Keras中文：快速構建深度學習模型的神器

一、簡介

Keras是一個高層神經網路API，其基於TensorFlow, CNTK以及Theano等後端框架，使構建深度學習模型變得簡單快速。Keras主要具有以下特點:

• 用戶友好：Keras的API定義簡單、代碼易讀、模塊化。
• 模塊化：Keras採用模塊化設計，允許用戶輕鬆添加自定義層和損失函數等。
• 可擴展性：可組合的模型架構，用戶可以自由組合不同的模塊以實現複雜的架構。
• 簡單易用：僅使用幾行代碼即可完成神經網路的構建與訓練，對於入門有極大的幫助作用。

二、模型構建

1. 建立模型

建立一個模型，只需要一行代碼：

from keras.models import Sequential
model = Sequential()

使用Sequential()可以輕鬆創建順序模型，這種模型中每一層對應一個又一個的神經網路層。

2. 添加層

在創建一個Sequential模型之後，可以使用add()方法添加層。下面代碼展示如何添加Dense層:

from keras.layers import Dense

model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

這段代碼片段展示了Sequential模型中添加兩個Dense層。第一個Dense層包含64個神經元，使用relu激活函數，而輸入數據有100個特徵。第二個Dense層是一個全連接層，包含10個神經元，使用softmax來使輸出符合分類問題的概率分布出。

三、編譯模型

在添加好各個層後，需要使用compile()編譯模型。其需要傳遞3個參數：

• 優化器optimizer。它可以是現有優化器的字元串標識符，如rmsprop，adagrad，或者是Optimizer類的實例。
• 損失函數loss。多分類問題的損失函數通常是categorical_crossentropy，二分類問題的損失函數是binary_crossentropy，均方差 mse用於回歸問題中。
• 指標列表metrics。對於分類問題，常使用 metrics=[‘accuracy’]。

下面是編譯模型的示例代碼：

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

四、訓練模型

訓練模型一般是使用fit()方法，下面是一個訓練模型的示例：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

x_train是訓練數據，y_train是訓練數據的標籤，epochs表示迭代次數，batch_size表示每次迭代所處理的數據量大小。在訓練模型期間，可以使用validation_data參數傳入驗證集數據來監測模型的擬合情況。

五、評估模型

在訓練好模型後，還需要對其進行評估，使用evaluate()方法。

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

表示對測試集進行評估，返回誤差率與準確率等信息。

六、保存模型

一個訓練好的模型可以使用save()方法進行保存，下面是示例代碼：

from keras.models import load_model

model.save('path_to_my_model.h5')  # creates a HDF5 file 'path_to_my_model.h5'
del model  # deletes the existing model

# returns a compiled model
# identical to the previous one
model = load_model('path_to_my_model.h5') 

此外，如果只需要保存網路結構，可以使用to_json()移植模型。

總結：

Keras是一個輕量級的深度學習框架，易於使用且功能強大，可以輕鬆、快速地構建和訓練深度學習模型。本文總結了Keras的模型構建、編譯、訓練、評估和保存模型等步驟，希望對初學者有所幫助。