torchkeras.KerasModel类的使用

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Pytorch没有官方的高阶API，一般需要用户自己实现训练循环、验证循环、和预测循环。

作者通过仿照keras的功能对Pytorch的nn.Module进行了封装，设计了torchkeras.KerasModel类，

实现了 fit, evaluate，predict等方法，训练，验证，预测方法。相当于用户自定义高阶API。

并示范了用它实现线性回归模型和DNN二分类模型。

torchkeras.KerasModel类看起来非常强大，但实际上它们的源码非常简单，不足200行。 我们在第一章中一、Pytorch的建模流程用到的训练代码其实就是torchkeras库的核心源码。

import torch 
import torchkeras 


print("torch.__version__="+torch.__version__) 
print("torchkeras.__version__="+torchkeras.__version__) 

import numpy as np 
import pandas as pd 
from matplotlib import pyplot as plt
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset
import torchkeras 
import pytorch_lightning as pl 
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

#正负样本数量
n_positive,n_negative = 2000,2000

#生成正样本, 小圆环分布
r_p = 5.0 + torch.normal(0.0,1.0,size = [n_positive,1]) 
theta_p = 2*np.pi*torch.rand([n_positive,1])
Xp = torch.cat([r_p*torch.cos(theta_p),r_p*torch.sin(theta_p)],axis = 1)
Yp = torch.ones_like(r_p)

#生成负样本, 大圆环分布
r_n = 8.0 + torch.normal(0.0,1.0,size = [n_negative,1]) 
theta_n = 2*np.pi*torch.rand([n_negative,1])
Xn = torch.cat([r_n*torch.cos(theta_n),r_n*torch.sin(theta_n)],axis = 1)
Yn = torch.zeros_like(r_n)

#汇总样本
X = torch.cat([Xp,Xn],axis = 0)
Y = torch.cat([Yp,Yn],axis = 0)


#可视化
plt.figure(figsize = (6,6))
plt.scatter(Xp[:,0],Xp[:,1],c = "r")
plt.scatter(Xn[:,0],Xn[:,1],c = "g")
plt.legend(["positive","negative"]);

ds = TensorDataset(X,Y)

ds_train,ds_val = torch.utils.data.random_split(ds,[int(len(ds)*0.7),len(ds)-int(len(ds)*0.7)])
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 100,shuffle=True,num_workers=2)
dl_val = DataLoader(ds_val,batch_size = 100,num_workers=2)

for features,labels in dl_train:
    break 

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(2,4)
        self.fc2 = nn.Linear(4,8) 
        self.fc3 = nn.Linear(8,1)
        
    def forward(self,x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        y = self.fc3(x)
        return y
    

torchkeras.metrics :这个库里存放了很多评价指标

torchkeras.KerasModel：这个库时torchkeras的标准模型类库，初始化时传入的参数是实例化的模型net，损失函数，指标记录字典，优化器。

? ? ? ? ? ??torchkeras.KerasModel库实现了3个方法，fit(训练)，evaluate(验证),predict(预测),KerasModel.fit()传入的参数是训练集迭代器teain_dl，验证集迭代器(val_dl)，epoch，skpt_path(权重保存路径),patience（早停参数，多少次没有改进模型停止训练），monitor(翻译是监视器，设定val_loss或val_acc，执行fit时会直接打印训练monitor的曲线)，mode（这个参数应该是对应monitor，选val_loss时设定最小min 模式，val_acc时设定为最大max模式）。

torchkeras.LightModel? :借鉴pytorch_Lighting，实现了多GPU训练，Tensorboard功能，回调函数等功能。

有些model输入输出，Loss结构和torchkeras结构有些不同，只需要copy出torchkeras.KerasModel或torchkeras.LightModel 源码，适当修改即可。

具体用法，见如下代码：

from torchkeras import KerasModel 
from torchkeras.metrics import Accuracy

net = Net()
loss_fn = nn.BCEWithLogitsLoss()
metric_dict = {"acc":Accuracy()}

optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001)

model = KerasModel(net,
                   loss_fn = loss_fn,
                   metrics_dict= metric_dict,
                   optimizer = optimizer
                  )       

from torchkeras import summary
summary(net,input_data=features);

训练模型

dfhistory = model.fit(
      train_data=dl_train,
      val_data=dl_val,
      epochs=100,
      ckpt_path='checkpoint',
      patience=10,
      monitor='val_acc',
      mode='max'
)

# 结果可视化
fig, (ax1,ax2) = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize = (12,5))
ax1.scatter(Xp[:,0],Xp[:,1], c="r")
ax1.scatter(Xn[:,0],Xn[:,1],c = "g")
ax1.legend(["positive","negative"]);
ax1.set_title("y_true");

Xp_pred = X[torch.squeeze(net.forward(X)>=0.5)]
Xn_pred = X[torch.squeeze(net.forward(X)<0.5)]

ax2.scatter(Xp_pred[:,0],Xp_pred[:,1],c = "r")
ax2.scatter(Xn_pred[:,0],Xn_pred[:,1],c = "g")
ax2.legend(["positive","negative"]);
ax2.set_title("y_pred");

评估模型