Keras中写一个网络的步骤
Keras中写一个网络的步骤
1. 载入数据
2. 数据预处理
包括对数据进行归一化，分成训练集，测试集，验证集，对标签进行to_categorical()操作等等。
3. 定义模型model
（1）贯序模型方式
（2）函数式方式
4. 编译模型
（1）选择优化器
这是选择训练模型时更新权重的特定算法。如Adam、SGD、Moment等。
（2）选择目标函数
这是选择损失函数，用于确定权重空间。如MSE、Binary corss_entropy等。
（3）评估训练好的模型
常用的指标有Auccary、Precision、Recall等。
model.compile()
model.compile (optimizer=Adam(lr=1e-4), loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])optimizer：优化器，如Adam
loss：计算损失，这里用的是交叉熵损失
metrics: 列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标，典型用法是metrics=[‘accuracy’]。如果要在多输出模型中为不同的输出指定不同的指标，可向该参数传递一个字典，例如metrics={‘output_a’: ‘accuracy’}
5. 训练模型
model.fit()函数
fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,
validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True,
class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0)
- x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么x的类型是numpy
array，如果模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array - y：标签，numpy array
- batch_size：整数，指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度下降，使目标函数优化一步。
- epochs：整数，训练终止时的epoch值，训练将在达到该epoch值时停止，当没有设置initial_epoch时，它就是训练的总轮数，否则训练的总轮数为epochs - inital_epoch
- verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录
- callbacks：list，其中的元素是keras.callbacks.Callback的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程中的适当时机被调用，参考回调函数
- validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集。验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。注意，validation_split的划分在shuffle之前，因此如果你的数据本身是有序的，需要先手工打乱再指定validation_split，否则可能会出现验证集样本不均匀。
- validation_data：形式为（X，y）的tuple，是指定的验证集。此参数将覆盖validation_spilt。
- shuffle：布尔值或字符串，一般为布尔值，表示是否在训练过程中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是用来处理HDF5数据的特殊情况，它将在batch内部将数据打乱。
- class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）
- sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。可以传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每个时间步上的样本赋不同的权。这种情况下请确定在编译模型时添加了sample_weight_mode=’temporal’。
- initial_epoch: 从该参数指定的epoch开始训练，在继续之前的训练时有用。
fit函数返回一个History的对象，其History.history属性记录了损失函数和其他指标的数值随epoch变化的情况，如果有验证集的话，也包含了验证集的这些指标变化情况
6. evaluate模型评估
model.evaluate()
evaluate(self, x, y, batch_size=32, verbose=1, sample_weight=None)
本函数按batch计算在某些输入数据上模型的误差，其参数有：
- x：输入数据，与fit一样，是numpy array或numpy array的list
- y：标签，numpy array
- batch_size：整数，含义同fit的同名参数
- verbose：含义同fit的同名参数，但只能取0或1
- sample_weight：numpy array，含义同fit的同名参数
本函数返回一个测试误差的标量值（如果模型没有其他评价指标），或一个标量的list（如果模型还有其他的评价指标）。model.metrics_names将给出list中各个值的含义。
如果没有特殊说明，以下函数的参数均保持与fit的同名参数相同的含义
如果没有特殊说明，以下函数的verbose参数（如果有）均只能取0或1
7. predict 模型评估
model.predict()
predict(self, x, batch_size=32, verbose=0)
predict_classes(self, x, batch_size=32, verbose=1)
predict_proba(self, x, batch_size=32, verbose=1)
本函数按batch获得输入数据对应的输出，其参数有：
函数的返回值是预测值的numpy array
predict_classes：本函数按batch产生输入数据的类别预测结果；
predict_proba：本函数按batch产生输入数据属于各个类别的概率