keras sequential() 模型

本文是我在阅读https://keras.io/getting-started/sequential-model-guide/时所做的一些笔记

sequential()主要有以下几个步骤。

一、网络的构建

第一种，直接在函数中传递层的实例

from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense, Activation 
model = Sequential([ Dense(32, input_shape=(784,)), Activation('relu'), Dense(10), Activation('softmax'), ])

第二种，利用.add()方法一层一层地累加

1.1 定义input shape

model = Sequential() 
model.add(Dense(32, input_dim=784)) 
model.add(Activation('relu'))

二维的网络如Dense()可通过input_dim，三维为input_dim，input_length。

为定义输入的batch size（对于含状态量的RNN适用）可向layer传递batch_size参数，如果同时传递了batch_size=32和input_shape=(6, 8)，将会认为每批输入都具有(32, 6, 8)的shape。

二、编译

训练模型前，需要对其进行编译，主要确定三个量：优化器optimizer、loss function、度量类型metrics

compile(optimizer, loss=None, metrics=None, loss_weights=None, sample_weight_mode=None, weighted_metrics=None, target_tensors=None)

2.1 optimizer

自定义优化器函数的参数：

from keras import optimizers 
model = Sequential() 
model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Activation('softmax')) 

sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) 
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

在这一类中，clipnorm和clipvalue都可以用来定义梯度的范围（gradient clipping）：

from keras import optimizers 

# All parameter gradients will be clipped to 
# a maximum norm of 1. 
sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, clipnorm=1.) 

# All parameter gradients will be clipped to 
# a maximum value of 0.5 and 
# a minimum value of -0.5. 
sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, clipvalue=0.5)

使用定义好的函数，这种情况下将会使用其默认的参数，如学习率：

# pass optimizer by name: default parameters will be used 
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

2.2 loss function

可以直接传递已有loss function的名字：

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

也可以利用tensorflow/Theano的符号函数：

from keras import losses 
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd')

2.3 metrics

确定用于评估模型性能的函数，度量函数类似于loss function，但是其计算值不用于模型的训练。

例如：

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics=['mae', 'acc'])

from keras import metrics 

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metrics=[metrics.mae, metrics.categorical_accuracy])

三、训练

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)

一个epoch是对所有x,y迭代循环一轮。

verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息

verbose = 1 为输出进度条记录

verbose = 2 为每个epoch输出一行记录

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。验证集数据不用于训练，用于评估每个epoch后的metrics.

若指定了validation_data=(x_val, y_val)，则覆盖validation_split

shuffle：布尔值，表示是否在训练过程中每个epoch前随机打乱输入样本的顺序。注意：这个shuffle并不是对整个数据集打乱顺序的，而是先split出训练集和验证集，然后对训练集进行shuffle。

.fit()后返回一个history，对训练过程中metrics值的记录。

四、评估

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)

返回在测试模式下损失函数的值&metrics.

verbose = 0 为不在标准输出流输出日志信息

verbose = 1 为输出进度条记录

sample_weight：测试样本的可选Numpy权重数组，用于加权损失函数。

五、预测

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

对输入x进行预测

六、这一部分引自https://blog.csdn.net/xovee/article/details/91357143

当你使用.fit()函数时，意味着如下两个假设：

1.训练数据可以完整地放入到内存（RAM）里

2.数据已经不需要再进行任何处理了

fit_generator()

1.内存不足以一次性加载整个训练数据的时候

2.需要一些数据预处理（例如旋转和平移图片、增加噪音、扩大数据集等操作）

3.在生成batch的时候需要更多的处理

def generator(x, y, b_size):
     ... // 处理函数 

model.fit_generator(generator(train_x, train_y, batch_size),step_per_epochs=np.ceil(len(train_x)/batch_size), epochs=5 )

来源：CSDN

作者：HangGaoao

链接：https://blog.csdn.net/hangsyt108/article/details/104467041

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