什么是pipeline？

一、概念

        pipeline，中文名称又称为管线、传输途径，直译起来有点蹩脚，我们可以理解成它就是一个把各个工具串起来的一个流水线。这里，我们常见的主要有两类pipeline，一类是sklearn中的pipeline，一类是Transformers库中的pipeline。

二、sklearn中的pipeline

        sklearn中的pipeline用于将数据预处理、特征选择、降维和模型训练等步骤串联起来，形成一个有序的工作流程，它允许我们将多个数据处理步骤和最终的模型（如分类器、回归器等）组合成一个整体，以便后续复用；同时，pipeline也使得训练和预测使用了相同的数据转换步骤，从而减少因人为操作导致的不一致；最后，模块化的操作也使得我们的代码看起来更整洁，且更容易维护。

1、make_pipeline快速创建管道

        这个函数非常适合于快速构建管道，尤其是需要将多个预处理步骤与一个模型结合起来时，这个过程中无需我们指定步骤名称（make_pipeline创建的对象步骤名默认为构造方法的小写形式），只需要import进来我们所需要的流程然后按顺序放到pipeline中。

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.metrics import precision_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建管道
# 例如这里我们将转换数据和初始化模型用一行代码实现了，简洁清晰
pipeline = make_pipeline(StandardScaler(), SVC())

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)
print('Prec：', precision_score(y_test, y_pred, average='macro'))

2、pipeline自定义创建管道

        sklearn的Pipeline类提供了更多的灵活性，允许自定义管道中的步骤，并为每个步骤命名（也是必须项），该类的灵活性更高，允许我们在管道中添加更多的自定义步骤，例如自定义的转换函数或模型。

（1）自定义类

        首先，加入自定义函数需要确保我们的函数符合sklearn的估计器接口规范，即函数应该能够接受fit和transform方法的调用。这里给出一个简单的示例：

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin

# 关键是继承这两个类
class CustomTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, param=1):
        self.param = param

    def fit(self, X, y=None):
        # 在这里实现我们的拟合逻辑
        return self

    def transform(self, X):
        # 在这里实现我们的转换逻辑
        # 例如，返回X的一个新列
        return X * self.param

（2）调用自定义类

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import precision_score

# 加载数据集
iris = load_iris()

    
# 创建管道
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('custom', CustomTransformer(param=2)),  # 加入自定义函数
    ('svm', SVC())
])

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = pipeline.predict(X_test)
print('Prec：', precision_score(y_test, y_pred, average='macro'))

三、Transformers库中的pipeline

        Transformers库中的pipeline是一个高级API，它提供了一种简便的方式来调用预训练模型进行各种NLP、CV以及语音任务，比如情感分析、文本生成、翻译、问答、图像分类等，它的强大之处在于可以在几行代码内快速地实现复杂的任务（原理同样是串联了多个模块），非常适用于模型的快速应用。例如，我们实现一个情感分析的pipeline：

from transformers import pipeline

# 加载情感分析的pipeline
sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis")

# 进行情感分析
results = sentiment_analysis(["I love this!", "I hate this!"])

# 输出结果
for result in results:
    print(f"Label: {result['label']}, Score: {result['score']:.4f}")

        pipeline目前支持多达29种人工智能任务，只需要将参数更换成指定的任务名称即可（官网支持名称戳此处）。此外，pipeline类也支持自定义，我们可以指定模型（例如替换成我们自己训练的模型，从而让模型输出的预测结果符合我们的任务需求），分词器/特征抽取器等各个流程中的工具，从而实现高度的定制化，具体可参考官网的教程。但需要注意的是，与sklearn不同，Transformers库的pipeline类是应用型的封装，无法用于训练模型。