vr中风--模型部署
好的，我需要帮助用户在本地Python环境中部署他们的康复评估模型。用户希望导入8路传感器数据，通过模型处理，并输出文字结果。作为机器学习小白，用户需要详细的代码和解释。
首先，回顾用户提供的代码，他们已经完成了数据预处理、模型构建和训练部分。现在需要将训练好的模型部署到本地，使其能够处理实时或存储的传感器数据。
用户的需求包括：
- 导入8路传感器数据（可能是CSV文件或实时数据）。
- 使用训练好的模型进行预测。
- 生成类似于代码中的文字报告和可视化结果。
我需要考虑以下几个方面：
- 模型保存与加载：用户需要将训练好的模型保存为文件，以便在部署时加载。
- 数据预处理流程：部署时的数据预处理必须与训练时一致，包括滑动窗口生成、标准化等。
- 结果生成：需要复制训练代码中的报告生成功能，确保输出一致。
- 用户友好性：作为小白，用户可能需要简单的命令行接口或函数调用，避免复杂配置。
接下来，分步骤思考：
- 保存训练好的模型：在训练代码中添加模型保存功能，使用
model.save()方法。 - 部署脚本结构：创建一个新的Python脚本，包含模型加载、数据预处理、预测和报告生成。
- 处理输入数据：确保输入数据的格式与训练数据一致，处理可能的缺失值或异常。
- 标准化处理：加载训练时的均值和标准差，避免使用部署数据单独计算。
- 模块化设计：将不同功能封装成函数，提高代码可读性和重用性。
- 错误处理：添加异常捕获，确保在数据格式错误时给出友好提示。
可能遇到的问题：
- 用户可能不清楚如何保存和加载模型，需要详细说明。
- 数据预处理步骤需要与训练时严格一致，否则会导致预测结果不准确。
- 实时数据处理可能需要调整滑动窗口的生成方式，特别是数据流的连续处理。
解决方案：
- 提供详细的代码注释，解释每一步的作用。
- 将部署代码分为模型加载、数据处理、预测和报告生成几个部分。
- 使用命令行参数或简单函数调用，让用户方便地输入数据路径。
- 包含示例数据格式和运行指令，帮助用户理解如何使用。
最后，确保代码简洁，避免不必要的复杂性，适合机器学习新手使用。同时，测试部署代码是否能够正确加载模型并处理示例数据，验证输出是否符合预期。
以下是为您定制的本地部署方案，包含详细注释和分步说明：
部署代码文件：mused_deploy.py
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
MUSED-I康复评估系统（本地部署版）
功能：加载预训练模型，处理8通道sEMG数据，生成康复报告
"""# -------------------- 1. 必要库导入 --------------------
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import os# -------------------- 2. 核心处理类 --------------------
class RehabEvaluator:def __init__(self, model_path):"""初始化评估系统:param model_path: 预训练模型路径（.keras文件）"""# 加载模型和标准化参数self.model = tf.keras.models.load_model(model_path)self.window_size = 100 # 必须与训练时一致self.n_channels = 8 # 固定8通道输入# 加载训练时的标准化参数（需提前保存）self.mean = np.load('train_mean.npy') # 训练时保存的均值self.std = np.load('train_std.npy') # 训练时保存的标准差def preprocess(self, raw_data):"""数据预处理流程（与训练时严格一致）:param raw_data: 输入数据，形状需为(n_samples, 8):return: 处理后的窗口数据，形状(n_windows, 100, 8)"""# 数据校验if raw_data.shape[1] != self.n_channels:raise ValueError(f"输入数据应有8列，当前为{raw_data.shape[1]}列")# 滑动窗口分割（50%重叠）windows = []step = self.window_size // 2for start in range(0, len(raw_data)-self.window_size+1, step):end = start + self.window_sizewindow = raw_data[start:end]windows.append(window)# 转换为数组并标准化windows = np.array(windows)return (windows - self.mean) / (self.std + 1e-8)def generate_report(self, data_path, is_real_time=False):"""生成完整康复评估报告:param data_path: CSV文件路径或实时数据数组:param is_real_time: 是否为实时数据模式"""# 加载数据if isinstance(data_path, str) and data_path.endswith('.csv'):df = pd.read_csv(data_path, header=None).values.astype(np.float32)data = df[:, :8] # 取前8列elif isinstance(data_path, np.ndarray):data = data_path[:, :8]else:raise TypeError("支持CSV文件路径或numpy数组")# 预处理processed_data = self.preprocess(data)# 模型预测predictions = self.model.predict(processed_data).flatten()# 生成可视化报告self._plot_results(predictions)self._print_text_report(predictions)def _plot_results(self, predictions):"""绘制预测分布图"""plt.figure(figsize=(8,4))plt.hist(predictions, bins=20, alpha=0.7, color='green')plt.axvline(np.mean(predictions), color='red', linestyle='--')plt.title("康复指数分布\n平均指数：{:.1f}%".format(np.mean(predictions)*100))plt.xlabel("预测值")plt.ylabel("频次")plt.show()def _print_text_report(self, predictions):"""生成文字报告"""recovery_index = np.mean(predictions) * 100print(f"""======== 智能康复评估报告 ========分析窗口总数：{len(predictions)}平均康复指数：{recovery_index:.1f}%最佳窗口表现：{np.max(predictions)*100:.1f}%最弱窗口表现：{np.min(predictions)*100:.1f}%--------------------------------临床建议：{ self._get_advice(recovery_index) }""")def _get_advice(self, index):"""生成建议文本"""if index < 40:return "建议加强基础动作训练"elif index < 70:return "建议进行中等强度康复训练"elif index < 90:return "建议开展精细动作训练"else:return "接近健康水平，建议维持训练"# -------------------- 3. 使用示例 --------------------
if __name__ == "__main__":# 初始化评估器（需提前准备好模型和参数文件）evaluator = RehabEvaluator(model_path="mused_model.keras" # 替换为您的模型路径)# 示例1：处理CSV文件evaluator.generate_report("new_patient_data.csv")# 示例2：处理numpy数组（实时数据）# random_data = np.random.randn(200, 8) # 模拟200个时间点的8通道数据# evaluator.generate_report(random_data)部署准备步骤
1. 保存训练资源（在训练代码末尾添加）
# 在原始训练代码的末尾添加：
model.save("mused_model.keras") # 保存模型
np.save("train_mean.npy", X_train.mean(axis=(0,1))) # 保存标准化参数
np.save("train_std.npy", X_train.std(axis=(0,1)))2. 文件结构要求
3. 输入数据格式要求
- CSV文件：包含至少100行数据，每行8个数值（对应8通道），无需表头
4. 运行方式
# 处理CSV文件
python mused_deploy.py关键功能说明
| 组件 | 功能说明 |
|---|---|
RehabEvaluator | 核心处理类，封装模型加载、数据预处理、预测和报告生成 |
preprocess | 数据标准化和窗口分割（与训练时严格一致） |
generate_report | 主入口函数，支持CSV文件或numpy数组输入 |
| 可视化输出 | 显示预测值分布直方图，红色虚线标记平均值 |
| 文字报告 | 包含康复指数、最佳/最差表现及个性化建议 |
常见问题排查
| 问题现象 | 解决方案 |
|---|---|
| 找不到模型文件 | 检查model_path路径是否正确，文件后缀是否为.keras |
| 输入数据不足100行 | 确保输入数据至少有100个时间点（行） |
| 报错"输入数据应有8列" | 检查CSV文件是否包含8列数值数据，用逗号分隔 |
| 预测结果全为0或1 | 检查是否加载了正确的标准化参数（train_mean.npy和train_std.npy） |
通过以上方案，您可以在本地轻松部署康复评估系统。建议先用示例数据测试，再接入真实传感器数据流。