Keras 模型

Keras提供的模型，其中分为两类：

• Sequential 顺序模型
• Model 类模型（使用函数式 API 的 Model 类模型）

我们可以通过from tensorflow.keras import Sequential或者 from tensorflow.keras import Sequential来导入对应的模型。

Sequential 顺序模型

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官方原文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Sequential?hl=zh-cn

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Sequential 模型结构： 层（layers）的线性堆栈。简单来说，它是一个简单的线性结构，没有多余分支，是多个网络层的堆叠。

函数原型：

tf.keras.Sequential(
    layers=None, name=None
)

Sequential 使用方法

一个简单示例

from tensorflow.keras import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax')
])

• 其中，Dense是一个全连接层，它的激活函数默认为是linear线性函数
• 激活函数可以通过 单独的激活层 实现，也可以通过 构建层时传递activation实现，这就是说：

上面的代码等价于

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,), activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

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构建方法

除了上面写到的：

model = Sequential([
    Dense(32, input_shape=(784,), activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

还可以写成：

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,), activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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input_shape 输入的形状

构建一个模型时，第一层需要给出期待的Input shape ，剩余的层次会自动判断。

• input_shape是一个tuple格式的数据，可以是整数的tuple，也可以是None
• input_shape中并没有batch dimension 批量维度
• 2D层，例如Dense, 可以通过指定参数 input_dim （一个数字）来描述输入形状。
• 3D层，通过参数 input_dim 和 input_length来描述输入型状。
• 参数input_shape 通过tuple的形式，指定输入形状。
• 参数batch_size可以指定固定批量大小。

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))

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compile编译

在训练模型之前，我们需要通过compile来对学习过程进行配置。compile接收三个参数：

• 优化器optimizer： 该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop（默认）、adagrad，或一个Optimizer类的对象，详情见 待补充
• 损失函数loss： 该参数为模型试图最小化的目标函数，它可为预定义的损失函数名，如categorical_crossentropy、mse，也可以为一个损失函数。详情见 待补充
• 指标列表metrics： 对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=['accuracy']。指标可以是一个预定义指标的名字,也可以是一个用户定制的函数.指标函数应该返回单个张量,或一个完成metric_name - > metric_value映射的字典.请参考 待补充

# 对于多分类问题
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 对于二元分类问题
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 对于均方误差回归问题
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='mse')

# 自定义指标
import keras.backend as K

def mean_pred(y_true, y_pred):
    return K.mean(y_pred)

model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy', mean_pred])

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训练

model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 生成数据
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# Train the model, iterating on the data in batches of 32 samples
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

函数原型：

fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None,validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None,sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None,validation_steps=None, validation_batch_size=None, validation_freq=1,max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False)

其中常用的参数：

• x： Numpy训练数据数组（如果模型有单个输入），或Numpy数组列表（如果模型有多个输入）。也可以是已经命名的输入图层的名称。 如果从框架原生张量（例如TensorFlow数据张量）进行馈送，则x可以是None（默认）。
• y： 与x相似，只不过y代表的是目标标签（target label）。可以是：Numpy目标（标签）数据数组（如果模型具有单个输出）或Numpy数组列表（如果模型具有多个输出）或 输入图层的名称 或None.
• batch_size： Integer 或 None，代表每个梯度更新的样本数，默认值为32。
• epochs：Integer，模型的训练的 时期数，每个epoch是对x，y的整个迭代。

Model 模型

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官方原文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Model?hl=zh-cn

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Model 模型是带有函数API的，不是线性的，它是一个可以多输入、多输出的模型。

model = Model(inputs=a, outputs=b)
model = Model(inputs=[a1, a2], outputs=[b1, b2, b3])

• 通过inputs 和 outputs 构造多输入（a1,a2）和多输出（b1,b2,b3）的Model

Model 使用方法

与Sequential类似，有compile fit等方法。大致和上述的compile和fit一致。

compile 编译

函数原型：

compile(
    optimizer='rmsprop', loss=None, metrics=None, loss_weights=None,
    weighted_metrics=None, run_eagerly=None, steps_per_execution=None, **kwargs
)

• 优化器optimizer： 该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop（默认）、adagrad，或一个Optimizer类的对象，详情见 待补充
• 损失函数oss： 与Sequential的compile的loss有所不同的是，Model的多个输出可以有多个loss，可以用过一个dict来声明：{'output_a':loss_func_1, 'output_b':loss_func_2}
• 指标列表metrics： 对分类问题，我们一般将该列表设置为metrics=[‘accuracy’]。指标可以是一个预定义指标的名字,也可以是一个用户定制的函数.指标函数应该返回单个张量,或一个完成metric_name - > metric_value映射的字典.请参考 待补充

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fit 训练

函数原型：

fit(
    x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None,
    validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None,
    sample_weight=None, initial_epoch=0, steps_per_epoch=None,
    validation_steps=None, validation_batch_size=None, validation_freq=1,
    max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False
)

常用参数：

• x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array。如果模型的每个输入都有名字，则可以传入一个字典，将输入名与其输入数据对应起来。
• y：标签，numpy array。如果模型有多个输出，可以传入一个numpy array的list。如果模型的输出拥有名字，则可以传入一个字典，将输出名与其标签对应起来。
• batch_size：整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度下降，使目标函数优化一步。
• epoch：整数，训练的轮数，训练数据将会被遍历epoch次。

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Model实例

from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model

# 定义输入层，确定输入维度
input = input(shape = (784, ))
# 2个隐含层，每个都有64个神经元，使用relu激活函数，且由上一层作为参数
x = Dense(64, activation='relu')(input)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
# 输出层
y = Dense(10, activation='softmax')(x)
# 定义模型，指定输入输出
model = Model(input=input, output=y)
# 编译模型，指定优化器，损失函数，度量
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 模型拟合，即训练
model.fit(data, labels)