
Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,其設(shè)計(jì)源于Torch,編程語言用 Python ,是一個(gè)功能強(qiáng)大、內(nèi)容抽象,高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù),能夠支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已經(jīng)將keras合并到了自己的主代碼中,我們可以直接tf.keras就能調(diào)用其中的工具庫(kù)了。
一、 Keras設(shè)計(jì)原則
a)用戶友好:Keras提供一致而簡(jiǎn)潔的API, 大大降低了一般應(yīng)用下用戶的工作量,并且,Keras可以提供清晰和具有實(shí)踐意義的bug反饋。
b)模塊性:模型可理解為一個(gè)層的序列或數(shù)據(jù)的運(yùn)算圖,完全可配置的模塊可以用最少的代價(jià)自由組合在一起。具體而言,網(wǎng)絡(luò)層、損失函數(shù)、優(yōu)化器、初始化策略、激活函數(shù)、正則化方法都是獨(dú)立的模塊,你可以使用它們來構(gòu)建自己的模型。
c)易擴(kuò)展性:只要仿照現(xiàn)有模塊編寫出新的類或者函數(shù),就能夠非常簡(jiǎn)單的添加新模塊。這種快捷性、便利性,能夠讓Keras在先進(jìn)的研究工作方面有更突出的表現(xiàn)。
d)與Python協(xié)作:Keras并沒有單獨(dú)的模型配置文件類型,模型使用python代碼,這使得Keras更緊湊和更易debug,擴(kuò)展更為便捷。
二、keras安裝
在進(jìn)行keras安裝之前,需要需要確保TensorFlow,Theano,CNTK已經(jīng)安裝完成。建議使用TensorFlow后端。如果計(jì)劃在GPU上運(yùn)行keras,還可以選擇依賴項(xiàng)cuDNN。
1、打開dos窗口,在命令行中輸入:pip install keras
2、下載完成后,進(jìn)入python環(huán)境,輸入import keras,輸出Using Tensorflow backend即表示安裝成功。
三、快速上手 Keras
模型,是一種組織網(wǎng)絡(luò)層的方式,它是Keras 的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Keras 中主要的模型有: Sequential 模型,Sequential 是一系列網(wǎng)絡(luò)層按順序構(gòu)成的棧。
Sequential 模型如下:
from keras.models import Sequential model = Sequential()
將一些網(wǎng)絡(luò)層通過 .add() 堆疊起來,就構(gòu)成了一個(gè)模型:
from keras.layers import Dense, Activation model.add(Dense(units=64. input_dim=100)) model.add(Activation("relu")) model.add(Dense(units=10)) model.add(Activation("softmax"))
完成模型的搭建后,我們需要使用 .compile() 方法來編譯模型:
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
模型編譯時(shí)必須指明損失函數(shù)和優(yōu)化器。Keras 的核心理念就是簡(jiǎn)便快捷,操作容易。用戶可以根據(jù)自己的實(shí)際需要定制自己的模型、網(wǎng)絡(luò)層,甚至修改源代碼。比如,我們使用自定義的 SGD 優(yōu)化器:
from keras.optimizers import SGD model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01. momentum=0.9. nesterov=True))
模型編譯完成之后,我們?cè)谟?xùn)練數(shù)據(jù)上按 batch 進(jìn)行一定次數(shù)的迭代來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò):
model.fit(x_train, y_train, epochs=5. batch_size=32)
如果我們采用手動(dòng)方法,將一個(gè)個(gè) batch 的數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練,需要使用:
model.train_on_batch(x_batch, y_batch)
隨后,我們可以用這一行代碼來評(píng)估模型,確定模型的指標(biāo)是否能夠滿足我們的要求:
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
或者,我們可以使用此模型,預(yù)測(cè)新數(shù)據(jù):
classes = model.predict(x_test, batch_size=128)
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