大數(shù)據(jù)DT 提供大數(shù)據(jù)、AI等領(lǐng)域干貨學(xué)習(xí)資源的「寶藏號」，跟50萬技術(shù)人共同成長，一起玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)、Python、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能！還會有各種好玩又奇葩的數(shù)據(jù)解讀，邊學(xué)習(xí)邊吃瓜！ 604篇原創(chuàng)內(nèi)容 公眾號 導(dǎo)讀：Keras是目前深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域非常流行的框架。 來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju）
Keras是目前深度學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域非常流行的框架，相比于TensorFlow，Keras是一種更高層次的深度學(xué)習(xí)API。Keras使用Python編寫而成，包含了大量模塊化的接口，有很多常用模型僅需幾行代碼即可完成，大大提高了深度學(xué)習(xí)的科研效率。它是一個高級接口，后端可支持TensorFlow、Theano、CNTK等多種深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)框架，默認為TensorFlow，其他需要單獨設(shè)置。目前，谷歌已經(jīng)將Keras庫移植到TensorFlow中，也讓Keras成了TensorFlow中的高級API模塊。- 支持深度學(xué)習(xí)中最流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及它們兩者的組合。
Keras的口號是“為人類服務(wù)的深度學(xué)習(xí)”，在整體的設(shè)計上堅持對開發(fā)者友好，在API的設(shè)計上簡單可讀，將用戶體驗放在首位，希望研發(fā)人員可以以盡可能低的學(xué)習(xí)成本來投入深度學(xué)習(xí)的開發(fā)中。Keras的API設(shè)計是模塊化的，用戶可以基于自己設(shè)想的模型對已有模塊進行組裝，其中如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層、損失函數(shù)、優(yōu)化器、激活函數(shù)等都可以作為模塊組合成新的模型。與此同時，Keras的擴展性非常強大，用戶可以輕松創(chuàng)建新模塊用于科學(xué)研究。目前最簡單的引入Keras的方法就是直接使用最新版本的TensorFlow，可以通過以下引入方式在代碼中使用Keras。from tensorflow import keras
此外，Keras具有一個非常活躍的開發(fā)者社區(qū)，每天都會有大量的開源代碼貢獻者為Keras提供各種各樣的功能。其中Keras-contrib是一個官方的Keras社區(qū)擴展版本，包含了很多社區(qū)開發(fā)者提供的新功能，為Keras的用戶提供了更多選擇。Keras-contrib的新功能通過審核后都會整合到Keras核心項目中，如果現(xiàn)在就想在項目中使用，需要單獨安裝，同樣，可以使用pip工具直接安裝。$ sudo pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git 隨著Karas加入TensorFlow，為了更好地進行代碼上的整合，Keras-contrib項目被整合進了TensorFlow Addons。TensorFlow Addons是一個針對TensorFlow核心庫功能的補充，集成了社區(qū)最新的一系列方法。由于AI領(lǐng)域發(fā)展的速度快，一些最新的算法無法立刻移植到TensorFlow核心庫中，所以會優(yōu)先在TensorFlow Addons中進行發(fā)布。可以使用pip的方式方便地安裝TensorFlow Addons，從而使用一些高級的API接口。$ pip install tensorflow-addons
Keras包含兩種模型類型，第一種是序列模型，第二種是函數(shù)式模型。其中后者屬于Keras的進階型模型結(jié)構(gòu)，適用于多入多出、有向無環(huán)圖或具備共享層的模型，具體可參考Keras官方文檔。本節(jié)中主要通過介紹序列模型來帶讀者學(xué)習(xí)Keras的使用方法。所謂序列模型是指多個網(wǎng)絡(luò)層線性堆疊的模型，結(jié)構(gòu)如下列代碼所示，該序列模型包含了一個784×32的全連接層、ReLU激活函數(shù)、32×10的全連接層以及softmax激活函數(shù)。from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([
Dense(32, input_shape=(784,)),
Activation('relu'),
Dense(10),
Activation('softmax'),
])
也可以使用add() 方法進行序列模型中網(wǎng)絡(luò)層的添加。model = Sequential()
model.add(Dense(32,input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
下面我們來看一個用Keras實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二分類示例，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常簡單，由兩個全連接層構(gòu)成。示例中包含了網(wǎng)絡(luò)模型的搭建、模型的編譯以及訓(xùn)練，讀者可以在自己的設(shè)備上嘗試運行此代碼以熟悉Keras的使用。import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
data = np.random.random((1000,100))
labels = np.random.randint(2,size=(1000,1))
model = Sequential()
model.add(Dense(32,activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.fit(data,labels,epochs=10,batch_size=32)
predictions = model.predict(data)
下面我們根據(jù)Keras官網(wǎng)的示例來嘗試搭建一個類似VGG網(wǎng)絡(luò)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先引入需要使用的模塊，其中包括Keras庫中的全連接層、卷積層等。import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
為了實現(xiàn)模型，我們需要先準備一些訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)，這里使用隨機方法進行數(shù)據(jù)的準備。x_train = np.random.random((100, 100, 100, 3))
y_train = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(100, 1)),
num_classes=10)
x_test = np.random.random((20, 100, 100, 3))
y_test = keras.utils.to_categorical(np.random.randint(10, size=(20, 1)),
num_classes=10)
整體上可以按照VGG的結(jié)構(gòu)來搭建整個網(wǎng)絡(luò)，包括疊加卷積層、池化層、Dropout層、Max Pooling層、全連接網(wǎng)絡(luò)層等。model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(100, 100, 3)))
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
最后我們進行模型的優(yōu)化設(shè)置以及對模型進行編譯，并可以在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上進行學(xué)習(xí)。sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd)
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10)
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)
同樣地，我們也可以使用Keras 的序列模型實現(xiàn)基于LSTM 的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Embedding,LSTM
model = Sequential()
model.add(Embedding(20000,128))
model.add(LSTM(128,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1,activation='sigmoid'))
下面則是對于該循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的編譯與訓(xùn)練，同時最終評估了訓(xùn)練模型的效果。model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=
['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=15, verbose=1, validation_data=
(x_test,y_test))
score = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)
最終我們可以將模型保存到本地的model文件夾路徑下。當在業(yè)務(wù)中需要使用對應(yīng)模型時，只需要使用加載模型的方法從model 路徑中進行模型的加載即可。from tensorflow.keras.models import load_model
my_model = load_model('./model')
通過這幾個示例我們會發(fā)現(xiàn)，使用Keras 來實現(xiàn)那些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)像是搭建積木一樣，把一些非常復(fù)雜的工作簡單化了。在下一節(jié)中，會通過一個簡明的案例帶領(lǐng)大家了解如何使用Keras解決實際的應(yīng)用問題。本小節(jié)中我們通過學(xué)習(xí)Keras官方的一個實例來熟悉一下Keras的使用方法。https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/imdb_lstm.py情感分析是自然語言處理領(lǐng)域的研究熱點，也是一項非常實用的技術(shù)，可以利用這項技術(shù)來分析用戶在互聯(lián)網(wǎng)上的觀點和態(tài)度，同時也可以分析企業(yè)或商品在互聯(lián)網(wǎng)上的口碑。在深度學(xué)習(xí)中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是處理像文本這樣的序列模型的最好方式，但傳統(tǒng)的RNN存在的問題是，當序列變長后，RNN無法記住之前的重要信息，并且會存在梯度消失的問題。為了解決上述問題，研究者提出了一種長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），這也是目前業(yè)內(nèi)處理文本序列非常流行的一種模型（見圖2-14）。
▲圖2-14 LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖Keras官方已經(jīng)為大家準備好了LSTM模型的API，并且提供了IMDB電影評論數(shù)據(jù)集，其中包含了評論內(nèi)容和打分。下面讓我們來看如何使用Keras來解決情感分析的問題。首先引入所有需要的模塊。from __future__ import print_function
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, LSTM
from tensorflow.keras.datasets import imdb
準備好數(shù)據(jù)，選擇最常用的20000個詞作為特征數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。對于文本數(shù)據(jù)，這里需要進行長度統(tǒng)一，設(shè)置最大長度為80個詞，如果超過則截斷，不足則補零。max_features = 20000
maxlen = 80
batch_size = 32
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=max_features)
x_train = sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=maxlen)
x_test = sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=maxlen)
數(shù)據(jù)處理完成后就可以搭建模型了。首先使用嵌入層作為模型的第一層，將輸入的20000維的文字向量轉(zhuǎn)換為128維的稠密向量。接著就是利用LSTM模型進行文本序列的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。最終使用全連接層加上Sigmoid激活函數(shù)作為最終的判斷輸出。搭建完畢后還需要為模型設(shè)置編譯的損失函數(shù)和優(yōu)化器。model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128))
model.add(LSTM(128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
然后就可以訓(xùn)練和評估情感分析的模型了。在Keras幫助下，通過簡單的幾步就可以完成基于深度學(xué)習(xí)的文本情感分析的任務(wù)。model.fit(x_train, y_train,
batch_size=batch_size,
epochs=15,
validation_data=(x_test, y_test))
score, acc = model.evaluate(x_test, y_test,
batch_size=batch_size)
print('Test score:', score)
print('Test accuracy:', acc)
在使用Keras框架訓(xùn)練完模型以后，可以通過Keras的save方法將模型保存下來。為了能夠更好地讓機器學(xué)習(xí)投入真實世界的應(yīng)用中去，我們可以為模型封裝一個外部的應(yīng)用程序。在互聯(lián)網(wǎng)時代，使用網(wǎng)絡(luò)接入AI模型是對于用戶來說成本最低的方式。為此我們可以搭建一個基于Web的AI應(yīng)用程序，將模型投入生產(chǎn)環(huán)境中為互聯(lián)網(wǎng)用戶提供即時的網(wǎng)頁服務(wù)。在Python中常用的Web編程框架是Flask，它是一個非常流行的Python服務(wù)端程序框架，相比于在Python領(lǐng)域非常流行的Django，它的特點在于更為精簡，去除了一些封裝好的服務(wù)，只保留了最基本的服務(wù)器程序，而其余的擴展可以通過用戶自己添加第三方包實現(xiàn)。 關(guān)于作者：史丹青，語憶科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術(shù)負責(zé)人，畢業(yè)于同濟大學(xué)電子信息工程系。擁有多年時間的AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)與實戰(zhàn)經(jīng)驗，具備深度學(xué)習(xí)、自然語言處理以及數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)知識與技能。是AI技術(shù)的愛好者，并擁抱一切新興科技，始終堅信技術(shù)分享和開源精神的力量。
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