有時候，作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，我們常常忘記了初心。我們首先是一個開發(fā)者，然后才是研究人員，最后才可能是數(shù)學(xué)家。我們的首要職責(zé)是快速找到無 bug 的解決方案。

我們能做模型并不意味著我們就是神。這并不是編寫垃圾代碼的理由

自從我開始學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)以來，我犯了很多錯誤。因此我想把我認(rèn) 機器學(xué)習(xí)工程中最常用的技能分享出來。在我看來，這也是目前這個行業(yè)最缺乏的技能。

我稱他們?yōu)椴欢浖臄?shù)據(jù)科學(xué)家，因為他們中很大一部分人都沒有系統(tǒng)地學(xué)習(xí)過計算機科學(xué)課程。而我自己也是如此。

如果要選擇雇傭一個偉大的數(shù)據(jù)科學(xué)家和一個偉大的機器學(xué)習(xí)工程師，我會選擇雇傭后者。

下面開始我的分享。

學(xué)習(xí)編寫抽象類

一旦開始編寫抽象類，你就能體會到它給帶來的好處。抽象類強制子類使用相同的方法和方法名稱。許多人在同一個項目上工作， 如果每個人去定義不同的方法，這樣做沒有必要也很容易造成混亂。

 1importos
 2fromabcimportABCMeta,abstractmethod
 3
 4
 5classDataProcessor(metaclass=ABCMeta):
 6"""Baseprocessortobeusedforallpreparation."""
 7def__init__(self,input_directory,output_directory):
 8self.input_directory=input_directory
 9self.output_directory=output_directory
10
11@abstractmethod
12defread(self):
13"""Readrawdata."""
14
15@abstractmethod
16defprocess(self):
17"""Processesrawdata.Thisstepshouldcreatetherawdataframewithalltherequiredfeatures.Shouldn'timplementstatisticalortextcleaning."""
18
19@abstractmethod
20defsave(self):
21"""Savesprocesseddata."""
22
23
24classTrainer(metaclass=ABCMeta):
25"""Basetrainertobeusedforallmodels."""
26
27def__init__(self,directory):
28self.directory=directory
29self.model_directory=os.path.join(directory,'models')
30
31@abstractmethod
32defpreprocess(self):
33"""Thistakesthepreprocesseddataandreturnscleandata.Thisismoreaboutstatisticalortextcleaning."""
34
35@abstractmethod
36defset_model(self):
37"""Definemodelhere."""
38
39@abstractmethod
40deffit_model(self):
41"""Thistakesthevectoriseddataandreturnsatrainedmodel."""
42
43@abstractmethod
44defgenerate_metrics(self):
45"""Generatesmetricwithtrainedmodelandtestdata."""
46
47@abstractmethod
48defsave_model(self,model_name):
49"""Thismethodsavesthemodelinourrequiredformat."""
50
51
52classPredict(metaclass=ABCMeta):
53"""Basepredictortobeusedforallmodels."""
54
55def__init__(self,directory):
56self.directory=directory
57self.model_directory=os.path.join(directory,'models')
58
59@abstractmethod
60defload_model(self):
61"""Loadmodelhere."""
62
63@abstractmethod
64defpreprocess(self):
65"""Thistakestherawdataandreturnscleandataforprediction."""
66
67@abstractmethod
68defpredict(self):
69"""Thisisusedforprediction."""
70
71
72classBaseDB(metaclass=ABCMeta):
73"""BasedatabaseclasstobeusedforallDBconnectors."""
74@abstractmethod
75defget_connection(self):
76"""ThiscreatesanewDBconnection."""
77@abstractmethod
78defclose_connection(self):
79"""ThisclosestheDBconnection."""

固定隨機數(shù)種子

實驗的可重復(fù)性是非常重要的，隨機數(shù)種子是我們的敵人。要特別注重隨機數(shù)種子的設(shè)置，否則會導(dǎo)致不同的訓(xùn)練 / 測試數(shù)據(jù)的分裂和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不同權(quán)重的初始化。這些最終會導(dǎo)致結(jié)果的不一致。

1defset_seed(args):
2random.seed(args.seed)
3np.random.seed(args.seed)
4torch.manual_seed(args.seed)
5ifargs.n_gpu>0:
6torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)

先加載少量數(shù)據(jù)

如果你的數(shù)據(jù)量太大，并且你正在處理比如清理數(shù)據(jù)或建模等后續(xù)編碼時，請使用 `nrows `來避免每次都加載大量數(shù)據(jù)。當(dāng)你只想測試代碼而不是想實際運行整個程序時，可以使用此方法。

非常適合在你本地電腦配置不足以處理那么大的數(shù)據(jù)量， 但你喜歡用 Jupyter/VS code/Atom 開發(fā)的場景。

1f_train=pd.read_csv(‘train.csv’,nrows=1000)

預(yù)測失敗 (成熟開發(fā)人員的標(biāo)志)

總是檢查數(shù)據(jù)中的 NA（缺失值），因為這些數(shù)據(jù)可能會造成一些問題。即使你當(dāng)前的數(shù)據(jù)沒有，并不意味著它不會在未來的訓(xùn)練循環(huán)中出現(xiàn)。所以無論如何都要留意這個問題。

1print(len(df))
2df.isna().sum()
3df.dropna()
4print(len(df))

顯示處理進度

在處理大數(shù)據(jù)時，如果能知道還需要多少時間可以處理完，能夠了解當(dāng)前的進度非常重要。

方案1：tqdm

 1fromtqdmimporttqdm
 2importtime
 3
 4tqdm.pandas()
 5
 6df['col']=df['col'].progress_apply(lambdax:x**2)
 7
 8text=""
 9forcharintqdm(["a","b","c","d"]):
10time.sleep(0.25)
11text=text+char

方案2：fastprogress

1fromfastprogress.fastprogressimportmaster_bar,progress_bar
2fromtimeimportsleep
3mb=master_bar(range(10))
4foriinmb:
5forjinprogress_bar(range(100),parent=mb):
6sleep(0.01)
7mb.child.comment=f'secondbarstat'
8mb.first_bar.comment=f'firstbarstat'
9mb.write(f'Finishedloop{i}.')

解決 Pandas 慢的問題

如果你用過 pandas，你就會知道有時候它的速度有多慢ーー尤其在團隊合作時。與其絞盡腦汁去尋找加速解決方案，不如通過改變一行代碼來使用 modin。

1importmodin.pandasaspd

記錄函數(shù)的執(zhí)行時間

并不是所有的函數(shù)都生來平等。

即使全部代碼都運行正常，也并不能意味著你寫出了一手好代碼。一些軟錯誤實際上會使你的代碼變慢，因此有必要找到它們。使用此裝飾器記錄函數(shù)的時間。

 1importtime
 2
 3deftiming(f):
 4"""Decoratorfortimingfunctions
 5Usage:
 6@timing
 7deffunction(a):
 8pass
 9"""
10
11
12@wraps(f)
13defwrapper(*args,**kwargs):
14start=time.time()
15result=f(*args,**kwargs)
16end=time.time()
17print('function:%rtook:%2.2fsec'%(f.__name__,end-start))
18returnresult
19returnwrapp

不要在云上燒錢

沒有人喜歡浪費云資源的工程師。

我們的一些實驗可能會持續(xù)數(shù)小時。跟蹤它并在完成后關(guān)閉云實例是很困難的。我自己也犯過錯誤，也看到過有些人會有連續(xù)幾天不關(guān)機的情況。

這種情況經(jīng)常會發(fā)生在我們周五上班，留下一些東西運行，直到周一回來才意識到。

只要在執(zhí)行結(jié)束時調(diào)用這個函數(shù)，你的屁股就再也不會著火了！

使用 `try` 和 `except` 來包裹 main 函數(shù)，一旦發(fā)生異常，服務(wù)器就不會再運行。我就處理過類似的案例

讓我們多一點責(zé)任感，低碳環(huán)保從我做起。

 1importos
 2
 3defrun_command(cmd):
 4returnos.system(cmd)
 5
 6defshutdown(seconds=0,os='linux'):
 7"""Shutdownsystemaftersecondsgiven.UsefulforshuttingEC2tosavecosts."""
 8ifos=='linux':
 9run_command('sudoshutdown-h-tsec%s'%seconds)
10elifos=='windows':
11run_command('shutdown-s-t%s'%seconds)

創(chuàng)建和保存報告

在建模的某個特定點之后，所有的深刻見解都來自于對誤差和度量的分析。確保為自己和上司創(chuàng)建并保存格式正確的報告。

不管怎樣，管理層都喜歡報告，不是嗎？

 1importjson
 2importos
 3
 4fromsklearn.metricsimport(accuracy_score,classification_report,
 5confusion_matrix,f1_score,fbeta_score)
 6
 7defget_metrics(y,y_pred,beta=2,average_method='macro',y_encoder=None):
 8ify_encoder:
 9y=y_encoder.inverse_transform(y)
10y_pred=y_encoder.inverse_transform(y_pred)
11return{
12'accuracy':round(accuracy_score(y,y_pred),4),
13'f1_score_macro':round(f1_score(y,y_pred,average=average_method),4),
14'fbeta_score_macro':round(fbeta_score(y,y_pred,beta,average=average_method),4),
15'report':classification_report(y,y_pred,output_dict=True),
16'report_csv':classification_report(y,y_pred,output_dict=False).replace('
','
')
17}
18
19
20defsave_metrics(metrics:dict,model_directory,file_name):
21path=os.path.join(model_directory,file_name+'_report.txt')
22classification_report_to_csv(metrics['report_csv'],path)
23metrics.pop('report_csv')
24path=os.path.join(model_directory,file_name+'_metrics.json')
25json.dump(metrics,open(path,'w'),indent=4)

寫出一手好 API

結(jié)果不好，一切都不好。

你可以做很好的數(shù)據(jù)清理和建模，但是你仍然可以在最后制造巨大的混亂。通過我與人打交道的經(jīng)驗告訴我，許多人不清楚如何編寫好的 api、文檔和服務(wù)器設(shè)置。我將很快寫另一篇關(guān)于這方面的文章，但是先讓我簡要分享一部分。

下面的方法適用于經(jīng)典的機器學(xué)習(xí) 和 深度學(xué)習(xí)部署，在不太高的負(fù)載下(比如1000 / min)。

見識下這個組合: Fastapi + uvicorn + gunicorn

• 最快的ー用 fastapi 編寫 API，因為這是最快的，原因參見這篇文章。
• 文檔ー在 fastapi 中編寫 API 為我們提供了 http: url/docs 上的免費文檔和測試端點，當(dāng)我們更改代碼時，fastapi 會自動生成和更新這些文檔。
• workerー使用 gunicorn 服務(wù)器部署 API，因為 gunicorn 具有啟動多于1個 worker，而且你應(yīng)該保留至少 2 個worker。

運行這些命令來使用 4 個 worker 部署。可以通過負(fù)載測試優(yōu)化 worker 數(shù)量。

1pipinstallfastapiuvicorngunicorn
2gunicorn-w4-kuvicorn.workers.UvicornH11Workermain:app