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FlyAi-GPU

Project description

Flyai

整体运行流程

下载读取csv数据-->处理csv中的数据,转成机器可识别的矩阵-->分批返回数据-->编写算法训练模型-->验证模型、保存模型、使用模型

app.yaml

是项目的配置文件,项目目录下必须存在这个文件

processor.py

处理数据的输入输出文件,把通过csv文件返回的数据,处理成能让程序识别、训练的矩阵。

可以自己定义输入输出的方法名,在app.yaml中声明即可。

默认为:

       def input_x(self, **datas):
        '''
        参数为csv中作为输入x的一条数据,该方法会被Dataset多次调用
        :param datas: 输入的数据列表
        :return: 返回矩阵
        '''
        pass

    def input_y(self, **datas):
        '''
        参数为csv中作为输入y的一条数据,该方法会被Dataset多次调用
        :param datas: 数据标签列表
        :return: 返回矩阵
        '''
        pass
    def output_y(self, data):
        '''
        验证时使用,把模型输出的y转为对应的结果
        :param data: 预测返回的数据
        :return: 返回预测的标签
        '''
        pass

dataset.py

该文件在flyai.dataset包中,通过next_batch()方法获得x_train y_train x_test y_test数据

main.py

程序入口,编写算法,训练模型的文件。在该文件中实现自己的算法,然后通过dataset.py中的next_batch方法获取训练和测试数据。

model.py

训练好模型之后可以继承flyai.model.base包中的base重写下面三个方法实现模型的保存、验证和使用。

   def predict(self, path, name, **data):
        '''
        使用模型
        :param path: 模型所在的路径
        :param name: 模型的名字
        :param data: 模型的输入参数
        :return:
        '''
        pass

    def evaluate(self, path, name):
        '''
        验证模型
        :param path: 模型的路径
        :param name: 模型的名字
        :return: 返回验证的准确率
        '''
        pass

    def save_model(self, session, path, name, overwrite=False):
        '''
        保存模型
        :param session: 训练模型的sessopm
        :param path: 要保存模型的路径
        :param name: 要保存模型的名字
        :param overwrite: 是否覆盖当前模型
        :return:
        '''
        self.check(path, overwrite)

path.py

可以设置数据文件、模型文件的存放路径。

tensorflow_accuracy.py

该文件为验证文件,成功训练模型之后。会调用模型,并给该模型打分。根据不同类别的模型,需要实现不同的验证。

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