简 介： ※利用Python编写的aisi辅助程序，可以在一定程度上缓解简单性与灵活性之间的矛盾。这以个人搭建网络的习惯进行固定，在平时以更小的代码量，更灵活的方式构建深度学习程序。提高程序开发效率。

关键词： AI studio，PaddlePaddle，asis

§01 代码片段

1.1 背景介绍

借助于Python语言的精简特性，很多 深度学习平台 在构建深度神经网络方面都进行了高度的封装。很多情况下，一些介绍性的文章都在强调仅需10句话就可以构成深度学习网络，云云。

尽管如此，精简性与灵活性之间的矛盾一直是横亘在网络编程之间障碍。为此，在paddlepaddle的AI Studio环境中（BML CodeLab）下，集成了一些代码片段库，在一定程度上可以减少输入代码的繁琐性。

1.2 公共代码片段

在BML CodeLab环境下，在左面有公共代码片段工作页，其中包含了很多代码片段。

▲ 图1.2.1 BML CodeLab中的代码片段

1.2.1 代码片段种类

代码片段包含有一下代码片段种类：

• paddle 2.0
• Blackhole DataFrame
• Blackhole ML
• 描述性统计信息
• 新建列
• 缺失值处理
• Seaborn基本操作
• Bokeh基本操作
• Matplotlib基本操作
• Numpy基本操作
• seaborn可视化
• 线性回归
• DASK DATAFRAMES

在 paddle 2.0 种类中，包含有：

▲ 图1.2.2 paddle 2.0中的代码片段

点击其中一个代码片段，可以打开对应的编辑框：

▲ 图1.2.3 paddle 2.0 快速开始代码片段

将这些代码片段进行拷贝，编可以运行。因此可以实现 0 输入代码的编程。如果想进一步改进，可以在这些代码基础上进行修改编辑即可。

1.2.2 代码片段代码

下面对于Paddle 2.0 中的各个代码片段进行摘录：

（1）快速开始

import paddle
from paddle.vision.transforms import ToTensor# 加载数据集
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor())
val_dataset =  paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())# 模型组网
mnist = paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Flatten(),paddle.nn.Linear(784, 512),paddle.nn.ReLU(),paddle.nn.Dropout(0.2),paddle.nn.Linear(512, 10)
)# 封装模型
model = paddle.Model(mnist)# 配置训练模型
model.prepare(paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),paddle.nn.CrossEntropyLoss(),paddle.metric.Accuracy())# 模型训练
model.fit(train_dataset,epochs=5,batch_size=64,verbose=1)
# 模型评估
model.evaluate(val_dataset, verbose=0)# 模型测试
model.predict(val_dataset)# 模型保存
model.save('./model')

（2）数据集定义与加载

import paddle# 方法一：飞桨框架自带数据集
print('视觉相关数据集：', paddle.vision.datasets.__all__)
print('自然语言相关数据集：', paddle.text.__all__)# 使用飞桨框架自带数据集
from paddle.vision.transforms import ToTensor
# 训练数据集 用ToTensor将数据格式转为Tensor
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor())# 验证数据集
val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())# 方法二：自定义数据集
from paddle.io import DatasetBATCH_SIZE = 64
BATCH_NUM = 20IMAGE_SIZE = (28, 28)
CLASS_NUM = 10class MyDataset(Dataset):"""步骤一：继承paddle.io.Dataset类"""def __init__(self, num_samples):"""步骤二：实现构造函数，定义数据集大小"""super(MyDataset, self).__init__()self.num_samples = num_samplesdef __getitem__(self, index):"""步骤三：实现__getitem__方法，定义指定index时如何获取数据，并返回单条数据（训练数据，对应的标签）"""data = paddle.uniform(IMAGE_SIZE, dtype='float32')label = paddle.randint(0, CLASS_NUM-1, dtype='int64')return data, labeldef __len__(self):"""步骤四：实现__len__方法，返回数据集总数目"""return self.num_samples# 测试定义的数据集
custom_dataset = MyDataset(BATCH_SIZE * BATCH_NUM)print('=============custom dataset=============')
for data, label in custom_dataset:print(data.shape, label.shape)break# 数据加载train_loader = paddle.io.DataLoader(custom_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
# 如果要加载内置数据集，将 custom_dataset 换为 train_dataset 即可for batch_id, data in enumerate(train_loader()):x_data = data[0]y_data = data[1]print(x_data.shape)print(y_data.shape)break

（3）数据预处理

import paddle
print('数据处理方法：', paddle.vision.transforms.__all__)# 场景一：飞桨框架内置数据集 + 数据预处理
from paddle.vision.transforms import Compose, Resize, ColorJitter# 定义想要使用的数据增强方式，这里包括随机调整亮度、对比度和饱和度，改变图片大小
transform = Compose([ColorJitter(), Resize(size=32)])# 通过transform参数传递定义好的数据增强方法即可完成对自带数据集的增强
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)# 场景二：自定义数据集 + 数据预处理from paddle.io import DatasetBATCH_SIZE = 64
BATCH_NUM = 20IMAGE_SIZE = (28, 28)
CLASS_NUM = 10class MyDataset(Dataset):def __init__(self, num_samples):super(MyDataset, self).__init__()self.num_samples = num_samples# 在 `__init__` 中定义数据增强方法，此处为调整图像大小self.transform = Compose([Resize(size=32)])def __getitem__(self, index):data = paddle.uniform(IMAGE_SIZE, dtype='float32')# 在 `__getitem__` 中对数据集使用数据增强方法data = self.transform(data.numpy())label = paddle.randint(0, CLASS_NUM-1, dtype='int64')return data, labeldef __len__(self):return self.num_samples# 测试定义的数据集
custom_dataset = MyDataset(BATCH_SIZE * BATCH_NUM)print('=============custom dataset=============')
for data, label in custom_dataset:print(data.shape, label.shape)break

（4）模型组网

import paddle# 方法一：使用飞桨框架内置模型
print('飞桨框架内置模型：', paddle.vision.models.__all__)
lenet = paddle.vision.models.LeNet()
paddle.summary(lenet, (64, 1, 28, 28))# 方法二：Sequential 组网mnist = paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Flatten(),paddle.nn.Linear(784, 512),paddle.nn.ReLU(),paddle.nn.Dropout(0.2),paddle.nn.Linear(512, 10)
)# 方法三：SubClass 组网
class Mnist(paddle.nn.Layer):def __init__(self):super(Mnist, self).__init__()self.flatten = paddle.nn.Flatten()self.linear_1 = paddle.nn.Linear(784, 512)self.linear_2 = paddle.nn.Linear(512, 10)self.relu = paddle.nn.ReLU()self.dropout = paddle.nn.Dropout(0.2)def forward(self, inputs):y = self.flatten(inputs)y = self.linear_1(y)y = self.relu(y)y = self.dropout(y)y = self.linear_2(y)return y

（5）与测试

import paddle
from paddle.vision.transforms import ToTensor# 加载数据集
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor())
val_dataset =  paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())# 模型组网
mnist = paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Flatten(),paddle.nn.Linear(784, 512),paddle.nn.ReLU(),paddle.nn.Dropout(0.2),paddle.nn.Linear(512, 10)
)# 封装模型
model = paddle.Model(mnist)# 配置训练模型
model.prepare(paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),paddle.nn.CrossEntropyLoss(),paddle.metric.Accuracy())# 模型训练
model.fit(train_dataset,epochs=5,batch_size=64,verbose=1)
# 模型评估
model.evaluate(val_dataset, verbose=0)# 模型测试
model.predict(val_dataset)

（6）保存预加载

import paddle
from paddle.vision.transforms import ToTensor# 加载数据集
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor())
val_dataset =  paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())# 模型组网
mnist = paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Flatten(),paddle.nn.Linear(784, 512),paddle.nn.ReLU(),paddle.nn.Dropout(0.2),paddle.nn.Linear(512, 10)
)# 封装模型
model = paddle.Model(mnist)# 配置训练模型
model.prepare(paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),paddle.nn.CrossEntropyLoss(),paddle.metric.Accuracy())# 模型训练
model.fit(train_dataset,epochs=5,batch_size=64,verbose=1)# 模型保存
model.save('./model')# 模型加载
model.load('./model')

对于以上经典代码进行联系和研究，可以帮助理解在PaddlePaddle下构建基础网络的基本过程。

§02 辅助程序

上述代码片段可以看成一个葫芦，可以让初始学比照葫芦画瓢。但是当这些程序熟悉到一定程度，需要进一步改进的时候，此时仅仅通过代码片段的拷贝就显得非常不方便了。下面介绍一个Python辅助程序，可以帮助加速代码的构建。

2.1 辅助程序功能

辅助程序的名称为 aisi，即 AI Studio Insert-Instruction，它通过自带参数，可以自动在 TEASOFT 编辑器中插入编程代码。

2.1.1 辅助程序功能一览表各

这个辅助程序还在不断的完善和增加过程，下面是截止到（2021-12-14）它所具有的基本功能。

2.1.2 辅助程序代码

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# AISI.PY                      -- by Dr. ZhuoQing 2021-12-13
#
# Note:
#============================================================from head import *insertstr = 'import paddle\r\nimport paddle.nn.functional as F\r\n\
from paddle import nn\r\n\
from paddle.metric import accuracy as acc\r\n'#------------------------------------------------------------
caretpos = list(tspgetcaretpos())
headspaceself = '\r\n' +  ' '*caretpos[0] + 'self.'
headspace = '\r\n' +  ' '*caretpos[0]
headspaceonly = ' '*caretpos[0]
returnpos = 0#------------------------------------------------------------
if len(sys.argv) > 1:if sys.argv[1][0] == '.':sys.argv[1] = sys.argv[1][1:]maxlen = max([len(s) for s in sys.argv[1:]])argvdim = [s + ' '*(maxlen-len(s)) + ' = ' for s in sys.argv[1:] if len(s) > 0]insertstr = 'self.' + headspaceself.join(argvdim)caretpos[0] += len(argvdim[0]) + 8returnpos = 1#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'cmd':codestr = (
"AIStudio_Title = 'BML CodeLab'",
"def aiscmd(cmd):\r\n"
"    clipboard.copy(cmd+'\\n')",
"    tspsendwindowkey(AIStudio_Title, 'v', control=1)\r\n",
"def aisio(msg):",
"    aiscmd('clear\\necho \"%s\" >io.txt'%msg)",
"def rfchrome(title):",
"    tspsendwindowkey('%s'%title, 'r', control=1)",)insertstr = '\r\n'.join(codestr)+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'mnist':codestr = (
"from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize",
"transform = Compose([Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')])",
"train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)",
"test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)",)insertstr = headspace.join(codestr)+'\r\n'printf(insertstr)#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'c2d':ic,oc,ks,stride,padding = '1','6','5','1', ''if len(sys.argv) > 2: ic = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3: oc = sys.argv[3]if len(sys.argv) > 4: ks = sys.argv[4]if len(sys.argv) > 5: stride = sys.argv[5]if len(sys.argv) > 6: padding = sys.argv[6]if padding == '.':padding = str(int(ks)//2)if padding == '0':padding = ''if len(padding) == 0:codestr = (
"paddle.nn.Conv2D(in_channels=%s, out_channels=%s, kernel_size=%s, stride=%s)"%(ic,oc,ks,stride),)else:codestr = (
"paddle.nn.Conv2D(in_channels=%s, out_channels=%s, kernel_size=%s, stride=%s, padding=%s)"%(ic,oc,ks,stride,padding),)insertstr = '\r\n'.join(codestr)caretpos[1] += 1returnpos = 1#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'mp2d':ks,stride = '2','2'codestr = (
"paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=%s, stride=%s)"%(ks,stride),)insertstr = '\r\n'.join(codestr)caretpos[1] += 1returnpos = 1elif sys.argv[1] == 'L':inf,outf = '100','120'if len(sys.argv) > 2: inf = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3: outf = sys.argv[3]codestr = (
"paddle.nn.Linear(in_features=%s, out_features=%s)"%(inf,outf),)insertstr = '\r\n'.join(codestr)caretpos[1] += 1returnpos = 1#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'adam':modelname = 'model'lr = '0.001'if len(sys.argv) > 2:tmp = sys.argv[2]if tmp.replace('.','').isdigit():lr = tmpelse: modelname = tmpif len(sys.argv) > 3:tmp = sys.argv[3]if tmp.replace('.','').isdigit():lr = tmpelse: modelname = tmpcodestr = (
"optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=%s, parameters=%s.parameters())"%(lr, modelname),)insertstr = '\r\n'.join(codestr)+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'prep':modelname = 'model'lr = ''if len(sys.argv) > 2: modelname = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3: lr = sys.argv[3]if len(lr) > 0:codestr = (
"optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=%s, parameters=%s.parameters())"%(lr,modelname),
"%s.prepare(optimizer=optim, loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(), metrics=paddle.metric.Accuracy())"%modelname,)else:codestr = (
"%s.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(parameters=%s.parameters()),\r\n        loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(), metrics=paddle.metric.Accuracy())"%(modelname,modelname),)insertstr = '\r\n'.join(codestr)+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'save':modelname = 'model'filename = 'model'if len(sys.argv) > 2: modelname = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3: filename = sys.argv[3]codestr = (
"paddle.save(%s.state_dict(), './work/%s.pdparams')"%(modelname, filename),)insertstr = headspace.join(codestr)+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'load':modelname = 'model'filename = 'model'if len(sys.argv) > 2: modelname = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3: filename = sys.argv[3]codestr = (
"%s.set_state_dict(paddle.load('./work/%s.pdparams'))"%(modelname, filename),)insertstr = headspace.join(codestr)+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'net':netname = 'netmodel'if len(sys.argv) > 2: netname = sys.argv[2]codestr = (
"class %s(paddle.nn.Layer):"%netname,
"    def __init__(self, ):",
"        super(%s, self).__init__()        "%netname,)insertstr = headspace.join(codestr).rstrip(' ')if len(sys.argv) > 3:argvdim = []for s in sys.argv[3:]:sid = s.find('#')flag = 0if sid > 0:if s[sid+1:].isdigit():num = int(s[sid+1:])s = s[:sid]flag = 1for i in range(num):argvdim.append('%s%d'%(s,i+1))if flag == 0: argvdim.append(s)maxlen = max([len(s) for s in argvdim])argvdim = [s + ' '*(maxlen-len(s)) + ' = ' for s in argvdim if len(s) > 0]headspaceself = '\r\n' +  ' '*(caretpos[0]+8) + 'self.'insertstr = insertstr + '\r\n        self.' + headspaceself.join(argvdim)#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'forward':insertstr = 'def forward(self, x):'for s in sys.argv[2:]:insertstr = insertstr  + '\r\n' + headspaceonly + '    'if s == 'flatten':insertstr = insertstr + 'x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)'elif s == 'relu(x)':insertstr = insertstr + 'x = F.relu(x)'else:appenddim = []sinv = s[::-1]endid = 0for id,a in enumerate(sinv):if a == '.':    appenddim.append('\r\n'+headspaceonly+'    '+'x = F.relu(x)')elif a == '-':  appenddim.append('\r\n'+headspaceonly+'    '+'x = paddle.flatten(x, start_axis=1, stop_axis=-1)')elif a == ',':  appenddim.append('\r\n'+headspaceonly+'    '+'x = F.sigmoid(x)')elif a == ';':  appenddim.append('\r\n'+headspaceonly+'    '+'x = F.softmax(x)')elif a == '|':  appenddim.append('\r\n'+headspaceonly+'    '+'x = F.normalize(x)')else:endid = idbreakif endid > 0:s = s[:-endid]insertstr = insertstr + 'x = self.%s(x)'%sinsertstr = insertstr + ''.join(appenddim[::-1])else:insertstr = insertstr + 'x = self.%s(x)'%sinsertstr = insertstr + '\r\n' + headspaceonly + '    return x'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'train':codestr = (
"train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)",
"def train(model):",
"    model.train()",
"    epochs = 2",
"    optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())",
"    for epoch in range(epochs):",
"        for batch_id, data in enumerate(train_loader()):",
"            x_data = data[0]",
"            y_data = data[1]",
"            predicts = model(x_data)",
"            loss = F.cross_entropy(predicts, y_data)",
"            acc = paddle.metric.accuracy(predicts, y_data)",
"            loss.backward()",
"            if batch_id % 100 == 0:",
"                print('epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}, acc is: {}'.format(epoch, batch_id, loss.numpy(), acc.numpy()))",
"            optim.step()",
"            optim.clear_grad()",)insertstr = headspace.join(codestr).rstrip(' ')+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'update':idata = 'x_data'odata = 'y_data'if len(sys.argv) > 2: idata = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3: odata = sys.argv[3]codestr = (
"predicts = model(%s)"%idata,
"loss = F.cross_entropy(predicts, %s)"%odata,
"acc = paddle.metric.accuracy(predicts, %s)"%odata,
"loss.backward()",
"if batch_id % 100 == 0:",
"    print('epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}, acc is: {}'.format(epoch, batch_id, loss.numpy(), acc.numpy()))",
"optim.step()",
"optim.clear_grad()",)insertstr = headspace.join(codestr)+'\r\n'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'sq':insertstr = 'paddle.nn.Sequential(\r\n'for s in sys.argv[2:]:if s[0] == 'f':    insertstr = insertstr + '    paddle.nn.Flatten(),\r\n'elif s[0] == 'r':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.ReLU(),\r\n'elif s[0] == 'd':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.Dropout(%s),\r\n'%s[1:]elif s[0] == 'l':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.Linear(%s),\r\n'%s[1:]elif s[0] == 'F':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.Flatten(),\r\n'elif s[0] == 'R':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.ReLU(),\r\n'elif s[0] == 'D':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.Dropout(%s),\r\n'%s[1:]elif s[0] == 'L':  insertstr = insertstr + '    paddle.nn.Linear(%s),\r\n'%s[1:]insertstr = insertstr + ')'#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'fit':modelname = 'model'td = 'train_dataset'ep = 5bs = 64if len(sys.argv) > 2:  modelname = sys.argv[2]if len(sys.argv) > 3:  td = sys.argv[3]if len(sys.argv) > 4:  ep = int(sys.argv[4])if len(sys.argv) > 5:  bs = int(sys.argv[5])insertstr = '%s.fit(%s, epochs=%d, batch_size=%d, verbose=1)\r\n'%(modelname, td, ep, bs)#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'xxxx':codestr = ()insertstr = headspace.join(codestr).rstrip(' ')#--------------------------------------------------------elif sys.argv[1] == 'xxxx':codestr = ()insertstr = headspace.join(codestr).rstrip(' ')#--------------------------------------------------------else:printf("Unrecoginized argument.\a")exit()#------------------------------------------------------------
if len(insertstr) > 0:clipboard.copy(insertstr)tsppasteclipboard()if returnpos > 0:tspsetcaretpos(caretpos[0], caretpos[1])#------------------------------------------------------------
printf('\a')#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : AISI.PY
#============================================================

2.2 辅助程序应用实例

2.2.1 基本功能

（1）导入头文件

aisi

import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddle import nn
from paddle.metric import accuracy as acc

（2）调入mnist

aisi mnist

from paddle.vision.transforms import Compose, Normalize
transform = Compose([Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_format='CHW')])
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)
test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=transform)

（3）构建网络

 aisi sq F L784,512 R D0.2 L512,10

paddle.nn.Sequential(paddle.nn.Flatten(),paddle.nn.Linear(784,512),paddle.nn.ReLU(),paddle.nn.Dropout(0.2),paddle.nn.Linear(512,10),
)

 aisi prep model 0.01

optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.01, parameters=model.parameters())
model.prepare(optimizer=optim, loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(), metrics=paddle.metric.Accuracy())

（4）训练网络

aisi train

train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
def train(model):model.train()epochs = 2optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameters=model.parameters())for epoch in range(epochs):for batch_id, data in enumerate(train_loader()):x_data = data[0]y_data = data[1]predicts = model(x_data)loss = F.cross_entropy(predicts, y_data)acc = paddle.metric.accuracy(predicts, y_data)loss.backward()if batch_id % 100 == 0:print('epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}, acc is: {}'.format(epoch, batch_id, loss.numpy(), acc.numpy()))optim.step()optim.clear_grad()

※ 总  结 ※

利用Python编写的aisi辅助程序，可以在一定程度上缓解简单性与灵活性之间的矛盾。这以个人搭建网络的习惯进行固定，在平时以更小的代码量，更灵活的方式构建深度学习程序。提高程序开发效率。

■ 相关文献链接:

• 深度学习平台

● 相关图表链接:

• 图1.2.1 BML CodeLab中的代码片段
• 图1.2.2 paddle 2.0中的代码片段
• 图1.2.3 paddle 2.0 快速开始代码片段

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