Keras中几个重要函数用法

Keras的核心数据结构是“模型”,模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型,Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。你也可以查看泛型模型来学习建立更复杂的模型。

 

Keras中几个重要函数用法

 

模块需导入包:

 

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

 

激活函数有如下几种类型可选:

 

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

 

Dense(全连接层)

 

Dense层(https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/core_layer/)

 

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  )

 

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) usebias: 布尔值,是否使用偏置项 kernelinitializer: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

 

Keras模型保存

 

我们不推荐使用pickle或cPickle来保存Keras模型。

 

你可以使用model.save(filepath)将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中,该文件将包含:

 

模型的结构,以便重构该模型

 

模型的权重

 

训练配置(损失函数,优化器等)

 

优化器的状态,以便于从上次训练中断的地方开始

 

使用keras.models.load_model(filepath)来重新实例化你的模型,如果文件中存储了训练配置的话,该函数还会同时完成模型的编译

 

例子:

 

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')

 

如果你只是希望保存模型的结构,而不包含其权重或配置信息,可以使用:

 

# save as JSON
json_string = model.to_json()
# save as YAML
yaml_string = model.to_yaml()

 

这项操作将把模型序列化为json或yaml文件,这些文件对人而言也是友好的,如果需要的话你甚至可以手动打开这些文件并进行编辑。

 

当然,你也可以从保存好的json文件或yaml文件中载入模型:

 

# model reconstruction from JSON:
from keras.models import model_from_json
model = model_from_json(json_string)
# model reconstruction from YAML
model = model_from_yaml(yaml_string)

 

如果需要保存模型的权重,可通过下面的代码利用HDF5进行保存。注意,在使用前需要确保你已安装了HDF5和其Python库h5py

 

model.save_weights('my_model_weights.h5')
如果你需要在代码中初始化一个完全相同的模型,请使用:
model.load_weights('my_model_weights.h5')

 

如果你需要加载权重到不同的网络结构(有些层一样)中,例如fine-tune或transfer-learning,你可以通过层名字来加载模型:

 

model.load_weights('my_model_weights.h5', by_name=True)

 

例如:

 

"""
假如原模型为:
    model = Sequential()
    model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1"))
    model.add(Dense(3, name="dense_2"))
    ...
    model.save_weights(fname)
"""
# new model
model = Sequential()
model.add(Dense(2, input_dim=3, name="dense_1"))  # will be loaded
model.add(Dense(10, name="new_dense"))  # will not be loaded
# load weights from first model; will only affect the first layer, dense_1.
model.load_weights(fname, by_name=True)

 

可视化

 

使用方式

 

keras.utils.vis_utils模块提供了画出Keras模型的函数(利用graphviz)

 

该函数将画出模型结构图,并保存成图片:

 

from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')

 

具体可参考:可视化visualization(https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/visualization/)

 

解决办法

 

首先,安装pip安装pygot和graphviz之后,运行上面的可视化代码仍然报错

 

查询说是Windows下面只能采用安装包的方式进行安装,不能pip安装…..

 

最终,费了很大的周折之后,终于找到解决办法:

 

首先,安装graphviz(官方下载网址:https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html),然后在环境变量里面配置其路径(好像也没有什幺用)

 

然后在代码里面设置如下:

 

import os
os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:/install/Program Files (x86)/Graphviz2.38/bin/'
plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True)

 

OK,终于成功了。期间还涉及到说按照graphviz->grapphviz软件本身->pydot的顺序按照软件什幺的,但是问题并没有解决,还是得在程序中引入地址。

 

参考文献

 

Keras中文文档:https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/concepts/

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