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CNTK - 内存和大型数据集

在本章中，我们将学习如何在 CNTK 中使用内存和大型数据集。

使用小型内存数据集进行训练

当我们谈论将数据输入 CNTK 训练器时，可以有很多方法，但这取决于数据集的大小和数据的格式。数据集可以是小型内存数据集或大型数据集。

在本节中，我们将使用内存数据集。为此，我们将使用以下两个框架 −

  • Numpy
  • Pandas

使用 Numpy 数组

在这里，我们将使用 CNTK 中基于 numpy 的随机生成的数据集。在这个例子中，我们将模拟二元分类问题的数据。假设我们有一组具有 4 个特征的观察值，并希望使用我们的深度学习模型预测两个可能的标签。

实施示例

为此，首先我们必须生成一组标签，其中包含我们想要预测的标签的独热向量表示。可以借助以下步骤完成 −

步骤 1 − 导入 numpy 包，如下所示 −

import numpy as np
num_samples = 20000

步骤 2 −接下来，使用 np.eye 函数生成标签映射，如下所示 −

label_mapping = np.eye(2)

步骤 3 − 现在使用 np.random.choice 函数，收集 20000 个随机样本，如下所示 −

y = label_mapping[np.random.choice(2,num_samples)].astype(np.float32)

步骤 4 −现在最后使用 np.random.random 函数生成一个随机浮点值数组，如下所示 −

x = np.random.random(size=(num_samples, 4)).astype(np.float32)

生成一个随机浮点值数组后，我们需要将它们转换为 32 位浮点数，以便与 CNTK 所需的格式匹配。让我们按照以下步骤执行此操作 −

步骤 5 − 从 cntk.layers 模块导入 Dense 和 Sequential 层函数，如下所示 −

from cntk.layers import Dense, Sequential

步骤 6 −现在，我们需要导入网络中各层的激活函数。让我们导入 sigmoid 作为激活函数 −

from cntk import input_variable, default_options
from cntk.ops import sigmoid

步骤 7 − 现在，我们需要导入损失函数来训练网络。让我们导入 binary_cross_entropy 作为损失函数 −

from cntk.losses import binary_cross_entropy

步骤 8 − 接下来，我们需要定义网络的默认选项。在这里，我们将提供 sigmoid 激活函数作为默认设置。此外，使用 Sequential 层函数创建模型，如下所示 −

with default_options(activation=sigmoid):
model = Sequential([Dense(6),Dense(2)])

步骤 9 −接下来，初始化一个 input_variable，其中包含 4 个输入特征，作为网络的输入。

features = input_variable(4)

步骤 10 − 现在，为了完成它，我们需要将特征变量连接到 NN。

z = model(features)

所以，现在我们有了一个 NN，在以下步骤的帮助下，让我们使用内存数据集训练它 −

步骤 11 − 要训练这个 NN，首先我们需要从 cntk.learners 模块导入学习者。我们将导入 sgd learner，如下所示 −

from cntk.learners import sgd

步骤 12 − 同时从 cntk.logging 模块导入 ProgressPrinter。

from cntk.logging import ProgressPrinter
progress_writer = ProgressPrinter(0)

步骤 13 − 接下来，为标签定义一个新的输入变量，如下所示 −

labels = input_variable(2)

步骤 14 −为了训练 NN 模型，接下来，我们需要使用 binary_cross_entropy 函数定义损失。此外，提供模型 z 和标签变量。

loss = binary_cross_entropy(z, labels)

步骤 15 − 接下来，初始化 sgd 学习器，如下所示 −

learner = sgd(z.parameters, lr=0.1)

步骤 16 − 最后，在损失函数上调用 train 方法。另外，为其提供输入数据、sgd 学习器和 progress_printer。−

training_summary=loss.train((x,y),parameter_learners=[learner],callbacks=[progress_writer])

完整实现示例

import numpy as np
num_samples = 20000
label_mapping = np.eye(2)
y = label_mapping[np.random.choice(2,num_samples)].astype(np.float32)
x = np.random.random(size=(num_samples, 4)).astype(np.float32)
from cntk.layers import Dense, Sequential
from cntk import input_variable, default_options
from cntk.ops import sigmoid
from cntk.losses import binary_cross_entropy
with default_options(activation=sigmoid):
   model = Sequential([Dense(6),Dense(2)])
features = input_variable(4)
z = model(features)
from cntk.learners import sgd
from cntk.logging import ProgressPrinter
progress_writer = ProgressPrinter(0)
labels = input_variable(2)
loss = binary_cross_entropy(z, labels)
learner = sgd(z.parameters, lr=0.1)
training_summary=loss.train((x,y),parameter_learners=[learner],callbacks=[progress_writer])

输出

Build info:
     Built time: *** ** **** 21:40:10
     Last modified date: *** *** ** 21:08:46 2019
     Build type: Release
     Build target: CPU-only
     With ASGD: yes
     Math lib: mkl
     Build Branch: HEAD
     Build SHA1:ae9c9c7c5f9e6072cc9c94c254f816dbdc1c5be6 (modified)
     MPI distribution: Microsoft MPI
     MPI version: 7.0.12437.6
-------------------------------------------------------------------
average   since   average   since examples
loss      last    metric    last
------------------------------------------------------
Learning rate per minibatch: 0.1
1.52      1.52      0         0     32
1.51      1.51      0         0     96
1.48      1.46      0         0    224
1.45      1.42      0         0    480
1.42       1.4      0         0    992
1.41      1.39      0         0   2016
1.4       1.39      0         0   4064
1.39      1.39      0         0   8160
1.39      1.39      0         0  16352

使用 Pandas DataFrames

Numpy 数组包含的内容非常有限，并且是存储数据的最基本方式之一。例如，单个 n 维数组可以包含单一数据类型的数据。但另一方面，对于许多实际情况，我们需要一个可以处理单个数据集中多种数据类型的库。

Python 库之一 Pandas 使处理此类数据集变得更加容易。它引入了 DataFrame (DF) 的概念，并允许我们从以各种格式存储为 DF 的磁盘加载数据集。例如，我们可以读取以 CSV、JSON、Excel 等形式存储的 DF。

您可以在 https://www.tutorialspoint.com/python_pandas/index.htm 上更详细地了解 Python Pandas 库。

实施示例

在此示例中，我们将使用基于四个属性对鸢尾花的三种可能种类进行分类的示例。我们在前面的部分也创建了这个深度学习模型。模型如下 −

from cntk.layers import Dense, Sequential
from cntk import input_variable, default_options
from cntk.ops import sigmoid, log_softmax
from cntk.losses import binary_cross_entropy
model = Sequential([
Dense(4, activation=sigmoid),
Dense(3, activation=log_softmax)
])
features = input_variable(4)
z = model(features)

上述模型包含一个隐藏层和一个输出层，输出层包含三个神经元，以匹配我们可以预测的类别数量。

接下来，我们将使用 train 方法和 loss 函数来训练网络。为此，首先我们必须加载并预处理鸢尾花数据集，以使其与 NN 的预期布局和数据格式相匹配。可以借助以下步骤完成 −

步骤 1 − 导入 numpy 和 Pandas 包，如下所示 −

import numpy as np
import pandas as pd

步骤 2 −接下来，使用 read_csv 函数将数据集加载到内存中 −

df_source = pd.read_csv('iris.csv', names = ['sepal_length', 'sepal_width',
'petal_length', 'petal_width', 'species'], ​​index_col=False)

步骤 3 − 现在，我们需要创建一个字典，将数据集中的标签与其相应的数字表示进行映射。 

label_mapping = {'Iris-Setosa' : 0, 'Iris-Versicolor' : 1, 'Iris-Virginica' : 2}

步骤 4 −现在，通过在 DataFrame 上使用 iloc 索引器，选择前四列，如下所示 −

x = df_source.iloc[:, :4].values

步骤 5 −接下来，我们需要选择物种列作为数据集的标签。可以按如下方式完成 −

y = df_source['species'].values

步骤 6 −现在，我们需要映射数据集中的标签，这可以通过使用 label_mapping 来完成。此外，使用 one_hot 编码将它们转换为独热编码数组。 

y = np.array([one_hot(label_mapping[v], 3) for v in y])

步骤 7 − 接下来，要将特征和映射的标签与 CNTK 一起使用，我们需要将它们都转换为浮点数 −

x= x.astype(np.float32)
y= y.astype(np.float32)

众所周知，标签以字符串形式存储在数据集中，CNTK 无法使用这些字符串。这就是它需要代表标签的独热编码向量的原因。为此，我们可以定义一个函数，即 one_hot，如下所示 −

def one_hot(index, length):
result = np.zeros(length)
result[index] = index
return result

现在，我们有了正确格式的 numpy 数组，在以下步骤的帮助下，我们可以使用它们来训练我们的模型 −

步骤 8 − 首先，我们需要导入损失函数来训练网络。让我们导入 binary_cross_entropy_with_softmax 作为损失函数 −

from cntk.losses import binary_cross_entropy_with_softmax

步骤 9 − 要训练这个 NN，我们还需要从 cntk.learners 模块导入学习者。我们将导入 sgd 学习者，如下所示 −

from cntk.learners import sgd

步骤 10 − 同时从 cntk.logging 模块导入 ProgressPrinter。

from cntk.logging import ProgressPrinter
progress_writer = ProgressPrinter(0)

步骤 11 − 接下来，为标签定义一个新的输入变量，如下所示 −

labels = input_variable(3)

步骤 12 −为了训练 NN 模型，接下来，我们需要使用 binary_cross_entropy_with_softmax 函数定义损失。同时提供模型 z 和标签变量。

loss = binary_cross_entropy_with_softmax (z, labels)

步骤 13 − 接下来，初始化 sgd 学习器，如下所示 −

learner = sgd(z.parameters, 0.1)

步骤 14 − 最后，在损失函数上调用 train 方法。另外，为其提供输入数据、sgd 学习器和 progress_printer。

training_summary=loss.train((x,y),parameter_learners=[learner],callbacks=
[progress_writer],minibatch_size=16,max_epochs=5)

完整实现示例

from cntk.layers import Dense, Sequential
from cntk import input_variable, default_options
from cntk.ops import sigmoid, log_softmax
from cntk.losses import binary_cross_entropy
model = Sequential([
Dense(4, activation=sigmoid),
Dense(3, activation=log_softmax)
])
features = input_variable(4)
z = model(features)
import numpy as np
import pandas as pd
df_source = pd.read_csv(‘iris.csv’, names = [‘sepal_length’, ‘sepal_width’, ‘petal_length’, ‘petal_width’, ‘species’], index_col=False)
label_mapping = {‘Iris-Setosa’ : 0, ‘Iris-Versicolor’ : 1, ‘Iris-Virginica’ : 2}
x = df_source.iloc[:, :4].values
y = df_source[‘species’].values
y = np.array([one_hot(label_mapping[v], 3) for v in y])
x= x.astype(np.float32)
y= y.astype(np.float32)
def one_hot(index, length):
result = np.zeros(length)
result[index] = index
return result
from cntk.losses import binary_cross_entropy_with_softmax
from cntk.learners import sgd
from cntk.logging import ProgressPrinter
progress_writer = ProgressPrinter(0)
labels = input_variable(3)
loss = binary_cross_entropy_with_softmax (z, labels)
learner = sgd(z.parameters, 0.1)
training_summary=loss.train((x,y),parameter_learners=[learner],callbacks=[progress_writer],minibatch_size=16,max_epochs=5)

输出

Build info:
     Built time: *** ** **** 21:40:10
     Last modified date: *** *** ** 21:08:46 2019
     Build type: Release
     Build target: CPU-only
     With ASGD: yes
     Math lib: mkl
     Build Branch: HEAD
     Build SHA1:ae9c9c7c5f9e6072cc9c94c254f816dbdc1c5be6 (modified)
     MPI distribution: Microsoft MPI
     MPI version: 7.0.12437.6
-------------------------------------------------------------------
average    since    average   since   examples
loss        last     metric   last
------------------------------------------------------
Learning rate per minibatch: 0.1
1.1         1.1        0       0      16
0.835     0.704        0       0      32
1.993      1.11        0       0      48
1.14       1.14        0       0     112
[………]

使用大型数据集进行训练

在上一节中，我们使用 Numpy 和 pandas 处理了小型内存数据集，但并非所有数据集都如此之小。特别是包含图像、视频、声音样本的数据集很大。MinibatchSource 是一个可以分块加载数据的组件，由 CNTK 提供，用于处理如此大的数据集。 MinibatchSource 组件的一些功能如下 −

  • MinibatchSource 可以通过自动随机化从数据源读取的样本来防止 NN 过度拟合。

  • 它具有内置的转换管道，可用于扩充数据。

  • 它将数据加载到与训练过程分开的后台线程上。

在以下部分中，我们将探讨如何使用具有内存不足数据的 minibatch 源来处理大型数据集。我们还将探讨如何使用它来训练 NN。

创建 MinibatchSource 实例

在上一节中，我们使用了鸢尾花示例，并使用 Pandas DataFrames 处理了小型内存数据集。在这里，我们将使用 MinibatchSource 替换使用来自 pandas DF 的数据的代码。首先，我们需要按照以下步骤创建 MinibatchSource 的实例 −

实施示例

步骤 1 − 首先，从 cntk.io 模块导入 minibatchsource 的组件，如下所示 −

from cntk.io import StreamDef, StreamDefs, MinibatchSource, 
INFINITY_REPEAT

步骤 2 −现在，通过使用 StreamDef 类，为标签创建一个流定义。

labels_stream = StreamDef(field='labels', shape=3, is_sparse=False)

步骤 3 − 接下来，创建从输入文件中读取特征文件，创建另一个 StreamDef 实例，如下所示。

feature_stream = StreamDef(field='features', shape=4, is_sparse=False)

步骤 4 −现在，我们需要提供 iris.ctf 文件作为输入，并初始化 反序列化器，如下所示 −

deserializer = CTFDeserializer('iris.ctf', StreamDefs(labels=
label_stream, features=features_stream)

步骤 5 − 最后，我们需要使用 反序列化器 创建 minisourceBatch 实例，如下所示 −

Minibatch_source = MinibatchSource(deserializer, randomize=True)

创建 MinibatchSource 实例 - 完整实现示例

from cntk.io import StreamDef, StreamDefs, MinibatchSource、CTFDeserializer、INFINITY_REPEAT
labels_stream = StreamDef(field='labels', shape=3, is_sparse=False)
feature_stream = StreamDef(field='features', shape=4, is_sparse=False)
deserializer = CTFDeserializer('iris.ctf', StreamDefs(labels=label_stream, features=features_stream)
Minibatch_source = MinibatchSource(deserializer, randomize=True)

创建 MCTF 文件

如上所示，我们从'iris.ctf'文件中获取数据。它具有称为 CNTK 文本格式 (CTF) 的文件格式。必须创建一个 CTF 文件来获取我们上面创建的 MinibatchSource 实例的数据。让我们看看如何创建 CTF 文件。

实施示例

步骤 1 − 首先，我们需要导入 pandas 和 numpy 包，如下所示 −

import pandas as pd
import numpy as np

步骤 2 − 接下来，我们需要将数据文件(即 iris.csv)加载到内存中。然后，将其存储在 df_source 变量中。

df_source = pd.read_csv('iris.csv', names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'species'], ​​index_col=False)

步骤 3 − 现在，通过使用 iloc 索引器作为特征，获取前四列的内容。另外，使用来自物种列的数据，如下所示 −

features = df_source.iloc[: , :4].values
labels = df_source['species'].values

步骤 4 − 接下来，我们需要在标签名称和其数字表示之间创建映射。可以通过创建 label_mapping 来完成，如下所示 −

label_mapping = {'Iris-Setosa' : 0, 'Iris-Versicolor' : 1, 'Iris-Virginica' : 2}

步骤 5 −现在，将标签转换为一组独热编码向量，如下所示 −

labels = [one_hot(label_mapping[v], 3) for v in labels]

现在，像我们之前所做的那样，创建一个名为 one_hot 的实用函数来对标签进行编码。可以按如下方式完成 −

def one_hot(index, length):
result = np.zeros(length)
result[index] = 1
return result

由于我们已经加载并预处理了数据，现在是时候将其以 CTF 文件格式存储在磁盘上。我们可以借助以下 Python 代码来实现 −

With open('iris.ctf', 'w') as output_file:
for index in range(0, feature.shape[0]):
feature_values = ' '.join([str(x) for x in np.nditer(features[index])])
label_values = ' '.join([str(x) for x in np.nditer(labels[index])])
output_file.write('features {} | labels {}
'.format(feature_values, label_values))

创建 MCTF 文件 - 完整实现示例

import pandas as pd
import numpy as np
df_source = pd.read_csv(‘iris.csv’, names = [‘sepal_length’, ‘sepal_width’, ‘petal_length’, ‘petal_width’, ‘species’], index_col=False)
features = df_source.iloc[: , :4].values
labels = df_source[‘species’].values
label_mapping = {‘Iris-Setosa’ : 0, ‘Iris-Versicolor’ : 1, ‘Iris-Virginica’ : 2}
labels = [one_hot(label_mapping[v], 3) for v in labels]
def one_hot(index, length):
result = np.zeros(length)
result[index] = 1
return result
With open(‘iris.ctf’, ‘w’) as output_file:
for index in range(0, feature.shape[0]):
feature_values = ‘ ‘.join([str(x) for x in np.nditer(features[index])])
label_values = ‘ ‘.join([str(x) for x in np.nditer(labels[index])])
output_file.write(‘features {} | labels {} 
’.format(feature_values, label_values))

输入数据

创建 MinibatchSource 实例后，我们需要对其进行训练。我们可以使用与处理小型内存数据集时相同的训练逻辑。在这里，我们将使用 MinibatchSource 实例作为损失函数训练方法的输入，如下所示 −

实施示例

步骤 1 − 为了记录训练会话的输出，首先从 cntk.logging 模块导入 ProgressPrinter，如下所示 −

from cntk.logging import ProgressPrinter

步骤 2 −接下来，要设置训练课程，请从 cntk.train 模块导入 trainer 和 training_session，如下所示 −

from cntk.train import Trainer,

步骤 3 − 现在，我们需要定义一些常量集，如 minibatch_size、samples_per_epoch 和 num_epochs，如下所示 −

minbatch_size = 16
samples_per_epoch = 150
num_epochs = 30

步骤 4 −接下来，为了让 CNTK 了解在训练期间如何读取数据，我们需要定义网络输入变量和小批量源中的流之间的映射。

input_map = {
     features: minibatch.source.streams.features,
     labels: minibatch.source.streams.features
}

步骤 5 − 接下来，要记录训练过程的输出，请使用新的 ProgressPrinter 实例初始化 progress_printer 变量，如下所示 −

progress_writer = ProgressPrinter(0)

步骤 6 −最后，我们需要在损失上调用训练方法，如下所示 −

train_history = loss.train(minibatch_source,
parameter_learners=[learner],
model_inputs_to_streams=input_map,
callbacks=[progress_writer],
epoch_size=samples_per_epoch,
max_epochs=num_epochs)

输入数据 - 完整实现示例

from cntk.logging import ProgressPrinter
from cntk.train import Trainer, training_session
minbatch_size = 16
samples_per_epoch = 150
num_epochs = 30
input_map = {
   features: minibatch.source.streams.features,
   labels: minibatch.source.streams.features
}
progress_writer = ProgressPrinter(0)
train_history = loss.train(minibatch_source,
parameter_learners=[learner],
model_inputs_to_streams=input_map,
callbacks=[progress_writer],
epoch_size=samples_per_epoch,
max_epochs=num_epochs)

输出

-------------------------------------------------------------------
average   since   average   since  examples
loss      last     metric   last
------------------------------------------------------
Learning rate per minibatch: 0.1
1.21      1.21      0        0       32
1.15      0.12      0        0       96
[………]
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