[keras] 基础使用教程

引用

创建桶装网络

可以将layer以一个列表的形式传递进去

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([Dense(2, input_dim=1), Dense(1)])

可以使用Sequential内置函数.add()添加layer

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=1))
model.add(Dense(1))

keras 功能模型

  • functional api 提供了更为方便的方式来定义模型，比如定义多输入和多输出的layer，以及一些非循环的网络图。

定义输入

  • 不同于桶装模型，必须要定义一个输入层，来指示输入数据的形状。
  • input layer 接受一个指示输入数据维度的元组作为输入。
  • 当输入数据是一维的时，例如多层感知器，必须显示的预留最后一维的空间，以便在训练网络时分割数据时使用的mini_batch大小的形状。因此，当输入是一维（2，）时，shape tuple总是用用逗号指示预留一个维度，例如：
from keras.layers import Input
visible = Input(shape=(2,))

层与层之间的连接

  • 使用括号表示法
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
visible = Input(shape=(2,))
hidden = Dense(2)(visible)

创建模型

  • 当创建好了自己的模型并将他们连接好了以后就可以定义自己的model了。
  • keras 提供一个Model类可以建立自己的模型了，而这个模型只用你指定什么是输入层和输出层就行了，中间的层模型会自动连接好。
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
visible = Input(shape=(2,))
hidden = Dense(2)(visible)
model = Model(inputs=visible, outputs=hidden)

标准网络模型

一个多层感知机做二分类

  • model.summary()：可以输出网络的形状在。
# Multilayer Perceptron
from keras.utils import plot_model
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
visible = Input(shape=(10,))
hidden1 = Dense(10, activation='relu')(visible)
hidden2 = Dense(20, activation='relu')(hidden1)
hidden3 = Dense(10, activation='relu')(hidden2)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden3)
model = Model(inputs=visible, outputs=output)
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='multilayer_perceptron_graph.png')
>>_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 10)                0
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                110
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 20)                220
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 10)                210
_________________________________________________________________
dense_4 (Dense)              (None, 1)                 11
=================================================================
Total params: 551
Trainable params: 551
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

卷积神经网络

  • 输入是64641的图像。
  • keras.utils.plot_model(model,to_file=)：可以将网络架构输出到一张图片上。比如下面的。
    image.png
# Convolutional Neural Network
from keras.utils import plot_model
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.pooling import MaxPooling2D
visible = Input(shape=(64,64,1))
conv1 = Conv2D(32, kernel_size=4, activation='relu')(visible)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(16, kernel_size=4, activation='relu')(pool1)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
flat = Flatten()(pool2)
hidden1 = Dense(10, activation='relu')(flat)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden1)
model = Model(inputs=visible, outputs=output)
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='convolutional_neural_network.png')

RNN

  • 输入数据是个sequence Lenth 为100，每个word的embeddinglenth是1 的数据。
# Recurrent Neural Network
from keras.utils import plot_model
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
from keras.layers.recurrent import LSTM
visible = Input(shape=(100,1))
hidden1 = LSTM(10)(visible)
hidden2 = Dense(10, activation='relu')(hidden1)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden2)
model = Model(inputs=visible, outputs=output)
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='recurrent_neural_network.png')
>>

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 100, 1)            0
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (None, 10)                480
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                110
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 11
=================================================================
Total params: 601
Trainable params: 601
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

有共享层的模型

共享输入层的模型

  • 有多个输入的话只用使用merge = concatenate([flat1, flat2]) 连接起来就行了。
  • 多个输出的话更加简单，直接赋值。
# Shared Input Layer
from keras.utils import plot_model
from keras.models import Model
from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.pooling import MaxPooling2D
from keras.layers.merge import concatenate
# input layer
visible = Input(shape=(64,64,1))
# first feature extractor
conv1 = Conv2D(32, kernel_size=4, activation='relu')(visible)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
flat1 = Flatten()(pool1)
# second feature extractor
conv2 = Conv2D(16, kernel_size=8, activation='relu')(visible)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)
flat2 = Flatten()(pool2)
# merge feature extractors
merge = concatenate([flat1, flat2])
# interpretation layer
hidden1 = Dense(10, activation='relu')(merge)
# prediction output
output = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden1)
model = Model(inputs=visible, outputs=output)
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='shared_input_layer.png')
>>____________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                     Output Shape          Param #     Connected to
====================================================================================================
input_1 (InputLayer)             (None, 64, 64, 1)     0
____________________________________________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)                (None, 61, 61, 32)    544         input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)                (None, 57, 57, 16)    1040        input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2D)   (None, 30, 30, 32)    0           conv2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2D)   (None, 28, 28, 16)    0           conv2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)              (None, 28800)         0           max_pooling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_2 (Flatten)              (None, 12544)         0           max_pooling2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
concatenate_1 (Concatenate)      (None, 41344)         0           flatten_1[0][0]
                                                                   flatten_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense)                  (None, 10)            413450      concatenate_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                  (None, 1)             11          dense_1[0][0]
====================================================================================================
Total params: 415,045
Trainable params: 415,045
Non-trainable params: 0
____________________________________________________________________________________________________
image.png

多输入和多输出层

  • 多输入：只用使用一个列表当将所有的输出存放就行了。
model = Model(inputs=[visible1, visible2], outputs=output)
  • 多输出：输出用list即可
# output
model = Model(inputs=visible, outputs=[output1, output2])
  • TimeDistributed的输入时三维张量，（32,10,16）32就相当于是batch size， 10 就是句子长度，16就是embedding的size，这个函数的功能就是对每个单词的embedding输入到一个独立的全连接层，TimeDistributed(Dense(1, activation='linear'))(extract)以后输出就是(32,10,1)了

API的语法
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