Tensorflow.keras 两个模型

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compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, 
    weighted_metrics=None, target_tensors=None)

参数：
    optimizer: 字符串（优化器名）或者优化器对象。详见 optimizers。
    loss: 字符串（目标函数名）或目标函数或 Loss 实例。详见 losses。 如果模型具有多个输出，则可以通过传递损失函数的字典或列表，
        在每个输出上使用不同的损失。模型将最小化的损失值将是所有单个损失的总和。
    metrics: 在训练和测试期间的模型评估标准。 通常你会使用 metrics = ['accuracy']。要为多输出模型的不同输出指定不同的评估标准， 
        还可以传递一个字典，如 metrics={'output_a': 'accuracy', 'output_b': ['accuracy', 'mse']}。 你也可以传递一个评
        估指标序列的序列 (len = len(outputs)) 例如 metrics=[['accuracy'], ['accuracy', 'mse']] 或 
        metrics=['accuracy', ['accuracy', 'mse']]。
    loss_weights: 指定标量系数（Python浮点数）的可选列表或字典，用于加权不同模型输出的损失贡献。 模型将要最小化的损失值将是所有单
        个损失的加权和，由 loss_weights 系数加权。 如果是列表，则期望与模型的输出具有 1:1 映射。 如果是字典，则期望将输出名称（字
        符串）映射到标量系数。
    sample_weight_mode: 如果你需要执行按时间步采样权重（2D 权重），请将其设置为 temporal。 默认为 None，为采样权重（1D）。如果
        模型有多个输出，则可以通过传递 mode 的字典或列表，以在每个输出上使用不同的 sample_weight_mode。
    weighted_metrics: 在训练和测试期间，由 sample_weight 或 class_weight 评估和加权的度量标准列表。
    target_tensors: 默认情况下，Keras 将为模型的目标创建一个占位符，在训练过程中将使用目标数据。 相反，如果你想使用自己的目标张量
        （反过来说，Keras 在训练期间不会载入这些目标张量的外部 Numpy 数据）， 您可以通过 target_tensors 参数指定它们。它应该是
        单个张量（对于单输出 Sequential 模型）。
    **kwargs: 当使用 Theano/CNTK 后端时，这些参数被传入 K.function。
              当使用 TensorFlow 后端时，这些参数被传递到 tf.Session.run。

异常
    ValueError: 如果 optimizer, loss, metrics 或 sample_weight_mode 这些参数不合法。

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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_freq=1, max_queue_size=10, workers=1, 
    use_multiprocessing=False)

参数
    x: 输入数据。可以是：
        一个 Numpy 数组（或类数组），或者数组的序列（如果模型有多个输入）。
        一个将名称匹配到对应数组/张量的字典，如果模型具有命名输入。
        一个返回 (inputs, targets) 或 (inputs, targets, sample weights) 的生成器或 keras.utils.Sequence。
        None（默认），如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）。
    y: 目标数据。它可以是:
        Numpy 数组（序列）、 本地框架张量（序列）、Numpy数组序列（如果模型有多个输出） 
        None（默认）如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）。 
        如果模型输出层已命名，你也可以传递一个名称匹配Numpy 数组的字典。 
        如果 x 是一个生成器，或 keras.utils.Sequence 实例，则不应该 指定 y（因为目标可以从 x 获得）。
    batch_size: 整数或 None。每次梯度更新的样本数。如果未指定，默认为 32。 
        如果你的数据是符号张量、生成器或 Sequence 实例形式，不要指定 batch_size， 因为它们会生成批次。
    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: 整数，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。一系列可以在训练和验证（如果有）时使用的回调函数。 详见 callbacks。
    validation_split: 0 和 1 之间的浮点数。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。 
        这个参数在 x 是生成器或 Sequence 实例时不支持。
    validation_data: 用于在每个轮次结束后评估损失和任意指标的数据。 模型不会在这个数据上训练。
        validation_data 会覆盖 validation_split。 validation_data 可以是：
            元组 (x_val, y_val) 或 Numpy 数组或张量
            元组 (x_val, y_val, val_sample_weights) 或 Numpy 数组。
            数据集或数据集迭代器。
        对于前两种情况，必须提供 batch_size。 对于最后一种情况，必须提供 validation_steps。
    shuffle: 布尔值（是否在每轮迭代之前混洗数据）或者字符串 (batch)。 batch 是处理 HDF5 数据限制的特殊选项，
        它对一个 batch 内部的数据进行混洗。 当 steps_per_epoch 非 None 时，这个参数无效。
    class_weight: 可选的字典，用来映射类索引（整数）到权重（浮点）值，用于加权损失函数（仅在训练期间）。 
        这可能有助于告诉模型来自代表性不足的类的样本。
    sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权（仅在训练期间）。 
        你可以传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组（权重和样本之间的 1:1 映射）， 
        或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组，以对每个样本的每个时间步施加不同的权重。
        在这种情况下，你应该确保在 compile() 中指定 sample_weight_mode="temporal"。 
        这个参数在 x 是生成器或 Sequence 实例时不支持，应该提供 sample_weights 作为 x 的第 3 元素。
    initial_epoch: 整数。开始训练的轮次（有助于恢复之前的训练）。
    steps_per_epoch: 整数或 None。 在声明一个轮次完成并开始下一个轮次之前的总步数（样品批次）。 
        使用 TensorFlow 数据张量等输入张量进行训练时，默认值 None 等于数据集中样本的数量除以 batch 的大小，如果无法确定，则为 1。
    validation_steps: 只有在提供了 validation_data 并且是一个生成器时才有用。 表示在每个轮次结束时执行验证时，
        在停止之前要执行的步骤总数（样本批次）。
    validation_freq: 只有在提供了验证数据时才有用。整数或列表/元组/集合。 
        如果是整数，指定在新的验证执行之前要执行多少次训练，例如，validation_freq=2 在每 2 轮训练后执行验证。 
        如果是列表、元组或集合，指定执行验证的轮次，例如，validation_freq=[1, 2, 10] 表示在第 1、2、10 轮训练后执行验证。
    max_queue_size: 整数。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 生成器队列的最大尺寸。
        若未指定，max_queue_size 将默认为 10。
    workers: 整数。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 当使用基于进程的多线程时的最大进程数。
        若未指定，workers 将默认为 1。若为 0，将在主线程执行生成器。
    use_multiprocessing: 布尔值。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 如果是 True，使用基于进程的多线程。
        若未指定，use_multiprocessing 将默认为 False。 注意由于这个实现依赖于 multiprocessing，
        你不应该像生成器传递不可选的参数，因为它们不能轻松地传递给子进程。
    **kwargs: 用于向后兼容。

返回
    一个 History 对象。其 History.history 属性是连续 epoch 训练损失和评估值，以及验证集损失和评估值的记录（如果适用）。

异常 
    RuntimeError: 如果模型从未编译。
    ValueError: 在提供的输入数据与模型期望的不匹配的情况下。

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evaluate(x=None, y=None, batch_size=None, verbose=1, sample_weight=None, steps=None, 
    callbacks=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False)

参数：
    x: 输入数据。可以是：
        一个 Numpy 数组（或类数组），或者数组的序列（如果模型有多个输入）。
        一个将名称匹配到对应数组/张量的字典，如果模型具有命名输入。
        一个返回 (inputs, targets) 或 (inputs, targets, sample weights) 的生成器或 keras.utils.Sequence。
        None（默认），如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）。
    y: 目标数据。与输入数据 x 类似，它可以是 Numpy 数组（序列）、 本地框架张量（序列）、Numpy数组序列（如果模型有多个输出） 
        或 None（默认）如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）。 如果模型输出层已命名，你也可以传递一个名称匹配
        Numpy 数组的字典。 如果 x 是一个生成器，或 keras.utils.Sequence 实例，则不应该 指定 y（因为目标可以从 x 获得）。
    batch_size: 整数或 None。每次梯度更新的样本数。如果未指定，默认为 32。 如果你的数据是符号张量、生成器或 Sequence 实例形式，
        不要指定 batch_size， 因为它们会生成批次。
    verbose: 0, 1。日志显示模式。0 = 安静模式, 1 = 进度条。
    sample_weight: 训练样本的可选 Numpy 权重数组，用于对损失函数进行加权。 你可以传递与输入样本长度相同的平坦（1D）Numpy 数组
        （权重和样本之间的 1:1 映射）， 或者在时序数据的情况下，可以传递尺寸为 (samples, sequence_length) 的 2D 数组，以对每
        个样本的每个时间步施加不同的权重。 在这种情况下，你应该确保在 compile() 中指定 sample_weight_mode="temporal"。
    steps: 整数或 None。 声明评估结束之前的总步数（批次样本）。默认值 None 时被忽略。
    callbacks: 一系列的 keras.callbacks.Callback 实例。一系列可以在评估时使用的回调函数。 详见 callbacks。
    max_queue_size: 整数。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 
        生成器队列的最大尺寸。若未指定，max_queue_size 将默认为 10。
    workers: 整数。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 当使用基于进程的多线程时的最大进程数。
        若未指定，workers 将默认为 1。若为 0，将在主线程执行生成器。
    use_multiprocessing: 布尔值。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 如果是 True，使用基于进程的多线程。
        若未指定，use_multiprocessing 将默认为 False。 注意由于这个实现依赖于 multiprocessing，你不应该像生成器传递
        不可选的参数，因为它们不能轻松地传递给子进程。

异常
    ValueError: 若参数非法。

返回 
    标量测试误差（如果模型只有单个输出且没有评估指标）或标量列表（如果模型具有多个输出和/或指标）。 
    属性 model.metrics_names 将提供标量输出的显示标签。

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predict(x, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10, 
    workers=1, use_multiprocessing=False)

参数
    x: 输入数据。可以是：
        一个 Numpy 数组（或类数组），或者数组的序列（如果模型有多个输入）。
        一个将名称匹配到对应数组/张量的字典，如果模型具有命名输入。
        一个返回 (inputs, targets) 或 (inputs, targets, sample weights) 的生成器或 keras.utils.Sequence。
        None（默认），如果从本地框架张量馈送（例如 TensorFlow 数据张量）。
    batch_size: 整数或 None。每次梯度更新的样本数。如果未指定，默认为 32。 如果你的数据是符号张量、生成器或 Sequence 实例形式，
        不要指定 batch_size， 因为它们会生成批次。
    verbose: 日志显示模式，0 或 1。
    steps: 声明预测结束之前的总步数（批次样本）。默认值 None 时被忽略。
    callbacks: 一系列的 keras.callbacks.Callback 实例。一系列可以在预测时使用的回调函数。 详见 callbacks。
    max_queue_size: 整数。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 生成器队列的最大尺寸。
        若未指定，max_queue_size 将默认为 10。
    workers: 整数。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 当使用基于进程的多线程时的最大进程数。
        若未指定，workers 将默认为 1。若为 0，将在主线程执行生成器。
    use_multiprocessing: 布尔值。仅用于生成器或 keras.utils.Sequence 输入。 如果是 True，使用基于进程的多线程。
        若未指定，use_multiprocessing 将默认为 False。 注意由于这个实现依赖于 multiprocessing，你不应该像生成器传递不可选
        的参数，因为它们不能轻松地传递给子进程。

返回
    预测的 Numpy 数组。
    
异常
    ValueError: 如果提供的输入数据与模型的期望数据不匹配，或者有状态模型收到的数量不是批量大小的倍数。

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# 完整的Keras Sequential 顺序模型
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.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 构建
model = Sequential()

# 添加神经网络层
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.complile() 函数用于模型编译
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

# model.fit() 函数用于模型训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=128)

# model.evaluate() 函数用于模型评估
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

# model.predict() 函数用于预测
result = model.predict(x_test)

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# 在函数式 API 中，自己需要给定一些输入张量和输出张量，可以通过以下方式实例化一个 Model：

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

# 这个模型将包含从 a 到 b 的计算的所有网络层。
a = Input(shape=(32,))
b = Dense(32)(a)
model = Model(inputs=a, outputs=b)

# 在多输入或多输出模型的情况下，也可以使用列表：
model = Model(inputs=[a1, a2], outputs=[b1, b3, b3])

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# Coding
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
import numpy as np

np.random.seed(0)  # 设置随机种子，用于复现结果

# 创建数据
headline_data = np.round(np.abs(np.random.rand(12, 100) * 100))
additional_data = np.random.randn(12, 5)
headline_labels = np.random.randn(12, 1)
additional_labels = np.random.randn(12, 1)

#  开始构建模型网络
# 输入层：通过标题输入，接收一个含有 100 个整数的序列，每个整数在 1 到 10000 之间, 在这里可以通过传递一个 "name" 参数来命名任何层。
main_input = Input(shape=(100,), dtype='int32', name='main_input')

# Embedding 层将输入序列编码为一个稠密向量的序列，每个向量维度为 512。 该层为模型中的：embedding_1(Embedding)
embedding_out = Embedding(output_dim=512, input_dim=10000, input_length=100)(main_input)

# LSTM 层把向量序列转换成单个向量，它包含整个序列的上下文信息
lstm_out = LSTM(32)(embedding_out)

# 插入辅助损失，使得即使在模型主损失很高的情况下，LSTM 层和 Embedding 层都能被平稳地训练。该层为模型中的：aux_output(Dense)
aux_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='aux_output')(lstm_out)

# 辅助输入数据与 LSTM 层的输出连接起来，输入到模型中,该层为模型中的：aux_input(InputLayer)
aux_input = Input(shape=(5,), name='aux_input')

# 模型中的：merge_1(Merge) 将辅助输入数据与 LSTM 层的输出连接起来
merge_out = tf.keras.layers.concatenate([lstm_out, aux_input])

# 堆叠多个全连接网络层模型中的：dense_1, dense_2, dense_3
dense1 = Dense(64, activation='relu')(merge_out)
dense2 = Dense(64, activation='relu')(dense1)
dense3 = Dense(64, activation='relu')(dense2)

# 最后添加主要的逻辑回归层, 模型中的 main_output(Dense)
main_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='main_output')(dense3)

# 定义一个具有两个输入和两个输出的模型
model = Model(inputs=[main_input, aux_input], outputs=[main_output, aux_output])

# 模型编译，训练，预测
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', loss_weights=[1., 0.2])

model.fit([headline_data, additional_data], [headline_labels, additional_labels], epochs=50, batch_size=32)

pred = model.predict([headline_data, additional_data])

# 由于输入和输出均被命名了（在定义时传递了一个 name 参数），我们也可以通过以下方式编译模型：
# model.compile(optimizer='rmsprop',
#               loss={'main_output': 'binary_crossentropy', 'aux_output': 'binary_crossentropy'},
#               loss_weights={'main_output': 1., 'aux_output': 0.2})

# model.fit({'main_input': headline_data, 'aux_input': additional_data},
#           {'main_output': headline_labels, 'aux_output': additional_labels},
#           epochs=50, batch_size=32)

# model.predict({'main_input': headline_data, 'aux_input': additional_data})