保存模型
将模型当前的参数数据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。
代码为：
# 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams 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")
测试模型
通过load_one_example函数实现从数据集中抽一条样本作为测试样本，具体实现代码如下所示。
def load_one_example(): # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据 idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0]) idx = -10 one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1] # 修改该条数据shape为[1,13] one_data = one_data.reshape([1,-1]) return one_data, label # 参数为保存模型参数的文件地址 model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams') model.load_dict(model_dict) model.eval() # 参数为数据集的文件地址 one_data, label = load_one_example() # 将数据转为动态图的variable格式 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))
返回：
通过比较“模型预测值”和“真实房价”可见，模型的预测效果与真实房价接近。
参考资料
百度深度学习飞桨：
https://www.paddlepaddle.org.cn/
完整源码
# coding=gbk """ 作者：川川 @时间 : 2021/8/29 15:40 群：970353786 """ #加载飞桨、Numpy和相关类库 import paddle from paddle.nn import Linear import paddle.nn.functional as F import numpy as np def load_data(): # 从文件导入数据 datafile = './housing.data' data = np.fromfile(datafile, sep=' ', dtype=np.float32) # 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 feature_names = ['CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', \ 'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV'] feature_num = len(feature_names) # 将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状 data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num]) # 将原数据集拆分成训练集和测试集 # 这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试 # 测试集和训练集必须是没有交集的 ratio = 0.8 offset = int(data.shape[0] * ratio) training_data = data[:offset] # 计算train数据集的最大值，最小值，平均值 maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0), \ training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0] # 记录数据的归一化参数，在预测时对数据做归一化 global max_values global min_values global avg_values max_values = maximums min_values = minimums avg_values = avgs # 对数据进行归一化处理 for i in range(feature_num): data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i]) # 训练集和测试集的划分比例 training_data = data[:offset] test_data = data[offset:] return training_data, test_data 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 # 声明定义好的线性回归模型 model = Regressor() # 开启模型训练模式 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 # 学习率设置为0.01 opt = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters()) EPOCH_NUM = 10 # 设置外层循环次数 BATCH_SIZE = 10 # 设置batch大小 # 定义外层循环 for epoch_id in range(EPOCH_NUM): # 在每轮迭代开始之前，将训练数据的顺序随机的打乱 np.random.shuffle(training_data) # 将训练数据进行拆分，每个batch包含10条数据 mini_batches = [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_batches): x = np.array(mini_batch[:, :-1]) # 获得当前批次训练数据 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形式 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() # 最小化loss,更新参数 opt.step() # 清除梯度 opt.clear_grad() # 保存模型 # 保存模型参数，文件名为LR_model.pdparams 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") ##测试模型 def load_one_example(): # 从上边已加载的测试集中，随机选择一条作为测试数据 idx = np.random.randint(0, test_data.shape[0]) idx = -10 one_data, label = test_data[idx, :-1], test_data[idx, -1] # 修改该条数据shape为[1,13] one_data = one_data.reshape([1,-1]) return one_data, label # 参数为保存模型参数的文件地址 model_dict = paddle.load('LR_model.pdparams') model.load_dict(model_dict) model.eval() # 参数为数据集的文件地址 one_data, label = load_one_example() # 将数据转为动态图的variable格式 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))
希望能帮到你））
