【471】Keras 深度神经网络实现

　　Keras 的核心数据结构是 model，一种组织网络层的方式。最简单的模型是 Sequential 顺序模型，它由多个网络层线性堆叠。对于更复杂的结构，你应该使用 Keras 函数式 API，它允许构建任意的神经网络图。

一、架构设计

　　Sequential 模型如下所示：

from keras.models import Sequential
 
model = Sequential()

　　可以简单地使用 .add() 来堆叠模型：（100 x 64 x 10）

from keras.layers import Dense
 
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
 
model.add(Dense(64, input_dim=100))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

　　也可以通过如下方式实现，将 Dense 与 Activation 分开，整体放在一起：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
 
model = Sequential([
    Dense(64, input_shape=(100,)),
    Activation('relu'),
    Dense(10),
    Activation('softmax'),
])

　　Dense 是用来构建 fully connected 的神经网络，

units 是神经元的个数，第一个就是对应于 hidden layer，可以省略
activation 是激活函数的选择
input_dim 是输入层的神经元个数，标量
input_shape 需要用 tuple 来表示，如 input_shape=(100,)

　　模型需要知道它所期望的输入的尺寸。出于这个原因，顺序模型中的第一层（且只有第一层，因为下面的层可以自动地推断尺寸）需要接收关于其输入尺寸的信息。有几种方法来做到这一点：

传递一个 input_shape 参数给第一层。它是一个表示尺寸的元组 (一个由整数或 None 组成的元组，其中 None 表示可能为任何正整数)。在 input_shape 中不包含数据的 batch 大小。
某些 2D 层，例如 Dense，支持通过参数 input_dim 指定输入尺寸，某些 3D 时序层支持 input_dim 和 input_length 参数。
如果你需要为你的输入指定一个固定的 batch 大小（这对 stateful RNNs 很有用），你可以传递一个 batch_size 参数给一个层。如果你同时将 batch_size=32 和 input_shape=(6, 8) 传递给一个层，那么每一批输入的尺寸就为 (32，6，8)。

　　因此，下面的代码片段是等价的：

1 2	`model` `=` `Sequential()` `model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))`

1 2	`model` `=` `Sequential()` `model.add(Dense(32, input_dim=784))`

二、模型编译

　　在完成了模型的构建后, 可以使用 .compile() 来配置学习过程：（可以直接填写字符串也可以通过 Keras 内部提供的属性值）

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

　　其中：

loss 是损失函数的选择
optimizer 是优化方法的选择
metrics 是度量标准的选择

　　如果需要，你还可以进一步地配置你的优化器。Keras 的核心原则是使事情变得相当简单，同时又允许用户在需要的时候能够进行完全的控制（终极的控制是源代码的易扩展性）。

1 2	`model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,` `optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))`

　　在训练模型之前，您需要配置学习过程，这是通过 compile 方法完成的。它接收三个参数：

优化器 optimizer。它可以是现有优化器的字符串标识符，如 rmsprop 或 adagrad，也可以是 Optimizer 类的实例。详见：optimizers。
损失函数 loss，模型试图最小化的目标函数。它可以是现有损失函数的字符串标识符，如 categorical_crossentropy 或 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。
评估标准 metrics。对于任何分类问题，你都希望将其设置为 metrics = ['accuracy']。评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。

# 多分类问题
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 二分类问题
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 均方误差回归问题
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='mse')
 
# 自定义评估标准函数
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])

三、模型训练

　　现在，你可以批量地在训练数据上进行迭代了：

1 2	`# x_train 和 y_train 是 Numpy 数组 -- 就像在 Scikit-Learn API 中一样。` `model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)`

　　或者，你可以手动地将批次的数据提供给模型：

1	`model.train_on_batch(x_batch, y_batch)`

　　只需一行代码就能评估模型性能：

1	`loss_and_metrics` `=` `model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)`

　　或者对新的数据生成预测：

1	`classes` `=` `model.predict(x_test, batch_size=128)`

　　Keras 模型在输入数据和标签的 Numpy 矩阵上进行训练。为了训练一个模型，你通常会使用 fit 函数。文档详见此处。

# 对于具有 2 个类的单输入模型（二进制分类）：
 
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'])
 
# 生成虚拟数据
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
 
# 训练模型，以 32 个样本为一个 batch 进行迭代
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

# 对于具有 10 个类的单输入模型（多分类分类）：
 
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 生成虚拟数据
import numpy as np
data = np.random.random((1000, 100))
labels = np.random.randint(10, size=(1000, 1))
 
# 将标签转换为分类的 one-hot 编码
one_hot_labels = keras.utils.to_categorical(labels, num_classes=10)
 
# 训练模型，以 32 个样本为一个 batch 进行迭代
model.fit(data, one_hot_labels, epochs=10, batch_size=32)

四、样例

　　这里有几个可以帮助你起步的例子！

　　在 examples 目录中，你可以找到真实数据集的示例模型：

CIFAR10 小图片分类：具有实时数据增强的卷积神经网络 (CNN)
IMDB 电影评论情感分类：基于词序列的 LSTM
Reuters 新闻主题分类：多层感知器 (MLP)
MNIST 手写数字分类：MLP & CNN
基于 LSTM 的字符级文本生成

　　...以及更多。

　　基于多层感知器 (MLP) 的 softmax 多分类：

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizers import SGD
 
# 生成虚拟数据
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(1000, 1)), num_classes=10)
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)
 
model = Sequential()
# Dense(64) 是一个具有 64 个隐藏神经元的全连接层。
# 在第一层必须指定所期望的输入数据尺寸：
# 在这里，是一个 20 维的向量。
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=sgd,
              metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

　　基于多层感知器的二分类：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
 
# 生成虚拟数据
x_train = np.random.random((1000, 20))
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
x_test = np.random.random((100, 20))
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))
 
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

　　类似 VGG 的卷积神经网络：

import numpy as np
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.optimizers import SGD
 
# 生成虚拟数据
x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))
y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)), num_classes=10)
x_test = np.random.random((20, 100, 100, 3))
y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(20, 1)), num_classes=10)
 
model = Sequential()
# 输入: 3 通道 100x100 像素图像 -> (100, 100, 3) 张量。
# 使用 32 个大小为 3x3 的卷积滤波器。
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
 
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
 
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd)
 
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

　　基于 LSTM 的序列分类：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import LSTM
 
max_features = 1024
 
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, output_dim=256))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, epochs=10)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)

　　基于 1D 卷积的序列分类：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.layers import Embedding
from keras.layers import Conv1D, GlobalAveragePooling1D, MaxPooling1D
 
seq_length = 64
 
model = Sequential()
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu', input_shape=(seq_length, 100)))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(128, 3, activation='relu'))
model.add(GlobalAveragePooling1D())
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train, batch_size=16, epochs=10)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=16)

　　基于栈式 LSTM 的序列分类

　　在这个模型中，我们将 3 个 LSTM 层叠在一起，使模型能够学习更高层次的时间表示。

　　前两个 LSTM 返回完整的输出序列，但最后一个只返回输出序列的最后一步，从而降低了时间维度（即将输入序列转换成单个向量）。

stacked LSTM

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np
 
data_dim = 16
timesteps = 8
num_classes = 10
 
# 期望输入数据尺寸: (batch_size, timesteps, data_dim)
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True,
               input_shape=(timesteps, data_dim)))  # 返回维度为 32 的向量序列
model.add(LSTM(32, return_sequences=True))  # 返回维度为 32 的向量序列
model.add(LSTM(32))  # 返回维度为 32 的单个向量
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
 
# 生成虚拟训练数据
x_train = np.random.random((1000, timesteps, data_dim))
y_train = np.random.random((1000, num_classes))
 
# 生成虚拟验证数据
x_val = np.random.random((100, timesteps, data_dim))
y_val = np.random.random((100, num_classes))
 
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=64, epochs=5,
          validation_data=(x_val, y_val))

　　"stateful" 渲染的的栈式 LSTM 模型

　　有状态 (stateful) 的循环神经网络模型中，在一个 batch 的样本处理完成后，其内部状态（记忆）会被记录并作为下一个 batch 的样本的初始状态。这允许处理更长的序列，同时保持计算复杂度的可控性。你可以在 FAQ 中查找更多关于 stateful RNNs 的信息。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np
 
data_dim = 16
timesteps = 8
num_classes = 10
batch_size = 32
 
# 期望输入数据尺寸: (batch_size, timesteps, data_dim)
# 请注意，我们必须提供完整的 batch_input_shape，因为网络是有状态的。
# 第 k 批数据的第 i 个样本是第 k-1 批数据的第 i 个样本的后续。
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True,
               batch_input_shape=(batch_size, timesteps, data_dim)))
model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True))
model.add(LSTM(32, stateful=True))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])
 
# 生成虚拟训练数据
x_train = np.random.random((batch_size * 10, timesteps, data_dim))
y_train = np.random.random((batch_size * 10, num_classes))
 
# 生成虚拟验证数据
x_val = np.random.random((batch_size * 3, timesteps, data_dim))
y_val = np.random.random((batch_size * 3, num_classes))
 
model.fit(x_train, y_train,
          batch_size=batch_size, epochs=5, shuffle=False,
          validation_data=(x_val, y_val))

posted on 2020-06-20 08:21 McDelfino 阅读(1338) 评论(0) 编辑收藏举报

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