Tutorial教程：必知必会，使用Keras构建不同的模型

Tutorial教程：必知必会，使用Keras构建不同的模型

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本教程分为7个部分。他们是：

Keras顺序模型
Keras功能模型
标准网络模型
共享层模型
多种输入和输出模型
最佳实践
新：关于Functional API Python语法的说明

1. Keras顺序模型
   作为回顾，Keras提供了顺序模型API。

如果您不熟悉Keras或深度学习，请参阅此逐步的Keras教程。

顺序模型API是一种创建深度学习模型的方法，其中创建了顺序类的实例，并创建了模型层并将其添加到模型中。

例如，可以定义图层并将其作为数组传递给Sequential：

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

图层也可以分段添加：

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

顺序模型API非常适合在大多数情况下开发深度学习模型，但它也有一些限制。

例如，定义可能具有多个不同输入源，产生多个输出目标的模型或重用图层的模型并非易事。

2. Keras功能模型
   Keras功能API为定义模型提供了更灵活的方法。

它特别允许您定义多个输入或输出模型以及共享图层的模型。不仅如此，它还允许您定义临时非循环网络图。

通过创建图层实例并将它们直接成对相互连接，然后定义一个模型来指定模型，以指定这些图层作为模型的输入和输出来定义模型。

让我们依次看一下Keras功能API的三个独特方面：
1.定义输入
与顺序模型不同，您必须创建并定义一个独立的输入层，以指定输入数据的形状。

输入层采用形状参数，该参数是表示输入数据的维数的元组。

如果输入数据是一维的（例如多层感知器），则形状必须明确地留出训练网络时拆分数据时使用的最小批量大小的形状的空间。因此，当输入为一维（2，）时，形状元组始终以最后一个悬挂尺寸定义，例如：

from keras.layers import Input
visible = Input(shape=(2,))

2.连接层
模型中的图层成对连接。

这是通过在定义每个新层时指定输入来自何处来完成的。使用括号表示法，以便在创建图层之后，指定当前图层的输入所来自的图层。

让我们用一个简短的例子来阐明这一点。我们可以如上所述创建输入层，然后创建一个隐藏层作为Dense，仅从输入层接收输入。

from keras.layers import Input
from keras.layers import Dense
visible = Input(shape=(2,))
hidden = Dense(2)(visible)

注意在创建将输入层输出作为密集层连接起来的密集层之后的（可见）层。

正是这种逐层连接的方式赋予了功能性API灵活性。例如，您可以看到开始定义图层的临时图形将非常容易。

3.创建模型
创建所有模型层并将它们连接在一起之后，必须定义模型。

与顺序API一样，模型是您可以汇总，拟合，评估并用于进行预测的东西。

Keras提供了Model类，您可以使用该类从创建的图层创建模型。它只需要指定输入和输出层。例如：

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)

现在，我们了解了Keras功能API的所有关键部分，让我们通过定义一套不同的模型并进行一些实践来进行工作。

每个示例都是可执行的，并打印结构并创建图的图。我建议您针对自己的模型执行此操作，以明确定义的内容。

我希望这些示例在将来您希望使用功能性API定义自己的模型时为您提供模板。
3.标准网络模型
使用功能性API入门时，最好先了解如何定义一些标准的神经网络模型。

在本节中，我们将研究定义一个简单的多层感知器，卷积神经网络和递归神经网络。

这些示例将为以后理解更详细的示例提供基础。

多层感知器
在本节中，我们定义用于二进制分类的多层感知器模型。

该模型具有10个输入，3个具有10、20和10个神经元的隐藏层以及一个具有1个输出的输出层。整流的线性激活函数用在每个隐藏层中，而S型激活函数用在输出层中以进行二进制分类。

# 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')

运行示例将打印网络的结构。

_________________________________________________________________
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
_________________________________________________________________

模型图的图形也会创建并保存到文件中。

卷积神经网络
在本节中，我们将定义用于图像分类的卷积神经网络。

该模型接收黑白64×64图像作为输入，然后具有两个卷积和池化层序列作为特征提取器，然后是一个全连接层以解释特征，并具有一个S型激活的输出层以进行两类预测。

# 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')

运行示例总结了模型层。

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         (None, 64, 64, 1)         0         
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 61, 61, 32)        544       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 30, 30, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 27, 27, 16)        8208      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 13, 13, 16)        0         
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 2704)              0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                27050     
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 1)                 11        
=================================================================
Total params: 35,813
Trainable params: 35,813
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

模型图的图形也会创建并保存到文件中。

递归神经网络
在本节中，我们将为序列分类定义一个长短期记忆递归神经网络。

该模型中,100个时间步长作为输入。该模型具有一个LSTM隐藏层以从序列中提取特征，然后是一个完全连接的层以解释LSTM输出，然后是一个用于进行二进制预测的输出层。

# 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')

运行示例总结了模型层。

_________________________________________________________________
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
_________________________________________________________________

4.共享层模型
多层可以共享一层的输出。

例如，可能有来自输入的多个不同的特征提取层，或可能有多个用于解释来自特征提取层的输出的层。

让我们看两个例子。

共享输入层
在本节中，我们定义了具有不同大小内核的多个卷积层，以解释图像输入。

该模型输入尺寸为64×64像素的黑白图像。有两个共享此输入的CNN特征提取子模型。第一个的内核大小为4，第二个的内核大小为8。这些特征提取子模型的输出被展平为向量，并连接为一个长向量，并传递到完全连接的层以进行解释，最后输出层完成二进制分类。

# 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')

共享特征提取层
在本节中，我们将使用两个并行子模型来解释用于序列分类的LSTM特征提取器的输出。

模型的输入是1个特征的100个时间步长。具有10个存储单元的LSTM层将解释此序列。第一个解释模型是浅的单个完全连接层，第二个解释是深的3层模型。两种解释模型的输出都连接到一个长向量中，该向量传递到用于进行二进制预测的输出层。

# Shared Feature Extraction 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.recurrent import LSTM
from keras.layers.merge import concatenate
# define input
visible = Input(shape=(100,1))
# feature extraction
extract1 = LSTM(10)(visible)
# first interpretation model
interp1 = Dense(10, activation='relu')(extract1)
# second interpretation model
interp11 = Dense(10, activation='relu')(extract1)
interp12 = Dense(20, activation='relu')(interp11)
interp13 = Dense(10, activation='relu')(interp12)
# merge interpretation
merge = concatenate([interp1, interp13])
# output
output = Dense(1, activation='sigmoid')(merge)
model = Model(inputs=visible, outputs=output)
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='shared_feature_extractor.png')

____________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                     Output Shape          Param #     Connected to
====================================================================================================
input_1 (InputLayer)             (None, 100, 1)        0
____________________________________________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                    (None, 10)            480         input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                  (None, 10)            110         lstm_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_3 (Dense)                  (None, 20)            220         dense_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense)                  (None, 10)            110         lstm_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_4 (Dense)                  (None, 10)            210         dense_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
concatenate_1 (Concatenate)      (None, 20)            0           dense_1[0][0]
                                                                   dense_4[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_5 (Dense)                  (None, 1)             21          concatenate_1[0][0]
====================================================================================================
Total params: 1,151
Trainable params: 1,151
Non-trainable params: 0
____________________________________________________________________________________________________

5.多种输入输出模型
功能性API也可以用于开发具有多个输入（可能具有不同的模式）的更复杂的模型。它还可以用于开发产生多个输出的模型。

我们将在本节中查看每个示例。
多输入模型
我们将开发一个图像分类模型，该模型将两个版本的图像作为输入，每个版本的大小不同。具体地，黑白64×64版本和彩色32×32版本。分别对每个CNN模型进行特征提取，然后将两个模型的结果连接起来以进行解释和最终预测。

请注意，在创建Model（）实例时，我们将两个输入层定义为一个数组。特别：

model = Model(inputs=[visible1, visible2], outputs=output)

下面列出了完整的示例。

# Multiple Inputs
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
# first input model
visible1 = Input(shape=(64,64,1))
conv11 = Conv2D(32, kernel_size=4, activation='relu')(visible1)
pool11 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv11)
conv12 = Conv2D(16, kernel_size=4, activation='relu')(pool11)
pool12 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv12)
flat1 = Flatten()(pool12)
# second input model
visible2 = Input(shape=(32,32,3))
conv21 = Conv2D(32, kernel_size=4, activation='relu')(visible2)
pool21 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv21)
conv22 = Conv2D(16, kernel_size=4, activation='relu')(pool21)
pool22 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv22)
flat2 = Flatten()(pool22)
# merge input models
merge = concatenate([flat1, flat2])
# interpretation model
hidden1 = Dense(10, activation='relu')(merge)
hidden2 = Dense(10, activation='relu')(hidden1)
output = Dense(1, activation='sigmoid')(hidden2)
model = Model(inputs=[visible1, visible2], outputs=output)
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='multiple_inputs.png')

____________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                     Output Shape          Param #     Connected to
====================================================================================================
input_1 (InputLayer)             (None, 64, 64, 1)     0
____________________________________________________________________________________________________
input_2 (InputLayer)             (None, 32, 32, 3)     0
____________________________________________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)                (None, 61, 61, 32)    544         input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D)                (None, 29, 29, 32)    1568        input_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2D)   (None, 30, 30, 32)    0           conv2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
max_pooling2d_3 (MaxPooling2D)   (None, 14, 14, 32)    0           conv2d_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)                (None, 27, 27, 16)    8208        max_pooling2d_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D)                (None, 11, 11, 16)    8208        max_pooling2d_3[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2D)   (None, 13, 13, 16)    0           conv2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2D)   (None, 5, 5, 16)      0           conv2d_4[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)              (None, 2704)          0           max_pooling2d_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
flatten_2 (Flatten)              (None, 400)           0           max_pooling2d_4[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
concatenate_1 (Concatenate)      (None, 3104)          0           flatten_1[0][0]
                                                                   flatten_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense)                  (None, 10)            31050       concatenate_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                  (None, 10)            110         dense_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_3 (Dense)                  (None, 1)             11          dense_2[0][0]
====================================================================================================
Total params: 49,699
Trainable params: 49,699
Non-trainable params: 0
____________________________________________________________________________________________________

*
多输出模型

在本节中，我们将开发一个进行两种不同类型预测的模型。给定一个特征的100个时间步长的输入序列，该模型将对序列进行分类并输出具有相同长度的新序列。

LSTM层解释输入序列，并为每个时间步返回隐藏状态。第一个输出模型创建堆叠的LSTM，解释特征，并进行二进制预测。第二个输出模型使用相同的输出层为每个输入时间步长进行实值预测。

# Multiple Outputs
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
from keras.layers.wrappers import TimeDistributed
# input layer
visible = Input(shape=(100,1))
# feature extraction
extract = LSTM(10, return_sequences=True)(visible)
# classification output
class11 = LSTM(10)(extract)
class12 = Dense(10, activation='relu')(class11)
output1 = Dense(1, activation='sigmoid')(class12)
# sequence output
output2 = TimeDistributed(Dense(1, activation='linear'))(extract)
# output
model = Model(inputs=visible, outputs=[output1, output2])
# summarize layers
print(model.summary())
# plot graph
plot_model(model, to_file='multiple_outputs.png')

____________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                     Output Shape          Param #     Connected to
====================================================================================================
input_1 (InputLayer)             (None, 100, 1)        0
____________________________________________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                    (None, 100, 10)       480         input_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM)                    (None, 10)            840         lstm_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense)                  (None, 10)            110         lstm_2[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
dense_2 (Dense)                  (None, 1)             11          dense_1[0][0]
____________________________________________________________________________________________________
time_distributed_1 (TimeDistribu (None, 100, 1)        11          lstm_1[0][0]
====================================================================================================
Total params: 1,452
Trainable params: 1,452
Non-trainable params: 0
____________________________________________________________________________________________________

6.最佳做法
在本部分中，我想向您提供一些技巧，以在定义自己的模型时充分利用功能性API。

一致的变量名。对输入（可见）和输出层（输出）甚至隐藏层（hidden1，hidden2）使用相同的变量名。它将有助于正确地将事物连接在一起。
查看层摘要。始终打印模型摘要并查看图层输出，以确保模型按预期连接在一起。
查看图形图。始终创建模型图的图并进行检查，以确保将所有内容按您的意图放在一起。
命名图层。您可以为查看模型图的摘要和绘图时使用的图层分配名称。例如：Dense（1，name =‘hidden1’）。
单独的子模型。考虑分离出子模型的开发，最后将子模型组合在一起。

7.有关Functional API Python语法的说明
如果您是Python的新手或新手，那么功能性API中使用的语法可能会令人困惑。

例如，给定：

...
dense1 = Dense(32)(input)
...

双括号语法有什么作用？

这是什么意思？

看起来很混乱，但这不是特殊的python事情，仅一行就可以完成两件事。

第一个括号“ （32） ”通过类构造函数创建图层，第二个括号“ （输入） ”是一个没有名称的函数，通过__call __（）函数实现，该函数在被调用时将连接各层。

的__call __（）函数是一个缺省功能上的所有Python对象可以被覆盖，并且用于“ 呼叫 ”的实例化的对象。就像__init __（）函数是所有实例化对象初始化后才调用的默认函数一样。

我们可以在两行中做同样的事情：

# create layer
dense1 = Dense(32)
# connect layer to previous layer
dense1(input)

我想我们也可以显式调用该对象的__call __（）函数，尽管我从未尝试过：

# create layer
dense1 = Dense(32)
# connect layer to previous layer
dense1.__call_(input)