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......@@ -37,6 +37,12 @@ $$MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(\hat{Y_i}-Y_i)}^2$$
即对于一个大小为$n$的测试集，$MSE$是$n$个数据预测结果误差平方的均值。
对损失函数进行优化所采用的方法一般为梯度下降法。梯度下降法是一种一阶最优化算法。如果$f(x)$在点$x_n$有定义且可微，则认为$f(x)$在点$x_n$沿着梯度的负方向$-▽f(x_n)$下降的是最快的。反复调节$x$，使得$f(x)$接近最小值或者极小值，调节的方式为：
$$x_n+1=x_n-λ▽f(x), n≧0$$
其中λ代表学习率。这种调节的方法称为梯度下降法。
### 训练过程
定义好模型结构之后，我们要通过以下几个步骤进行模型训练
......@@ -131,30 +137,71 @@ test_reader = paddle.batch(
batch_size=BATCH_SIZE)
```
如果想直接从txt文件中读取数据的话，可以参考以下方式。
feature_names = [
'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX',
'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'convert'
]
feature_num = len(feature_names)
data = numpy.fromfile(filename, sep=' ') # 从文件中读取原始数据
data = data.reshape(data.shape[0] // feature_num, feature_num)
maximums, minimums, avgs = data.max(axis=0), data.min(axis=0), data.sum(axis=0)/data.shape[0]
for i in six.moves.range(feature_num-1):
data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i]) # six.moves可以兼容python2和python3
ratio = 0.8 # 训练集和验证集的划分比例
offset = int(data.shape[0]*ratio)
train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
train_data, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
test_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
test_data, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
### 配置训练程序
训练程序的目的是定义一个训练模型的网络结构。对于线性回归来讲，它就是一个从输入到输出的简单的全连接层。更加复杂的结果，比如卷积神经网络，递归神经网络等会在随后的章节中介绍。训练程序必须返回`平均损失`作为第一个返回值，因为它会被后面反向传播算法所用到。
```python
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32') # 定义输入的形状和数据类型
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32') # 定义输出的形状和数据类型
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None) # 连接输入和输出的全连接层
main_program = fluid.default_main_program()
startup_program = fluid.default_startup_program()
main_program = fluid.default_main_program() # 获取默认/全局主函数
startup_program = fluid.default_startup_program() # 获取默认/全局启动程序
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
avg_loss = fluid.layers.mean(cost)
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) # 利用标签数据和输出的预测数据估计方差
avg_loss = fluid.layers.mean(cost) # 对方差求均值，得到平均损失
```
详细资料请参考：
[fluid.default_main_program](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#default-main-program)
[fluid.default_startup_program](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#default-startup-program)
### Optimizer Function 配置
在下面的 `SGD optimizer`，`learning_rate` 是训练的速度，与网络的训练收敛速度有关系。
在下面的 `SGD optimizer`，`learning_rate` 是学习率，与网络的训练收敛速度有关系。
```python
sgd_optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
sgd_optimizer.minimize(avg_loss)
#clone a test_program
#克隆main_program得到test_program
#有些operator在训练和测试之间的操作是不同的，例如batch_norm，使用参数for_test来区分该程序是用来训练还是用来测试
#该api不会删除任何操作符,请在backward和optimization之前使用
test_program = main_program.clone(for_test=True)
```
......@@ -163,31 +210,21 @@ test_program = main_program.clone(for_test=True)
```python
use_cuda = False
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() # 指明executor的执行场所
###executor可以接受传入的program，并根据feed map(输入映射表)和fetch list(结果获取表)向program中添加数据输入算子和结果获取算子。使用close()关闭该executor，调用run(...)执行program。
exe = fluid.Executor(place)
```
除此之外，还可以通过画图，来展现`训练进程`：
```python
# Plot data
from paddle.utils.plot import Ploter
train_prompt = "Train cost"
test_prompt = "Test cost"
plot_prompt = Ploter(train_prompt, test_prompt)
```
详细资料请参考:
[fluid.executor](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#permalink-15-executor)
### 创建训练过程
训练需要有一个训练程序和一些必要参数，并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。
训练需要有一个训练程序和一些必要参数，并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。必要参数有executor,program,reader,feeder,fetch_list，executor表示之前创建的执行器，program表示执行器所执行的program，是之前创建的program，如果该项参数没有给定的话则默认使用defalut_main_program，reader表示读取到的数据，feeder表示前向输入的变量，fetch_list表示用户想得到的变量或者命名的结果。
```python
num_epochs = 100
# For training test cost
def train_test(executor, program, reader, feeder, fetch_list):
accumulated = 1 * [0]
count = 0
......@@ -195,19 +232,36 @@ def train_test(executor, program, reader, feeder, fetch_list):
outs = executor.run(program=program,
feed=feeder.feed(data_test),
fetch_list=fetch_list)
accumulated = [x_c[0] + x_c[1][0] for x_c in zip(accumulated, outs)]
count += 1
return [x_d / count for x_d in accumulated]
accumulated = [x_c[0] + x_c[1][0] for x_c in zip(accumulated, outs)] # 累加测试过程中的损失值
count += 1 # 累加测试集中的样本数量
return [x_d / count for x_d in accumulated] # 计算平均损失
```
可以直接输出损失值来观察`训练进程`:
```python
train_prompt = "train cost"
test_prompt = "test cost"
print("%s', out %f" % (train_prompt, out))
print("%s', out %f" % (test_prompt, out))
```
除此之外，还可以通过画图，来展现`训练进程`：
```python
from paddle.utils.plot import ploter
plot_prompt = ploter(train_prompt, test_prompt)
```
### 训练主循环
PaddlePaddle提供了读取数据者发生器机制来读取训练数据。读取数据者会一次提供多列数据，因此我们需要一个Python的list来定义读取顺序。我们构建一个循环来进行训练，直到训练结果足够好或者循环次数足够多。
如果训练顺利，可以把训练参数保存到`params_dirname`。
给出需要存储的目录名，并初始化一个执行器。
```python
%matplotlib inline
# Specify the directory to save the parameters
params_dirname = "fit_a_line.inference.model"
feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])
naive_exe = fluid.Executor(place)
......@@ -215,17 +269,21 @@ naive_exe.run(startup_program)
step = 0
exe_test = fluid.Executor(place)
```
# main train loop.
paddlepaddle提供了reader机制来读取训练数据。reader会一次提供多列数据，因此我们需要一个python的列表来定义读取顺序。我们构建一个循环来进行训练，直到训练结果足够好或者循环次数足够多。
如果训练迭代次数满足参数保存的迭代次数，可以把训练参数保存到`params_dirname`。
设置训练主循环
```python
for pass_id in range(num_epochs):
for data_train in train_reader():
avg_loss_value, = exe.run(main_program,
feed=feeder.feed(data_train),
fetch_list=[avg_loss])
if step % 10 == 0: # record a train cost every 10 batches
if step % 10 == 0: # 每10个批次记录一下训练损失
plot_prompt.append(train_prompt, step, avg_loss_value[0])
plot_prompt.plot()
if step % 100 == 0: # record a test cost every 100 batches
if step % 100 == 0: # 每100批次记录一下测试损失
test_metics = train_test(executor=exe_test,
program=test_program,
reader=test_reader,
......@@ -233,18 +291,17 @@ for pass_id in range(num_epochs):
feeder=feeder)
plot_prompt.append(test_prompt, step, test_metics[0])
plot_prompt.plot()
# If the accuracy is good enough, we can stop the training.
if test_metics[0] < 10.0:
if test_metics[0] < 10.0: # 如果准确率达到要求，则停止训练
break
step += 1
if math.isnan(float(avg_loss_value[0])):
sys.exit("got NaN loss, training failed.")
if params_dirname is not None:
# We can save the trained parameters for the inferences later
fluid.io.save_inference_model(params_dirname, ['x'],
[y_predict], exe)
#保存训练参数到之前给定的路径中
if params_dirname is not None:
fluid.io.save_inference_model(params_dirname, ['x'], [y_predict], exe)
```
## 预测
......@@ -264,30 +321,52 @@ inference_scope = fluid.core.Scope()
```python
with fluid.scope_guard(inference_scope):
[inference_program, feed_target_names,
fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(params_dirname, infer_exe)
fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(params_dirname, infer_exe) # 载入预训练模型
batch_size = 10
infer_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.uci_housing.test(), batch_size=batch_size)
paddle.dataset.uci_housing.test(), batch_size=batch_size) # 准备测试集
infer_data = next(infer_reader())
infer_feat = numpy.array(
[data[0] for data in infer_data]).astype("float32")
[data[0] for data in infer_data]).astype("float32") # 提取测试集中的数据
infer_label = numpy.array(
[data[1] for data in infer_data]).astype("float32")
[data[1] for data in infer_data]).astype("float32") # 提取测试集中的标签
assert feed_target_names[0] == 'x'
results = infer_exe.run(inference_program,
feed={feed_target_names[0]: numpy.array(infer_feat)},
fetch_list=fetch_targets)
fetch_list=fetch_targets) # 进行预测
```
保存图片
```python
def save_result(points1, points2):
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [idx for idx in range(len(points1))]
y1 = points1
y2 = points2
l1 = plt.plot(x1, y1, 'r--', label='predictions')
l2 = plt.plot(x1, y2, 'g--', label='GT')
plt.plot(x1, y1, 'ro-', x1, y2, 'g+-')
plt.title('predictions VS GT')
plt.legend()
plt.savefig('./image/prediction_gt.png')
```
打印预测结果和标签并可视化结果
```python
print("infer results: (House Price)")
for idx, val in enumerate(results[0]):
print("%d: %.2f" % (idx, val)) # 打印预测结果
print("infer results: (House Price)")
for idx, val in enumerate(results[0]):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
print("\nground truth:")
for idx, val in enumerate(infer_label):
print("%d: %.2f" % (idx, val)) # 打印标签值
print("\nground truth:")
for idx, val in enumerate(infer_label):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
save_result(results[0], infer_label) # 保存图片
```
## 总结
......
01.fit_a_line/image/ranges.png
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  • 2-up
  • Swipe
  • Onion skin
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浏览文件 @ 30cfb12b
......@@ -79,6 +79,12 @@ $$MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}{(\hat{Y_i}-Y_i)}^2$$
即对于一个大小为$n$的测试集，$MSE$是$n$个数据预测结果误差平方的均值。
对损失函数进行优化所采用的方法一般为梯度下降法。梯度下降法是一种一阶最优化算法。如果$f(x)$在点$x_n$有定义且可微，则认为$f(x)$在点$x_n$沿着梯度的负方向$-▽f(x_n)$下降的是最快的。反复调节$x$，使得$f(x)$接近最小值或者极小值，调节的方式为：
$$x_n+1=x_n-λ▽f(x), n≧0$$
其中λ代表学习率。这种调节的方法称为梯度下降法。
### 训练过程
定义好模型结构之后，我们要通过以下几个步骤进行模型训练
......@@ -173,30 +179,71 @@ test_reader = paddle.batch(
batch_size=BATCH_SIZE)
```
如果想直接从txt文件中读取数据的话，可以参考以下方式。
feature_names = [
'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE', 'DIS', 'RAD', 'TAX',
'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'convert'
]
feature_num = len(feature_names)
data = numpy.fromfile(filename, sep=' ') # 从文件中读取原始数据
data = data.reshape(data.shape[0] // feature_num, feature_num)
maximums, minimums, avgs = data.max(axis=0), data.min(axis=0), data.sum(axis=0)/data.shape[0]
for i in six.moves.range(feature_num-1):
data[:, i] = (data[:, i] - avgs[i]) / (maximums[i] - minimums[i]) # six.moves可以兼容python2和python3
ratio = 0.8 # 训练集和验证集的划分比例
offset = int(data.shape[0]*ratio)
train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
train_data, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
test_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
test_data, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
### 配置训练程序
训练程序的目的是定义一个训练模型的网络结构。对于线性回归来讲，它就是一个从输入到输出的简单的全连接层。更加复杂的结果，比如卷积神经网络，递归神经网络等会在随后的章节中介绍。训练程序必须返回`平均损失`作为第一个返回值，因为它会被后面反向传播算法所用到。
```python
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32') # 定义输入的形状和数据类型
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32') # 定义输出的形状和数据类型
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None) # 连接输入和输出的全连接层
main_program = fluid.default_main_program()
startup_program = fluid.default_startup_program()
main_program = fluid.default_main_program() # 获取默认/全局主函数
startup_program = fluid.default_startup_program() # 获取默认/全局启动程序
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
avg_loss = fluid.layers.mean(cost)
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) # 利用标签数据和输出的预测数据估计方差
avg_loss = fluid.layers.mean(cost) # 对方差求均值，得到平均损失
```
详细资料请参考：
[fluid.default_main_program](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#default-main-program)
[fluid.default_startup_program](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#default-startup-program)
### Optimizer Function 配置
在下面的 `SGD optimizer`，`learning_rate` 是训练的速度，与网络的训练收敛速度有关系。
在下面的 `SGD optimizer`，`learning_rate` 是学习率，与网络的训练收敛速度有关系。
```python
sgd_optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
sgd_optimizer.minimize(avg_loss)
#clone a test_program
#克隆main_program得到test_program
#有些operator在训练和测试之间的操作是不同的，例如batch_norm，使用参数for_test来区分该程序是用来训练还是用来测试
#该api不会删除任何操作符,请在backward和optimization之前使用
test_program = main_program.clone(for_test=True)
```
......@@ -205,31 +252,21 @@ test_program = main_program.clone(for_test=True)
```python
use_cuda = False
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() # 指明executor的执行场所
###executor可以接受传入的program，并根据feed map(输入映射表)和fetch list(结果获取表)向program中添加数据输入算子和结果获取算子。使用close()关闭该executor，调用run(...)执行program。
exe = fluid.Executor(place)
```
除此之外，还可以通过画图，来展现`训练进程`：
```python
# Plot data
from paddle.utils.plot import Ploter
train_prompt = "Train cost"
test_prompt = "Test cost"
plot_prompt = Ploter(train_prompt, test_prompt)
```
详细资料请参考:
[fluid.executor](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#permalink-15-executor)
### 创建训练过程
训练需要有一个训练程序和一些必要参数，并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。
训练需要有一个训练程序和一些必要参数，并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。必要参数有executor,program,reader,feeder,fetch_list，executor表示之前创建的执行器，program表示执行器所执行的program，是之前创建的program，如果该项参数没有给定的话则默认使用defalut_main_program，reader表示读取到的数据，feeder表示前向输入的变量，fetch_list表示用户想得到的变量或者命名的结果。
```python
num_epochs = 100
# For training test cost
def train_test(executor, program, reader, feeder, fetch_list):
accumulated = 1 * [0]
count = 0
......@@ -237,19 +274,36 @@ def train_test(executor, program, reader, feeder, fetch_list):
outs = executor.run(program=program,
feed=feeder.feed(data_test),
fetch_list=fetch_list)
accumulated = [x_c[0] + x_c[1][0] for x_c in zip(accumulated, outs)]
count += 1
return [x_d / count for x_d in accumulated]
accumulated = [x_c[0] + x_c[1][0] for x_c in zip(accumulated, outs)] # 累加测试过程中的损失值
count += 1 # 累加测试集中的样本数量
return [x_d / count for x_d in accumulated] # 计算平均损失
```
可以直接输出损失值来观察`训练进程`:
```python
train_prompt = "train cost"
test_prompt = "test cost"
print("%s', out %f" % (train_prompt, out))
print("%s', out %f" % (test_prompt, out))
```
除此之外，还可以通过画图，来展现`训练进程`：
```python
from paddle.utils.plot import ploter
plot_prompt = ploter(train_prompt, test_prompt)
```
### 训练主循环
PaddlePaddle提供了读取数据者发生器机制来读取训练数据。读取数据者会一次提供多列数据，因此我们需要一个Python的list来定义读取顺序。我们构建一个循环来进行训练，直到训练结果足够好或者循环次数足够多。
如果训练顺利，可以把训练参数保存到`params_dirname`。
给出需要存储的目录名，并初始化一个执行器。
```python
%matplotlib inline
# Specify the directory to save the parameters
params_dirname = "fit_a_line.inference.model"
feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[x, y])
naive_exe = fluid.Executor(place)
......@@ -257,17 +311,21 @@ naive_exe.run(startup_program)
step = 0
exe_test = fluid.Executor(place)
```
# main train loop.
paddlepaddle提供了reader机制来读取训练数据。reader会一次提供多列数据，因此我们需要一个python的列表来定义读取顺序。我们构建一个循环来进行训练，直到训练结果足够好或者循环次数足够多。
如果训练迭代次数满足参数保存的迭代次数，可以把训练参数保存到`params_dirname`。
设置训练主循环
```python
for pass_id in range(num_epochs):
for data_train in train_reader():
avg_loss_value, = exe.run(main_program,
feed=feeder.feed(data_train),
fetch_list=[avg_loss])
if step % 10 == 0: # record a train cost every 10 batches
if step % 10 == 0: # 每10个批次记录一下训练损失
plot_prompt.append(train_prompt, step, avg_loss_value[0])
plot_prompt.plot()
if step % 100 == 0: # record a test cost every 100 batches
if step % 100 == 0: # 每100批次记录一下测试损失
test_metics = train_test(executor=exe_test,
program=test_program,
reader=test_reader,
......@@ -275,18 +333,17 @@ for pass_id in range(num_epochs):
feeder=feeder)
plot_prompt.append(test_prompt, step, test_metics[0])
plot_prompt.plot()
# If the accuracy is good enough, we can stop the training.
if test_metics[0] < 10.0:
if test_metics[0] < 10.0: # 如果准确率达到要求，则停止训练
break
step += 1
if math.isnan(float(avg_loss_value[0])):
sys.exit("got NaN loss, training failed.")
if params_dirname is not None:
# We can save the trained parameters for the inferences later
fluid.io.save_inference_model(params_dirname, ['x'],
[y_predict], exe)
#保存训练参数到之前给定的路径中
if params_dirname is not None:
fluid.io.save_inference_model(params_dirname, ['x'], [y_predict], exe)
```
## 预测
......@@ -306,30 +363,52 @@ inference_scope = fluid.core.Scope()
```python
with fluid.scope_guard(inference_scope):
[inference_program, feed_target_names,
fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(params_dirname, infer_exe)
fetch_targets] = fluid.io.load_inference_model(params_dirname, infer_exe) # 载入预训练模型
batch_size = 10
infer_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.uci_housing.test(), batch_size=batch_size)
paddle.dataset.uci_housing.test(), batch_size=batch_size) # 准备测试集
infer_data = next(infer_reader())
infer_feat = numpy.array(
[data[0] for data in infer_data]).astype("float32")
[data[0] for data in infer_data]).astype("float32") # 提取测试集中的数据
infer_label = numpy.array(
[data[1] for data in infer_data]).astype("float32")
[data[1] for data in infer_data]).astype("float32") # 提取测试集中的标签
assert feed_target_names[0] == 'x'
results = infer_exe.run(inference_program,
feed={feed_target_names[0]: numpy.array(infer_feat)},
fetch_list=fetch_targets)
fetch_list=fetch_targets) # 进行预测
```
保存图片
```python
def save_result(points1, points2):
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [idx for idx in range(len(points1))]
y1 = points1
y2 = points2
l1 = plt.plot(x1, y1, 'r--', label='predictions')
l2 = plt.plot(x1, y2, 'g--', label='GT')
plt.plot(x1, y1, 'ro-', x1, y2, 'g+-')
plt.title('predictions VS GT')
plt.legend()
plt.savefig('./image/prediction_gt.png')
```
打印预测结果和标签并可视化结果
```python
print("infer results: (House Price)")
for idx, val in enumerate(results[0]):
print("%d: %.2f" % (idx, val)) # 打印预测结果
print("infer results: (House Price)")
for idx, val in enumerate(results[0]):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
print("\nground truth:")
for idx, val in enumerate(infer_label):
print("%d: %.2f" % (idx, val)) # 打印标签值
print("\nground truth:")
for idx, val in enumerate(infer_label):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
save_result(results[0], infer_label) # 保存图片
```
## 总结
......
01.fit_a_line/train.py
浏览文件 @ 30cfb12b
......@@ -33,6 +33,21 @@ def train_test(executor, program, reader, feeder, fetch_list):
return [x_d / count for x_d in accumulated]
def save_result(points1, points2):
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = [idx for idx in range(len(points1))]
y1 = points1
y2 = points2
l1 = plt.plot(x1, y1, 'r--', label='predictions')
l2 = plt.plot(x1, y2, 'g--', label='GT')
plt.plot(x1, y1, 'ro-', x1, y2, 'g+-')
plt.title('predictions VS GT')
plt.legend()
plt.savefig('./image/prediction_gt.png')
def main():
batch_size = 20
train_reader = paddle.batch(
......@@ -141,6 +156,8 @@ def main():
for idx, val in enumerate(infer_label):
print("%d: %.2f" % (idx, val))
save_result(results[0], infer_label)
if __name__ == '__main__':
main()
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