torchkeras 是在pytorch上实现的仿keras的高层次Model接口。有了它，你能够像Keras那样，对pytorch构建的模型进行summary，compile，fit，evaluate , predict五连击。一切都像行云流水般天然。nginx
听起来，torchkeras的功能很是强大。但实际上，它的实现很是简单，所有源代码不足300行。若是你想理解它实现原理的一些细节，或者修改它的功能，不要犹豫阅读和修改项目源码。git
安装它仅须要运行：web
pip install torchkeras
公众号后台回复关键词：torchkeras。获取项目git源代码和本文所有源码！算法
下面是一个使用torchkeras来训练模型的完整范例。咱们设计了一个3层的神经网络来解决一个正负样本按照同心圆分布的分类问题。微信
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset
from torchkeras import Model,summary #Attention this line!
一，准备数据
构造按照同心圆分布的正负样本数据。网络
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
#number of samples
n_positive,n_negative = 2000,2000
#positive samples
r_p = 5.0 + torch.normal(0.0,1.0,size = [n_positive,1])
theta_p = 2*np.pi*torch.rand([n_positive,1])
Xp = torch.cat([r_p*torch.cos(theta_p),r_p*torch.sin(theta_p)],axis = 1)
Yp = torch.ones_like(r_p)
#negative samples
r_n = 8.0 + torch.normal(0.0,1.0,size = [n_negative,1])
theta_n = 2*np.pi*torch.rand([n_negative,1])
Xn = torch.cat([r_n*torch.cos(theta_n),r_n*torch.sin(theta_n)],axis = 1)
Yn = torch.zeros_like(r_n)
#concat positive and negative samples
X = torch.cat([Xp,Xn],axis = 0)
Y = torch.cat([Yp,Yn],axis = 0)
#visual samples
plt.figure(figsize = (6,6))
plt.scatter(Xp[:,0],Xp[:,1],c = "r")
plt.scatter(Xn[:,0],Xn[:,1],c = "g")
plt.legend(["positive","negative"]);
# split samples into train and valid data.
ds = TensorDataset(X,Y)
ds_train,ds_valid = torch.utils.data.random_split(ds,[int(len(ds)*0.7),len(ds)-int(len(ds)*0.7)])
dl_train = DataLoader(ds_train,batch_size = 100,shuffle=True,num_workers=2)
dl_valid = DataLoader(ds_valid,batch_size = 100,num_workers=2)
二，构建模型
咱们经过对torchkeras.Model进行子类化来构建模型，而不是对torch.nn.Module的子类化来构建模型。实际上 torchkeras.Model是torch.nn.Moduled的子类。app
class DNNModel(Model): ### Attention here
def __init__(self):
super(DNNModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(2,4)
self.fc2 = nn.Linear(4,8)
self.fc3 = nn.Linear(8,1)
def forward(self,x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
y = nn.Sigmoid()(self.fc3(x))
return y
model = DNNModel()
model.summary(input_shape =(2,))
三，训练模型
咱们须要先用compile将损失函数，优化器以及评估指标和模型绑定。而后就能够用fit方法进行模型训练了。
dom
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