AWS与微软合作发布Gluon API 可快速构建机器学习模型

2017 年 10 月 12 日，AWS 与微软合作发布了 Gluon 开源项目，该项目旨在帮助开发者更加简单快速的构建机器学习模型，同时保留了较好的性能。

根据Gluon 项目官方 Github 页面上的描述，Gluon API 支持任意一种深度学习框架，其相关规范已经在 Apache MXNet 项目中实施，开发者只需安装最新版本的 MXNet（master）即可体验。AWS 用户可以创建一个 AWS Deep Learning AMI进行体验。

该页面提供了一段简易使用说明，摘录如下：

本教程以一个两层神经网络的构建和训练为例，我们将它称呼为多层感知机 (multilayer perceptron)。（本示范建议使用 Python 3.3 或以上，并且使用Jupyter notebook来运行。详细教程可参考这个页面。）

首先，进行如下引用声明：

import mxnet as mx
from mxnet import gluon, autograd, ndarray
import numpy as np

然后，使用gluon.data.DataLoader承载训练数据和测试数据。这个 DataLoader 是一个 iterator 对象类，非常适合处理规模较大的数据集。

train_data = mx.gluon.data.DataLoader(mx.gluon.data.vision.MNIST(train=True, transform=lambda data, label: (data.astype(np.float32)/255, label)),
                                      batch_size=32, shuffle=True)
test_data = mx.gluon.data.DataLoader(mx.gluon.data.vision.MNIST(train=False, transform=lambda data, label: (data.astype(np.float32)/255, label)),
                                     batch_size=32, shuffle=False)

接下来，定义神经网络：

# 先把模型做个初始化 
net = gluon.nn.Sequential()
# 然后定义模型架构 
with net.name_scope():
    net.add(gluon.nn.Dense(128, activation="relu")) # 第一层设置 128 个节点 
    net.add(gluon.nn.Dense(64, activation="relu")) # 第二层设置 64 个节点 
    net.add(gluon.nn.Dense(10)) # 输出层

然后把模型的参数设置一下：

# 先随机设置模型参数 
# 数值从一个标准差为 0.05 正态分布曲线里面取 
net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=0.05))

# 使用 softmax cross entropy loss 算法 
# 计算模型的预测能力 
softmax_cross_entropy = gluon.loss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

# 使用随机梯度下降算法 (sgd) 进行训练 
# 并且将学习率的超参数设置为 .1
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': .1})

之后就可以开始跑训练了，一共分四个步骤。一、把数据放进去；二、在神经网络模型算出输出之后，比较其与实际结果的差距；三、用 Gluon 的autograd计算模型各参数对此差距的影响；四、用 Gluon 的trainer方法优化这些参数以降低差距。以下我们先让它跑 10 轮的训练：

epochs = 10
for e in range(epochs):
    for i, (data, label) in enumerate(train_data):
        data = data.as_in_context(mx.cpu()).reshape((-1, 784))
        label = label.as_in_context(mx.cpu())
        with autograd.record(): # Start recording the derivatives
            output = net(data) # the forward iteration
            loss = softmax_cross_entropy(output, label)
            loss.backward()
        trainer.step(data.shape[0])
        # Provide stats on the improvement of the model over each epoch
        curr_loss = ndarray.mean(loss).asscalar()
    print("Epoch {}. Current Loss: {}.".format(e, curr_loss))

若想了解更多 Gluon 说明与用法，可以查看gluon.mxnet.io这个网站。

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