├── models
    └── conv1d
    │   └── owo
├── dataset
    └── 【说明：sensor_train和sensor_test放这】
├── README.md
├── models.py
├── train.ipynb
├── preprocess.py
├── utils.py
├── torch_version
    └── conv1d_torch.ipynb
└── sub.csv


/models/conv1d/owo:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/dataset/【说明：sensor_train和sensor_test放这】:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/README.md:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # xw2020_baseline_keras（From 最大的梦想家）
 2 | ##  score :0.77633
 3 | 
 4 | ## Note:
 5 | 
 6 |   1.  求生演说：此工程旨在帮助新手参考，并无太多trick！！！
 7 |   2.  接此工程迁移自（买米当卡 的pytorch实现）接口都是仿照pytorch实现，友好，可扩展性强。
 8 |   3.  加了数据标准化和伪标签！
 9 |   4.  此工程严重过拟合，建议自行加数据增强涨分，亲测有效！
10 |   5.  有用就点个star，这是作者的动力，谢谢！
11 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/models.py:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | import tensorflow as tf
 2 | import numpy as np
 3 | from tensorflow import keras
 4 | 
 5 | def BLOCK(seq, filters, kernal_size):
 6 |     cnn = keras.layers.Conv1D(filters, 1, padding='SAME', activation='relu')(seq)
 7 |     cnn = keras.layers.LayerNormalization()(cnn)
 8 | 
 9 |     cnn = keras.layers.Conv1D(filters, kernal_size, padding='SAME', activation='relu')(cnn)
10 |     cnn = keras.layers.LayerNormalization()(cnn)
11 | 
12 |     cnn = keras.layers.Conv1D(filters, 1, padding='SAME', activation='relu')(cnn)
13 |     cnn = keras.layers.LayerNormalization()(cnn)
14 | 
15 |     seq = keras.layers.Conv1D(filters, 1)(seq)
16 |     seq = keras.layers.Add()([seq, cnn])
17 |     return seq
18 | 
19 | def BLOCK2(seq, filters=128, kernal_size=5):
20 |     seq = BLOCK(seq, filters, kernal_size)
21 |     seq = keras.layers.MaxPooling1D(2)(seq)
22 |     seq = keras.layers.SpatialDropout1D(0.3)(seq)
23 |     seq = BLOCK(seq, filters//2, kernal_size)
24 |     seq = keras.layers.GlobalAveragePooling1D()(seq)
25 |     return seq
26 | 
27 | def ComplexConv1D(input_shape, num_classes):
28 |     inputs = keras.layers.Input(shape=input_shape[1:])
29 |     seq_3 = BLOCK2(inputs, kernal_size=3)
30 |     seq_5 = BLOCK2(inputs, kernal_size=5)
31 |     seq_7 = BLOCK2(inputs, kernal_size=7)
32 |     seq = keras.layers.concatenate([seq_3, seq_5, seq_7])
33 |     seq = keras.layers.Dense(512, activation='relu')(seq)
34 |     seq = keras.layers.Dropout(0.3)(seq)
35 |     seq = keras.layers.Dense(128, activation='relu')(seq)
36 |     seq = keras.layers.Dropout(0.3)(seq)
37 |     outputs = keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(seq)
38 | 
39 |     model = keras.models.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])
40 | 
41 |     model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(1e-3),
42 |             loss=tf.losses.CategoricalCrossentropy(label_smoothing=0.1),           
43 |             metrics=['accuracy'])
44 | 
45 |     return model


--------------------------------------------------------------------------------
/train.ipynb:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | {
  2 |  "cells": [
  3 |   {
  4 |    "cell_type": "code",
  5 |    "execution_count": null,
  6 |    "metadata": {
  7 |     "tags": []
  8 |    },
  9 |    "outputs": [],
 10 |    "source": [
 11 |     "import tensorflow as tf\n",
 12 |     "import numpy as np\n",
 13 |     "from tensorflow import keras\n",
 14 |     "from utils import *\n",
 15 |     "from models import *\n",
 16 |     "from preprocess import *\n",
 17 |     "\n",
 18 |     "# 导入精心挑选的pseudo labels\n",
 19 |     "train_data, train_labels, test_data = get_train_test_data(pseudo_labels_file=\n",
 20 |     "                                                'dataset/pseudo_train_2756.csv')\n",
 21 |     "# 设置数据增强方式 (noise, mixup or both)\n",
 22 |     "set_data_enhance(['noise'])"
 23 |    ]
 24 |   },
 25 |   {
 26 |    "cell_type": "code",
 27 |    "execution_count": null,
 28 |    "metadata": {},
 29 |    "outputs": [],
 30 |    "source": [
 31 |     "# 转换成float32节省显存，以及one_hot编码\n",
 32 |     "train_data = tf.cast(train_data, tf.float32).numpy()\n",
 33 |     "train_labels = tf.one_hot(train_labels, num_classes).numpy()"
 34 |    ]
 35 |   },
 36 |   {
 37 |    "cell_type": "code",
 38 |    "execution_count": null,
 39 |    "metadata": {
 40 |     "tags": []
 41 |    },
 42 |    "outputs": [],
 43 |    "source": [
 44 |     "# 训练\n",
 45 |     "histories, evals = kfcv_fit(builder=lambda : ComplexConv1D(train_data.shape, 19),\n",
 46 |     "                                x=train_data, y=train_labels,\n",
 47 |     "                                epochs=40,\n",
 48 |     "                                checkpoint_path = './models/conv1d/',\n",
 49 |     "                                batch_size=64\n",
 50 |     "                                )"
 51 |    ]
 52 |   },
 53 |   {
 54 |    "cell_type": "code",
 55 |    "execution_count": null,
 56 |    "metadata": {
 57 |     "tags": []
 58 |    },
 59 |    "outputs": [],
 60 |    "source": [
 61 |     "# 评估\n",
 62 |     "kfcv_evaluate('conv1d', train_data, train_labels)"
 63 |    ]
 64 |   },
 65 |   {
 66 |    "cell_type": "code",
 67 |    "execution_count": null,
 68 |    "metadata": {
 69 |     "tags": []
 70 |    },
 71 |    "outputs": [],
 72 |    "source": [
 73 |     "# 推断\n",
 74 |     "infer('conv1d', get_test_data(), 'result.csv')"
 75 |    ]
 76 |   },
 77 |   {
 78 |    "cell_type": "code",
 79 |    "execution_count": null,
 80 |    "metadata": {},
 81 |    "outputs": [],
 82 |    "source": []
 83 |   }
 84 |  ],
 85 |  "metadata": {
 86 |   "kernelspec": {
 87 |    "display_name": "Python 3.7.7 64-bit ('tf_main': venv)",
 88 |    "language": "python",
 89 |    "name": "python_defaultSpec_1596433119415"
 90 |   },
 91 |   "language_info": {
 92 |    "codemirror_mode": {
 93 |     "name": "ipython",
 94 |     "version": 3
 95 |    },
 96 |    "file_extension": ".py",
 97 |    "mimetype": "text/x-python",
 98 |    "name": "python",
 99 |    "nbconvert_exporter": "python",
100 |    "pygments_lexer": "ipython3",
101 |    "version": "3.7.4"
102 |   }
103 |  },
104 |  "nbformat": 4,
105 |  "nbformat_minor": 4
106 | }


--------------------------------------------------------------------------------
/preprocess.py:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | import pandas as pd
 2 | import numpy as np
 3 | import random
 4 | import pickle
 5 | from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 6 | import tensorflow as tf
 7 | 
 8 | # 特征列名称
 9 | src_names = ['acc_x', 'acc_y', 'acc_z', 'acc_xg', 'acc_yg', 'acc_zg', 'acc', 'acc_g']
10 | 
11 | def handle_features(data):
12 |     data.drop(columns=['time_point'], inplace=True)
13 | 
14 |     data['acc'] = (data.acc_x ** 2 + data.acc_y ** 2 + data.acc_z ** 2) ** 0.5
15 |     data['acc_g'] = (data.acc_xg ** 2 + data.acc_yg ** 2 + data.acc_zg ** 2) ** 0.5
16 | 
17 |     return data
18 | 
19 | # 构造numpy特征矩阵
20 | def handle_mats(grouped_data):
21 |     mats = [i.values for i in grouped_data]
22 |     # padding
23 |     for i in range(len(mats)):
24 |         padding_times = 61 - mats[i].shape[0]
25 |         for j in range(padding_times):
26 |             mats[i] = np.append(mats[i], [[0 for _ in range(mats[i].shape[1])]], axis=0)
27 | 
28 |     mats_padded = np.zeros([len(mats), 61, mats[0].shape[1]])
29 |     for i in range(len(mats)):
30 |         mats_padded[i] = mats[i]
31 | 
32 |     return mats_padded
33 | 
34 | def get_test_data(use_scaler=True):
35 |     FILE_NAME = "dataset/sensor_test.csv"
36 |     data = handle_features(pd.read_csv(FILE_NAME))
37 |     if use_scaler:
38 |         with open('scaler.pkl', 'rb') as f:
39 |             scaler = pickle.load(f)
40 |         data[src_names] = scaler.transform(data[src_names].values)
41 | 
42 |     grouped_data = [i.drop(columns='fragment_id') for _, i in data.groupby('fragment_id')]
43 |     return handle_mats(grouped_data)
44 | 
45 | def get_train_data(use_scaler=True, shuffle=True, pseudo_labels_file=None):
46 |     df = pd.read_csv("dataset/sensor_train.csv")
47 | 
48 |     # 简单拼接伪标签
49 |     if pseudo_labels_file != None:
50 |         df = df.append(pd.read_csv(pseudo_labels_file))
51 |     data = handle_features(df)
52 | 
53 |     # 标准化，并将统计值保存
54 |     if use_scaler:
55 |         scaler = StandardScaler()
56 |         scaler.fit(data[src_names].values)  
57 |         with open('scaler.pkl', 'wb') as f:
58 |             pickle.dump(scaler, f)
59 |         data[src_names] = scaler.transform(data[src_names].values)
60 | 
61 |     grouped_data = [i.drop(columns='fragment_id') for _, i in data.groupby('fragment_id')]
62 |     train_labels = np.array([int(i.iloc[0]['behavior_id']) for i in grouped_data])
63 |     for i in range(len(grouped_data)):
64 |         grouped_data[i].drop(columns='behavior_id', inplace=True)
65 |     train_data = handle_mats(grouped_data)
66 |     
67 |     if shuffle:
68 |         index = [i for i in range(len(train_labels))]
69 |         np.random.seed(2020)
70 |         np.random.shuffle(index)
71 | 
72 |         train_data = train_data[index]
73 |         train_labels = train_labels[index]
74 | 
75 |     return train_data, train_labels
76 | 
77 | def get_train_test_data(use_scaler=True, shuffle=True, pseudo_labels_file=None):
78 |     train_data, train_lables = get_train_data(use_scaler, shuffle, pseudo_labels_file=pseudo_labels_file)
79 |     test_data = get_test_data(use_scaler)
80 |     return train_data, train_lables, test_data


--------------------------------------------------------------------------------
/utils.py:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | import tensorflow as tf
  2 | import numpy as np
  3 | from tensorflow import keras
  4 | import pandas as pd
  5 | import os
  6 | from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
  7 | import gc
  8 | 
  9 | kfcv_seed = 1998
 10 | kfold_func = StratifiedKFold
 11 | data_enhance_method = []
 12 | k = 5
 13 | 
 14 | def set_data_enhance(val):
 15 |     if not isinstance(val, list):
 16 |         val = [val]
 17 |     global data_enhance_method
 18 |     data_enhance_method = val
 19 | 
 20 | mapping = {0: 'A_0', 1: 'A_1', 2: 'A_2', 3: 'A_3', 
 21 |     4: 'D_4', 5: 'A_5', 6: 'B_1',7: 'B_5', 
 22 |     8: 'B_2', 9: 'B_3', 10: 'B_0', 11: 'A_6', 
 23 |     12: 'C_1', 13: 'C_3', 14: 'C_0', 15: 'B_6', 
 24 |     16: 'C_2', 17: 'C_5', 18: 'C_6'}
 25 | 
 26 | reversed_mapping = {value: key for key, value in mapping.items()}
 27 | 
 28 | def decode_label(label_code):
 29 |     str = mapping[label_code]
 30 |     scene_code = ord(str.split('_')[0]) - ord('A')
 31 |     action_code = ord(str.split('_')[1]) - ord('0')
 32 |     return scene_code, action_code
 33 | 
 34 | def kfcv_evaluate(model_name, x, y):
 35 |     kfold = kfold_func(n_splits=k, shuffle=True, random_state=kfcv_seed)
 36 |     evals = {'loss':0.0, 'accuracy':0.0}
 37 |     index = 0
 38 | 
 39 |     for train, val in kfold.split(x, np.argmax(y, axis=-1)):
 40 |         print('Processing fold: %d (%d, %d)' % (index, len(train), len(val)))
 41 |         
 42 |         model = keras.models.load_model('./models/%s/part_%d.h5' % (model_name, index))
 43 | 
 44 |         loss, acc = model.evaluate(x=x[val], y=y[val])
 45 |         evals['loss'] += loss / k
 46 |         evals['accuracy'] += acc / k
 47 |         index += 1
 48 |     return evals
 49 | 
 50 | def kfcv_predict(model_name, inputs):
 51 |     path = './models/' + model_name + '/'
 52 |     models = []
 53 |     for i in range(k):
 54 |         models.append(keras.models.load_model(path + 'part_%d.h5' % i))
 55 | 
 56 |     print('%s loaded.' % model_name)
 57 |     result = []
 58 |     for j in range(k):
 59 |         result.append(models[j].predict(inputs))
 60 | 
 61 |     print('result got')
 62 |     result = sum(result) / k
 63 |     return result
 64 | 
 65 | def kfcv_fit(builder, x, y, epochs, checkpoint_path, verbose=2, batch_size=64):
 66 |     kfold = kfold_func(n_splits=k, shuffle=True, random_state=kfcv_seed)
 67 |     histories = []
 68 |     evals = []
 69 | 
 70 |     if checkpoint_path[len(checkpoint_path) - 1] != '/':
 71 |         checkpoint_path += '/'
 72 | 
 73 |     for i in range(k):
 74 |         if os.path.exists(checkpoint_path + 'part_%d.h5' % i):
 75 |             os.remove(checkpoint_path + 'part_%d.h5' % i)
 76 | 
 77 |     for index, (train, val) in enumerate(kfold.split(x, np.argmax(y, axis=-1))):
 78 |         print('Processing fold: %d (%d, %d)' % (index, len(train), len(val)))
 79 |         model = builder()
 80 | 
 81 |         x_train = x[train]
 82 |         y_train = y[train]
 83 | 
 84 |         if len(data_enhance_method) > 0:
 85 |             x_train_copy = np.copy(x_train)
 86 |             y_train_copy = np.copy(y_train)
 87 |             for method in data_enhance_method:
 88 |                 x_, y_ = data_enhance(method, x_train_copy, y_train_copy)
 89 |                 x_train = np.r_[x_train, x_]
 90 |                 y_train = np.r_[y_train, y_]
 91 |             x_train, y_train = shuffle(x_train, y_train)
 92 |             print('Data enhanced (%s) => %d' % (' '.join(data_enhance_method), len(x_train)))
 93 | 
 94 |         checkpoint = keras.callbacks.ModelCheckpoint(checkpoint_path + 'part_%d.h5' % index,
 95 |                                  monitor='val_accuracy',
 96 |                                  verbose=0,
 97 |                                  mode='max',
 98 |                                  save_best_only=True)
 99 | 
100 |         h = model.fit(x=x_train, y=y_train,
101 |                 epochs=epochs,
102 |                 verbose=verbose,
103 |                 validation_data=(x[val], y[val]),
104 |                 callbacks=[checkpoint],
105 |                 batch_size=batch_size,
106 |                 shuffle=True
107 |                 )
108 |         evals.append(model.evaluate(x=x[val], y=y[val]))
109 |         histories.append(h)
110 |         del model
111 |         gc.collect()
112 |     return histories, evals
113 | 
114 | def data_enhance(method, train_data, train_labels):
115 |     if method == 'noise':
116 |         noise = train_data + np.random.normal(0, 0.1, size=train_data.shape)
117 |         return noise, train_labels
118 |     
119 |     elif method == 'mixup':
120 |         index = [i for i in range(len(train_labels))]
121 |         np.random.shuffle(index)
122 | 
123 |         x_mixup = np.zeros(train_data.shape)
124 |         y_mixup = np.zeros(train_labels.shape)
125 | 
126 |         for i in range(len(train_labels)):
127 |             x1 = train_data[i]
128 |             x2 = train_data[index[i]]
129 |             y1 = train_labels[i]
130 |             y2 = train_labels[index[i]]
131 | 
132 |             factor = np.random.beta(0.2, 0.2)
133 | 
134 |             x_mixup[i] = x1 * factor + x2 * (1 - factor)
135 |             y_mixup[i] = y1 * factor + y2 * (1 - factor)
136 | 
137 |         return x_mixup, y_mixup
138 | 
139 | def save_results(path, output):
140 |     print('saving...')
141 | 
142 |     df_r = pd.DataFrame(columns=['fragment_id', 'behavior_id'])
143 |     for i in range(len(output)):
144 |         behavior_id = output[i]
145 |         df_r = df_r.append(
146 |             {'fragment_id': i, 'behavior_id': behavior_id}, ignore_index=True)
147 |     df_r.to_csv(path, index=False)
148 | 
149 | def infer(model_name, inputs, csv_output):
150 |     output = np.argmax(kfcv_predict(model_name, inputs), axis=-1)
151 |     save_results(csv_output, output)
152 |     print('- END -')
153 |     print('Your file locates at %s' % csv_output)
154 | 
155 | def shuffle(data, labels, seed=None):
156 |     index = [i for i in range(len(labels))]
157 |     if seed != None:
158 |         np.random.seed(seed)
159 |     np.random.shuffle(index)
160 |     return data[index], labels[index]


--------------------------------------------------------------------------------
/torch_version/conv1d_torch.ipynb:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | {
  2 |  "metadata": {
  3 |   "language_info": {
  4 |    "codemirror_mode": {
  5 |     "name": "ipython",
  6 |     "version": 3
  7 |    },
  8 |    "file_extension": ".py",
  9 |    "mimetype": "text/x-python",
 10 |    "name": "python",
 11 |    "nbconvert_exporter": "python",
 12 |    "pygments_lexer": "ipython3",
 13 |    "version": "3.7.8-final"
 14 |   },
 15 |   "orig_nbformat": 2,
 16 |   "kernelspec": {
 17 |    "name": "python37864bittorchmainvenvbe42c57e133c49b8bfc1a6b4d0ffa2f6",
 18 |    "display_name": "Python 3.7.8 64-bit ('torch_main': venv)"
 19 |   }
 20 |  },
 21 |  "nbformat": 4,
 22 |  "nbformat_minor": 2,
 23 |  "cells": [
 24 |   {
 25 |    "cell_type": "code",
 26 |    "execution_count": null,
 27 |    "metadata": {
 28 |     "tags": []
 29 |    },
 30 |    "outputs": [],
 31 |    "source": [
 32 |     "import torch\n",
 33 |     "import numpy as np\n",
 34 |     "from preprocess import get_train_test_data\n",
 35 |     "from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset\n",
 36 |     "from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
 37 |     "import torch.nn.functional as F\n",
 38 |     "from torchsummary import summary\n",
 39 |     "\n",
 40 |     "train_data, train_labels, test_data = get_train_test_data()\n",
 41 |     "train_data = torch.as_tensor(train_data, dtype=torch.float32)\n",
 42 |     "test_data = torch.as_tensor(test_data, dtype=torch.float32)\n",
 43 |     "train_labels = torch.as_tensor(train_labels, dtype=torch.int64)\n",
 44 |     "\n",
 45 |     "#train_labels = F.one_hot(train_labels, num_classes=19)"
 46 |    ]
 47 |   },
 48 |   {
 49 |    "cell_type": "code",
 50 |    "execution_count": null,
 51 |    "metadata": {},
 52 |    "outputs": [],
 53 |    "source": [
 54 |     "train_data = train_data.transpose(1, 2)\n",
 55 |     "test_data = test_data.transpose(1, 2)\n",
 56 |     "train_data.shape"
 57 |    ]
 58 |   },
 59 |   {
 60 |    "cell_type": "code",
 61 |    "execution_count": null,
 62 |    "metadata": {},
 63 |    "outputs": [],
 64 |    "source": [
 65 |     "class LayerNorm1D(torch.nn.Module):     # pass\n",
 66 |     "    def __init__(self, filters):\n",
 67 |     "        super(LayerNorm1D, self).__init__()\n",
 68 |     "        self.ln = torch.nn.LayerNorm(filters)\n",
 69 |     "\n",
 70 |     "    def forward(self, x):\n",
 71 |     "        x = x.transpose(1, 2)\n",
 72 |     "        x = self.ln(x)\n",
 73 |     "        return x.transpose(1, 2)"
 74 |    ]
 75 |   },
 76 |   {
 77 |    "cell_type": "code",
 78 |    "execution_count": null,
 79 |    "metadata": {},
 80 |    "outputs": [],
 81 |    "source": [
 82 |     "class res_block(torch.nn.Module):\n",
 83 |     "    def __init__(self, C, L, filters, kernal_size):\n",
 84 |     "        super(res_block, self).__init__()\n",
 85 |     "\n",
 86 |     "        self.conv1d = torch.nn.Sequential(\n",
 87 |     "            torch.nn.Conv1d(C, filters, 1),\n",
 88 |     "            torch.nn.ReLU(), LayerNorm1D(filters),\n",
 89 |     "\n",
 90 |     "            torch.nn.Conv1d(filters, filters, kernal_size, padding=kernal_size//2),\n",
 91 |     "            torch.nn.ReLU(), LayerNorm1D(filters),\n",
 92 |     "\n",
 93 |     "            torch.nn.Conv1d(filters, filters, 1),\n",
 94 |     "            torch.nn.ReLU(), LayerNorm1D(filters),\n",
 95 |     "        )\n",
 96 |     "\n",
 97 |     "        self.shortcut = torch.nn.Conv1d(C, filters, 1)\n",
 98 |     "    \n",
 99 |     "    def forward(self, x):\n",
100 |     "        return self.conv1d(x) + self.shortcut(x)\n",
101 |     "\n",
102 |     "class inception_block(torch.nn.Module):\n",
103 |     "    def __init__(self, filters=128, kernal_size=5):\n",
104 |     "        super(inception_block, self).__init__()\n",
105 |     "\n",
106 |     "        self.output_shape = filters // 2\n",
107 |     "\n",
108 |     "        self.block = torch.nn.Sequential(\n",
109 |     "            res_block(8, 61, filters, kernal_size),\n",
110 |     "            torch.nn.MaxPool1d(2, 2),       # pass\n",
111 |     "            torch.nn.Dropout2d(0.3),        # pass\n",
112 |     "            res_block(128, 30, filters//2, kernal_size),\n",
113 |     "            torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(1),  # pass\n",
114 |     "        )\n",
115 |     "\n",
116 |     "    def forward(self, x):\n",
117 |     "        x = self.block(x)\n",
118 |     "        return x.squeeze(-1)"
119 |    ]
120 |   },
121 |   {
122 |    "cell_type": "code",
123 |    "execution_count": null,
124 |    "metadata": {},
125 |    "outputs": [],
126 |    "source": [
127 |     "class ComplexConv1D(torch.nn.Module):\n",
128 |     "    def __init__(self):\n",
129 |     "        super(ComplexConv1D, self).__init__()\n",
130 |     "\n",
131 |     "        self.seq_3 = inception_block(kernal_size=3)\n",
132 |     "        self.seq_5 = inception_block(kernal_size=5)\n",
133 |     "        self.seq_7 = inception_block(kernal_size=7)\n",
134 |     "        \n",
135 |     "        dense_in_size = self.seq_3.output_shape + self.seq_5.output_shape + self.seq_7.output_shape\n",
136 |     "\n",
137 |     "        self.dense = torch.nn.Sequential(\n",
138 |     "            torch.nn.Linear(dense_in_size, 512), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Dropout(0.3),\n",
139 |     "            torch.nn.Linear(512, 128), torch.nn.ReLU(), torch.nn.Dropout(0.3),\n",
140 |     "            torch.nn.Linear(128, 19)\n",
141 |     "        )\n",
142 |     "\n",
143 |     "    def forward(self, x):\n",
144 |     "        x = torch.cat([self.seq_3(x), self.seq_5(x), self.seq_7(x)], axis=-1)\n",
145 |     "        return self.dense(x)"
146 |    ]
147 |   },
148 |   {
149 |    "cell_type": "code",
150 |    "execution_count": null,
151 |    "metadata": {
152 |     "tags": []
153 |    },
154 |    "outputs": [],
155 |    "source": [
156 |     "x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(train_data, train_labels,\n",
157 |     "                        test_size=0.2, random_state=7)\n",
158 |     "x_train.shape, x_val.shape, y_train.shape, y_val.shape"
159 |    ]
160 |   },
161 |   {
162 |    "cell_type": "code",
163 |    "execution_count": null,
164 |    "metadata": {
165 |     "tags": []
166 |    },
167 |    "outputs": [],
168 |    "source": [
169 |     "from ignite.engine import Events, create_supervised_trainer, create_supervised_evaluator\n",
170 |     "from ignite.metrics import Accuracy, Loss\n",
171 |     "from ignite.contrib.handlers.param_scheduler import LRScheduler\n",
172 |     "\n",
173 |     "train_loader = DataLoader(TensorDataset(x_train, y_train), batch_size=64, shuffle=True)\n",
174 |     "val_loader = DataLoader(TensorDataset(x_val, y_val), batch_size=64, shuffle=False)\n",
175 |     "#test_loader = DataLoader(TensorDataset(test_data, None), batch_size=64, shuffle=False)\n",
176 |     "\n",
177 |     "def scheduler(epoch):\n",
178 |     "    if epoch < 30:\n",
179 |     "        rate = 1.0\n",
180 |     "    elif epoch >= 30 and epoch < 45:\n",
181 |     "        rate = 0.3\n",
182 |     "    elif epoch >= 45:\n",
183 |     "        rate = 0.3**2\n",
184 |     "    return rate\n",
185 |     "\n",
186 |     "def ce_loss(output, target):\n",
187 |     "    #output = (1.0 - 1e-6) * output + 1e-7\n",
188 |     "    eps = 0.1\n",
189 |     "    c = output.shape[-1]\n",
190 |     "    target = F.one_hot(target, c) * (1 - eps) + eps / c\n",
191 |     "    log_preds = F.log_softmax(output, dim=-1)\n",
192 |     "    return -(target * log_preds).sum(dim=-1).mean()\n",
193 |     "\n",
194 |     "model = ComplexConv1D().to(device='cuda')\n",
195 |     "\n",
196 |     "def weights_init(m):\n",
197 |     "    if isinstance(m, torch.nn.Linear) or isinstance(m, torch.nn.Conv1d):\n",
198 |     "        torch.nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data)\n",
199 |     "        torch.nn.init.zeros_(m.bias.data)\n",
200 |     "model.apply(weights_init)\n",
201 |     "\n",
202 |     "optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)\n",
203 |     "loss_fn = ce_loss\n",
204 |     "\n",
205 |     "lr_scheduler = LRScheduler(\n",
206 |     "    torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=scheduler)\n",
207 |     ")\n",
208 |     "\n",
209 |     "trainer = create_supervised_trainer(model, optimizer, loss_fn, device='cuda')\n",
210 |     "\n",
211 |     "evaluator = create_supervised_evaluator(model,\n",
212 |     "        {'acc': Accuracy(), 'loss': Loss(loss_fn)}, device='cuda')\n",
213 |     "\n",
214 |     "# summary(model, input_size=(8, 61))"
215 |    ]
216 |   },
217 |   {
218 |    "cell_type": "code",
219 |    "execution_count": null,
220 |    "metadata": {
221 |     "tags": []
222 |    },
223 |    "outputs": [],
224 |    "source": [
225 |     "@trainer.on(Events.EPOCH_COMPLETED)\n",
226 |     "def on_epoch_end():\n",
227 |     "    str1 = log_training_results(trainer)\n",
228 |     "    str2 = log_validation_results(trainer)\n",
229 |     "    print(str1 + ' - ' + str2 + ' - lr: ' + '%.1e' % optimizer.param_groups[0]['lr'])\n",
230 |     "    lr_scheduler(trainer)\n",
231 |     "\n",
232 |     "def log_training_results(trainer):\n",
233 |     "    evaluator.run(train_loader)\n",
234 |     "    metrics = evaluator.state.metrics\n",
235 |     "    return (\"Epoch {}/{} - loss: {:.4f} - acc: {:.4f}\"\n",
236 |     "        .format(trainer.state.epoch, trainer.state.max_epochs, metrics[\"loss\"], metrics[\"acc\"]))\n",
237 |     "\n",
238 |     "def log_validation_results(trainer):\n",
239 |     "    evaluator.run(val_loader)\n",
240 |     "    metrics = evaluator.state.metrics\n",
241 |     "    return (\"val_loss: {:.4f} - val_acc: {:.4f}\".format(metrics[\"loss\"], metrics[\"acc\"]))\n",
242 |     "\n",
243 |     "import time\n",
244 |     "\n",
245 |     "start = time.time()\n",
246 |     "\n",
247 |     "trainer.run(train_loader, max_epochs=55)\n",
248 |     "\n",
249 |     "time.time() - start"
250 |    ]
251 |   },
252 |   {
253 |    "cell_type": "code",
254 |    "execution_count": null,
255 |    "metadata": {},
256 |    "outputs": [],
257 |    "source": []
258 |   }
259 |  ]
260 | }


--------------------------------------------------------------------------------
/sub.csv:
--------------------------------------------------------------------------------
   1 | fragment_id,behavior_id
   2 | 0,12
   3 | 1,3
   4 | 2,3
   5 | 3,6
   6 | 4,18
   7 | 5,12
   8 | 6,13
   9 | 7,3
  10 | 8,2
  11 | 9,8
  12 | 10,8
  13 | 11,6
  14 | 12,2
  15 | 13,9
  16 | 14,5
  17 | 15,2
  18 | 16,6
  19 | 17,18
  20 | 18,16
  21 | 19,15
  22 | 20,15
  23 | 21,6
  24 | 22,9
  25 | 23,6
  26 | 24,11
  27 | 25,5
  28 | 26,8
  29 | 27,3
  30 | 28,6
  31 | 29,2
  32 | 30,4
  33 | 31,2
  34 | 32,12
  35 | 33,18
  36 | 34,9
  37 | 35,0
  38 | 36,13
  39 | 37,15
  40 | 38,5
  41 | 39,1
  42 | 40,14
  43 | 41,12
  44 | 42,10
  45 | 43,1
  46 | 44,17
  47 | 45,17
  48 | 46,16
  49 | 47,6
  50 | 48,11
  51 | 49,6
  52 | 50,16
  53 | 51,2
  54 | 52,6
  55 | 53,1
  56 | 54,1
  57 | 55,12
  58 | 56,15
  59 | 57,11
  60 | 58,12
  61 | 59,12
  62 | 60,10
  63 | 61,16
  64 | 62,3
  65 | 63,18
  66 | 64,9
  67 | 65,18
  68 | 66,12
  69 | 67,6
  70 | 68,6
  71 | 69,7
  72 | 70,12
  73 | 71,1
  74 | 72,5
  75 | 73,12
  76 | 74,9
  77 | 75,13
  78 | 76,6
  79 | 77,11
  80 | 78,17
  81 | 79,9
  82 | 80,2
  83 | 81,18
  84 | 82,11
  85 | 83,5
  86 | 84,3
  87 | 85,11
  88 | 86,13
  89 | 87,8
  90 | 88,8
  91 | 89,0
  92 | 90,16
  93 | 91,6
  94 | 92,1
  95 | 93,12
  96 | 94,2
  97 | 95,4
  98 | 96,17
  99 | 97,8
 100 | 98,0
 101 | 99,17
 102 | 100,9
 103 | 101,16
 104 | 102,16
 105 | 103,13
 106 | 104,3
 107 | 105,6
 108 | 106,10
 109 | 107,8
 110 | 108,0
 111 | 109,11
 112 | 110,1
 113 | 111,6
 114 | 112,18
 115 | 113,6
 116 | 114,12
 117 | 115,6
 118 | 116,18
 119 | 117,6
 120 | 118,12
 121 | 119,3
 122 | 120,4
 123 | 121,15
 124 | 122,6
 125 | 123,12
 126 | 124,15
 127 | 125,18
 128 | 126,12
 129 | 127,14
 130 | 128,12
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 132 | 130,6
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 135 | 133,2
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 148 | 146,15
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 150 | 148,18
 151 | 149,1
 152 | 150,6
 153 | 151,3
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