- 调整优化方法
- 调整学习率
- 增加批量归一化层
- 增加网络层数、神经元个数
- 增加训练轮数
- 等等...
我进行下如下调整: 1. 优化方法由 SGD 调整为 Adam 2. 学习率由 1e-3 调整为 1e-4 3. 对数据数据进行标准化 4. 增加网络深度, 即: 增加网络参数量
网络模型在测试集的准确率由 0.5475 上升到 0.9625,调整后的完整代码为:
python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from torch.utils.data import TensorDataset
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.optim as optim
import numpy as np
import time
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 构建数据集
def create_dataset():
data = pd.read_csv('data/手机价格预测.csv')
# 特征值和目标值
x, y = data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1]
x = x.astype(np.float32)
y = y.astype(np.int64)
# 数据集划分
x_train, x_valid, y_train, y_valid = \
train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=88, stratify=y)
# 数据标准化
transfer = StandardScaler()
x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_valid = transfer.transform(x_valid)
# 构建数据集
train_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_train), torch.tensor(y_train.values))
valid_dataset = TensorDataset(torch.from_numpy(x_valid), torch.tensor(y_valid.values))
return train_dataset, valid_dataset, x_train.shape[1], len(np.unique(y))
train_dataset, valid_dataset, input_dim, class_num = create_dataset()
# 构建网络模型
class PhonePriceModel(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, output_dim):
super(PhonePriceModel, self).__init__()
self.linear1 = nn.Linear(input_dim, 128)
self.linear2 = nn.Linear(128, 256)
self.linear3 = nn.Linear(256, 512)
self.linear4 = nn.Linear(512, 128)
self.linear5 = nn.Linear(128, output_dim)
def _activation(self, x):
return torch.sigmoid(x)
def forward(self, x):
x = self._activation(self.linear1(x))
x = self._activation(self.linear2(x))
x = self._activation(self.linear3(x))
x = self._activation(self.linear4(x))
output = self.linear5(x)
return output
# 编写训练函数
def train():
# 固定随机数种子
torch.manual_seed(0)
# 初始化模型
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
# 损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 优化方法
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
# 训练轮数
num_epoch = 50
for epoch_idx in range(num_epoch):
# 初始化数据加载器
dataloader = DataLoader(train_dataset, shuffle=True, batch_size=8)
# 训练时间
start = time.time()
# 计算损失
total_loss = 0.0
total_num = 1
# 准确率
correct = 0
for x, y in dataloader:
output = model(x)
# 计算损失
loss = criterion(output, y)
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 反向传播
loss.backward()
# 参数更新
optimizer.step()
total_num += len(y)
total_loss += loss.item() * len(y)
print('epoch: %4s loss: %.2f, time: %.2fs' %
(epoch_idx + 1, total_loss / total_num, time.time() - start))
# 模型保存
torch.save(model.state_dict(), 'model/phone-price-model.bin')
def test():
# 加载模型
model = PhonePriceModel(input_dim, class_num)
model.load_state_dict(torch.load('model/phone-price-model.bin'))
# 构建加载器
dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=8, shuffle=False)
# 评估测试集
correct = 0
for x, y in dataloader:
output = model(x)
y_pred = torch.argmax(output, dim=1)
correct += (y_pred == y).sum()
print('Acc: %.5f' % (correct.item() / len(valid_dataset)))
if __name__ == '__main__':
train()
test()
感谢CSDN大佬们的支持,有需要改进的地方欢迎大家指正!