DL4J实战之二：鸢尾花分类

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本篇概览

本文是《DL4J》实战的第二篇，前面做好了准备工作，接下来进入正式实战，本篇内容是经典的入门例子：鸢尾花分类
下图是一朵鸢尾花，我们可以测量到它的四个特征：花瓣（petal）的宽和高，花萼（sepal）的宽和高：

在这里插入图片描述

鸢尾花有三种：Setosa、Versicolor、Virginica
今天的实战是用前馈神经网络Feed-Forward Neural Network (FFNN)就行鸢尾花分类的模型训练和评估，在拿到150条鸢尾花的特征和分类结果后，我们先训练出模型，再评估模型的效果：

在这里插入图片描述

源码下载

本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，《DL4J实战》系列的源码在dl4j-tutorials文件夹下，如下图红框所示：

在这里插入图片描述

dl4j-tutorials文件夹下有多个子工程，本次实战代码在dl4j-tutorials目录下，如下图红框：

在这里插入图片描述

编码

在dl4j-tutorials工程下新建子工程classifier-iris，其pom.xml如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <artifactId>dlfj-tutorials</artifactId>
        <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>classifier-iris</artifactId>

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.bolingcavalry</groupId>
            <artifactId>commons</artifactId>
            <version>${project.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.nd4j</groupId>
            <artifactId>${nd4j.backend}</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>ch.qos.logback</groupId>
            <artifactId>logback-classic</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

上述pom.xml有一处需要注意的地方，就是${nd4j.backend}参数的值，该值在决定了后端线性代数计算是用CPU还是GPU，本篇为了简化操作选择了CPU（因为个人的显卡不同，代码里无法统一），对应的配置就是nd4j-native；
源码全部在Iris.java文件中，并且代码中已添加详细注释，就不再赘述了：

package com.bolingcavalry.classifier;

import com.bolingcavalry.commons.utils.DownloaderUtility;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.datavec.api.records.reader.RecordReader;
import org.datavec.api.records.reader.impl.csv.CSVRecordReader;
import org.datavec.api.split.FileSplit;
import org.deeplearning4j.datasets.datavec.RecordReaderDataSetIterator;
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.NeuralNetConfiguration;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer;
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer;
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork;
import org.deeplearning4j.nn.weights.WeightInit;
import org.deeplearning4j.optimize.listeners.ScoreIterationListener;
import org.nd4j.evaluation.classification.Evaluation;
import org.nd4j.linalg.activations.Activation;
import org.nd4j.linalg.api.ndarray.INDArray;
import org.nd4j.linalg.dataset.DataSet;
import org.nd4j.linalg.dataset.SplitTestAndTrain;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.iterator.DataSetIterator;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.DataNormalization;
import org.nd4j.linalg.dataset.api.preprocessor.NormalizerStandardize;
import org.nd4j.linalg.learning.config.Sgd;
import org.nd4j.linalg.lossfunctions.LossFunctions;
import java.io.File;

/**
 * @author will (zq2599@gmail.com)
 * @version 1.0
 * @description: 鸢尾花训练
 * @date 2021/6/13 17:30
 */
@SuppressWarnings("DuplicatedCode")
@Slf4j
public class Iris {

    public static void main(String[] args) throws  Exception {

        //第一阶段：准备

        // 跳过的行数，因为可能是表头
        int numLinesToSkip = 0;
        // 分隔符
        char delimiter = ',';

        // CSV读取工具
        RecordReader recordReader = new CSVRecordReader(numLinesToSkip,delimiter);

        // 下载并解压后，得到文件的位置
        String dataPathLocal = DownloaderUtility.IRISDATA.Download();

        log.info("鸢尾花数据已下载并解压至 : {}", dataPathLocal);

        // 读取下载后的文件
        recordReader.initialize(new FileSplit(new File(dataPathLocal,"iris.txt")));

        // 每一行的内容大概是这样的：5.1,3.5,1.4,0.2,0
        // 一共五个字段，从零开始算的话，标签在第四个字段
        int labelIndex = 4;

        // 鸢尾花一共分为三类
        int numClasses = 3;

        // 一共150个样本
        int batchSize = 150;    //Iris data set: 150 examples total. We are loading all of them into one DataSet (not recommended for large data sets)

        // 加载到数据集迭代器中
        DataSetIterator iterator = new RecordReaderDataSetIterator(recordReader,batchSize,labelIndex,numClasses);

        DataSet allData = iterator.next();

        // 洗牌（打乱顺序）
        allData.shuffle();

        // 设定比例，150个样本中，百分之六十五用于训练
        SplitTestAndTrain testAndTrain = allData.splitTestAndTrain(0.65);  //Use 65% of data for training

        // 训练用的数据集
        DataSet trainingData = testAndTrain.getTrain();

        // 验证用的数据集
        DataSet testData = testAndTrain.getTest();

        // 指定归一化器：独立地将每个特征值（和可选的标签值）归一化为0平均值和1的标准差。
        DataNormalization normalizer = new NormalizerStandardize();

        // 先拟合
        normalizer.fit(trainingData);

        // 对训练集做归一化
        normalizer.transform(trainingData);

        // 对测试集做归一化
        normalizer.transform(testData);

        // 每个鸢尾花有四个特征
        final int numInputs = 4;

        // 共有三种鸢尾花
        int outputNum = 3;

        // 随机数种子
        long seed = 6;

        //第二阶段：训练
        log.info("开始配置...");
        MultiLayerConfiguration conf = new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(seed)
            .activation(Activation.TANH)       // 激活函数选用标准的tanh(双曲正切)
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)     // 权重初始化选用XAVIER：均值 0, 方差为 2.0/(fanIn + fanOut)的高斯分布
            .updater(new Sgd(0.1))  // 更新器，设置SGD学习速率调度器
            .l2(1e-4)                          // L2正则化配置
            .list()                            // 配置多层网络
            .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs).nOut(3)  // 隐藏层
                .build())
            .layer(new DenseLayer.Builder().nIn(3).nOut(3)          // 隐藏层
                .build())
            .layer( new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.NEGATIVELOGLIKELIHOOD)   // 损失函数：负对数似然
                .activation(Activation.SOFTMAX)                     // 输出层指定激活函数为：SOFTMAX
                .nIn(3).nOut(outputNum).build())
            .build();

        // 模型配置
        MultiLayerNetwork model = new MultiLayerNetwork(conf);

        // 初始化
        model.init();

        // 每一百次迭代打印一次分数（损失函数的值）
        model.setListeners(new ScoreIterationListener(100));

        long startTime = System.currentTimeMillis();

        log.info("开始训练");
        // 训练
        for(int i=0; i<1000; i++ ) {
            model.fit(trainingData);
        }
        log.info("训练完成，耗时[{}]ms", System.currentTimeMillis()-startTime);

        // 第三阶段：评估

        // 在测试集上评估模型
        Evaluation eval = new Evaluation(numClasses);
        INDArray output = model.output(testData.getFeatures());
        eval.eval(testData.getLabels(), output);

        log.info("评估结果如下
" + eval.stats());
    }
}

编码完成后，运行main方法，可见顺利完成训练并输出了评估结果，还有混淆矩阵用于辅助分析：

在这里插入图片描述

至此，咱们的第一个实战就完成了，通过经典实例体验的DL4J训练和评估的常规步骤，对重要API也有了初步认识，接下来会继续实战，接触到更多的经典实例；

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