当习惯使用飞桨框架完成建模时，会发现程序呈现出“八股文”的形态。即不同的程序员使用不同模型解决不同任务的时候，他们编写的建模程序是极其相似的。虽然这在某些“极客”的眼里缺乏精彩，但从实用性的角度，这样的设计使建模者更关注需要解决的任务，而不是将精力投入在学习框架上。只要通过一个示例程序掌握使用飞桨的方法，编写实现不同任务的多种模型均变得十分容易。
这点与Python的设计思想一致：对于某个特定功能，并不是实现方式越灵活、越多样越好，最好只有一种最符合“道”的最佳实现。“道”指的是如何人类的思维习惯，当程序员第一次看到Python的很多使用方式，感觉程序天然就应该如此实现。但相信我，不是所有的编程语言都具备这样合道的设计，很多编程语言的设计思路是人应该去理解机器的运作原理。同时，灵活意味着复杂，增加了程序员之间的沟通难度，也不适合现在工业化生产软件的现实。
所以，飞桨设计的初衷不仅要易于学习，还期望使用者能够体会到它的美感和哲学，与人类最自然的认知和习惯相契合。
本书中的案例覆盖经典的预测任务、推荐系统、计算机视觉和自然语言处理等主流应用场景，但所有的案例代码结构均完全一致，分为如下5个部分。
- １. 数据处理：读取数据 和 预处理操作
- ２. 模型设计：网络结构（假设）
- ３. 训练配置：优化器（寻解算法）
- ４. 训练过程：循环调用训练过程，包括前向计算 + 计算损失（优化目标) + 后向传播
- ５. 保存模型并测试：将训练好的模型保存
下面我们使用飞桨框架，按照五个步骤重写房价预测的模型，体会下使用飞桨框架的感觉。
1 #加载飞桨、Numpy和相关类库 2 import paddle 3 import paddle.fluid as fluid 4 import paddle.fluid.dygraph as dygraph 5 from paddle.fluid.dygraph import FC 6 import numpy as np 7 import os 8 import random
1. 数据处理
这部分代码不依赖框架实现，与使用Python编写神经网络模型的代码相同，不再赘述。
1 def load_data(): 2 # 从文件导入数据 3 datafile = ‘./work/housing.data‘ 4 data = np.fromfile(datafile, sep=‘ ‘) 5 6 # 每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数 7 feature_names = [ ‘CRIM‘, ‘ZN‘, ‘INDUS‘, ‘CHAS‘, ‘NOX‘, ‘RM‘, ‘AGE‘, 8 ‘DIS‘, ‘RAD‘, ‘TAX‘, ‘PTRATIO‘, ‘B‘, ‘LSTAT‘, ‘MEDV‘ ] 9 feature_num = len(feature_names) 10 11 # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状 12 data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num]) 13 14 # 将原数据集拆分成训练集和测试集 15 # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试 16 # 测试集和训练集必须是没有交集的 17 ratio = 0.8 18 offset = int(data.shape[0] * ratio) 19 training_data = data[:offset] 20 21 # 计算train数据集的最大值，最小值，平均值 22 maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), 23 training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0] 24 25 # 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化 26 global max_values 27 global min_values 28 global avg_values 29 max_values = maximums 30 min_values = minimums 31 avg_values = avgs 32 33 # 对数据进行归一化处理 34 for i in range(feature_num): 35 #print(maximums[i], minimums[i], avgs[i]) 36 data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i]) 37 38 # 训练集和测试集的划分比例 39 #ratio = 0.8 40 #offset = int(data.shape[0] * ratio) 41 training_data = data[:offset] 42 test_data = data[offset:] 43 return training_data, test_data
上面中global标识的参数max_values,min_values, avg_values表示这些参数会被后面使用到的全局变量。
2. 模型设计
定义线性回归的网络结构，飞桨建议通过创建Python类的方式完成模型网络的定义。
- 在类的初始化函数中定义每一层网络的实现函数，这里我们定义了一层全连接层FC，模型结构和上一节模型保持一致。
- 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，本例中返回的是房价预测结果。
1 class Regressor(fluid.dygraph.Layer): 2 def __init__(self, name_scope): 3 super(Regressor, self).__init__(name_scope) 4 name_scope = self.full_name() 5 # 定义一层全连接层，输出维度是1，激活函数为None，即不使用激活函数 6 self.fc = FC(name_scope, size=1, act=None) 7 8 # 网络的前向计算函数 9 def forward(self, inputs): 10 x = self.fc(inputs) 11 return x
说实话，我到现在还不明白init函数中的super与name_scope究竟起什么作用，还有就是参数fluid.dygraph.Layer，等后面看是否能了解更多。
上面中全连接看起来很简单，就FC()。
3. 训练配置
训练配置包括：
- 声明定义好的模型。
- 加载训练数据和测试数据。
- 设置优化算法和学习率，本次实验优化算法使用随机梯度下降SGD，学习率使用 0.01。
说明：
在之前基于Python实现神经网络模型的案例中，我们为实现梯度下降编写了大量代码，而使用飞桨框架可以大大简化这个过程。
1 # 定义飞桨动态图的工作环境
2 with fluid.dygraph.guard():
3 # 声明定义好的线性回归模型
4 model = Regressor("Regressor")
5 # 开启模型训练模式
6 model.train()
7 # 加载数据
8 training_data, test_data = load_data()
9 # 定义优化算法，这里使用随机梯度下降-SGD
10 # 学习率设置为0.01
11 opt = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
注意： 上述代码中，可以发现声明模型，定义优化器等都在with创建的fluid.dygraph.guard()上下文环境中进行，可以理解为with fluid.dygraph.guard()创建了飞桨动态图的工作环境，在该环境下完成模型声明、数据转换、以及模型训练等操作。
4. 训练过程
完成训练配置后即可启动训练过程。训练采用二层循环嵌套方式：
- 内层循环负责整个数据集的一次遍历，遍历数据集采用分批次（batch）方式，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，即内层循环需要循环100次；
- 外层循环定义遍历数据集的次数，本次训练中外层循环10次，通过参数EPOCH_NUM设置；
说明:
batch大小的选择会影响训练效果，batch过大会增大内存消耗，过小则每个batch的样本数据没有统计意义。本次训练数据集较小，我们设置batch为10。
在每次内层循环都需要进行前向计算、损失函数计算和梯度反向传播三个步骤，计算的过程与Python编写的模型完全一致；
- 前向计算即将一个批次的样本数据灌入网络中，计算输出结果。
- 以前向计算结果和真实房价作为输入，通过损失函数square_error_cost计算出损失函数值（Loss）。
- 执行梯度反向传播backward函数，即从后到前逐层计算每一层的梯度，并根据设置的优化算法更新参数（opt.minimize）。
这个实现过程令人惊喜，前向计算、计算损失和反向传播梯度，每个操作居然只有1-2行代码即可实现！我们再也不用一点点的实现模型训练的细节，这就是使用飞桨框架的威力！
1 with dygraph.guard():
2 EPOCH_NUM = 10 # 设置外层循环次数
3 BATCH_SIZE = 10 # 设置batch大小
4
5 # 定义外层循环
6 for epoch_id in range(EPOCH_NUM):
7 # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱
8 np.random.shuffle(training_data)
9 # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据
10 mini_batches = [training_data[k:k+BATCH_SIZE] for k in range(0, len(training_data), BATCH_SIZE)]
11 # 定义内层循环
12 for iter_id, mini_batch in enumerate(mini_batches):
13 x = np.array(mini_batch[:, :-1]).astype(‘float32‘) # 获得当前批次训练数据
14 y = np.array(mini_batch[:, -1:]).astype(‘float32‘) # 获得当前批次训练标签（真实房价）
15 # 将numpy数据转为飞桨动态图variable形式
16 house_features = dygraph.to_variable(x)
17 prices = dygraph.to_variable(y)
18
19 # 前向计算
20 predicts = model(house_features)
21
22 # 计算损失
23 loss = fluid.layers.square_error_cost(predicts, label=prices)
24 avg_loss = fluid.layers.mean(fluid.layers.sqrt(loss))
25 if iter_id%20==0:
26 print("epoch: {}, iter: {}, loss is: {}".format(epoch_id, iter_id, avg_loss.numpy()))
27
28 # 反向传播
29 avg_loss.backward()
30 # 最小化loss,更新参数
31 opt.minimize(avg_loss)
32 # 清除梯度
33 model.clear_gradients()
34 # 保存模型
35 fluid.save_dygraph(model.state_dict(), ‘LR_model‘)
epoch: 0, iter: 0, loss is: [0.13064814] epoch: 0, iter: 20, loss is: [0.13030791] epoch: 0, iter: 40, loss is: [0.16929719] epoch: 1, iter: 0, loss is: [0.15601738] epoch: 1, iter: 20, loss is: [0.12867273] epoch: 1, iter: 40, loss is: [0.09122001] epoch: 2, iter: 0, loss is: [0.10166822] epoch: 2, iter: 20, loss is: [0.18582721] epoch: 2, iter: 40, loss is: [0.03117907] epoch: 3, iter: 0, loss is: [0.16723469] epoch: 3, iter: 20, loss is: [0.14052589] epoch: 3, iter: 40, loss is: [0.09920945] epoch: 4, iter: 0, loss is: [0.10413358] epoch: 4, iter: 20, loss is: [0.10941665] epoch: 4, iter: 40, loss is: [0.07716788] epoch: 5, iter: 0, loss is: [0.14261496] epoch: 5, iter: 20, loss is: [0.22571495] epoch: 5, iter: 40, loss is: [0.02776246] epoch: 6, iter: 0, loss is: [0.2060508] epoch: 6, iter: 20, loss is: [0.11329012] epoch: 6, iter: 40, loss is: [0.12139077] epoch: 7, iter: 0, loss is: [0.11622548] epoch: 7, iter: 20, loss is: [0.11667629] epoch: 7, iter: 40, loss is: [0.17747328] epoch: 8, iter: 0, loss is: [0.04951411] epoch: 8, iter: 20, loss is: [0.13682985] epoch: 8, iter: 40, loss is: [0.05742968] epoch: 9, iter: 0, loss is: [0.07207447] epoch: 9, iter: 20, loss is: [0.16950324] epoch: 9, iter: 40, loss is: [0.19291244]
5. 保存并测试模型
在完成两层循环的训练过程后，将模型当前的参数（model.state_dict()）保存到文件中（通过参数指定保存的文件名 LR_model），以备预测或校验的程序调用。
1 # 定义飞桨动态图工作环境
2 with fluid.dygraph.guard():
3 # 保存模型参数，文件名为LR_model
4 fluid.save_dygraph(model.state_dict(), ‘LR_model‘)
5 print("模型保存成功，模型参数保存在LR_model中")
模型保存成功，模型参数保存在LR_model中
回顾下基于飞桨实现的房价预测模型，实现的效果与之前基于Python实现的模型没有区别，但两者的实现成本有天壤之别。飞桨的愿景是用户只需要了解模型的逻辑概念，不需要关心实现细节，就能搭建强大的模型。
下面我们选择一条数据样本，测试下模型的预测效果。 测试过程和在应用场景中使用模型的过程是一致的，可分成三个主要步骤。
- 首先，配置模型预测的机器资源，本案例默认使用本机，所以无需写代码指定。
- 其次，将训练好的模型参数加载到模型实例中，由两个语句完成，第一句是从文件中读取模型参数，第二句是将参数内容加载到模型。加载完毕后，需要将模型的状态调整为“校验”（evalueation）。这是因为训练状态的模型需要同时支持前向计算和反向传导梯度，模型的实现较为臃肿。而校验/预测状态的模型只需要支持前向计算，模型的实现更加简单，性能更好。
- 最后，将待预测的样本特征输入到模型中，打印输出的预测结果。比较“模型预测值”和“真实房价”可见，模型预测的效果与真实房价接近。
load_one_example函数实现了从数据集中抽一条样本作为测试样本。
1 def load_one_example(data_dir): 2 f = open(data_dir, ‘r‘) 3 datas = f.readlines() 4 # 选择倒数第10条数据用于测试 5 tmp = datas[-10] 6 tmp = tmp.strip().split() 7 one_data = [float(v) for v in tmp] 8 9 # 对数据进行归一化处理 10 for i in range(len(one_data)-1): 11 one_data[i] = (one_data[i] - avg_values[i]) / (max_values[i] - min_values[i]) 12 13 data = np.reshape(np.array(one_data[:-1]), [1, -1]).astype(np.float32) 14 label = one_data[-1] 15 return data, label
1 with dygraph.guard():
2 # 参数为保存模型参数的文件地址
3 model_dict, _ = fluid.load_dygraph(‘LR_model‘)
4 model.load_dict(model_dict)
5 model.eval()
6
7 # 参数为数据集的文件地址
8 test_data, label = load_one_example(‘./work/housing.data‘)
9 # 将数据转为动态图的variable格式
10 test_data = dygraph.to_variable(test_data)
11 results = model(test_data)
12
13 # 对结果做反归一化处理
14 results = results * (max_values[-1] - min_values[-1]) + avg_values[-1]
15 print("Inference result is {}, the corresponding label is {}".format(results.numpy(), label))
房价预测仅是一个最简单的模型，使用飞桨编写均可以事半功倍。那么，对于工业实践中更复杂的模型，使用飞桨节约的成本是不可估量的。同时，因为飞桨针对很多应用场景和机器资源做了性能优化，在功能和性能上往往强于自行编写的模型。
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