Keras实验教程1：入门实践1.入门实践

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我是靠谱客的博主要减肥纸飞机，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Keras实验教程1：入门实践1.入门实践，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言：最近面试发现DL真的很重要，许多岗位尤其是CV，DL是必须要掌握的，而且至少掌握两个DL框架。遂把去年做的Keras翻出来温习一下。内容浅显，大多摘自官方或者从网络上搜罗而来。难免存在纰漏，敬请各位看官指正！

1.入门实践

1.1 Keras基本概述

Keras是一个高层神经网络API，由纯Python编写而成并基于Tensorflow和Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，具有高度模块化，极简和可扩充的特性。Keras具有简易和快速的原型设计，并支持卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN，或二者的结合，以及在CPU和GPU之间无缝切换。

Keras的基本网络框架结构大致由后端、模型、层构成。

backend：后端。对Tensorflow和Theano进行封装，完成低层的张量运算、计算图编译等。
models：模型。模型是层的有序组合，也是层的“容器”，是“神经网络”的整体表示。
layers：层。神经网络的层本质上规定了一种从输入张量到输出张量的计算规则，显然，整个神经网络的模型也是这样一种张量到张量的计算规则，因此可以说keras的model是layer的子类。

上面的三个模块是Keras最为要紧和核心的三块内容，搭建一个神经网络，至少需要上述三部分模块。需要注意的是，backend虽然很重要，但其内容多而杂，大部分内容都是被其他keras模块调用，而不是被用户直接使用。鉴于backend学习难度较高，对于新手初学Keras不妨先将backend放一旁，从model和layers学起。

图１　keras框架的基本概念
Keras最常用的目的是用来构建神经网络，所谓网络其实是一个由多个子计算图构成的大计算图。每一个子计算图通常用层（layer）来表达，后文将详细对layer展开详细说明，此处先给出对神经网络模型的宏观认知。当子计算图是顺序连接时，称之为顺序式模型（Sequential），否则称之为泛型模型，又称为函数式模型（Model）。
为了训练神经网络，必须定义一个神经网络优化的目标和一套参数更新的方式，这部分就是目标函数和优化器：目标函数（objectives），规定了神经网络的优化方向，优化器（optimizers），规定了神经网络的参数如何更新。
上面的两个模块的内容，是在训练一个网络时必须提供的。此外，Keras提供了一组模块用来对神经网络进行配置：

initialization：初始化策略，规定了网络参数的初始化方法
regularizers：正则项，提供了一些用于参数正则的方法，以对抗过拟合
constraints：约束项，提供了对网络参数进行约束的方法
为了方便调试、分析和使用网络，处理数据，Keras提供了下面的模块：
callbacks：回调函数，在网络训练的过程中返回一些预定义/自定义的信息
visualization：可视化，用于将网络结构绘制出来，以直观观察
preprocessing：提供了一组用于对文本、图像、序列信号进行预处理的函数
utils：常用函数库，一般很少用到，其中比较重要的是utils.np_utils中用于将1D标签转为one-hot的2D标签的to_categorical函数和用于将卷积核在theano模式和Tensorflow模式之间转换的convert_kernel函数。
datasets：提供了一些常用数据库的接口，用户将通过这些接口下载和载入数据集。

另外Keras也提供了wrappers.scikit-learn 模块来与scikit-learn进行联动。
值得注意的是，在构建模型的过程中最核心的函数有两个：
compile：编译。模型在训练前必须编译，这个函数用于完成添加正则项，确定目标函数，确定优化器等一系列模型配置功能。此函数必须指定的参数是优化器(optimizer)和目标函数（又称损失函数,loss），但通常还需要指定一个评价指标（metrics）来评价模型。
fit和fit_generator：训练。参数较多，包括训练样本x_train,y_train，训练每批包含的样本个数batch_size和训练次数epochs等等，是需要重点掌握的函数。
对于神经网络的训练和评估，keras提供了两套函数，一套是fit和evaluate等，另一套是fit_generator和evaluate_generator。前者适用于普通情况，后者适用于数据是以迭代器动态生成的情况。迭代器可以在内存/显存不足，实时动态数据提升进行网络训练，迭代器很重要，是学习keras一定要掌握好的内容。

另外，为了更快速的理解网络的输入输出、编译和训练的具体内容，以下给出一些基本概念。
a. 符号计算
符号主义的计算首先定义各种变量，然后建立一个“计算图”，计算图规定了各个变量之间的计算关系。建立好的计算图需要编译以确定其内部细节，然而，此时的计算图还是一个“空壳子”，里面没有任何实际的数据，只有当你把需要运算的输入放进去后，才能在整个模型中形成数据流，从而形成输出值。
b. 张量
张量(tensor)这个词汇的引入目的是为了表述统一，张量可以看作是向量、矩阵的自然推广，我们用张量来表示广泛的数据类型。给个简单的开拓式理解：
规模最小的张量是0阶张量，即标量，也就是一个数。
当我们把一些数有序的排列起来，就形成了1阶张量，也就是一个向量
如果我们继续把一组向量有序的排列起来，就形成了2阶张量，也就是一个矩阵
把矩阵摞起来，就是3阶张量，我们可以称为一个立方体，具有3个颜色通道的彩色图片就是一个这样的立方体
把立方体摞起来，我们没有再给它起别名了，称之为4阶张量了，不要去试图想像4阶张量是什么样子，它就是个数学上的概念。

c. batch_size
由于训练数据过大而采用分批取数据进行训练，把数据分为若干个批，按批来更新参数。batch_size表示训练过程中每批输入的样本个数。
d. Epochs
epochs指的是将数据训练的轮次。

1.2 Keras神经网络模型的构造：5步法

1.构造网络模型
2.编译模型
3.训练模型
4.评估模型
5.使用模型进行预测

在这里插入图片描述

1.3 四个基本概念

1）网络结构
2）激活函数
3）损失函数

categorical_crossentropy 多分类交叉熵
binary_crossentropy 二分类交叉熵
mean_squared_error 均方差损失
mean_absolute_error 平均绝对值损失

4）优化器

SGD随机梯度下降
RMSProp
Adagrad自适应梯度下降
Adam
Adadelta

1.4 九种基本层

1）3种主模型：
全连接层Dense ;
卷积层：如conv1d, conv2d
循环层：如lstm, gru
2）3种辅助层：
Activation层
Dropout层
池化层:包括MaxPooling1D,MaxPooling2D等
3）3种异构网络互联层：
Embedding层：用于第一层，输入数据到其他网络的转换
Flatten层：用于卷积层到全连接层之间的过渡
Permute层：用于RNN与CNN之间的接口

# coding=utf-8
#[1] 导入相关依赖
import numpy as np
np.random.seed(1271)
from keras.models import Sequential #深度学习的模型
from keras.layers import Dense #层的输入输出
import matplotlib.pyplot as
plt #绘图
#[2] 使用numpy生成样本数据
x=np.linspace(-1,1,200) #-1，1之间切割200份
np.random.shuffle(x) #打乱顺序
y=0.5*x+2+np.random.normal(0,0.05,(200,)) #y与x,插入一个随机数矩阵
#绘制训练样本散点图
plt.figure()
plt.scatter(x,y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
x_train,y_train=x[:160],y[:160]
#切割，测试，训练
x_test,y_test=x[160:],y[160:]
#[3] 建立模型
model=Sequential()
model.add(Dense(input_dim=1,units=1)) #输入为1，输出为1
#[4] 编译
model.compile(loss="mse",optimizer="sgd" )#设定损失函数，设定优化
#[5] 训练
print("训练-------------")
for step in range(301):
cost=model.train_on_batch(x_train,y_train)
if step%100==0:
print("训练结果",cost)
##训练300次
# cost=model.fit(x_train,y_train,batch_size=40,epochs=300)
#[6] 测试
print("测试-------------")
cost=model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=40)
#训练
print("测试结果",cost)
w,b=model.layers[0].get_weights() #抓取斜率截距
print("w=",w,"b=",b)
#[7] 预测
y_new=model.predict(x_test)
plt.figure()
plt.scatter(x_test,y_test) #测试数据散点图
plt.plot(x_test,y_new) #预测的直线图
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.savefig('predict.png')
plt.show()