InceptionTime

125404629

现在我有一个InceptionTime程序，如何使用我的数据运行这个程序.train数据集作为训练集训练模型,数据的第一列是类别，第二列到最后一列是光谱数据，一共有8个类别

1. # resnet model
   
2. import keras
   
3. import numpy as np
   
4. import time
   
5. 
   
6. from utils.utils import save_logs
   
7. from utils.utils import calculate_metrics
   
8. from utils.utils import save_test_duration
   
9. 
   
10. 
    
11. class Classifier_INCEPTION:
    
12. 
    
13.     def __init__(self, output_directory, input_shape, nb_classes, verbose=False, build=True, batch_size=64,
    
14.                  nb_filters=32, use_residual=True, use_bottleneck=True, depth=6, kernel_size=41, nb_epochs=1500):
    
15. 
    
16.         self.output_directory = output_directory
    
17. 
    
18.         self.nb_filters = nb_filters
    
19.         self.use_residual = use_residual
    
20.         self.use_bottleneck = use_bottleneck
    
21.         self.depth = depth
    
22.         self.kernel_size = kernel_size - 1
    
23.         self.callbacks = None
    
24.         self.batch_size = batch_size
    
25.         self.bottleneck_size = 32
    
26.         self.nb_epochs = nb_epochs
    
27. 
    
28.         if build == True:
    
29.             self.model = self.build_model(input_shape, nb_classes)
    
30.             if (verbose == True):
    
31.                 self.model.summary()
    
32.             self.verbose = verbose
    
33.             self.model.save_weights(self.output_directory + 'model_init.hdf5')
    
34. 
    
35.     def _inception_module(self, input_tensor, stride=1, activation='linear'):
    
36. 
    
37.         if self.use_bottleneck and int(input_tensor.shape[-1]) > 1:
    
38.             input_inception = keras.layers.Conv1D(filters=self.bottleneck_size, kernel_size=1,
    
39.                                                   padding='same', activation=activation, use_bias=False)(input_tensor)
    
40.         else:
    
41.             input_inception = input_tensor
    
42. 
    
43.         # kernel_size_s = [3, 5, 8, 11, 17]
    
44.         kernel_size_s = [self.kernel_size // (2 ** i) for i in range(3)]
    
45. 
    
46.         conv_list = []
    
47. 
    
48.         for i in range(len(kernel_size_s)):
    
49.             conv_list.append(keras.layers.Conv1D(filters=self.nb_filters, kernel_size=kernel_size_s[i],
    
50.                                                  strides=stride, padding='same', activation=activation, use_bias=False)(
    
51.                 input_inception))
    
52. 
    
53.         max_pool_1 = keras.layers.MaxPool1D(pool_size=3, strides=stride, padding='same')(input_tensor)
    
54. 
    
55.         conv_6 = keras.layers.Conv1D(filters=self.nb_filters, kernel_size=1,
    
56.                                      padding='same', activation=activation, use_bias=False)(max_pool_1)
    
57. 
    
58.         conv_list.append(conv_6)
    
59. 
    
60.         x = keras.layers.Concatenate(axis=2)(conv_list)
    
61.         x = keras.layers.BatchNormalization()(x)
    
62.         x = keras.layers.Activation(activation='relu')(x)
    
63.         return x
    
64. 
    
65.     def _shortcut_layer(self, input_tensor, out_tensor):
    
66.         shortcut_y = keras.layers.Conv1D(filters=int(out_tensor.shape[-1]), kernel_size=1,
    
67.                                          padding='same', use_bias=False)(input_tensor)
    
68.         shortcut_y = keras.layers.normalization.BatchNormalization()(shortcut_y)
    
69. 
    
70.         x = keras.layers.Add()([shortcut_y, out_tensor])
    
71.         x = keras.layers.Activation('relu')(x)
    
72.         return x
    
73. 
    
74.     def build_model(self, input_shape, nb_classes):
    
75.         input_layer = keras.layers.Input(input_shape)
    
76. 
    
77.         x = input_layer
    
78.         input_res = input_layer
    
79. 
    
80.         for d in range(self.depth):
    
81. 
    
82.             x = self._inception_module(x)
    
83. 
    
84.             if self.use_residual and d % 3 == 2:
    
85.                 x = self._shortcut_layer(input_res, x)
    
86.                 input_res = x
    
87. 
    
88.         gap_layer = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(x)
    
89. 
    
90.         output_layer = keras.layers.Dense(nb_classes, activation='softmax')(gap_layer)
    
91. 
    
92.         model = keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
    
93. 
    
94.         model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=keras.optimizers.Adam(),
    
95.                       metrics=['accuracy'])
    
96. 
    
97.         reduce_lr = keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.5, patience=50,
    
98.                                                       min_lr=0.0001)
    
99. 
    
100.         file_path = self.output_directory + 'best_model.hdf5'
     
101. 
     
102.         model_checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=file_path, monitor='loss',
     
103.                                                            save_best_only=True)
     
104. 
     
105.         self.callbacks = [reduce_lr, model_checkpoint]
     
106. 
     
107.         return model
     
108. 
     
109.     def fit(self, x_train, y_train, x_val, y_val, y_true, plot_test_acc=False):
     
110.         if len(keras.backend.tensorflow_backend._get_available_gpus()) == 0:
     
111.             print('error no gpu')
     
112.             exit()
     
113.         # x_val and y_val are only used to monitor the test loss and NOT for training
     
114. 
     
115.         if self.batch_size is None:
     
116.             mini_batch_size = int(min(x_train.shape[0] / 10, 16))
     
117.         else:
     
118.             mini_batch_size = self.batch_size
     
119. 
     
120.         start_time = time.time()
     
121. 
     
122.         if plot_test_acc:
     
123. 
     
124.             hist = self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=mini_batch_size, epochs=self.nb_epochs,
     
125.                                   verbose=self.verbose, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=self.callbacks)
     
126.         else:
     
127. 
     
128.             hist = self.model.fit(x_train, y_train, batch_size=mini_batch_size, epochs=self.nb_epochs,
     
129.                                   verbose=self.verbose, callbacks=self.callbacks)
     
130. 
     
131.         duration = time.time() - start_time
     
132. 
     
133.         self.model.save(self.output_directory + 'last_model.hdf5')
     
134. 
     
135.         y_pred = self.predict(x_val, y_true, x_train, y_train, y_val,
     
136.                               return_df_metrics=False)
     
137. 
     
138.         # save predictions
     
139.         np.save(self.output_directory + 'y_pred.npy', y_pred)
     
140. 
     
141.         # convert the predicted from binary to integer
     
142.         y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
     
143. 
     
144.         df_metrics = save_logs(self.output_directory, hist, y_pred, y_true, duration,
     
145.                                plot_test_acc=plot_test_acc)
     
146. 
     
147.         keras.backend.clear_session()
     
148. 
     
149.         return df_metrics
     
150. 
     
151.     def predict(self, x_test, y_true, x_train, y_train, y_test, return_df_metrics=True):
     
152.         start_time = time.time()
     
153.         model_path = self.output_directory + 'best_model.hdf5'
     
154.         model = keras.models.load_model(model_path)
     
155.         y_pred = model.predict(x_test, batch_size=self.batch_size)
     
156.         if return_df_metrics:
     
157.             y_pred = np.argmax(y_pred, axis=1)
     
158.             df_metrics = calculate_metrics(y_true, y_pred, 0.0)
     
159.             return df_metrics
     
160.         else:
     
161.             test_duration = time.time() - start_time
     
162.             save_test_duration(self.output_directory + 'test_duration.csv', test_duration)
     
163.             return y_pred

复制代码

isdkz

要使用InceptionTime程序运行数据，需要将数据集准备成合适的格式并调用fit方法。首先需要将数据集拆分成训练集和验证集，然后将它们都转换成numpy数组的形式。假设训练集和验证集分别为x_train和x_val，对应的标签为y_train和y_val，代码如下：

1. import numpy as np
   
2. 
   
3. # 加载数据集，假设数据集已经处理好并保存在numpy数组中
   
4. data = np.load('data.npy')
   
5. x = data[:, 1:]  # 特征数据
   
6. y = data[:, 0]   # 标签数据
   
7. 
   
8. # 将数据集拆分成训练集和验证集
   
9. val_split = 0.1  # 验证集比例
   
10. val_size = int(len(x) * val_split)
    
11. x_val = x[:val_size]
    
12. y_val = y[:val_size]
    
13. x_train = x[val_size:]
    
14. y_train = y[val_size:]
    
15. 
    
16. # 调用fit方法进行训练
    
17. from Classifier_INCEPTION import Classifier_INCEPTION
    
18. 
    
19. output_directory = 'output/'  # 输出目录
    
20. input_shape = (x_train.shape[1], 1)  # 输入形状
    
21. nb_classes = 8  # 类别数
    
22. 
    
23. classifier = Classifier_INCEPTION(output_directory, input_shape, nb_classes)
    
24. classifier.fit(x_train, y_train, x_val, y_val, y_true=y_val)
    

复制代码

在调用fit方法之前，需要先实例化一个Classifier_INCEPTION对象，并传入输出目录、输入形状和类别数等参数。然后就可以调用fit方法进行训练了。在训练过程中，程序会自动保存最佳模型，并将训练日志保存到输出目录中。训练完成后，可以调用predict方法对测试集进行预测，代码如下：

1. # 加载测试集数据
   
2. x_test = np.load('x_test.npy')
   
3. y_test = np.load('y_test.npy')
   
4. 
   
5. # 调用predict方法进行预测
   
6. df_metrics = classifier.predict(x_test, y_true=y_test)
   
7. print(df_metrics)
   

复制代码

在调用predict方法之前，需要先加载测试集数据，并将其转换成numpy数组的形式。然后就可以调用predict方法进行预测了。predict方法会返回一个DataFrame对象，包含了预测结果的各种指标。

陶远航

你的InceptionTime模型代码已经准备好了，现在你需要将你的数据集加载到模型中进行训练。以下是一种可能的方法：

首先，你需要将你的数据集读入Python。假设你的数据集是CSV格式，你可以使用pandas库来读取它。然后，你需要将数据集分割为特征和标签，然后将标签进行one-hot编码，以便于模型的训练。

1. import pandas as pd
   
2. from keras.utils import to_categorical
   
3. 
   
4. # 读取数据集
   
5. data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
   
6. 
   
7. # 分割特征和标签
   
8. X = data.iloc[:, 1:].values
   
9. y = data.iloc[:, 0].values
   
10. 
    
11. # 将标签进行one-hot编码
    
12. y = to_categorical(y, num_classes=8)
    

复制代码

接下来，你需要将数据集分割为训练集和验证集。你可以使用sklearn库的train_test_split函数来实现这一点。

1. from sklearn.model_selection import train_test_split
   
2. 
   
3. # 分割数据集
   
4. X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
   

复制代码

然后，你可以创建你的InceptionTime模型，并使用你的数据来训练它。

1. # 创建模型
   
2. model = Classifier_INCEPTION(output_directory='output_directory', input_shape=X_train.shape[1:], nb_classes=8)
   
3. 
   
4. # 训练模型
   
5. model.fit(X_train, y_train, X_val, y_val)
   

复制代码

注意，你需要将上述代码中的'your_dataset.csv'和'output_directory'替换为你的数据集的实际路径和你希望保存模型的实际路径。

此外，你可能需要根据你的数据集和你的需求调整数据预处理和模型训练的代码。例如，你可能需要调整train_test_split函数的test_size参数来改变训练集和验证集的大小，或者调整Classifier_INCEPTION类的参数来改变模型的配置。
请注意，本回答来自GPT-4
如果问题已经解决，请设置最佳答案

Mike_python小

首先，你需要准备好你的训练数据集。数据集应该是一个二维数组，其中第一列是类别，第二列到最后一列是光谱数据。你提到共有8个类别。

接下来，在你的代码中找到以下几行：

2. model = Classifier_INCEPTION(output_directory, input_shape, nb_classes)
3. model.fit(x_train, y_train, x_val, y_val, y_true)

复制代码

将上面的代码替换为以下内容：

2. from sklearn.model_selection import train_test_split
3. from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
5. # 准备数据
6. X = your_data[:, 1:]  # 提取光谱数据
7. y = your_data[:, 0]   # 提取类别
8. # 使用LabelBinarizer对类别进行one-hot编码
9. lb = LabelBinarizer()
10. y = lb.fit_transform(y)
11. # 划分训练集和验证集
12. x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
14. # 创建并训练模型
15. model = Classifier_INCEPTION(output_directory, input_shape, nb_classes)
16. model.fit(x_train, y_train, x_val, y_val, y_true)

复制代码

以上代码中，我们使用sklearn库中的train_test_split函数将数据划分为训练集和验证集，并使用LabelBinarizer对类别进行one-hot编码。然后，我们使用划分好的数据集来训练模型。

记得根据你的实际数据调整相关参数，例如test_size可以调整验证集大小。

希望对你有所帮助！如有任何进一步的问题，请随时提问。

球一个最佳答案谢谢啦！这对我非常重要！