用Keras创建神经网络和神经网络相关知识（持更）_model.add(layers.flatten())

首先，使用Keras创建神经网络主要分为四部分：

1.定义训练测试数据：输入张量和目标张量。

2.定义网络（模型），将输入映射到目标。

3.配置学习过程：选择损失函数，优化器，和监控指标。

4.fit方法进行训练迭代。

5.evaluate测试。

6.predict评估。

基本过程：

1.定义数据：

2.定义网络：

       1.Sequential类（层的线性堆叠）常用。

                   from keras import models

                   from keras import layers

                   model=models.Sequential()

                   model.add(layers.Dense(32,activation='relu',inpute_shape=(784,)))         

（创建了一个层，只接受第一个维度大小为784 的 2D 张量（第0 轴是批量维度，其大小没有指定，因此可以任意取值）作为输入。这个层将返回一个张量，第一个维度的大小变成 了 32。 ）

（，逗号从外往里数）

                   model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))   //10为类别，10维向量

                                     //如果要对 N 个类别的数据点进行分类，网络的最后一层应该是大小为 N 的 Dense 层。

                                     //对于回归问题来说，只需要为1，不需要进行softmax。 

       2.函数式API（有向无环图）.

3.配置学习过程：

       model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001), / 或者：optimizer='rmsprop'

                               loss='mse'

                              metrics=['accuracy'] )

4.训练：

      model.fit(input_tensor, target_tensor, batch_size=128, epochs=10)

5.测试：

      results=model.evaluate(x_test,y_test)

6.预测：

      model.predict(x_test)

 

具体选择：

        简单的向量数据保存在 形状为 (samples, features) 的 2D 张量中，通常用密集连接层［densely connected layer，也 叫全连接层（fully connected layer）或密集层（dense layer），对应于Keras 的 Dense 类］来处理。序列数据保存在形状为 (samples, timesteps, features) 的 3D 张量中，通常用循环 层（recurrent layer，比如Keras 的 LSTM 层）来处理。图像数据保存在4D 张量中，通常用二维 卷积层（Keras 的 Conv2D）来处理。

       损失函数：对于二分类问题，你可以使用二元交叉熵（binary crossentropy）损失函数；对于多分类问题，可以用分类交叉熵（categorical crossentropy）损失函数；对于回归 问题，可以用均方误差（mean-squared error）损失函数；对于序列学习问题，可以用联结主义 时序分类（CTC，connectionist temporal classification）损失函数。

       无论你的问题是什么，rmsprop 优化器通常都是足够好的选择。

绘图小知识：

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x=np.array([1,3,5,2,7])

y=np.array([2,5,7,9,0])

 

plt.clf() //清空图像

plt.plot(x,y,label='标签')

plt.title('测试')

plt.xlabel('横坐标')

plt.legend() //加图例

plt.show() //显示

 

 

无监督知识：

定义：在没有标签的情况下找到数据的变换。

主要是进行数据分析，降维和聚类都是无监督学习方法。（原理都为函数的映射）

机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。

聚类：K-means：随机选取初始点，计算距离，归类，再重新划分中心。重复。

强化学习：

智能体（agent）接收有关其环境的信息，并学会选择使某种奖励最大化的行为。

为什么不是两个集合：一个训练集和一个测试集？还需要验证集？

原因在于开发模型时总是需要调节模型配置，比如选择层数或每层大小［这叫作模型的超 参数（hyperparameter），以便与模型参数（即权重）区分开］。这个调节过程需要使用模型在验 证数据上的性能作为反馈信号。这个调节过程本质上就是一种学习：在某个参数空间中寻找良 好的模型配置。因此，如果基于模型在验证集上的性能来调节模型配置，会很快导致模型在验 证集上过拟合，即使你并没有在验证集上直接训练模型也会如此。 会导致在新的数据上出现错误。

 

 

创建卷积神经网络

from keras import layers
from keras import models
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) #卷积网络的接收形状为（H，W，C）
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.summary()#查看架构

宽度和高度会随着网络加深而变小。通道数则由传入的第一个参数设置。

model.add(layers.Flatten())#将3D张量展开为1D
model.add(layers.Dense(64,activation='relu'))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

密集连接（全连接）和卷积连接的最大区别就在于，前者学到的是全局样式，后者则为局部的样式。

卷积过程：

 

通道理解：

对于3*3，通道为32的卷积核来说，他的输入为32（上一层的输出），输入图像有几层通道，就有一个卷积和有几层通道，有一个卷积核输出就为一个，是不同通道的叠加。

以Le-net为例子，输入为灰度图像，通道数为1，与六个不同的卷积核进行卷积会得到六个feature map，然后在和16个卷积核进行卷积，每个卷积核的通道数为6，但是最后的结果则为一个feature map，所以会得到16个feature map。

对于VGG来说，输入图像是3层，通道数64 的卷积核，相当于64个3层的卷积，会得到64个Feature map。

数据预处理：

将数据输入神经网络之前，应该将数据格式化为经过预处理的浮点数张量。现在，数据以JPEG 文件的形式保存在硬盘中，所以数据预处理步骤大致如下。

(1) 读取图像文件。
(2) 将JPEG 文件解码为RGB 像素网格。
(3) 将这些像素网格转换为浮点数张量。
(4) 将像素值（0~255 范围内）缩放到[0, 1] 区间（正如你所知，神经网络喜欢处理较小的输
入值）。

keras.preprocessing.image。特别地，它包含ImageDataGenerator 类，可以快速创建Python 生成器，能够将硬盘上的图像文件自动转换为预处理好的张量批量。

python generator（）

数据增强：

为了解决过拟合，我们需要将数据进行数据增强，主要是通过缩放，旋转等手段对数据进行处理，在生成器中使用即可。

train_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255,rotation_range=40,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True,)
test_datagen=ImageDataGenerator(rescale=1./255)#不能增强验证数据
 
train_generator=train_datagen.flow_from_directory(train_dir,target_size=(150,150),batch_size=32,class_mode='binary')
validation_generator=test_datagen.flow_from_directory(validation_dir,target_size=(150,150),batch_size=32,class_mode='binary')

 

如果要使用GPU跑keras程序的话，需要安装对应gpu版本的tensorflow和keras，二者也是有对应版本的，比如tf1.5.0对应keras2.6.1.在安装好环境之后，要在程序里添加

import os

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

就可以了。