飞桨内部集成了波士顿房价数据集uci-housing,该数据集共506条数据,每条数据包含14个值,其中前13个值用来描述房屋的各种信息,作为特征信息,最后一个值为该类房屋价格中位数,即要回归预测的值。 本实验要求使用飞桨搭建单层的全连接网络,并利用上述数据集训练该模型; 训练结束后保存模型,存储模型的参数;评估网络时,从参数文件中加载模型参数, 再评估模型。
时间: 2023-08-02 18:08:37 浏览: 60
好的,这是一个很好的练习项目,以下是具体的步骤:
1. 导入必要的库和数据集
首先,我们需要导入飞桨相关的库和数据集。代码如下:
```python
import paddle
from paddle.nn import Linear
import numpy as np
# 导入波士顿房价数据集
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
features = np.array(boston.data)
prices = np.array(boston.target)
```
2. 数据预处理
在训练模型之前,我们需要对数据进行预处理。具体来说,我们将数据集分成训练集和测试集,并对其进行归一化处理。
```python
# 数据集划分
train_features, test_features = features[:400], features[400:]
train_prices, test_prices = prices[:400], prices[400:]
# 数据归一化处理
mean = train_features.mean(axis=0)
std = train_features.std(axis=0)
train_features = (train_features - mean) / std
test_features = (test_features - mean) / std
```
3. 搭建模型
接下来,我们搭建一个单层的全连接网络。由于我们要进行回归预测,所以最后一层的激活函数为线性函数。
```python
# 定义模型
class Regression(paddle.nn.Layer):
def __init__(self):
super(Regression, self).__init__()
self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)
def forward(self, inputs):
x = self.fc(inputs)
return x
# 创建模型实例并定义优化器
model = Regression()
optimizer = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())
```
4. 训练模型
现在我们可以开始训练模型了。由于训练数据比较少,我们将所有的训练数据都用于训练。
```python
# 训练模型
epochs = 1000
for epoch in range(epochs):
epoch_loss = 0
for i in range(len(train_features)):
x = paddle.to_tensor(train_features[i], dtype='float32')
y = paddle.to_tensor(train_prices[i], dtype='float32')
# 前向传播计算损失
output = model(x)
loss = paddle.nn.functional.mse_loss(output, y)
# 反向传播更新参数
loss.backward()
optimizer.step()
optimizer.clear_grad()
epoch_loss += loss.numpy()[0]
print("Epoch {}, Loss: {:.4f}".format(epoch, epoch_loss))
```
5. 保存模型
训练完模型后,我们可以将模型的参数保存下来,以便后续使用。代码如下:
```python
# 保存模型参数
paddle.save(model.state_dict(), 'model.pdparams')
```
6. 加载模型参数并评估模型
最后,我们可以从保存的模型参数文件中加载模型,然后对测试集进行预测,评估模型的性能。
```python
# 加载模型参数
state_dict = paddle.load('model.pdparams')
model.set_state_dict(state_dict)
# 在测试集上评估模型
test_predictions = []
for i in range(len(test_features)):
x = paddle.to_tensor(test_features[i], dtype='float32')
output = model(x)
test_predictions.append(output.numpy()[0][0])
mse = np.mean((test_predictions - test_prices) ** 2)
print("Mean Squared Error: {:.4f}".format(mse))
```
这就是整个项目的完整代码。如果你想要更深入地理解其中的细节,可以阅读官方文档或者参考其他相关教程。
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