Python打卡DAY35

DAY35：模型可视化与推理

恩师@浙大疏锦行

知识点：

一、回顾使用神经网络在GPU上训练模型过程

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import time
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置GPU设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征数据
y = iris.target  # 标签数据

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 将数据转换为PyTorch张量并移至GPU
X_train = torch.FloatTensor(X_train).to(device)
y_train = torch.LongTensor(y_train).to(device)
X_test = torch.FloatTensor(X_test).to(device)
y_test = torch.LongTensor(y_test).to(device)

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(4, 10)  # 输入层到隐藏层
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(10, 3)  # 隐藏层到输出层

    def forward(self, x):
        out = self.fc1(x)
        out = self.relu(out)
        out = self.fc2(out)
        return out

# 实例化模型并移至GPU
model = MLP().to(device)

# 分类问题使用交叉熵损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 使用随机梯度下降优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
num_epochs = 20000  # 训练的轮数

# 用于存储每100个epoch的损失值和对应的epoch数
losses = []

start_time = time.time()  # 记录开始时间

for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(X_train)  # 隐式调用forward函数
    loss = criterion(outputs, y_train)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad() #梯度清零，因为PyTorch会累积梯度，所以每次迭代需要清零，梯度累计是那种小的bitchsize模拟大的bitchsize
    loss.backward() #  反向传播计算梯度
    optimizer.step() # 更新参数

    # 记录损失值
    if (epoch + 1) % 200 == 0:
        losses.append(loss.item()) # item()方法返回一个Python数值，loss是一个标量张量
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')
    
    # 打印训练信息
    if (epoch + 1) % 100 == 0: # range是从0开始，所以epoch+1是从当前epoch开始，每100个epoch打印一次
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

time_all = time.time() - start_time  # 计算训练时间
print(f'Training time: {time_all:.2f} seconds')


# 可视化损失曲线
plt.plot(range(len(losses)), losses)
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training Loss over Epochs')
plt.show()

二、模型结构可视化方法

1、nn.model自带的方法

# nn.Module 的内置功能，返回模型的可训练参数迭代器
for name, param in model.named_parameters():
    print(f"Parameter name: {name}, Shape: {param.shape}")

2、torchsummary库的summary方法

from torchsummary import summary
summary(model, input_size=(4,))

3、torchinfo库的summary方法

from torchinfo import summary
summary(model, input_size=(4, ))

三、进度条功能

1、手动更新

from tqdm import tqdm  # 先导入tqdm库
import time  # 用于模拟耗时操作

# 创建一个总步数为10的进度条
with tqdm(total=10) as pbar:  # pbar是进度条对象的变量名
    # pbar 是 progress bar（进度条）的缩写，约定俗成的命名习惯。
    for i in range(10):  # 循环10次（对应进度条的10步）
        time.sleep(0.5)  # 模拟每次循环耗时0.5秒
        pbar.update(1)  # 每次循环后，进度条前进1步

2、自动更新

from tqdm import tqdm
import time

total = 0  # 初始化总和
with tqdm(total=10, desc="累加进度") as pbar:
    for i in range(1, 11):
        time.sleep(0.3)
        total += i  # 累加1+2+3+...+10
        pbar.update(1)  # 进度+1
        pbar.set_postfix({"当前总和": total})  # 显示实时总和

四、模型的推理

model.eval() # 设置模型为评估模式
with torch.no_grad(): # torch.no_grad()的作用是禁用梯度计算，可以提高模型推理速度
    outputs = model(X_test)  # 对测试数据进行前向传播，获得预测结果
    _, predicted = torch.max(outputs, 1)

    correct = (predicted == y_test).sum().item() # 计算预测正确的样本数
    accuracy = correct / y_test.size(0)
    print(f'测试集准确率: {accuracy * 100:.2f}%')