神经网络 04(神经网络的搭建)

一、神经网络的搭建

tf.Keras 中构建模有两种方式，一种是通过 Sequential 构建，一种是通过 Model 类构建。前者是按一定的顺序对层进行堆叠，而后者可以用来构建较复杂的网络模型。首先我们介绍下用来构建网络的全连接层：

tf.keras.layers.Dense(
    units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
    bias_initializer='zeros')

units: 当前层中包含的神经元个数
Activation: 激活函数，relu,sigmoid等
use_bias: 是否使用偏置，默认使用偏置
Kernel_initializer: 权重的初始化方式，默认是Xavier初始化
bias_initializer: 偏置的初始化方式，默认为0

1.1 通过Sequential构建

Sequential() 提供一个层的列表，就能快速地建立一个神经网络模型，实现方法如下所示：

# 导入相关的工具包
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# 定义一个Sequential模型，包含3层
model = keras.Sequential(
    [
        # 第一层（隐藏层）：激活函数为relu,权重初始化为he_normal
        layers.Dense(3, activation="relu",
                     kernel_initializer="he_normal", name="layer1",input_shape=(3,)),
        # 第二层（隐藏层）：激活函数为relu,权重初始化为he_normal
        layers.Dense(2, activation="relu",
                     kernel_initializer="he_normal", name="layer2"),
        # 第三层（输出层）：激活函数为sigmoid,权重初始化为he_normal
        layers.Dense(2, activation="sigmoid",
                     kernel_initializer="he_normal", name="layer3"),
    ],
    name="my_Sequential" # 定义该模型的名字
)

# 展示模型结果
model.summary()

通过这种 sequential 的方式只能构建简单的序列模型，较复杂的模型没有办法实现。

 

1.2 利用function API构建

tf.keras 提供了 Functional API，建立更为复杂的模型，使用方法是将层作为可调用的对象并返回张量，并将输入向量和输出向量提供给 tf.keras.Model 的 inputs 和 outputs 参数，实现方法如下：

# 导入工具包
import tensorflow as tf
# 定义模型的输入
inputs = tf.keras.Input(shape=(3,),name = "input")
# 第一层：激活函数为relu，其他默认
x = tf.keras.layers.Dense(3, activation="relu",name = "layer1")(inputs)
# 第二层：激活函数为relu，其他默认
x = tf.keras.layers.Dense(2, activation="relu",name = "layer2")(x)
# 第三层（输出层）：激活函数为sigmoid
outputs = tf.keras.layers.Dense(2, activation="sigmoid",name = "layer3")(x)
# 使用Model来创建模型，指明输入和输出
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs,name="my_model") 

1.3 通过model的子类构建

通过 model 的子类构建模型，此时需要在 __init__ 中定义神经网络的层，在 call 方法中定义网络的前向传播过程，实现方法如下：

# 导入工具包
import tensorflow as tf
# 定义model的子类
class MyModel(tf.keras.Model):
    # 在init方法中定义网络的层结构
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        # 第一层：激活函数为relu,权重初始化为he_normal
        self.layer1 = tf.keras.layers.Dense(3, activation="relu",
                     kernel_initializer="he_normal", name="layer1",input_shape=(3,))
        # 第二层：激活函数为relu,权重初始化为he_normal
        self.layer2 =tf.keras.layers.Dense(2, activation="relu",
                     kernel_initializer="he_normal", name="layer2")
        # 第三层（输出层）：激活函数为sigmoid,权重初始化为he_normal
        self.layer3 =tf.keras.layers.Dense(2, activation="sigmoid",
                     kernel_initializer="he_normal", name="layer3")
    # 在call方法中完成前向传播
    def call(self, inputs):
        x = self.layer1(inputs)
        x = self.layer2(x)
        return self.layer3(x)
# 实例化模型
model = MyModel()
# 设置一个输入，调用模型（否则无法使用summay()）
x = tf.ones((1, 3))
y = model(x)