keras主要模块_keras里头有些什么

Keras主要模块简介

       tf.keras的使用说明了高层API已经被tensorflow使用。tf.keras下提供了许多模块，如：

1）activations激励函数，如relu、softmax、sigmoid等

2）applications应用模型，如densenet、mobilenet、vgg16等

3）dataset数据，如mnist、fashion_mnist等

4）layers神经网络层，如dense、conv2d等

5）model模型，如save、load等

6）utils工具，如to_categorical将类向量转化为二进制类矩阵等

 

一、keras.layers神经网络层

1、常见layer神经网络层

Input(…)： 用于实例化一个输入 Tensor，作为神经网络的输入。
average_pooling1d(…)： 一维平均池化层
average_pooling2d(…)： 二维平均池化层
average_pooling3d(…)：三维平均池化层
batch_normalization(…)： 批量标准化层
conv1d(…)： 一维卷积层
conv2d(…)： 二维卷积层
conv2d_transpose(…)： 二维反卷积层
conv3d(…)： 三维卷积层
conv3d_transpose(…)： 三维反卷积层
dense(…)： 全连接层
dropout(…)： Dropout层
flatten(…)： Flatten层，即把一个 Tensor 展平，变为1维Tensor
max_pooling1d(…)： 一维最大池化层
max_pooling2d(…)： 二维最大池化层
max_pooling3d(…)： 三维最大池化层
separable_conv2d(…)： 二维深度可分离卷积层

 

2、查看Model中某一层的权重和偏置

       神经网络中可分为卷积层、池化层、全连接层等，并不是Model中的每一层都是可以查看的，如卷积层可以查看权重和偏置，但池化层就不能查看，因为池化层本身没有权重和偏置，这就首先需要理解神经网络各个层次背后的数学推导。Keras中查看某一层的权重和偏置使用model.get_layer('conv2d_1').get_weights()，其中conv2d_1为卷积层的名称。

weight_bc1, bias_bc1 = east_detect.get_layer('block1_conv1').get_weights()

 

 

二、keras.Model模型训练、评估、预测

1、model.compile 配置模型的训练参数，主要是优化器与损失函数

　　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，损失函数loss，指标列表metrics。

compile(self, optimizer, loss, metrics=None, sample_weight_mode=None)

       optimizer：字符串（预定义优化器名）或者优化器对象，，如 rmsprop 或 adagrad，也可以是 Optimizer 类的实例。详见：optimizers。

　　loss：字符串（预定义损失函数名）或目标函数，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。

　　metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标，典型用法是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。

      例子：

# 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])

 

 

2、训练模型的三个独立函数fit、fit_generator、train_on_batch 

1）使用fit()函数

       当使用.fit()函数时，意味着如下两个条件成立：1）训练数据可以 完整地 放入到内存（RAM）里；2）数据已经不需要再进行任何处理了。 （实际的数据集不会都像Tensorflow官方教程中经常使用的MNIST数据集那样小，一次性加载训练数据到fit是行不通的。）

       fit函数的解释参照

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)

• x: 训练数据的 Numpy 数组。 如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，x 可以是 None（默认）。
• y: 目标（标签）数据的 Numpy 数组。 如果模型中的输出层被命名，你也可以传递一个字典，将输出层名称映射到 Numpy 数组。 如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）数据，y 可以是 None（默认）。
• batch_size: 整数或 None。每次提度更新的样本数。如果未指定，默认为 32.
• epochs: 整数。训练模型迭代轮次。一个轮次是在整个 x 或 y 上的一轮迭代。请注意，与 initial_epoch 一起，epochs 被理解为 「最终轮次」。模型并不是训练了 epochs 轮，而是到第 epochs 轮停止训练。
• verbose: 0, 1 或 2。日志显示模式。 0 = 安静模式, 1 = 进度条, 2 = 每轮一行。
• callbacks: 一系列的 keras.callbacks.Callback 实例。一系列可以在训练时使用的回调函数。callbacks可以做的事情有：1）将每一个训练batch的精度写入tensorBoard中的logs以便查阅；2）周期性地将你的模型保存至disk硬盘中；3）提前终止训练。详见 callbacks。
• validation_split: 在 0 和 1 之间浮动。用作验证集的训练数据的比例。模型将分出一部分不会被训练的验证数据，并将在每一轮结束时评估这些验证数据的误差和任何其他模型指标。验证数据是混洗之前 x 和y 数据的最后一部分样本中。

https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9967480.html

2）使用fit_generator()

       在Keras中对于小样本数据而言可以使用fit()和predict()，因为它们可以被一次性放入到内存中。大多数的数据都是非常大的，并且不能一次性加载到内存中。解决办法就是使用fit_generator()和predict_generator()，这是在训练和预测过程中将图像加载到内存中的常用数据生成函数。

• .fit is used when the entire training dataset can fit into the memory and no data augmentation is applied.
• .fit_generator is used when either we have a huge dataset to fit into our memory or when data augmentation needs to be applied.

 

3）model.train_on_batch 运行一批样品的单次梯度更新

         train_on_batch用于非固定batch_size的模型训练与模型的继续训练。train_on_batch allows you to expressly update weights based on a collection of samples you provide, without regard to any fixed batch size. One case when it might be nice to use train_on_batch is for updating a pre-trained model on a single new batch of samples. Suppose you've already trained and deployed a model, and sometime later you've received a new set of training samples previously never used. You could use train_on_batch to directly update the existing model only on those samples. Other methods can do this too, but it is rather explicit to use train_on_batch for this case.

 

3、model.evaluate 模型评估

        model.evaluate是评估你训练的模型，它的输出结果是精度accuracy与损失，而不是预测你输入的数据。若需要对当前输入数据进行预测可使用model.predict。

4、model.predict 模型预测

        model.predict除了对于输出层预测外，还能对于中间层进行预测，具体方法为重新搭建一个中间层为最终输出的模型，进行predict。

# 获取中间层输出
layer_name = 'dense_2'
intermediate_layer_model = Model(inputs=load_model.input, outputs=load_model.get_layer(layer_name).output)
intermediate_output = intermediate_layer_model.predict(x_test_forpredict)

 

 

三、keras.utils工具

1）to_categorical 将类向量（整数）转换为二进制类矩阵。

keras.utils.to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32')

例如，用于 categorical_crossentropy。

参数

• y: 需要转换成矩阵的类矢量 (从 0 到 num_classes 的整数)。
• num_classes: 总类别数。
• dtype: 字符串，输入所期望的数据类型 (float32, float64, int32...)

示例

# 考虑一组 3 个类 {0,1,2} 中的 5 个标签数组：
> labels
array([0, 2, 1, 2, 0])
# `to_categorical` 将其转换为具有尽可能多表示类别数的列的矩阵。
# 行数保持不变。
> to_categorical(labels)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 1.,  0.,  0.]], dtype=float32)

返回

输入的二进制矩阵表示。

 

2）绘制网络模型

from tensorflow.keras.utils import plot_model
 
# 用于 Keras绘制网络模型
draw_model = False
if draw_model == True:
    plot_model(model, show_shapes=True,to_file='../model.png')

 

 

 

参考文章：

【1】https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model

【2】https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/82747919