paddlepaddle学习记录

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  因为百度可以白嫖GPU，在家小笔记根本不敢折腾，所以学习一下paddle的这个操作。

paddle学习记录

模型的保存与加载

Paddle提供两种方式的保存和加载模型：
1.保存整个模型
2.只保存模型参数

整个模型的保存与加载

保存模型使用fluid.io.save_inference_model这个API，参数为：保存路径，输入的Variable名， 需要获取的Variable以及Executor。

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# 保存参数
save_dirname = "./mnist_model"
fluid.io.save_inference_model(save_dirname, ["img"], [predict], exe, model_filename=None, params_filename=None)

加载模型这块比较简单，定义一个Executor，然后使用load_inference_model加载模型，获取program, feed_target_names, fetch_targets, 这三个变量，用于后续的使用。

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exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
path = "./mnist_model"
inference_program, feed_target_names, fetch_targets = fluid.io.load_inference_model(dirname=path, executor=exe)

参数的保存与加载

第二种方式是只保存模型参数, 只需要指定Executor和参数保存路径即可。

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param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
fluid.io.save_params(executor=exe, dirname=param_path, main_program=None)

通过参数保存方式，在后续的加载中相对会复杂一些。第一步先构造program和executor, 在默认环境下，构造模型结构。然后通过load_parameters方式来把参数加载到executor中。

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# 使用加载参数的方式加载
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
inference_program = fluid.default_main_program()

# 定义LetNet网络结构
def LeNet():
    img = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
    conv1 = fluid.layers.conv2d(input=img, num_filters=20, filter_size=5, stride=2, act="relu")
    conv1 = fluid.layers.batch_norm(conv1)
    conv2 = fluid.layers.conv2d(input=conv1, num_filters=50, filter_size=5, stride=2, act="relu")
    predict = fluid.layers.fc(input=conv2, size=10, act="softmax")
    return predict

predict = LeNet()

fluid.io.load_params(executor=exe, dirname=param_path,
                    main_program=None)
# 为了保证与模型加载使用同样的参数
feed_target_names = ['img']
fetch_targets = [predict]

模型推断

前面已经通过模型保存，以及后续的模型加载获取到了预训练的模型。接下来是针对测试数据，我们来看这些未被训练过的数据是否能够被模型正确地判断出来。

首先还是加载数据, 在这里我们只选取mnist测试集中的一个来看看。

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BATCH_SIZE = 64
BUF_SIZE = 256

test_data = paddle.batch(
    paddle.reader.shuffle(mnist.test(), buf_size=BUF_SIZE), 
    batch_size=BATCH_SIZE)

for data in test_data():
    image, label = data[3]
    break

先看看我们的image具体图像，以及label的具体数值：

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print(label)
plt.imshow(image.reshape(28, 28))


接下来看看模型预测的结果, 可以看到softmax出来的结果数字6的预测是最高的。

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results = exe.run(inference_program,
              feed={feed_target_names[0]: image.reshape(-1, 1, 28, 28)},
              fetch_list=fetch_targets)
print(results)
print("max position: {}".format(np.argmax(results)))