仍然是 动手学尝试学习系列的笔记，原文见：多类逻辑回归 — 从0开始 。 这篇的主要目的，是从一堆服饰图片中，通过机器学习识别出每个服饰图片对应的分类是什么（比如：一个看起来象短袖上衣的图片，应该归类到T-Shirt分类）
示例代码如下，这篇的代码略复杂，分成几个步骤解读：
一、下载数据，并显示图片及标签
1 from mxnet import gluon 2 from mxnet import ndarray as nd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import mxnet as mx 5 from mxnet import autograd 6 7 def transform(data, label): 8 return data.astype('float32')/255, label.astype('float32') 9 10 #训练数据集（需联网下载，网速慢时，会很卡） 11 mnist_train = gluon.data.vision.FashionMNIST(train=True, transform=transform) 12 13 #测试数据集（需联网下载） 14 mnist_test = gluon.data.vision.FashionMNIST(train=False, transform=transform) 15 16 # data, label = mnist_train[0] 17 # ('example shape: ', data.shape, 'label:', label) 18 19 #显示服饰图片 20 def show_images(images): 21 n = images.shape[0] 22 _, figs = plt.subplots(1, n, figsize=(15, 15)) 23 for i in range(n): 24 figs[i].imshow(images[i].reshape((28, 28)).asnumpy()) 25 figs[i].axes.get_xaxis().set_visible(False) 26 figs[i].axes.get_yaxis().set_visible(False) 27 plt.show() 28 29 #获取图片对应分类标签文本 30 def get_text_labels(label): 31 text_labels = [ 32 'T 恤', '长 裤', '套头衫', '裙 子', '外 套', 33 '凉 鞋', '衬 衣', '运动鞋', '包 包', '短 靴' 34 ] 35 return [text_labels[int(i)] for i in label] 36 37 #下面这些代码，用于辅助大家理解示例图片数据集内部结构 38 # tup1 = mnist_train[0:1] #取出训练集的第1个样本 39 # print(type(tup1)) #<class 'tuple'> 可以看出这是个元组类型 40 # print(len(tup1)) #2 有2个元素 41 # print(type(tup1[0])) #<class 'mxnet.ndarray.ndarray.NDArray'> 第1个元素是一个矩阵 42 # print(type(tup1[1])) #<class 'numpy.ndarray'> 第2个元素是numpy的矩阵 43 # print(tup1[0].shape) #(1, 28, 28, 1) 第1个元素是一个四维矩阵，用来存储每张图中的像素点对应的值,最后1维表示RGB通道，这里只取了1个通道 44 # print(tup1[1].shape) #(1,) 第2个元素用于表示图片对应的文本分类的索引值 45 # print(tup1[0]) #打印第1个元素（即：四维矩阵的值），<NDArray 1x28x28x1 @cpu(0)> 结果太长，就不列在注释里了 46 # print(tup1[1]) #[2.]，打印第2个元素（即：该图片对应的分类索引数值） 47 # print(get_text_labels(tup1[1])) #显示分类索引值对应的文本['pullover'] 48 49 #取出训练集中的图片数据，以及图片标签索引值 50 data, label = mnist_train[0:10] 51 52 #打印数据集的相关信息 53 print('example shape: ', data.shape, 'label:', label) 54 55 #显示图片 56 show_images(data) 57 58 #打印图片分类标签 59 print(get_text_labels(label))
首次运行时，可能会很久都没有反应，让人误以为代码有问题，其实背后在联网下载数据，去睡会儿，等醒来的时候，估计就下载好了~_~，下载的数据会保存在~/.mxnet/datasets/fashion-mnist目录（mac环境）：
下载完成后，上面的代码会将图片数据解析并显示出来，类似下面这样：
二、读取数据并初始化参数
1 #批量读取数据 2 batch_size = 256 3 #训练集 4 train_data = gluon.data.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True) 5 #测试集 6 test_data = gluon.data.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False) 7 8 #每张图片的像素用向量表示，就是28*28的长度，即：784 9 num_inputs = 784 10 #要预测10张图片，即：输出结果长度为10的向量 11 num_outputs = 10 12 13 #初始化权重W、偏置b参数矩阵 14 W = nd.random_normal(shape=(num_inputs, num_outputs)) 15 b = nd.random_normal(shape=num_outputs) 16 17 params = [W, b] 18 19 #附加梯度，方便后面用梯度下降法计算 20 for param in params: 21 param.attach_grad()
这与之前的 机器学习笔记(1)：线性回归 很类似，不再重复解释
三、创建模型
1 #归一化函数 2 def softmax(X): 3 exp = nd.exp(X) 4 partition = exp.sum(axis=1, keepdims=True) 5 return exp / partition 6 7 #计算模型(仍然是类似y=w.x+b的方程) 8 def net(X): 9 return softmax(nd.dot(X.reshape((-1, num_inputs)), W) + b) 10 11 #损失函数(使用交叉熵函数) 12 def cross_entropy(yhat, y): 13 return - nd.pick(nd.log(yhat), y) 14 15 #梯度下降法 16 def SGD(params, lr): 17 for param in params: 18 param[:] = param - lr * param.grad
其中softmax(归一化)及交叉熵cross_entropy，详情可参考上篇：归一化(softmax)、信息熵、交叉熵
四、如何评估准确度
1 #计算准确度 2 def accuracy(output, label): 3 return nd.mean(output.argmax(axis=1) == label).asscalar() 4 5 def _get_batch(batch): 6 if isinstance(batch, mx.io.DataBatch): 7 data = batch.data[0] 8 label = batch.label[0] 9 else: 10 data, label = batch 11 return data, label 12 13 #评估准确度 14 def evaluate_accuracy(data_iterator, net): 15 acc = 0. 16 if isinstance(data_iterator, mx.io.MXDataIter): 17 data_iterator.reset() 18 for i, batch in enumerate(data_iterator): 19 data, label = _get_batch(batch) 20 output = net(data) 21 acc += accuracy(output, label) 22 return acc / (i+1)
机器学习的效果如何，通常要有一个评价值，上面的函数就是用来估计算法和模型准确度的。
注: 这里面用到了二个新的函数mean,argmax 解释一下
mean类似sql中的avg函数，就是求平均值，即把一个矩阵的所有元数加起来，然后除以元数个数
from mxnet import ndarray as nd x = nd.array([1,2,3,4,5,6]); print(x,x.mean(),(1+2+3+4+5+6)/6.0)
输出如下：
[ 1. 2. 3. 4. 5. 6.] <NDArray 6 @cpu(0)> [ 3.5] <NDArray 1 @cpu(0)> 3.5
而argmax，是找出（指定轴向）最大值的索引下标
from mxnet import ndarray as nd x = nd.array([1,4,7,3,6]) print(x.argmax(axis=0))
输出为[ 2.]，即：第3列数字7最大。再来个多维矩阵的
如上图，多维矩阵时，如果指定axis=0，表示轴的方向是纵向（自上而下），显然第1列中的最大值7在第2行（即：row_index是1)，第2列的最大值9在第3行（即：row_index=2)，类推第3列的最大值8在第1行（row_index=0)，最终输出的结果就是[1, 2, 0]
如果把axis指定为1，则轴的方向为横向（自左向右），如下图：
axis为1时，输出的索引，为列下标（即：第几列），显然8在第2列，7在第0列，9在第1列。
现在我们来想一下：为啥argmax结合mean这二个函数，可以用来评估准确度？
答案：预测的结果也是一个矩阵，通常预测对了，该元素值为1，预测错误则为0。
如上图，假如有3个指标，预测对了2个，第三行，一个都没预测对，那么准确率为2/3，即0.6666左右
五、训练
1 #学习率 2 learning_rate = .1 3 4 #开始训练 5 for epoch in range(5): 6 train_loss = 0. 7 train_acc = 0. 8 for data, label in train_data: 9 with autograd.record(): 10 output = net(data) 11 loss = cross_entropy(output, label) 12 loss.backward() 13 SGD(params, learning_rate / batch_size) 14 train_loss += nd.mean(loss).asscalar() 15 train_acc += accuracy(output, label) 16 17 test_acc = evaluate_accuracy(test_data, net) 18 print("Epoch %d. Loss: %f, Train acc %f, Test acc %f" % ( 19 epoch, train_loss / len(train_data), train_acc / len(train_data), test_acc))
训练过程与之前的机器学习笔记(1)：线性回归 套路一样，参看之前的即可。
六、显示预测结果
1 #显示结果 2 data, label = mnist_test[0:10] 3 show_images(data) 4 print('true labels') 5 print(get_text_labels(label)) 6 7 predicted_labels = net(data).argmax(axis=1) 8 print('predicted labels') 9 print(get_text_labels(predicted_labels.asnumpy()))
运行结果，参考下图：
可以看到损失函数的计算值在一直下降（即：计算在收敛），最终的结果中红线部分为100%预测正确的，其它一些外形相似的分类：衬衣、T恤、套头衫、外套 这些都是"有袖子类的上衣"，并没有完全预测正确，但整体方向还是对的（即：并没有把"上衣"识别成"鞋子"或"包包"等明显不靠谱的分类），最终的模型、算法及参数有待进一步提高。
出处：http://yjmyzz.cnblogs.com
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