PyTorch 之强大的 hub 模块和搭建神经网络进行气温预测

Ophelia ·

更新时间:2024-11-13

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一、强大的 hub 模块

1. hub 模块的使用

2. hub 模块的代码演示

二、搭建神经网络进行气温预测

1. 数据信息处理在最开始，我们需要导入必备的库。

2. 数据图画绘制

3. 构建网络模型

4. 更简单的构建网络模型

本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052

一、强大的 hub 模块

hub 模块是调用别人训练好的网络架构以及训练好的权重参数，使得自己的一行代码就可以解决问题，方便大家进行调用。

hub 模块的 GITHUB 地址是 https://github.com/pytorch/hub。

hub 模块的模型网址是 https://pytorch.org/hub/research-models。

1. hub 模块的使用

首先，我们进入网址。会出现如下的界面（这其中就是别人训练好的模型，我们通过一行代码就可以实现调用）。

然后，我们随便点开一个模型，会出现如下界面。

其中，第一个按钮是对应的 GITHUB 代码，第二个是使用谷歌配置好的实验环境，第三个进行模型演示。

2. hub 模块的代码演示

首先，我们进行基本的导入。

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.4.2', 'deeplabv3_resnet101', pretrained=True)
model.eval()

我们可以使用 hub.list() 查看对应 pytorch 版本的模型信息。

torch.hub.list('pytorch/vision:v0.4.2')
#Using cache found in C:\Users\Administrator/.cache\torch\hub\pytorch_vision_v0.4.2
#['alexnet',
# 'deeplabv3_resnet101',
# 'densenet121',
# 'densenet161',
# 'densenet169',
# 'densenet201',
# 'fcn_resnet101',
# 'googlenet',
# 'inception_v3',
# 'mobilenet_v2',
# 'resnet101',
# 'resnet152',
# 'resnet18',
# 'resnet34',
# 'resnet50',
# 'resnext101_32x8d',
# 'resnext50_32x4d',
# 'shufflenet_v2_x0_5',
# 'shufflenet_v2_x1_0',
# 'squeezenet1_0',
# 'squeezenet1_1',
# 'vgg11',
# 'vgg11_bn',
# 'vgg13',
# 'vgg13_bn',
# 'vgg16',
# 'vgg16_bn',
# 'vgg19',
# 'vgg19_bn',
# 'wide_resnet101_2',
# 'wide_resnet50_2']

我们可以从 pytorch 的网站上下载一个实例。

# Download an example image from the pytorch website
import urllib
url, filename = ("https://github.com/pytorch/hub/raw/master/dog.jpg", "dog.jpg")
try: urllib.URLopener().retrieve(url, filename)
except: urllib.request.urlretrieve(url, filename)

我们执行样本，这里需要注意的是 torchvision。

# sample execution (requires torchvision)
from PIL import Image
from torchvision import transforms
input_image = Image.open(filename)
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])

input_tensor = preprocess(input_image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0) # create a mini-batch as expected by the model

我们需要将输入和模型移动到GPU以获得速度（如果可用）。

# move the input and model to GPU for speed if available
if torch.cuda.is_available():
    input_batch = input_batch.to('cuda')
    model.to('cuda')

with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)['out'][0]
output_predictions = output.argmax(0)

我们可以创建一个调色板，为每个类选择一种颜色。

# create a color pallette, selecting a color for each class
palette = torch.tensor([2 ** 25 - 1, 2 ** 15 - 1, 2 ** 21 - 1])
colors = torch.as_tensor([i for i in range(21)])[:, None] * palette
colors = (colors % 255).numpy().astype("uint8")

我们可以使用 hub 模块中的模型绘制每种颜色 21 个类别的语义分割预测。

# plot the semantic segmentation predictions of 21 classes in each color
r = Image.fromarray(output_predictions.byte().cpu().numpy()).resize(input_image.size)
r.putpalette(colors)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(r)
plt.show()

二、搭建神经网络进行气温预测 1. 数据信息处理在最开始，我们需要导入必备的库。

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
%matplotlib inline

我们需要观察一下自己的数据都有哪些信息，在此之前，我们需要进行数据的读入，并打印数据的前五行进行观察。

features = pd.read_csv('temps.csv')
features.head()
#yearmonthdayweektemp_2temp_1averageactualfriend
#0201611Fri454545.64529
#1201612Sat444545.74461
#2201613Sun454445.84156
#3201614Mon444145.94053
#4201615Tues414046.04441

在我们的数据表中，包含如下数据信息：

（1） year 表示年数时间信息。

（2） month 表示月数时间信息。

（3） day 表示天数时间信息。

（4） week 表示周数时间信息。

（5） temp_2 表示前天的最高温度值。

（6） temp_1 表示昨天的最高温度值。

（7） average 表示在历史中，每年这一天的平均最高温度值。

（8） actual 表示这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度。

（9） friend 表示这一列可能是凑热闹的，你的朋友猜测的可能值，咱们不管它就好了。

在获悉每一个数据的信息之后，我们需要知道一共有多少个数据。

print('数据维度:', features.shape)
#数据维度: (348, 9)

(348, 9) 表示一共有 348 天，每一天有 9 个数据特征。

对于这么多的数据，直接进行行和列的操作可能会不太容易，因此，我们可以导入时间数据模块，将其转换为标准的时间信息。

# 处理时间数据
import datetime

# 分别得到年，月，日
years = features['year']
months = features['month']
days = features['day']

# datetime格式
dates = [str(int(year)) + '-' + str(int(month)) + '-' + str(int(day)) for year, month, day in zip(years, months, days)]
dates = [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in dates]

我们可以读取新列 dates 中的部分数据。

dates[:5]
#[datetime.datetime(2016, 1, 1, 0, 0),
# datetime.datetime(2016, 1, 2, 0, 0),
# datetime.datetime(2016, 1, 3, 0, 0),
# datetime.datetime(2016, 1, 4, 0, 0),
# datetime.datetime(2016, 1, 5, 0, 0)]

2. 数据图画绘制

在基本数据处理完成后，我们就开始图画的绘制，在最开始，需要指定为默认的风格。

plt.style.use('fivethirtyeight')

设置布局信息。

# 设置布局
fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize = (10,10))
fig.autofmt_xdate(rotation = 45)

设置标签值信息。

#标签值
ax1.plot(dates, features['actual'])
ax1.set_xlabel(''); ax1.set_ylabel('Temperature'); ax1.set_title('Max Temp')

绘制昨天也就是 temp_1 的数据图画。

# 昨天
ax2.plot(dates, features['temp_1'])
ax2.set_xlabel(''); ax2.set_ylabel('Temperature'); ax2.set_title('Previous Max Temp')

绘制前天也就是 temp_2 的数据图画。

# 前天
ax3.plot(dates, features['temp_2'])
ax3.set_xlabel('Date'); ax3.set_ylabel('Temperature'); ax3.set_title('Two Days Prior Max Temp')

绘制朋友也就是 friend 的数据图画。

# 我的逗逼朋友
ax4.plot(dates, features['friend'])
ax4.set_xlabel('Date'); ax4.set_ylabel('Temperature'); ax4.set_title('Friend Estimate')

在上述信息设置完成后，开始图画的绘制。

plt.tight_layout(pad=2)

对原始数据中的信息进行编码，这里主要是指周数信息。

# 独热编码
features = pd.get_dummies(features)
features.head(5)
#yearmonthdaytemp_2temp_1averageactualfriendweek_Friweek_Monweek_Satweek_Sunweek_Thursweek_Tuesweek_Wed
#0201611454545.645291000000
#1201612444545.744610010000
#2201613454445.841560001000
#3201614444145.940530100000
#4201615414046.044410000010

在周数信息编码完成后，我们将准确值进行标签操作，在特征数据中去掉标签数据，并将此时数据特征中的标签信息保存一下，并将其转换成合适的格式。

# 标签
labels = np.array(features['actual'])

# 在特征中去掉标签
features= features.drop('actual', axis = 1)

# 名字单独保存一下，以备后患
feature_list = list(features.columns)

# 转换成合适的格式
features = np.array(features)

我们可以查看此时特征数据的具体数量。

features.shape
#(348, 14)

(348, 14) 表示我们的特征数据当中一共有 348 个，每一个有 14 个特征。

我们可以查看第一个的具体数据。

from sklearn import preprocessing
input_features = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(features)
input_features[0]
#array([ 0.        , -1.5678393 , -1.65682171, -1.48452388, -1.49443549,
#       -1.3470703 , -1.98891668,  2.44131112, -0.40482045, -0.40961596,
#       -0.40482045, -0.40482045, -0.41913682, -0.40482045])

3. 构建网络模型

x = torch.tensor(input_features, dtype = float)

y = torch.tensor(labels, dtype = float)

# 权重参数初始化
weights = torch.randn((14, 128), dtype = float, requires_grad = True) 
biases = torch.randn(128, dtype = float, requires_grad = True) 
weights2 = torch.randn((128, 1), dtype = float, requires_grad = True) 
biases2 = torch.randn(1, dtype = float, requires_grad = True) 

learning_rate = 0.001 
losses = []

for i in range(1000):
    # 计算隐层
    hidden = x.mm(weights) + biases
    # 加入激活函数
    hidden = torch.relu(hidden)
    # 预测结果
    predictions = hidden.mm(weights2) + biases2
    # 通计算损失
    loss = torch.mean((predictions - y) ** 2) 
    losses.append(loss.data.numpy())
    # 打印损失值
    if i % 100 == 0:
        print('loss:', loss)
    #返向传播计算
    loss.backward()
    #更新参数
    weights.data.add_(- learning_rate * weights.grad.data)  
    biases.data.add_(- learning_rate * biases.grad.data)
    weights2.data.add_(- learning_rate * weights2.grad.data)
    biases2.data.add_(- learning_rate * biases2.grad.data)
    # 每次迭代都得记得清空
    weights.grad.data.zero_()
    biases.grad.data.zero_()
    weights2.grad.data.zero_()
    biases2.grad.data.zero_()
#loss: tensor(8347.9924, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(152.3170, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(145.9625, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(143.9453, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(142.8161, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(142.0664, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(141.5386, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(141.1528, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(140.8618, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)
#loss: tensor(140.6318, dtype=torch.float64, grad_fn=<MeanBackward0>)

我们查看预测数据的具体数量，应该是一共有 348 个，每个只有一个值，也就是 (348，1)。

predictions.shape
#torch.Size([348, 1])

4. 更简单的构建网络模型


input_size = input_features.shape[1]
hidden_size = 128
output_size = 1
batch_size = 16
my_nn = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(input_size, hidden_size),
    torch.nn.Sigmoid(),
    torch.nn.Linear(hidden_size, output_size),
)
cost = torch.nn.MSELoss(reduction='mean')
optimizer = torch.optim.Adam(my_nn.parameters(), lr = 0.001)
# 训练网络
losses = []
for i in range(1000):
    batch_loss = []
    # MINI-Batch方法来进行训练
    for start in range(0, len(input_features), batch_size):
        end = start + batch_size if start + batch_size < len(input_features) else len(input_features)
        xx = torch.tensor(input_features[start:end], dtype = torch.float, requires_grad = True)
        yy = torch.tensor(labels[start:end], dtype = torch.float, requires_grad = True)
        prediction = my_nn(xx)
        loss = cost(prediction, yy)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward(retain_graph=True)
        optimizer.step()
        batch_loss.append(loss.data.numpy())
    # 打印损失
    if i % 100==0:
        losses.append(np.mean(batch_loss))
        print(i, np.mean(batch_loss))
#0 3950.7627
#100 37.9201
#200 35.654438
#300 35.278366
#400 35.116814
#500 34.986076
#600 34.868954
#700 34.75414
#800 34.637356
#900 34.516705

我们可以得到如下的预测训练结果，将其用图画的形式展现出来。

x = torch.tensor(input_features, dtype = torch.float)
predict = my_nn(x).data.numpy()
# 转换日期格式
dates = [str(int(year)) + '-' + str(int(month)) + '-' + str(int(day)) for year, month, day in zip(years, months, days)]
dates = [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in dates]

# 创建一个表格来存日期和其对应的标签数值
true_data = pd.DataFrame(data = {'date': dates, 'actual': labels})

# 同理，再创建一个来存日期和其对应的模型预测值
months = features[:, feature_list.index('month')]
days = features[:, feature_list.index('day')]
years = features[:, feature_list.index('year')]

test_dates = [str(int(year)) + '-' + str(int(month)) + '-' + str(int(day)) for year, month, day in zip(years, months, days)]

test_dates = [datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d') for date in test_dates]

predictions_data = pd.DataFrame(data = {'date': test_dates, 'prediction': predict.reshape(-1)}) 
# 真实值
plt.plot(true_data['date'], true_data['actual'], 'b-', label = 'actual')

# 预测值
plt.plot(predictions_data['date'], predictions_data['prediction'], 'ro', label = 'prediction')
plt.xticks(rotation = '60'); 
plt.legend()

# 图名
plt.xlabel('Date'); plt.ylabel('Maximum Temperature (F)'); plt.title('Actual and Predicted Values');