python打卡day35

模型可视化与推理

1. 三种不同的模型可视化方法：推荐torchinfo打印summary+权重分布可视化
2. 进度条功能：手动和自动写法，让打印结果更加美观
3. 推理的写法：评估模式

nn.Module 的内置功能，直接输出模型结构

print(model)
# 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}")
# 提取权重数据
import numpy as np
weight_data = {}
for name, param in model.named_parameters():
    if 'weight' in name:
        weight_data[name] = param.detach().cpu().numpy()

# 可视化权重分布
fig, axes = plt.subplots(1, len(weight_data), figsize=(15, 5))
fig.suptitle('Weight Distribution of Layers')

for i, (name, weights) in enumerate(weight_data.items()):
    # 展平权重张量为一维数组
    weights_flat = weights.flatten()
    
    # 绘制直方图
    axes[i].hist(weights_flat, bins=50, alpha=0.7)
    axes[i].set_title(name)
    axes[i].set_xlabel('Weight Value')
    axes[i].set_ylabel('Frequency')
    axes[i].grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)

plt.tight_layout()
plt.subplots_adjust(top=0.85)
plt.show()

# 计算并打印每层权重的统计信息
print("\n=== 权重统计信息 ===")
for name, weights in weight_data.items():
    mean = np.mean(weights)
    std = np.std(weights)
    min_val = np.min(weights)
    max_val = np.max(weights)
    print(f"{name}:")
    print(f"  均值: {mean:.6f}")
    print(f"  标准差: {std:.6f}")
    print(f"  最小值: {min_val:.6f}")
    print(f"  最大值: {max_val:.6f}")
    print("-" * 30)

torchsummary库的summary方法

from torchsummary import summary
# 打印模型摘要，可以放置在模型定义后面
summary(model, input_size=(4,))

torchinfo库的summary方法

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

进度条功能

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
from tqdm import tqdm  # 导入tqdm库用于进度条显示

# 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 = []
epochs = []

start_time = time.time()  # 记录开始时间

# 创建tqdm进度条
with tqdm(total=num_epochs, desc="训练进度", unit="epoch") as pbar:
    # 训练模型
    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()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 记录损失值并更新进度条
        if (epoch + 1) % 200 == 0:
            losses.append(loss.item())
            epochs.append(epoch + 1)
            # 更新进度条的描述信息
            pbar.set_postfix({'Loss': f'{loss.item():.4f}'})

        # 每1000个epoch更新一次进度条
        if (epoch + 1) % 1000 == 0:
            pbar.update(1000)  # 更新进度条

    # 确保进度条达到100%
    if pbar.n < num_epochs:
        pbar.update(num_epochs - pbar.n)  # 计算剩余的进度并更新

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.figure(figsize=(10, 6))
# plt.plot(epochs, losses)
# plt.xlabel('Epoch')
# plt.ylabel('Loss')
# plt.title('Training Loss over Epochs')
# plt.grid(True)
# plt.show()

模型的推理

# 在测试集上评估模型，此时model内部已经是训练好的参数了
# 评估模型
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
    print(outputs)
    _, predicted = torch.max(outputs, 1) # torch.max(outputs, 1)返回每行的最大值和对应的索引
    #这个函数返回2个值，分别是最大值和对应索引，参数1是在第1维度（行）上找最大值，_ 是Python的约定，表示忽略这个返回值，所以这个写法是找到每一行最大值的下标
    # 此时outputs是一个tensor，p每一行是一个样本，每一行有3个值，分别是属于3个类别的概率，取最大值的下标就是预测的类别
    print(predicted)

    # predicted == y_test判断预测值和真实值是否相等，返回一个tensor，1表示相等，0表示不等，然后求和，再除以y_test.size(0)得到准确率
    # 因为这个时候数据是tensor，所以需要用item()方法将tensor转化为Python的标量
    # 之所以不用sklearn的accuracy_score函数，是因为这个函数是在CPU上运行的，需要将数据转移到CPU上，这样会慢一些
    # size(0)获取第0维的长度，即样本数量

    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}%')

@浙大疏锦行