不写一行代码就能玩转 Kaggle 竞赛？

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不写一行代码就能玩转 Kaggle 竞赛？

CSDN APP CSDN 2019-07-11

整理 | Jane

出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）

今天，我们要给大家介绍的这个工具特别推荐给以往只能仰望别人的，缺乏竞赛技能和经验的朋友，你不需要写一行代码就可以参与 Kaggle 竞赛，甚至连安装环境都免了。是不是很神奇？下面我们一起 get 一下这个“真香”的工具！

参赛项目，Freesound Audio Tagging 2019

Kaggel 的竞赛项目 Freesound Audio Tagging 2019，同时也是 DCASE 2019 挑战赛的任务之一（Task 2），今天不对这个竞赛做过多介绍，感兴趣的朋友们可以通过我们下面给出的链接访问。

Freesound Audio Tagging 2019 是由 Freesound（MTG — Universitat Pompeu Fabra）和 Google 机器感知组举办的，数据通过 Freesound Annotator 收集，比赛参考论文：
（1）《Audio tagging with noisy labels and minimal supervision》
https://arxiv.org/pdf/1906.02975.pdf
（2）《FREESOUND DATASETS: A PLATFORM FOR THE CREATION OF OPEN AUDIO DATASETS》
https://ismir2017.smcnus.org/wp-content/uploads/2017/10/161_Paper.pdf

随着 AI 技术的不断发展与落地，有越来越多的平台和工具可供大家使用，这些平台针对不同领域、不同层次的开发者和学习者，只要你想学就有办法。但问题是，对于刚入门，没有多少经验，对 TensorFlow、PyTorch 等工具和框架也不熟悉的人，能参加这样的竞赛吗？

不会写代码，也不会 TensorFlow、PyTorch，怎么训练模型？

Peltarion 平台你值得拥有，训练你的模型只需 5 步！

Peltarion 是怎样的一个平台？它部署在云端，在平台上你只需要简单的“拖拉拽”就可以从0到1完成一个 AI 模型的创建到部署。平台给初始者提供了免费使用50 小时、共有 50 GB 的 GPU 存储容量。

AI科技大本营也注册了一个账号，准备利用一下免费资源把模型跑起来。注册账号很简单，先用一个邮箱在平台上注册账号，然后在邮箱中完成验证，最后设置一个密码——done。接下来就可以开始进入“正餐”环节，为了能让大家使用该平台，原作者和 Kaggle 竞赛联合起来，让大家可以边学边用。

具体步骤示例

0、获取数据集

模型预训练中要使用的数据集是 FSDKaggle 2019，已经在 Peltarion 平台经过预处理，所以音频文件经过转化，与 index.csv 一起保存为 Numpy 文件格式，所以，大家直接下载 dataset.zip 即可。

下载地址：
https://www.kaggle.com/carlthome/preprocess-freesound-data-to-train-with-peltarion/output

1、Project：一键创建

直接 New 一键即可建立一个新 project，可以保存为“project v1”。

2、数据集：Upload 或者 Import

新建的 project v1 在左侧就可以看到，点击 Datasets → New dataset 就可以上传数据集。然后选择刚刚下载的数据集，等待上传，最后命名保存为“Audio”。

默认 80% 的数据集作为训练集，其余 20% 用于测试集。在顶部的 New feature set 进行捆绑，除 fname 外所有的功能，保存为“Lable”。右上角保存 version 后，就可以进一步建模了。

3、Modeling：一键创建深度学习项目

New Experiment 后进入 Modeling 界面，你可以在右侧看到“Build”和“Settings”两个工具选项帮助进行编译模型。在这个示例中，训练的是如下图所示的声谱图，以完成图片分类任务。

在该任务中，我们可以选择 CNN 网络模型，比如 ResNetv2 large 50。（右侧 Build-Snippets 中，有一些不同任务的模型可供选择。）

接下来几个步骤中，我们就在右侧栏中设定模型的关键配置：

（1）在 Blocks 中添加 Input，Feature 选择为 fname；

（2）添加 Batch normalization，勾选 Trainable；

（3）添加 Reshape，设置 Target Shape 为（256,256,1）；

（4）在 Snippets 中添加 ResNetv2 large 50；

（5）单击并删除 ResNetv2 large 50 顶部“Input” 模块；

（6）将 BN 块连接到 ResNetv2 large 50 上

（7）更改 Dense 块中 Activation 为 ReLU，ReLU 经常在模型中被选为激活函数；

（8）在 Target 块之前再添加一个 Dense 块，节点设置为 80，激活 sigmoid；

（9）将 Target块的 Feature 改为 Lable，Loss 为 Binary crossentropy；

（10）跳转到 Settings 选项卡，配置模型的步长、epoch、优化器等；Batch 设为 28，适合 GPU 内存、epoch 设为 30，模型足以收敛、Optimizer 选为 Adam，这是一个很常用的标准优化器；

（11）上面的配置都完成后，点击 RUN 就可以让模型跑起来了。

4、Evaluating

模型训练后，我们还需要对模型进行评估，在 Evaluating 界面，可以看到模型训练的实时数据，我们关注的指标是 Precision 和 Recall。模型训练完成后，可以直接下载，如果训练了多个模型，记得下载模型精度最高的。

5、提交模型

首先，进入竞赛页面。点击 New Kernel 连接到 Notebook，将下载的模型 H5 文件作为数据集添加。温馨提示：要使用正确的 H5 文件路径，添加下面这行代码到 Kaggle notebook 中运行，此处注意保存路径，后面会用到。

!find ../input-name '*.h5'

下面这段代码可以直接复制-粘贴到 Kaggle notebook 中；将模型变量路径更改为前面保存的路径，最后点击 Commit，完成。

import numpy as npimport pandas as pdimport librosa as lrimport tensorflow as tffrom tqdm import tqdmmodel = tf.keras.models.load_model('../input/freesound-audio-tagging-2019-model/resnet50.h5', compile=False) ##Changedf = pd.read_csv('../input/freesound-audio-tagging-2019/sample_submission.csv', index_col='fname') ##Changedef preprocess(wavfile):# Load roughly 8 seconds of audio. samples = 512*256 - 1 samplerate = 16000 waveform = lr.load(wavfile, samplerate, duration=samples/samplerate)[0]# Loop too short audio clips.if len(waveform) < samples: waveform = np.pad(waveform, (0, samples - len(waveform)), mode='wrap')# Convert audio to log-mel spectrogram. spectrogram = lr.feature.melspectrogram(waveform, samplerate, n_mels=256) spectrogram = lr.power_to_db(spectrogram) spectrogram = spectrogram.astype(np.float32)return spectrogramfor fname, scores in tqdm(df.iterrows(), total=len(df), desc='Predicting'): spectrogram = preprocess('../input/freesound-audio-tagging-2019/test/' + fname) scores = model.predict_on_batch(spectrogram[None, ...])[0] df.loc[fname] = scoresdf.to_csv('submission.csv')