tf.keras模块——Input、Model

tf.keras.Input()

　　初始化一个keras张量

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tf.keras.Input(   　　shape=None,   　　batch_size=None,   　　name=None,   　　dtype=None,   　　sparse=False,   　　tensor=None,   　　**kwargs )

 

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参数： shape：形状元组（整数），不包括批量大小。例如，shape=(32,)表示预期输入将是32维向量的批次。 batch_size：可选的静态批处理大小（整数）。 name：图层的可选名称字符串。在模型中应该是唯一的（不要重复使用相同的名称两次）。如果没有提供，它将自动生成。 dtype：数据类型由输入预期的，作为字符串（float32，float64，int32...） sparse：一个布尔值，指定要创建的占位符是否稀疏。 tensor：可选的现有张量以包装到Input图层中。如果设置，该图层将不会创建占位符张量。 **kwargs：不推荐的参数支持。

 

　　案例：

1 2	x = Input(shape=(32,)) y = tf.square(x)

 

 

tf.keras.Model()

　　将layers分组为具有训练和推理特征的对象

　　两种实例化的方式：

　　1 - 使用“API”，从开始，链接层调用以指定模型的正向传递，最后从输入和输出创建模型：

 

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import tensorflow as tf   inputs = tf.keras.Input(shape=(3,)) x = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)(inputs) outputs = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)(x) model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

 

　　2 - 通过继承Model类：在这种情况下，您应该在__init__定义你的layers，并且应该在call函数里实现模型的正向传递。

 

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import tensorflow as tf   class MyModel(tf.keras.Model):     def __init__(self):   　　super(MyModel, self).__init__()   　　self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(4, activation=tf.nn.relu)   　　self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(5, activation=tf.nn.softmax)   　　def call(self, inputs):   　　x = self.dense1(inputs)   　　return self.dense2(x)   model = MyModel()

　　tf.keras.Model.compile():模型编译

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compile(     optimizer,---> ['Adadelta', 'Adagrad', 'Adam', 'Adamax', 'FTRL', 'NAdam', 'optimizer', 'RMSprop', 'SGD']     loss=None,     metrics=None,     loss_weights=None,     sample_weight_mode=None,     weighted_metrics=None,     target_tensors=None,     distribute=None,     **kwargs )

　　参数：

　　optimizer: 优化参数，选择范围我们已经在上面的代码块展示了。

　　loss: 

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BinaryCrossentropy：计算真实标签和预测标签之间的交叉熵损失。 CategoricalCrossentropy：计算标签和预测之间的交叉熵损失。 CategoricalHinge：计算y_true和y_pred之间的分类铰链损失。 CosineSimilarity：计算y_true和y_pred之间的余弦相似度。 Hinge：计算y_true和y_pred之间的铰链损耗。 Huber：计算y_true和y_pred之间的Huber损失。 KLDivergence：计算y_true和y_pred之间的Kullback Leibler差异损失。 LogCosh：计算预测误差的双曲余弦的对数。 Loss：损失基类。 MeanAbsoluteError：计算标签和预测之间的绝对差异的平均值。 MeanAbsolutePercentageError：计算y_true和y_pred之间的平均绝对百分比误差。 MeanSquaredError：计算标签和预测之间的误差平方的平均值。 MeanSquaredLogarithmicError：计算y_true和y_pred之间的均方对数误差。 Poisson：计算y_true和y_pred之间的泊松损失。 Reduction：减少损失的类型。 SparseCategoricalCrossentropy：计算标签和预测之间的交叉熵损失。 SquaredHinge：计算y_true和y_pred之间的平方铰链损耗。

 

　　metrics: 训练和测试期间要使用的评估指标。

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1、metrics=['accuracy'] 2、多输出模型的不同输出指定不同的度量标准：      metrics={'output_a': 'accuracy', 'output_b': ['accuracy', 'mse']}      metrics=[['accuracy'], ['accuracy', 'mse']] 　    metrics=['accuracy', ['accuracy', 'mse']]

　　sample_weight_mode：如果您需要进行时间步长样本加权（2D权重），请将

　　　　其设置为"temporal"。 None默认为采样权重（1D）。如果模型具有多个

　　　　输出，则可以sample_weight_mode通过传递字典或模式列表在每个输出上

　　　　使用不同的输出。

　　weighted_metrics：在训练和测试期间由sample_weight或class_weight评估和加权的指标列表。

 

　　tf.keras.Model.evaluate():模型评估

 

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evaluate(     x=None,     y=None,     batch_size=None,     verbose=1,     sample_weight=None,     steps=None,     callbacks=None,     max_queue_size=10,     workers=1, 　   use_multiprocessing=False )

　　参数：

　　　　x: 测试自变量，可以是Numpy数组或数组列表、TensorFlow张量或张量列表、如果模型

　　　　　　　　具有命名输入，则dict将输入名称映射到相应的数组/张量、tf.data数据集或数据

　　　　　　　　集的迭代、生成器或keras.utils.Sequence实例。

　　　　y: 目标数据，类型同x一样。

　　　　batch_size: 每个批量处理的数据量。整数。默认为32。如果你的数据是 symbolic

　　　　　　　　tensors, dataset, dataset iterators, generators, or keras.utils.

　　　　　　　　Sequence则不需要指定该参数，因为它会生成batchs.

　　　　verbose: 0, 1，默认为1。日志显示，批量输出，你可以控制输出的间隔。

　　　　steps: 整数或None，每轮迭代的步数。如果x是 tf.data dataset or a dataset iterator,

　　　　　　　　and steps is None，则数据将会耗尽为止。

　　　　max_queue_size: 默认为10，生成队列的最大size。

　　　　workers: 进程数。

 

　　tf.keras.Model.evaluate_generator():

　　　　在数据生成器上评估模型

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evaluate_generator(     generator,     steps=None,     callbacks=None,     max_queue_size=10,     workers=1,     use_multiprocessing=False,     verbose=0 )

　　

　　tf.keras.Model.fit():在数据上拟合模型

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fit(     x=None,     y=None,     batch_size=None,     epochs=1,     verbose=1,     callbacks=None,     validation_split=0.0,     validation_data=None,     shuffle=True,     class_weight=None,     sample_weight=None,     initial_epoch=0,     steps_per_epoch=None,     validation_steps=None,     validation_freq=1,     max_queue_size=10,     workers=1,     use_multiprocessing=False,     **kwargs )

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　　参数：
　　　　validation_split： 0，1之间的浮点数。分割部分数据用于验证，其余用于训练。当x

　　　　　　　　　　是dataset, dataset iterator, generator or keras.utils.Sequence时该

　　　　　　　　　　参数不可用。
　　　　validation_data：指定验证集数据：

　　　　　　　　　　　　　　(x_val, y_val)、（x_val, y_val, val_sample_weights)；
　　　　　　　　　　dataset or a dataset iterator两种数据对于上面两种情况要指定

　　　　　　　　　　validation_steps。
　　　　class_weight： 指定权值分配，可以突出重点关注的类别。（对损失函数加权）
　　　　sample_weight： 样本加权，对损失函数加权，以获得更好的结果。这里可以是numpy

　　　　　　　　　　数组，必须保障shape是和传入数据大小一致。应该确保在compile()中

　　　　　　　　　　指定sample_weight_mode=“temporal”，dataset, dataset iterator,

　　　　　　　　　　generator, or keras.utils.Sequence不支持该参数。
　　　　initial_epoch: 整数。开始训练的epoch（对于恢复以前的训练运行很有用）。
　　　　steps_per_epoch: 每个epoch的迭代步数。
　　　　validation_steps：
　　　　validation_freq: 指定验证的epoch，可以为整数或者列表：如：[1,2,10]。

　　tf.keras.Model.fit_generator():

　　在数据生成器上拟合模型，可以减少内存消耗

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fit_generator(     generator,     steps_per_epoch=None,     epochs=1,     verbose=1,     callbacks=None,     validation_data=None,     validation_steps=None,     validation_freq=1,     class_weight=None,     max_queue_size=10,     workers=1,     use_multiprocessing=False,     shuffle=True,     initial_epoch=0 )

　　   这里传入的数据必须是生成器（yield），如：

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def generate_arrays_from_file(path):     while 1:         f = open(path)         for line in f:             # create numpy arrays of input data             # and labels, from each line in the file             x1, x2, y = process_line(line)             yield ({'input_1': x1, 'input_2': x2}, {'output': y})         f.close()   model.fit_generator(generate_arrays_from_file('/my_file.txt'),                     steps_per_epoch=10000, epochs=10)

　　tf.keras.Model.get_layer():

　　获取图层：根据其名称（唯一）或索引检索图层

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get_layer(     name=None,     index=None )

　　tf.keras.Model.load_weights():

　　从TensorFlow或HDF5文件加载所有图层权重

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load_weights(     filepath,     by_name=False )

　　tf.keras.Model.predict():预测

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predict(     x,     batch_size=None,     verbose=0,     steps=None,     callbacks=None,     max_queue_size=10,     workers=1,     use_multiprocessing=False )

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　　　　参数：
　　　　　　x：Numpy数组（或类数组）或数组列表、TensorFlow张量或张量列表、
　　　　　　　  数据集或数据集的迭代、生成器或keras.utils.Sequence实例

　　tf.keras.Model.predict_generator():

　　以生成器传入数据进行预测

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predict_generator(     generator,     steps=None,     callbacks=None,     max_queue_size=10,     workers=1,     use_multiprocessing=False,     verbose=0 )

　　tf.keras.Model.predict_on_batch():

　　单批次样本进行预测

1	predict_on_batch(x)

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　　tf.keras.Model.test_on_batch():

　　单批次样本进行测试

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test_on_batch(     x,     y=None,     sample_weight=None,     reset_metrics=True )

　　tf.keras.Model.train_on_batch():

　　单批次样本进行训练

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train_on_batch(     x,     y=None,     sample_weight=None,     class_weight=None,     reset_metrics=True )

tf.keras.Model.reset_metrics():重置指标的状态

　　　　如果True，返回的指标仅适用于此批次。如果False，指标将在批次之间有状态地累积。

tf.keras.Model.reset_states():

　　重置状态,需要连续调用的时候最好使用resets_states()

tf.keras.Model.save():保存模型

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save(     filepath,     overwrite=True,     include_optimizer=True,     save_format=None )

　 将模型保存到Tensorflow SavedModel或单个HDF5文件。

　　　　保存文件包括：

　　　　1、模型体系结构，允许重新实例化模型。

　　　　2、模型权重。

　　　　3、优化器的状态，允许您从中断的位置恢复训练。

　参数：
　　　　filepath： 字符串，模型保存的位置
　　　　overwrite： 是否静默覆盖目标位置的现有文件，或者为用户提供手动提示
　　　　include_optimizer： 如果为True，则将优化器的状态保存在一起
　　　　save_format： 保存的类型，‘tf’，‘h5’，目前tf已经禁用了（tensorflow2.0中）

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from keras.models import load_model   model.save('my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'my_model.h5' del model  # deletes the existing model   # returns a compiled model # identical to the previous one model = load_model('my_model.h5')

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　　tf.keras.Model.save_weights():保存所有图层权重

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save_weights(     filepath,     overwrite=True,     save_format=None )

　　tf.keras.Model.summary():打印网络的字符串摘要

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summary(     line_length=None,     positions=None,     print_fn=None )

　　　参数：

　　　　line_length： 打印行的总长度（例如，将其设置为使显示适应不同的终端窗口大小）。

　　　　positions： 每行中日志元素的相对或绝对位置。如果未提供，则默认为[.33, .55, .67, 1.]。

　　　　print_fn： 打印功能。默认为print。它将在摘要的每一行上调用。您可以将其设置为自定义函

　　　　　　数以捕获字符串摘要。

 

tf.keras.Model.to_json():

　返回包含网络配置的JSON字符串

　　　　要从保存文件JSON加载网络，请使用

　　　　　　 keras.models.model_from_json(json_string, custom_objects={})。

tf.keras.Model.to_yaml():

　返回包含网络配置的yaml字符串

　　　　要从yaml保存文件加载网络，请使用

　　　　　　 keras.models.model_from_yaml(yaml_string, custom_objects={})。