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paddlepaddle系列之三行代码从入门到精通


发布: 夏知七  2017年10月11日13:30  来源: 速途网 我要评论(0)

  

  这将是paddlepaddle系列教程的开篇,小生不才,得以给百度paddle运营大使撰写这份paddlepaddle入门教程,当然是非官方的。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): 


 

    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。


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


  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.


  实际上paddle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paddle独有的,paddle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:


  paddle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:


  这里我们先用paddle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:


  在主函数里面运行train()。见证奇迹的时刻到了。。

  paddle开始下载数据,并打印出了网络结构!



  so far so good,paddle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:


  so far so good,paddle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:


  最后,模型train好之后,导入模型进行预测:


  OK, 本次列车到此结束,对于paddle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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分类:  智能硬件   用户:  夏知七    关键词paddlepaddle 三行代码 个人分类智能硬件

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