Keras中部分重要函数介绍

Keras中文文档：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/

导入包：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
from keras.layers.convolutional import Conv2D
from keras.layers.pooling import MaxPooling2D
from keras.layers import Embedding, LSTM
from keras.utils import np_utils
from keras.datasets import mnist

激活函数

softmax、elu、softplus、softsign、relu、tanh、sigmoid、hard_sigmoid、linear

常用层

常用层对应于core模块，core内部定义了一系列常用的网络层，包括全连接、激活层等

官方链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/

1.Dense层（全连接层）

keras.layers.core.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

Dense就是常用的全连接层，所实现的运算是

       output = activation(dot(input, kernel)+bias)。

其中activation是逐元素计算的激活函数，kernel是本层的权值矩阵，bias为偏置向量，只有当use_bias=True才会添加。

如果本层的输入数据的维度大于2，则会先被压为与kernel相匹配的大小。

这里是一个使用示例：

# as first layer in a sequential model:
# as first layer in a sequential model:
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# now the model will take as input arrays of shape (*, 16)
# and output arrays of shape (*, 32)

# after the first layer, you don't need to specify
# the size of the input anymore:
model.add(Dense(32))

参数：

• units：大于0的整数，代表该层的输出维度。

• activation：激活函数，为预定义的激活函数名（参考激活函数），或逐元素（element-wise）的Theano函数。如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x）

• use_bias: 布尔值，是否使用偏置项

• kernel_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

• bias_initializer：偏置向量初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化偏置向量的初始化器。参考initializers

• kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为Regularizer对象

• bias_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为Regularizer对象

• activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为Regularizer对象

• kernel_constraints：施加在权重上的约束项，为Constraints对象

• bias_constraints：施加在偏置上的约束项，为Constraints对象

输入

形如(batch_size, ..., input_dim)的nD张量，最常见的情况为(batch_size, input_dim)的2D张量

输出

形如(batch_size, ..., units)的nD张量，最常见的情况为(batch_size, units)的2D张量

2.Conv2D （卷积层）

官方链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/

keras.layers.convolutional.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

二维卷积层，即对图像的空域卷积。该层对二维输入进行滑动窗卷积，当使用该层作为第一层时，应提供input_shape参数。例如input_shape = (128,128,3)代表128*128的彩色RGB图像（data_format='channels_last'）

参数

• filters：卷积核的数目（即输出的维度）

• kernel_size：单个整数或由两个整数构成的list/tuple，卷积核的宽度和长度。如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同长度。

• strides：单个整数或由两个整数构成的list/tuple，为卷积的步长。如为单个整数，则表示在各个空间维度的相同步长。任何不为1的strides均与任何不为1的dilation_rate均不兼容

• padding：补0策略，为“valid”, “same” 。“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同。

• activation：激活函数，为预定义的激活函数名（参考激活函数），或逐元素（element-wise）的Theano函数。如果不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即使用线性激活函数：a(x)=x）

• dilation_rate：单个整数或由两个个整数构成的list/tuple，指定dilated convolution中的膨胀比例。任何不为1的dilation_rate均与任何不为1的strides均不兼容。

• data_format：字符串，“channels_first”或“channels_last”之一，代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering，“channels_last”对应原本的“tf”，“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例，“channels_first”应将数据组织为（3,128,128），而“channels_last”应将数据组织为（128,128,3）。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值，若从未设置过，则为“channels_last”。

• use_bias:布尔值，是否使用偏置项

• kernel_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

• bias_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

• kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为Regularizer对象

• bias_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为Regularizer对象

• activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为Regularizer对象

• kernel_constraints：施加在权重上的约束项，为Constraints对象

• bias_constraints：施加在偏置上的约束项，为Constraints对象

输入shape

‘channels_first’模式下，输入形如（samples,channels，rows，cols）的4D张量

‘channels_last’模式下，输入形如（samples，rows，cols，channels）的4D张量

注意这里的输入shape指的是函数内部实现的输入shape，而非函数接口应指定的input_shape，请参考下面提供的例子。

输出shape

‘channels_first’模式下，为形如（samples，nb_filter, new_rows, new_cols）的4D张量

‘channels_last’模式下，为形如（samples，new_rows, new_cols，nb_filter）的4D张量

输出的行列数可能会因为填充方法而改变

 

3.MaxPooling2D（池化层）

keras.layers.pooling.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None)

为空域信号施加最大值池化

参数

• pool_size：整数或长为2的整数tuple，代表在两个方向（竖直，水平）上的下采样因子，如取（2，2）将使图片在两个维度上均变为原长的一半。为整数意为各个维度值相同且为该数字。

• strides：整数或长为2的整数tuple，或者None，步长值。

• border_mode：‘valid’或者‘same’

• data_format：字符串，“channels_first”或“channels_last”之一，代表图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering，“channels_last”对应原本的“tf”，“channels_first”对应原本的“th”。以128x128的RGB图像为例，“channels_first”应将数据组织为（3,128,128），而“channels_last”应将数据组织为（128,128,3）。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值，若从未设置过，则为“channels_last”。

4.Embedding（嵌入层）

链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/embedding_layer/

keras.layers.embeddings.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)

嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]

Embedding层只能作为模型的第一层

参数

• input_dim：大或等于0的整数，字典长度，即输入数据最大下标+1

• output_dim：大于0的整数，代表全连接嵌入的维度

• embeddings_initializer: 嵌入矩阵的初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers

• embeddings_regularizer: 嵌入矩阵的正则项，为Regularizer对象

• embeddings_constraint: 嵌入矩阵的约束项，为Constraints对象

• mask_zero：布尔值，确定是否将输入中的‘0’看作是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入时有用。设置为True的话，模型中后续的层必须都支持masking，否则会抛出异常。如果该值为True，则下标0在字典中不可用，input_dim应设置为|vocabulary| + 1。

• input_length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。如果要在该层后接Flatten层，然后接Dense层，则必须指定该参数，否则Dense层的输出维度无法自动推断。

输入shape

形如（samples，sequence_length）的2D张量

输出shape

形如(samples, sequence_length, output_dim)的3D张量

model = Sequential()
model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10))
# the model will take as input an integer matrix of size (batch, input_length).
# the largest integer (i.e. word index) in the input should be no larger than 999 (vocabulary size).
# now model.output_shape == (None, 10, 64), where None is the batch dimension.

input_array = np.random.randint(1000, size=(32, 10))

model.compile('rmsprop', 'mse')
output_array = model.predict(input_array)
assert output_array.shape == (32, 10, 64)

 

关于embeding作用的详细介绍：http://spaces.ac.cn/archives/4122/

5.LSTM (长短时记忆)

官方链接：http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/recurrent_layer/

keras.layers.recurrent.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, recurrent_dropout=0.0)

units：输出维度
activation：激活函数，为预定义的激活函数名（参考激活函数）
recurrent_activation: 为循环步施加的激活函数（参考激活函数）
use_bias: 布尔值，是否使用偏置项

return_sequences：=True时，返回（None,timesteps,output_dim）;=False时，返回（None，output_dim）

kernel_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers
recurrent_initializer：循环核的初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers
bias_initializer：权值初始化方法，为预定义初始化方法名的字符串，或用于初始化权重的初始化器。参考initializers
kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为Regularizer对象
bias_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为Regularizer对象
recurrent_regularizer：施加在循环核上的正则项，为Regularizer对象
activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为Regularizer对象
kernel_constraints：施加在权重上的约束项，为Constraints对象
recurrent_constraints：施加在循环核上的约束项，为Constraints对象
bias_constraints：施加在偏置上的约束项，为Constraints对象
dropout：0~1之间的浮点数，控制输入线性变换的神经元断开比例
recurrent_dropout：0~1之间的浮点数，控制循环状态的线性变换的神经元断开比例

 

6.compile（编译模型）

model.compile(optimizer, loss, metrics=None, sample_weight_mode=None)

编译用来配置模型的学习过程，其参数有
optimizer：字符串（预定义优化器名）或优化器对象，参考优化器 
loss：字符串（预定义损失函数名）或目标函数，参考损失函数
metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标，典型用法是metrics=['accuracy']
sample_weight_mode：如果你需要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，代表按样本赋权（1D权）。在下面fit函数的解释中有相关的参考内容。
kwargs：使用TensorFlow作为后端请忽略该参数，若使用Theano作为后端，kwargs的值将会传递给 K.function

如实例：

 

model.compile( loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy'] )

 

7. fit

 

fit(self, 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，训练的轮数，每个epoch会把训练集轮一遍。
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。