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目录

1、显示NVIDIA GPU的状态信息

2、数据集的两种不同的下载方式

3、导入相关库

4、三个工具函数

5、定义自己的数据集类

6、定义神经网络模型

7、定义选择特征的函数

8、训练过程

9、超参数字典 config

10、准备和加载数据

11、创建并训练模型

12、加载并启动 TensorBoard

13、使用训练好的模型进行预测

14、下载文件到本地

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1、显示NVIDIA GPU的状态信息

# check gpu type
!nvidia-smi

!nvidia-smi 是在Jupyter Notebook或Google Colab等环境中运行的Shell命令，用于显示NVIDIA GPU的状态信息。在colab中，若要运行Shell命令，则可在前面加：！

2、数据集的两种不同的下载方式

# google drive link
!gdown --id '1BjXalPZxq9mybPKNjF3h5L3NcF7XKTS-' --output covid_train.csv
!gdown --id '1B55t74Jg2E5FCsKCsUEkPKIuqaY7UIi1' --output covid_test.csv# dropbox link
# !wget -O covid_train.csv https://www.dropbox.com/s/lmy1riadzoy0ahw/covid.train.csv?dl=0
# !wget -O covid_test.csv https://www.dropbox.com/s/zalbw42lu4nmhr2/covid.test.csv?dl=0

这段代码使用了数据集的两种不同的下载方式（gdown和wget）

1. 使用gdown下载（激活状态）：

   • gdown是一个命令行工具，专门用于从Google Drive下载文件

   • --id '1BjXalPZxq9mybPKNjF3h5L3NcF7XKTS-' 指定了Google Drive上文件的ID

   • --output covid_train.csv 指定了下载后的文件名为covid_train.csv

   • 同样的方法下载测试集，保存为covid_test.csv

2. 使用wget下载（已注释）：

   • 这部分代码被注释掉了，但提供了另一种从Dropbox下载同样文件的方法

   • wget -O 命令用于从指定URL下载文件并保存为指定名称

   • dl=0 参数改为 dl=1 会直接下载Dropbox文件而不是预览页面

Dropbox 介绍：

        Dropbox 是一个云存储服务，允许用户存储、同步和共享文件。它提供跨设备访问，用户可以将文件上传到云端，并在多个设备间同步。Dropbox 支持文件共享，用户可以生成共享链接与他人共享文件，并控制文件访问权限。它还支持版本控制，允许用户查看和恢复文件的历史版本。

Dropbox 提供免费和付费版本。免费版提供 2 GB 存储空间，适合个人使用；付费版提供更多存储空间和团队协作功能，如 Dropbox Plus（2 TB 存储）和 Dropbox Business（企业级功能）。通过安装客户端，用户可以在不同设备上访问文件，确保文件始终保持同步。

此外，Dropbox 允许用户与团队共同工作，支持多人同时编辑文件，并与其他应用（如 Google Docs、Microsoft Office）集成。它适用于文件备份、团队协作以及跨设备的文件访问和共享。

总结来说，Dropbox 是一个简单且功能强大的工具，方便个人和团队存储、管理和共享文件。

3、导入相关库

# Numerical Operations
import math
import numpy as np# Reading/Writing Data
import pandas as pd
import os
import csv# For Progress Bar为循环提供进度条，在训练深度学习模型时非常有用
from tqdm import tqdm# Pytorch
import torch 
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split# For plotting learning curve
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

数值计算库

• import math - 提供基本数学函数

• import numpy as np - 提供高效的数值计算功能，尤其是处理数组和矩阵

数据处理库

• import pandas as pd - 用于数据分析和操作结构化数据

• import os - 提供与操作系统交互的功能，如文件路径操作

• import csv - 用于读写CSV文件

进度显示

• from tqdm import tqdm - 为循环提供进度条，在训练深度学习模型时非常有用

PyTorch相关

• import torch - PyTorch的核心库

• import torch.nn as nn - 包含神经网络层的定义和各种损失函数

• from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, random_split - 数据加载和处理工具

  • Dataset - 用于自定义数据集

  • DataLoader - 用于批量加载数据

  • random_split - 用于将数据集随机分割成训练集和验证集

可视化工具

• from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter - 用于记录训练过程中的指标并可视化

这是一个典型的深度学习项目的导入部分，表明您可能在准备构建一个PyTorch模型来处理之前下载的COVID相关数据集。这些导入涵盖了数据处理、模型构建、训练过程跟踪和可视化等完整的深度学习工作流程所需的工具。

4、三个工具函数

def same_seed(seed): '''Fixes random number generator seeds for reproducibility.'''torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorch.backends.cudnn.benchmark = Falsenp.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)if torch.cuda.is_available():torch.cuda.manual_seed_all(seed)def train_valid_split(data_set, valid_ratio, seed):'''Split provided training data into training set and validation set'''valid_set_size = int(valid_ratio * len(data_set)) train_set_size = len(data_set) - valid_set_sizetrain_set, valid_set = random_split(data_set, [train_set_size, valid_set_size], generator=torch.Generator().manual_seed(seed))return np.array(train_set), np.array(valid_set)def predict(test_loader, model, device):model.eval() # Set your model to evaluation mode.preds = []for x in tqdm(test_loader):x = x.to(device)                        with torch.no_grad():                   pred = model(x)                     preds.append(pred.detach().cpu())   preds = torch.cat(preds, dim=0).numpy()  return preds

第一个函数

用于确保实验的可重复性，通过固定各种随机数生成器的种子：

具体来说，它做了以下几件事：

1. torch.backends.cudnn.deterministic = True：

   • 设置CUDNN（NVIDIA的深度学习库）为确定性模式，这意味着每次运行时都会得到相同的结果。通常，CUDNN会尝试优化计算速度，这可能导致不稳定的随机性，设置为True可以保证可复现性。

2. torch.backends.cudnn.benchmark = False：

   • 禁用CUDNN的自动调优功能。当网络的输入大小不变时，禁用这个选项可以保证每次运行时的计算方式保持一致，进一步增加可复现性。

3. np.random.seed(seed)：

   • 设置NumPy的随机数种子。很多深度学习代码会用到NumPy来生成随机数，设置种子可以确保生成的随机数序列一致。

4. torch.manual_seed(seed)：

   • 设置PyTorch的CPU随机数生成种子，确保CPU上的所有随机操作（如初始化权重等）具有可复现性。

5. torch.cuda.manual_seed_all(seed)：

   • 如果GPU可用，这行代码设置所有GPU设备上的随机数生成种子，确保GPU上的所有随机操作也有一致的输出。

总结： 这段代码确保了在每次运行时，所有涉及随机性的操作（如权重初始化、数据加载等）都能生成相同的结果，从而实现了实验的可复现性。

第二个函数

用于将数据集分割为训练集和验证集。

第三个函数

用于使用训练好的模型对测试数据进行预测。

5、定义自己的数据集类

class COVID19Dataset(Dataset):'''x: Features.y: Targets, if none, do prediction.'''def __init__(self, x, y=None):if y is None:self.y = yelse:self.y = torch.FloatTensor(y)self.x = torch.FloatTensor(x)def __getitem__(self, idx):if self.y is None:return self.x[idx]else:return self.x[idx], self.y[idx]def __len__(self):return len(self.x)

        这段代码定义了一个自定义的 PyTorch 数据集类 COVID19Dataset，继承自 torch.utils.data.Dataset。这个类的目的是将输入的特征（x）和目标（y）封装成一个可以用于 PyTorch 数据加载器的对象，方便在训练和预测时进行批量处理。

6、定义神经网络模型

class My_Model(nn.Module):def __init__(self, input_dim):super(My_Model, self).__init__()# TODO: modify model's structure, be aware of dimensions. self.layers = nn.Sequential(nn.Linear(input_dim, 16),nn.ReLU(),nn.Linear(16, 8),nn.ReLU(),nn.Linear(8, 1))def forward(self, x):x = self.layers(x)x = x.squeeze(1) # (B, 1) -> (B)return x

        这段代码定义了一个简单的神经网络模型 My_Model，继承自 torch.nn.Module。该模型用于执行回归任务（因为最后一层输出的是一个标量），并通过 nn.Sequential 来定义一个包含多层的网络结构。

7、定义选择特征的函数

def select_feat(train_data, valid_data, test_data, select_all=True):'''Selects useful features to perform regression'''y_train, y_valid = train_data[:,-1], valid_data[:,-1]raw_x_train, raw_x_valid, raw_x_test = train_data[:,:-1], valid_data[:,:-1], test_dataif select_all:feat_idx = list(range(raw_x_train.shape[1]))else:feat_idx = [0,1,2,3,4] # TODO: Select suitable feature columns.return raw_x_train[:,feat_idx], raw_x_valid[:,feat_idx], raw_x_test[:,feat_idx], y_train, y_valid

这段代码定义了一个用于选择特征的函数 select_feat，它从训练数据、验证数据和测试数据中选择合适的特征进行回归分析。根据参数 select_all，该函数可以选择所有特征或指定的部分特征。

8、训练过程

def trainer(train_loader, valid_loader, model, config, device):criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') # Define your loss function, do not modify this.# Define your optimization algorithm. # TODO: Please check https://pytorch.org/docs/stable/optim.html to get more available algorithms.# TODO: L2 regularization (optimizer(weight decay...) or implement by your self).optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=config['learning_rate'], momentum=0.7) writer = SummaryWriter() # Writer of tensoboard.if not os.path.isdir('./models'):os.mkdir('./models') # Create directory of saving models.n_epochs, best_loss, step, early_stop_count = config['n_epochs'], math.inf, 0, 0for epoch in range(n_epochs):model.train() # Set your model to train mode.loss_record = []# tqdm is a package to visualize your training progress.train_pbar = tqdm(train_loader, position=0, leave=True)for x, y in train_pbar:optimizer.zero_grad()               # Set gradient to zero.x, y = x.to(device), y.to(device)   # Move your data to device. pred = model(x)             loss = criterion(pred, y)loss.backward()                     # Compute gradient(backpropagation).optimizer.step()                    # Update parameters.step += 1loss_record.append(loss.detach().item())# Display current epoch number and loss on tqdm progress bar.train_pbar.set_description(f'Epoch [{epoch+1}/{n_epochs}]')train_pbar.set_postfix({'loss': loss.detach().item()})mean_train_loss = sum(loss_record)/len(loss_record)writer.add_scalar('Loss/train', mean_train_loss, step)model.eval() # Set your model to evaluation mode.loss_record = []for x, y in valid_loader:x, y = x.to(device), y.to(device)with torch.no_grad():pred = model(x)loss = criterion(pred, y)loss_record.append(loss.item())mean_valid_loss = sum(loss_record)/len(loss_record)print(f'Epoch [{epoch+1}/{n_epochs}]: Train loss: {mean_train_loss:.4f}, Valid loss: {mean_valid_loss:.4f}')# writer.add_scalar('Loss/valid', mean_valid_loss, step)if mean_valid_loss < best_loss:best_loss = mean_valid_losstorch.save(model.state_dict(), config['save_path']) # Save your best modelprint('Saving model with loss {:.3f}...'.format(best_loss))early_stop_count = 0else: early_stop_count += 1if early_stop_count >= config['early_stop']:print('\nModel is not improving, so we halt the training session.')return

        这段代码实现了一个训练过程，包括模型训练、验证、损失记录、模型保存、早停等功能。它利用 PyTorch 进行训练，并使用 TensorBoard 来记录训练过程的损失值。

逐部分解释：

1. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.MSELoss(reduction='mean') # Define your loss function
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=config['learning_rate'], momentum=0.7)

• criterion：使用均方误差（MSE）作为损失函数。reduction='mean' 表示取损失的平均值。

• optimizer：使用随机梯度下降（SGD）作为优化器，并设置学习率和动量。优化器会更新模型的参数。

2. TensorBoard 写入器：

writer = SummaryWriter() # Writer of TensorBoard

• 创建一个 SummaryWriter 对象，用于记录损失值到 TensorBoard 以便可视化训练过程。

3. 创建模型保存目录：

if not os.path.isdir('./models'):os.mkdir('./models') # Create directory of saving models

• 如果 models 目录不存在，则创建一个，用于保存训练过程中表现最好的模型。

4. 初始化训练参数：

n_epochs, best_loss, step, early_stop_count = config['n_epochs'], math.inf, 0, 0

• n_epochs：训练的总轮数。

• best_loss：记录最好的验证损失，初始设置为正无穷。

• step：记录训练步数，通常用于 TensorBoard。

• early_stop_count：用于早停策略的计数器，初始值为 0。

5. 训练和验证过程：

for epoch in range(n_epochs):model.train() # Set your model to train modeloss_record = []train_pbar = tqdm(train_loader, position=0, leave=True) # tqdm progress barfor x, y in train_pbar:optimizer.zero_grad() # Reset gradients to zerox, y = x.to(device), y.to(device) # Move data to device (CPU/GPU)pred = model(x) # Forward passloss = criterion(pred, y) # Compute lossloss.backward() # Backpropagationoptimizer.step() # Update parametersstep += 1loss_record.append(loss.detach().item())train_pbar.set_description(f'Epoch [{epoch+1}/{n_epochs}]') # Update progress bartrain_pbar.set_postfix({'loss': loss.detach().item()})mean_train_loss = sum(loss_record) / len(loss_record) # Calculate average training losswriter.add_scalar('Loss/train', mean_train_loss, step)model.eval() # Set model to evaluation modeloss_record = []for x, y in valid_loader:x, y = x.to(device), y.to(device)with torch.no_grad(): # No gradient calculation during validationpred = model(x)loss = criterion(pred, y)loss_record.append(loss.item())mean_valid_loss = sum(loss_record) / len(loss_record) # Calculate average validation lossprint(f'Epoch [{epoch+1}/{n_epochs}]: Train loss: {mean_train_loss:.4f}, Valid loss: {mean_valid_loss:.4f}')

• 训练模式：调用 model.train() 使模型进入训练模式，启用如 Dropout、BatchNorm 等层的训练状态。

• 训练进度条：使用 tqdm 来显示训练进度条，实时显示每个批次的损失。

• 前向传播和反向传播：在每个批次中，首先将数据移到设备上（CPU 或 GPU），然后进行前向传播，计算损失，进行反向传播并更新模型参数。

• 验证过程：使用 model.eval() 将模型设置为评估模式，禁用 Dropout 等操作。在验证时，使用 torch.no_grad() 禁用梯度计算，以节省内存和计算资源。

6. 模型保存和早停策略：

if mean_valid_loss < best_loss:best_loss = mean_valid_losstorch.save(model.state_dict(), config['save_path']) # Save your best modelprint('Saving model with loss {:.3f}...'.format(best_loss))early_stop_count = 0
else: early_stop_count += 1if early_stop_count >= config['early_stop']:print('\nModel is not improving, so we halt the training session.')return

• 保存最好的模型：如果当前验证损失比之前的最好损失更小，保存当前模型的参数，并重置早停计数器。

• 早停机制：如果验证损失连续多次没有改善（由 early_stop_count 控制），则停止训练，避免过拟合。

9、超参数字典 config

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
config = {'seed': 5201314,      # Your seed number, you can pick your lucky number. :)'select_all': True,   # Whether to use all features.'valid_ratio': 0.2,   # validation_size = train_size * valid_ratio'n_epochs': 5000,     # Number of epochs.            'batch_size': 256, 'learning_rate': 1e-5,              'early_stop': 600,    # If model has not improved for this many consecutive epochs, stop training.     'save_path': './models/model.ckpt'  # Your model will be saved here.
}

        这段代码设置了一个字典 config，其中包含了一些重要的配置参数，这些参数将在模型训练过程中使用。这些配置定义了训练的基本设置、超参数、早停策略以及文件保存路径等内容。

10、准备和加载数据

same_seed(config['seed'])
train_data, test_data = pd.read_csv('./covid_train.csv').values, pd.read_csv('./covid_test.csv').values
train_data, valid_data = train_valid_split(train_data, config['valid_ratio'], config['seed'])# Print out the data size.
print(f"""train_data size: {train_data.shape} 
valid_data size: {valid_data.shape} 
test_data size: {test_data.shape}""")# Select features
x_train, x_valid, x_test, y_train, y_valid = select_feat(train_data, valid_data, test_data, config['select_all'])# Print out the number of features.
print(f'number of features: {x_train.shape[1]}')train_dataset, valid_dataset, test_dataset = COVID19Dataset(x_train, y_train), \COVID19Dataset(x_valid, y_valid), \COVID19Dataset(x_test)# Pytorch data loader loads pytorch dataset into batches.
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=config['batch_size'], shuffle=True, pin_memory=True)
valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=config['batch_size'], shuffle=True, pin_memory=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=config['batch_size'], shuffle=False, pin_memory=True)

这段代码主要用于准备和加载训练数据、验证数据和测试数据，为后续的训练和推理过程做准备。

11、创建并训练模型

model = My_Model(input_dim=x_train.shape[1]).to(device) # put your model and data on the same computation device.
trainer(train_loader, valid_loader, model, config, device)

这段代码的作用是创建并训练一个深度学习模型，确保模型和数据都被加载到同一个计算设备（GPU 或 CPU），并且开始训练。

12、加载并启动 TensorBoard

%reload_ext tensorboard
%tensorboard --logdir=./runs/

这两行代码是在 Jupyter Notebook 中用于加载并启动 TensorBoard 的。

13、使用训练好的模型进行预测

def save_pred(preds, file):''' Save predictions to specified file '''with open(file, 'w') as fp:writer = csv.writer(fp)writer.writerow(['id', 'tested_positive'])for i, p in enumerate(preds):writer.writerow([i, p])model = My_Model(input_dim=x_train.shape[1]).to(device)
model.load_state_dict(torch.load(config['save_path']))
preds = predict(test_loader, model, device) 
save_pred(preds, 'pred.csv')

        这段代码的目的是使用训练好的模型进行预测，并将预测结果保存到指定的文件中。它分为三个主要步骤：加载模型、进行预测、保存预测结果。

14、下载文件到本地

from google.colab import files
files.download('pred.csv')

这段代码是用于在 Google Colab 环境中下载文件。具体来说，它通过 files.download() 方法将本地文件（pred.csv）下载到你的本地计算机。