飞桨（PaddlePaddle）模型训练、评估与推理教程

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飞桨（PaddlePaddle）模型训练、评估与推理教程

在深度学习中，模型的训练、评估和推理是核心流程。飞桨提供了高层API和基础API两种方式来完成这些任务。本教程将介绍如何使用飞桨进行模型的训练、评估和推理。

1. 训练前准备

在开始训练之前，需要准备好数据集和模型。

1.1 指定训练的硬件（可选）

如果需要在特定的硬件上训练模型，可以使用paddle.device.set_device来指定。

import paddle # 指定在CPU上训练 paddle.device.set_device('cpu') # 指定在GPU上训练 # paddle.device.set_device('gpu:0') 

1.2 准备训练用的数据集和模型

以MNIST手写数字识别任务为例，加载数据集并构建模型。

from paddle.vision.datasets import MNIST from paddle.vision.transforms import Normalize from paddle.vision.models import LeNet # 加载MNIST数据集 train_dataset = MNIST(mode='train', transform=Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])) test_dataset = MNIST(mode='test', transform=Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])) # 构建LeNet模型 model = LeNet(num_classes=10) 

2. 使用paddle.Model高层API

2.1 封装模型

使用paddle.Model将模型封装为一个实例。

from paddle.Model import Model # 封装模型 model = Model(model) 

2.2 配置训练准备参数

使用Model.prepare配置训练参数，包括优化器、损失函数和评价指标。

from paddle.optimizer import Adam from paddle.nn.losses import CrossEntropyLoss from paddle.metric import Accuracy # 配置训练参数 model.prepare( optimizer=Adam(parameters=model.parameters(), learning_rate=0.001), loss=CrossEntropyLoss(), metrics=Accuracy() ) 

2.3 训练模型

使用Model.fit进行模型训练。

# 训练模型 model.fit(train_dataset, epochs=5, batch_size=64, verbose=1) 

2.4 评估模型

使用Model.evaluate评估模型。

# 评估模型 eval_result = model.evaluate(test_dataset) print(eval_result) 

2.5 执行推理

使用Model.predict进行模型推理。

# 执行推理 test_result = model.predict(test_dataset) print(test_result) 

3. 使用基础API

除了高层API，飞桨也提供了基础API来实现模型的训练、评估和推理。这些API包括损失函数、优化器、评价指标等。

4. 总结

本教程介绍了如何使用飞桨的高层API和基础API进行模型的训练、评估和推理。在实际应用中，可以根据需求选择合适的API。飞桨的灵活性允许开发者根据具体情况进行算法迭代和模型优化。