vr中风--模型部署

好的，我需要帮助用户在本地Python环境中部署他们的康复评估模型。用户希望导入8路传感器数据，通过模型处理，并输出文字结果。作为机器学习小白，用户需要详细的代码和解释。

首先，回顾用户提供的代码，他们已经完成了数据预处理、模型构建和训练部分。现在需要将训练好的模型部署到本地，使其能够处理实时或存储的传感器数据。

用户的需求包括：

1. 导入8路传感器数据（可能是CSV文件或实时数据）。
2. 使用训练好的模型进行预测。
3. 生成类似于代码中的文字报告和可视化结果。

我需要考虑以下几个方面：

• ​​模型保存与加载​​：用户需要将训练好的模型保存为文件，以便在部署时加载。
• ​​数据预处理流程​​：部署时的数据预处理必须与训练时一致，包括滑动窗口生成、标准化等。
• ​​结果生成​​：需要复制训练代码中的报告生成功能，确保输出一致。
• ​​用户友好性​​：作为小白，用户可能需要简单的命令行接口或函数调用，避免复杂配置。

接下来，分步骤思考：

1. ​​保存训练好的模型​​：在训练代码中添加模型保存功能，使用model.save()方法。
2. ​​部署脚本结构​​：创建一个新的Python脚本，包含模型加载、数据预处理、预测和报告生成。
3. ​​处理输入数据​​：确保输入数据的格式与训练数据一致，处理可能的缺失值或异常。
4. ​​标准化处理​​：加载训练时的均值和标准差，避免使用部署数据单独计算。
5. ​​模块化设计​​：将不同功能封装成函数，提高代码可读性和重用性。
6. ​​错误处理​​：添加异常捕获，确保在数据格式错误时给出友好提示。

可能遇到的问题：

• 用户可能不清楚如何保存和加载模型，需要详细说明。
• 数据预处理步骤需要与训练时严格一致，否则会导致预测结果不准确。
• 实时数据处理可能需要调整滑动窗口的生成方式，特别是数据流的连续处理。

解决方案：

• 提供详细的代码注释，解释每一步的作用。
• 将部署代码分为模型加载、数据处理、预测和报告生成几个部分。
• 使用命令行参数或简单函数调用，让用户方便地输入数据路径。
• 包含示例数据格式和运行指令，帮助用户理解如何使用。

最后，确保代码简洁，避免不必要的复杂性，适合机器学习新手使用。同时，测试部署代码是否能够正确加载模型并处理示例数据，验证输出是否符合预期。

以下是为您定制的本地部署方案，包含详细注释和分步说明：

部署代码文件：mused_deploy.py

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
MUSED-I康复评估系统（本地部署版）
功能：加载预训练模型，处理8通道sEMG数据，生成康复报告
"""

# -------------------- 1. 必要库导入 --------------------
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import os

# -------------------- 2. 核心处理类 --------------------
class RehabEvaluator:
    def __init__(self, model_path):
        """
        初始化评估系统
        :param model_path: 预训练模型路径（.keras文件）
        """
        # 加载模型和标准化参数
        self.model = tf.keras.models.load_model(model_path)
        self.window_size = 100  # 必须与训练时一致
        self.n_channels = 8     # 固定8通道输入
        
        # 加载训练时的标准化参数（需提前保存）
        self.mean = np.load('train_mean.npy')  # 训练时保存的均值
        self.std = np.load('train_std.npy')    # 训练时保存的标准差

    def preprocess(self, raw_data):
        """
        数据预处理流程（与训练时严格一致）
        :param raw_data: 输入数据，形状需为(n_samples, 8)
        :return: 处理后的窗口数据，形状(n_windows, 100, 8)
        """
        # 数据校验
        if raw_data.shape[1] != self.n_channels:
            raise ValueError(f"输入数据应有8列，当前为{raw_data.shape[1]}列")

        # 滑动窗口分割（50%重叠）
        windows = []
        step = self.window_size // 2
        for start in range(0, len(raw_data)-self.window_size+1, step):
            end = start + self.window_size
            window = raw_data[start:end]
            windows.append(window)
        
        # 转换为数组并标准化
        windows = np.array(windows)
        return (windows - self.mean) / (self.std + 1e-8)

    def generate_report(self, data_path, is_real_time=False):
        """
        生成完整康复评估报告
        :param data_path: CSV文件路径或实时数据数组
        :param is_real_time: 是否为实时数据模式
        """
        # 加载数据
        if isinstance(data_path, str) and data_path.endswith('.csv'):
            df = pd.read_csv(data_path, header=None).values.astype(np.float32)
            data = df[:, :8]  # 取前8列
        elif isinstance(data_path, np.ndarray):
            data = data_path[:, :8]
        else:
            raise TypeError("支持CSV文件路径或numpy数组")

        # 预处理
        processed_data = self.preprocess(data)
        
        # 模型预测
        predictions = self.model.predict(processed_data).flatten()
        
        # 生成可视化报告
        self._plot_results(predictions)
        self._print_text_report(predictions)

    def _plot_results(self, predictions):
        """绘制预测分布图"""
        plt.figure(figsize=(8,4))
        plt.hist(predictions, bins=20, alpha=0.7, color='green')
        plt.axvline(np.mean(predictions), color='red', linestyle='--')
        plt.title("康复指数分布\n平均指数：{:.1f}%".format(np.mean(predictions)*100))
        plt.xlabel("预测值")
        plt.ylabel("频次")
        plt.show()

    def _print_text_report(self, predictions):
        """生成文字报告"""
        recovery_index = np.mean(predictions) * 100
        print(f"""
        ======== 智能康复评估报告 ========
        分析窗口总数：{len(predictions)}
        平均康复指数：{recovery_index:.1f}%
        最佳窗口表现：{np.max(predictions)*100:.1f}%
        最弱窗口表现：{np.min(predictions)*100:.1f}%
        --------------------------------
        临床建议：
        { self._get_advice(recovery_index) }
        """)

    def _get_advice(self, index):
        """生成建议文本"""
        if index < 40:
            return "建议加强基础动作训练"
        elif index < 70:
            return "建议进行中等强度康复训练"
        elif index < 90:
            return "建议开展精细动作训练"
        else:
            return "接近健康水平，建议维持训练"

# -------------------- 3. 使用示例 --------------------
if __name__ == "__main__":
    # 初始化评估器（需提前准备好模型和参数文件）
    evaluator = RehabEvaluator(
        model_path="mused_model.keras"  # 替换为您的模型路径
    )
    
    # 示例1：处理CSV文件
    evaluator.generate_report("new_patient_data.csv")
    
    # 示例2：处理numpy数组（实时数据）
    # random_data = np.random.randn(200, 8)  # 模拟200个时间点的8通道数据
    # evaluator.generate_report(random_data)

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部署准备步骤

1. 保存训练资源（在训练代码末尾添加）

# 在原始训练代码的末尾添加：
model.save("mused_model.keras")  # 保存模型
np.save("train_mean.npy", X_train.mean(axis=(0,1)))  # 保存标准化参数
np.save("train_std.npy", X_train.std(axis=(0,1)))

2. 文件结构要求

3. 输入数据格式要求

• ​​CSV文件​​：包含至少100行数据，每行8个数值（对应8通道），无需表头

4. 运行方式

# 处理CSV文件
python mused_deploy.py

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关键功能说明

​​组件​​	​​功能说明​​
RehabEvaluator	核心处理类，封装模型加载、数据预处理、预测和报告生成
preprocess	数据标准化和窗口分割（与训练时严格一致）
generate_report	主入口函数，支持CSV文件或numpy数组输入
可视化输出	显示预测值分布直方图，红色虚线标记平均值
文字报告	包含康复指数、最佳/最差表现及个性化建议

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常见问题排查

​​问题现象​​	​​解决方案​​
找不到模型文件	检查model_path路径是否正确，文件后缀是否为.keras
输入数据不足100行	确保输入数据至少有100个时间点（行）
报错"输入数据应有8列"	检查CSV文件是否包含8列数值数据，用逗号分隔
预测结果全为0或1	检查是否加载了正确的标准化参数（train_mean.npy和train_std.npy）

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通过以上方案，您可以在本地轻松部署康复评估系统。建议先用示例数据测试，再接入真实传感器数据流。