【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别

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作者:Charlotte77  数学系的数据挖掘民工  
博客专栏:http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 
个人公众号:Charlotte数据挖掘(ID:CharlotteDataMining)  

上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时,无意间搜到了paddlepaddle,发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的,想跟大家分享一下。不过呢,这块内容太复杂了,所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别。下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案。其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章(链接戳这里~),是用keras实现的,这次用了paddlepaddle后,正好可以简单对比一下两个框架的优劣。

什么是PaddlePaddle?

  PaddlePaddle是百度推出的一个深度学习框架,可能大多数人平常用的比较多的一般是tensorflow,caffe,mxnet等,但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架(据说以前叫Paddle,现在改名叫PaddlePaddle,不知道为啥总觉得有股莫名的萌点)

PaddlePaddle能做什么?

  传统的基本都能做,尤其对NLP的支持很好,譬如情感分析,word embedding,语言模型等,反正你想得到的,常见的都可以用它来试一试~

PaddlePaddle的安装

  不得不吐槽一下PaddlePaddle的安装,官网上说“PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器”,而docker其实在国内还并不是特别的流行,之前遇到的所有的框架,都有很多种安装方式,非常方便,所以这个唯一支持docker让人觉得非常诡异 = =!不过偶然试了一下,居然可以用pip install,不过为啥官网上没有写呢?所以,对于新手来说,最简单的安装方式就是:

  • CPU版本安装

pip install paddlepaddle

  • GPU版本安装

pip install paddlepaddle-gpu

 用PaddlePaddle实现手写数字识别

  训练步骤

  传统的方式这次就不展开讲了,为了对比我们还是用CNN来进行训练。PaddlePaddle训练一次模型完整的过程可以如下几个步骤:

导入数据---->定义网络结构---->训练模型---->保存模型---->测试结果 

  下面,我直接用代码来展示训练的过程(以后代码都会放在github里):


#coding:utf-8
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import paddle.v2 as paddle

# 设置是否用gpu,0为否,1为是
with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '0') != '1'

# 定义网络结构
def convolutional_neural_network_org(img):
   # 第一层卷积层
   conv_pool_1 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(
       input=img,
       filter_size=5,
       num_filters=20,
       num_channel=1,
       pool_size=2,
       pool_stride=2,
       act=paddle.activation.Relu())
   # 第二层卷积层
   conv_pool_2 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(
       input=conv_pool_1,
       filter_size=5,
       num_filters=50,
       num_channel=20,
       pool_size=2,
       pool_stride=2,
       act=paddle.activation.Relu())
   # 全连接层
   predict = paddle.layer.fc(
       input=conv_pool_2, size=10, act=paddle.activation.Softmax())
   return predict

def main():
   # 初始化定义跑模型的设备
   paddle.init(use_gpu=with_gpu, trainer_count=1)

   # 读取数据
   images = paddle.layer.data(
       name='pixel', type=paddle.data_type.dense_vector(784))
   label = paddle.layer.data(
       name='label', type=paddle.data_type.integer_value(10))

   # 调用之前定义的网络结构
   predict = convolutional_neural_network_org(images)

   # 定义损失函数
   cost = paddle.layer.classification_cost(input=predict, label=label)

   # 指定训练相关的参数
   parameters = paddle.parameters.create(cost)

   # 定义训练方法
   optimizer = paddle.optimizer.Momentum(
       learning_rate=0.1 / 128.0,
       momentum=0.9,
       regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0005 * 128))

   # 训练模型
   trainer = paddle.trainer.SGD(
       cost=cost, parameters=parameters, update_equation=optimizer)


   lists = []

   # 定义event_handler,输出训练过程中的结果
   def event_handler(event):
       if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
           if event.batch_id % 100 == 0:
               print "Pass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
                   event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
       if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
           # 保存参数
           with open('params_pass_%d.tar' % event.pass_id, 'w') as f:
               parameters.to_tar(f)

           result = trainer.test(reader=paddle.batch(
               paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=128))
           print "Test with Pass %d, Cost %f, %s\n" % (
               event.pass_id, result.cost, result.metrics)
           lists.append((event.pass_id, result.cost,
                         result.metrics['classification_error_evaluator']))

   trainer.train(
       reader=paddle.batch(
           paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.mnist.train(), buf_size=8192),
           batch_size=128),
       event_handler=event_handler,
       num_passes=10)

   # 找到训练误差最小的一次结果
   best = sorted(lists, key=lambda list: float(list[1]))[0]
   print 'Best pass is %s, testing Avgcost is %s' % (best[0], best[1])
   print 'The classification accuracy is %.2f%%' % (100 - float(best[2]) * 100)

   # 加载数据  
   def load_image(file):
       im = Image.open(file).convert('L')
       im = im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
       im = np.array(im).astype(np.float32).flatten()
       im = im / 255.0
       return im

   # 测试结果
   test_data = []
   cur_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
   test_data.append((load_image(cur_dir + '/image/infer_3.png'), ))

   probs = paddle.infer(
       output_layer=predict, parameters=parameters, input=test_data)
   lab = np.argsort(-probs)  # probs and lab are the results of one batch data
   print "Label of image/infer_3.png is: %d" % lab[0][0]

if __name__ == '__main__':
   main()


上面的代码看起来很长,但结构还是很清楚的。下面我们用实际数据测试一下,看一下效果到底怎么样~


  BaseLine版本

  首先我用了官网给出的例子,直接用最基本的CNN网络结构训练了一下,代码如下:

def convolutional_neural_network_org(img):


    # 第一层卷积层
   conv_pool_1 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(
       input=img,
       filter_size=5,
       num_filters=20,
       num_channel=1,
       pool_size=2,
       pool_stride=2,
       act=paddle.activation.Relu())
   # 第二层卷积层
   conv_pool_2 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(
       input=conv_pool_1,
       filter_size=5,
       num_filters=50,
       num_channel=20,
       pool_size=2,
       pool_stride=2,
       act=paddle.activation.Relu())
   # 全连接层
   predict = paddle.layer.fc(
       input=conv_pool_2, size=10, act=paddle.activation.Softmax())
   return predict


 输出结果如下:


I1023 13:45:46.519075 34144 Util.cpp:166] commandline:  --use_gpu=True --trainer_count=1
[INFO 2017-10-23 13:45:52,667 layers.py:2539] output for __conv_pool_0___conv: c = 20, h = 24, w = 24, size = 11520
[INFO 2017-10-23 13:45:52,667 layers.py:2667] output for __conv_pool_0___pool: c = 20, h = 12, w = 12, size = 2880
[INFO 2017-10-23 13:45:52,668 layers.py:2539] output for __conv_pool_1___conv: c = 50, h = 8, w = 8, size = 3200
[INFO 2017-10-23 13:45:52,669 layers.py:2667] output for __conv_pool_1___pool: c = 50, h = 4, w = 4, size = 800
I1023 13:45:52.675750 34144 GradientMachine.cpp:85] Initing parameters..
I1023 13:45:52.686153 34144 GradientMachine.cpp:92] Init parameters done.
Pass 0, Batch 0, Cost 3.048408, {'classification_error_evaluator': 0.890625}
Pass 0, Batch 100, Cost 0.188828, {'classification_error_evaluator': 0.0546875}
Pass 0, Batch 200, Cost 0.075183, {'classification_error_evaluator': 0.015625}
Pass 0, Batch 300, Cost 0.070798, {'classification_error_evaluator': 0.015625}
Pass 0, Batch 400, Cost 0.079673, {'classification_error_evaluator': 0.046875}
Test with Pass 0, Cost 0.074587, {'classification_error_evaluator': 0.023800000548362732}
```
```
```
Pass 4, Batch 0, Cost 0.032454, {'classification_error_evaluator': 0.015625}
Pass 4, Batch 100, Cost 0.021028, {'classification_error_evaluator': 0.0078125}
Pass 4, Batch 200, Cost 0.020458, {'classification_error_evaluator': 0.0}
Pass 4, Batch 300, Cost 0.046728, {'classification_error_evaluator': 0.015625}
Pass 4, Batch 400, Cost 0.030264, {'classification_error_evaluator': 0.015625}
Test with Pass 4, Cost 0.035841, {'classification_error_evaluator': 0.01209999993443489}

Best pass is 4, testing Avgcost is 0.0358410408473
The classification accuracy is 98.79%
Label of image/infer_3.png is: 3

real    0m31.565s
user    0m20.996s
sys    0m15.891s


可以看到,第一行输出选择的设备是否是gpu,这里我选择的是gpu,所以等于1,如果是cpu,就是0。接下来四行输出的是网络结构,然后开始输出训练结果,训练结束,我们把这几次迭代中误差最小的结果输出来,98.79%,效果还是很不错的,毕竟只迭代了5次。最后看一下输出时间,非常快,约31秒。然而这个结果我并不是特别满意,因为之前用keras做的时候调整的网络模型训练往后准确率能够达到99.72%,不过速度非常慢,迭代69次大概需要30分钟左右,所以我觉得这个网络结构还是可以改进一下的,所以我对这个网络结构改进了一下,请看改进版


  改进版 


def convolutional_neural_network(img):
   # 第一层卷积层
   conv_pool_1 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(
       input=img,
       filter_size=5,
       num_filters=20,
       num_channel=1,
       pool_size=2,
       pool_stride=2,
       act=paddle.activation.Relu())
   # 加一层dropout层
   drop_1 = paddle.layer.dropout(input=conv_pool_1, dropout_rate=0.2)
   # 第二层卷积层
   conv_pool_2 = paddle.networks.simple_img_conv_pool(
       input=drop_1,
       filter_size=5,
       num_filters=50,
       num_channel=20,
       pool_size=2,
       pool_stride=2,
       act=paddle.activation.Relu())
   # 加一层dropout层
   drop_2 = paddle.layer.dropout(input=conv_pool_2, dropout_rate=0.5)
   # 全连接层
   fc1 = paddle.layer.fc(input=drop_2, size=10, act=paddle.activation.Linear())
   bn = paddle.layer.batch_norm(input=fc1,act=paddle.activation.Relu(),
        layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.2))
   predict = paddle.layer.fc(input=bn, size=10, act=paddle.activation.Softmax())
   return predict


  在改进版里我们加了一些dropout层来避免过拟合。分别在第一层卷积层和第二层卷积层后加了dropout,阈值设为0.5。改变网络结构也非常简单,直接在定义的网络结构函数里对模型进行修改即可,这一点其实和keras的网络结构定义方式还是挺像的,易用性很高。下面来看看效果:


I1023 14:01:51.653827 34244 Util.cpp:166] commandline:  --use_gpu=True --trainer_count=1
[INFO 2017-10-23 14:01:57,830 layers.py:2539] output for __conv_pool_0___conv: c = 20, h = 24, w = 24, size = 11520
[INFO 2017-10-23 14:01:57,831 layers.py:2667] output for __conv_pool_0___pool: c = 20, h = 12, w = 12, size = 2880
[INFO 2017-10-23 14:01:57,832 layers.py:2539] output for __conv_pool_1___conv: c = 50, h = 8, w = 8, size = 3200
[INFO 2017-10-23 14:01:57,833 layers.py:2667] output for __conv_pool_1___pool: c = 50, h = 4, w = 4, size = 800
I1023 14:01:57.842871 34244 GradientMachine.cpp:85] Initing parameters..
I1023 14:01:57.854014 34244 GradientMachine.cpp:92] Init parameters done.
Pass 0, Batch 0, Cost 2.536199, {'classification_error_evaluator': 0.875}
Pass 0, Batch 100, Cost 1.668236, {'classification_error_evaluator': 0.515625}
Pass 0, Batch 200, Cost 1.024846, {'classification_error_evaluator': 0.375}
Pass 0, Batch 300, Cost 1.086315, {'classification_error_evaluator': 0.46875}
Pass 0, Batch 400, Cost 0.767804, {'classification_error_evaluator': 0.25}
Pass 0, Batch 500, Cost 0.545784, {'classification_error_evaluator': 0.1875}
Pass 0, Batch 600, Cost 0.731662, {'classification_error_evaluator': 0.328125}
```
```
```
Pass 49, Batch 0, Cost 0.415184, {'classification_error_evaluator': 0.09375}
Pass 49, Batch 100, Cost 0.067616, {'classification_error_evaluator': 0.0}
Pass 49, Batch 200, Cost 0.161415, {'classification_error_evaluator': 0.046875}
Pass 49, Batch 300, Cost 0.202667, {'classification_error_evaluator': 0.046875}
Pass 49, Batch 400, Cost 0.336043, {'classification_error_evaluator': 0.140625}
Pass 49, Batch 500, Cost 0.290948, {'classification_error_evaluator': 0.125}
Pass 49, Batch 600, Cost 0.223433, {'classification_error_evaluator': 0.109375}
Pass 49, Batch 700, Cost 0.217345, {'classification_error_evaluator': 0.0625}
Pass 49, Batch 800, Cost 0.163140, {'classification_error_evaluator': 0.046875}
Pass 49, Batch 900, Cost 0.203645, {'classification_error_evaluator': 0.078125}
Test with Pass 49, Cost 0.033639, {'classification_error_evaluator': 0.008100000210106373}

Best pass is 48, testing Avgcost is 0.0313018567383
The classification accuracy is 99.28%
Label of image/infer_3.png is: 3

real    5m3.151s
user    4m0.052s
sys    1m8.084s


 从上面的数据来看,这个效果还是很不错滴,对比之前用keras训练的效果来看,结果如下:

image.png

可以看到这个速度差异是很大的了,在准确率差不多的情况下,训练时间几乎比原来缩短了六倍,网络结构也相对简单,说明需要调整的参数也少了很多。

总结

  paddlepaddle用起来还是很方便的,不论是定义网络结构还是训练速度,都值得一提,然而我个人的体验中,认为最值得说的是这几点:

1.导入数据方便。这次训练的手写数字识别数据量比较小,但是如果想要添加数据,也非常方便,直接添加到相应目录下。

2.event_handler机制,可以自定义训练结果输出内容。之前用的keras,以及mxnet等都是已经封装好的函数,输出信息都是一样的,这里paddlepaddle把这个函数并没有完全封装,而是让我们用户自定义输出的内容,可以方便我们减少冗余的信息,增加一些模型训练的细节的输出,也可以用相应的函数画出模型收敛的图片,可视化收敛曲线。

3.速度快。上面的例子已经证明了paddlepaddle的速度,并且在提升速度的同时,模型准确度也与最优结果相差不多,这对于我们训练海量数据的模型是一个极大的优势啊!

然而,paddlepaddle也有几点让我用的有点难受,譬如文档太少了啊,报错了上网上搜没啥结果啊等等,不过我觉得这个应该不是大问题,以后用的人多了以后肯定相关资料也会更多。所以一直很疑惑,为啥paddlepaddle不火呢?安装诡异是一个吐槽点,但其实还是很优秀的一个开源软件,尤其是最值得说的分布式训练方式,多机多卡的设计是非常优秀的,本篇没有讲,下次讲讲如何用paddlepaddle做单机单卡,单机多卡,多机单卡和多机多卡的训练方式来训练模型,大家多多用起来呀~~可以多交流呀~

ps:由于paddlepaddle的文档实在太少了,官网的文章理论介绍的比较多,网上的博文大多数都是几个经典例子来回跑,所以我打算写个系列,跟实战相关的,不再只有深度学习的“hello world”程序,这次用“hello world”做个引子,下篇开始写点干货哈哈~



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