CNTK-神经网络回归

CNTK，即Microsoft Cognitive Toolkit，是微软开发的深度学习库。它的设计更注重在多GPU之间的分布式计算上，能够在多机、多GPU上高效地进行训练，并具有较快的运行速度。本文将介绍如何使用CNTK进行神经网络回归。

安装CNTK

在开始之前，需要先安装CNTK库。CNTK支持Windows、Linux、macOS等操作系统，可以通过官方网站进行下载。

对于Python用户，可以使用pip来安装CNTK：

pip install cntk

安装完成后，可以通过以下代码来测试是否成功导入CNTK：

import cntk as C
print(C.__version__)

如果输出CNTK的版本号，则表示安装成功。

数据准备

在回归任务中，我们需要准备一些数据用于训练和测试。这里我们将使用CNTK自带的示例数据集，即UCI数据集中的红酒质量数据集。

该数据集包含了一些影响红酒品质的因素，如酸度、酒精含量等。我们的任务是通过这些因素来预测红酒的评分（0-10分）。

可以通过以下代码来下载并准备数据：

import pandas as pd
import urllib.request

# 下载数据集
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv'
urllib.request.urlretrieve(url, 'winequality-red.csv')

# 读取数据集，同时将评分映射为0-1之间的值
df = pd.read_csv('winequality-red.csv', delimiter=';')
df['quality'] = df['quality'] / 10.0

# 将数据集分为训练集和测试集
train_df = df.sample(frac=0.8, replace=False, random_state=1)
test_df = df.drop(train_df.index)

构建模型

构建一个神经网络模型通常需要以下步骤：

1. 定义输入和输出
2. 定义模型结构
3. 定义损失函数
4. 定义优化器

这里我们将使用一个简单的全连接神经网络来进行回归：

def create_model(input_dim):
    input = C.input_variable(input_dim, np.float32)
    output = C.input_variable(1, np.float32)

    # 输入层
    net = C.layers.Dense(10, activation=C.sigmoid)(input)

    # 隐藏层
    net = C.layers.Dense(50, activation=C.sigmoid)(net)

    # 输出层
    net = C.layers.Dense(1, activation=None)(net)

    # 损失函数
    loss = C.squared_error(net, output)

    # 评价指标
    metric = C.squared_error(net, output)

    return net, loss, metric, input, output

这里我们采用了2个隐藏层，输入维度为红酒因素的数量，输出维度为1（评分）。

进行训练

构建好了模型之后，我们需要进行训练。这里我们使用随机梯度下降算法来优化损失函数。

def train_model(train_df, test_df, num_epochs=50, lr=0.01):
    input_dim = len(train_df.columns) - 1

    # 创建模型
    net, loss, metric, input, output = create_model(input_dim)

    # 创建优化器
    lr_schedule = C.learning_rate_schedule(lr, C.UnitType.minibatch)
    learner = C.sgd(net.parameters, lr_schedule)

    # 创建trainer和evaluator
    trainer = C.Trainer(net, (loss, metric), [learner])
    evaluator = C.Evaluator(metric)

    for epoch in range(num_epochs):
        training_error = 0
        training_samples = 0
        for i, (x, y) in enumerate(train_df.values):
            trainer.train_minibatch({input: [x], output: [y]})
            training_error += trainer.previous_minibatch_loss_average
            training_samples += 1

        training_error /= training_samples

        test_error = 0
        test_samples = 0
        for i, (x, y) in test_df.iterrows():
            eval_error = evaluator.test_minibatch({input: [x], output: [y]})
            test_error += eval_error
            test_samples += 1

        test_error /= test_samples
            
        print('Epoch: {:3d} Training error: {:.4f} Test error: {:.4f}'.format(epoch + 1, training_error, test_error))

这里我们使用了梯度下降算法进行50轮训练，每轮训练完成后，在测试集上进行评估。

进行预测

训练完成后，我们就可以使用模型进行预测了：

def predict(net, x):
    inputs = [np.asarray(x, dtype=np.float32)]
    outputs = net.eval(inputs)
    return outputs[0][0]

这里我们可以输入一个红酒的因素值列表x，返回预测的评分值。

总结

通过本文的介绍，我们学习了如何使用CNTK进行神经网络回归，并通过红酒质量数据集进行实战操作。CNTK在分布式计算和GPU加速方面有很强的优势，能够在大规模数据集上进行快速训练和推断，值得我们深入学习和应用。