paddlepaddle重写波士顿房价预测_lstm房价预测

目录

1.导包

2.数据处理

3.模型设计

4.训练配置

5.训练过程

6.模型保存

7.预测

1.导包

import paddle   #paddle的主库
from paddle.nn import Linear  #神经网络的全连接层函数
import paddle.nn.functional as F #组网相关的API，包括 Linear、卷积 Conv2D、循环神经网络LSTM、损失函数CrossEntropyLoss、激活函数ReLU等
import numpy as np
import os
import random

代码中参数含义如下：

• paddle：飞桨的主库，paddle 根目录下保留了常用API的别名，当前包括：paddle.tensor、paddle.framework、paddle.device目录下的所有API；
• Linear：神经网络的全连接层函数，包含所有输入权重相加的基本神经元结构。在房价预测任务中，使用只有一层的神经网络（全连接层）实现线性回归模型。
• paddle.nn：组网相关的API，包括 Linear、卷积 Conv2D、循环神经网络LSTM、损失函数CrossEntropyLoss、激活函数ReLU等；
• paddle.nn.functional：与paddle.nn一样，包含组网相关的API，如：Linear、激活函数ReLU等，二者包含的同名模块功能相同，运行性能也基本一致。 差别在于paddle.nn目录下的模块均是类，每个类自带模块参数；paddle.nn.functional目录下的模块均是函数，需要手动传入函数计算所需要的参数。在实际使用时，卷积、全连接层等本身具有可学习的参数，建议使用paddle.nn；而激活函数、池化等操作没有可学习参数，可以考虑使用paddle.nn.functional。

2.数据处理

#数据处理
def load_data():
    datafile = "./data/data108228/housing.data"
    data = np.fromfile(datafile, sep =' ' , dtype=np.float32)
 
    #13个特征，一个标签
    feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \
                      'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]
    feature_num = len(feature_names)
 
    #//代表整数除法
    data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])
 
    #80%作为训练集，20%作为测试集
    ratio = 0.8
    offset = int(data.shape[0]*ratio)
    training_data = data[:offset]
 
    #归一化
    #计算最大值，最小值，平均值
    max = training_data.max(axis=0)
    min = training_data.min(axis=0)
    avg = training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]
    global max_values
    global min_values
    global avg_values
    max_values = max
    min_values = min
    avg_values = avg
 
    for i in range(feature_num):
        data[:, i] = (data[:, i] - avg[i]) / (max[i] - min[i]) 
 
 
    #划分训练集和测试集
    training_data = data[:offset]
    test_data = data[offset:]
    return training_data,test_data
 
#验证数据集读取
training_data, test_data = load_data()
print(training_data.shape)
print(training_data[1,:])

运行结果：

 

3.模型设计

class Regressor(paddle.nn.Layer):
    # self代表类的实例自身
    def __init__(self):
        # 初始化父类中的一些参数
        super(Regressor, self).__init__()
        
        # 定义一层全连接层，输入维度是13，输出维度是1
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
    
    # 网络的前向计算
    def forward(self, inputs):
        x = self.fc(inputs)
        return x

• 定义init函数：在类的初始化函数中声明每一层网络的实现函数。在房价预测任务中，只需要定义一层全连接层，模型结构和《使用Python和NumPy构建神经网络模型》章节保持一致；
• 定义forward函数：构建神经网络结构，实现前向计算过程，并返回预测结果，在本任务中返回的是房价预测结果。

4.训练配置

#训练配置
#声明定义好的线性回归模型
model = Regressor()
#开启训练模式
model.train()
#加载数据
training_data,test_data = load_data()
 
#定义优化算法，使用随机梯度下降SGD
#学习率设为0.01
opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01,parameters=model.parameters())

5.训练过程

#训练过程
epoch_num=10  
batch_size=10
 
for epoch_id in range(epoch_num):
    #每轮迭代开始前，将训练数据随机打乱
    np.random.shuffle(training_data)
    #将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
    mini_batch = [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_batch):
        x = np.array(mini_batch[:,:-1]) #获得当前批次的训练数据
        y = np.array(mini_batch[:,-1:]) #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tensor的格式
        house_features = paddle.to_tensor(x)
        prices = paddle.to_tensor(y)
 
        #前向计算
        predicts = model(house_features)
 
        #计算损失
        loss = F.square_error_cost(predicts, label=prices)
        avg_loss = paddle.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()
        #更新参数
        opt.step()
        #清空梯度变量，以备下一轮计算
        opt.clear_grad()

• 内层循环： 负责整个数据集的一次遍历，采用分批次方式（batch）。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。

    for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
  

• 外层循环： 定义遍历数据集的次数，通过参数EPOCH_NUM设置。

    for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
  

运行结果：

 

6.模型保存

#保存模型参数
paddle.save(model.state_dict(),'LR.model.pdparams')
print("模型保存成功，模型参数保存在LR.model.pdparams中")

7.预测

def load_one_example():
    idx = np.random.randint(0,test_data.shape[0])
    idx = -10
    one_data,label = test_data[idx, :-1] , test_data[idx,-1]
 
    one_data = one_data.reshape([1,-1]) #1行任意列
    return one_data,label
 
 
model_dict = paddle.load('LR.model.pdparams')
model.load_dict(model_dict)
model.eval()
 
one_data , label = load_one_example()
one_data = paddle.to_tensor(one_data)
predict = model(one_data)
 
# 对结果做反归一化处理
predict = predict * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
# 对label数据做反归一化处理
label = label * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
 
print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(predict.numpy(), label))

运行结果：