深度学习框架Keras入门保姆教程

公众号：尤而小屋
作者：Peter
编辑：Peter

大家好，我是Peter~

本文介绍3个案例来帮助读者认识和入门深度学习框架Keras。3个案例解决3个问题：回归、二分类、多分类

Keras官网

为什么选择Keras

相信很多小伙伴在入门深度学习时候首选框架应该是TensorFlow或者Pytorch。在如今无数深度学习框架中，为什么要使用 Keras 而非其他？整理自Keras中文官网：

Keras 优先考虑开发人员的经验
Keras 被工业界和学术界广泛采用
Keras 可以轻松将模型转化为产品
Keras 支持多个后端引擎
Keras 拥有强大的多 GPU 和分布式训练支持
Keras 的发展得到关键公司的支持，比如：谷歌、微软等

详细信息见中文官网：keras.io/zh/why-use-…

主要步骤

使用Keras解决机器学习/深度学习问题的主要步骤：

特征工程+数据划分
搭建神经网络模型add
查看网络架构summary
编译网络模型compile
训练网络fit
保存模型save
评估模型evaluate
评价指标可视化visualize

导入库

import pandas as pd
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

from sklearn import datasets  
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

import tensorflow as tf
from keras import models
from keras import layers 
from keras.models import load_model

np.random.seed(1234)

回归案例

回归案例中使用的是Keras自带的波士顿房价数据集。

导入数据

In [2]:

from keras.datasets import boston_housing

(train_X, train_y), (test_X, test_y) = boston_housing.load_data()

In [3]:

train_X.shape  # 数据形状

Out[3]:

(404, 13)

In [4]:

train_X[:3]  # 特征向量值

Out[4]:

array([[1.23247e+00, 0.00000e+00, 8.14000e+00, 0.00000e+00, 5.38000e-01,
        6.14200e+00, 9.17000e+01, 3.97690e+00, 4.00000e+00, 3.07000e+02,
        2.10000e+01, 3.96900e+02, 1.87200e+01],
       [2.17700e-02, 8.25000e+01, 2.03000e+00, 0.00000e+00, 4.15000e-01,
        7.61000e+00, 1.57000e+01, 6.27000e+00, 2.00000e+00, 3.48000e+02,
        1.47000e+01, 3.95380e+02, 3.11000e+00],
       [4.89822e+00, 0.00000e+00, 1.81000e+01, 0.00000e+00, 6.31000e-01,
        4.97000e+00, 1.00000e+02, 1.33250e+00, 2.40000e+01, 6.66000e+02,
        2.02000e+01, 3.75520e+02, 3.26000e+00]])

In [5]:

train_y[:3]   # 标签值

Out[5]:

array([15.2, 42.3, 50. ])

数据标准化

神经网络中一般输入的都是较小数值的数据，数据之间的差异不能过大。现将特征变量的数据进行标准化处理

In [6]:

train_X[:3]  # 处理前

Out[6]:

array([[1.23247e+00, 0.00000e+00, 8.14000e+00, 0.00000e+00, 5.38000e-01,
        6.14200e+00, 9.17000e+01, 3.97690e+00, 4.00000e+00, 3.07000e+02,
        2.10000e+01, 3.96900e+02, 1.87200e+01],
       [2.17700e-02, 8.25000e+01, 2.03000e+00, 0.00000e+00, 4.15000e-01,
        7.61000e+00, 1.57000e+01, 6.27000e+00, 2.00000e+00, 3.48000e+02,
        1.47000e+01, 3.95380e+02, 3.11000e+00],
       [4.89822e+00, 0.00000e+00, 1.81000e+01, 0.00000e+00, 6.31000e-01,
        4.97000e+00, 1.00000e+02, 1.33250e+00, 2.40000e+01, 6.66000e+02,
        2.02000e+01, 3.75520e+02, 3.26000e+00]])

针对训练集的数据做标准化处理：减掉均值再除以标准差

In [7]:

mean = train_X.mean(axis=0)  # 均值
train_X = train_X - mean  # 数值 - 均值

std = train_X.std(axis=0)  # 标准差
train_X /= std  # 再除以标准差

train_X  # 处理后

针对测集的数据处理：使用训练集的均值和标准差

In [8]:

test_X -= mean  # 减掉均值
test_X /= std   # 除以标准差

构建网络

In [9]:

train_X.shape

Out[9]:

(404, 13)

In [10]:

model = models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64,
                                activation="relu",
                                input_shape=(train_X.shape[1], )))
model.add(tf.keras.layers.Dense(64,
                                activation="relu"))

model.add(tf.keras.layers.Dense(1))  # 最后的密集连接层，不用激活函数
model.compile(optimizer="rmsprop",  # 优化器
              loss="mse",  # 损失函数
              metrics=["mae"]  # 评估指标：平均绝对误差
             )

网络架构

In [11]:

model.summary()

训练网络

In [12]:

history = model.fit(train_X,  # 特征
          train_y,  # 输出
          epochs = 100,  # 模型训练100轮
          validation_split=0.2,
          batch_size=1,
          verbose=0  # 静默模式；如果=1表示日志模式，输出每轮训练的结果
         )

保存模型

In [13]:

model.save("my_model.h5")  # 保存模型

del model  # 删除现有的模型

In [14]:

model = load_model('my_model.h5')  # 加载模型

评估模型

返回的是loss和mae的取值

In [15]:

model.evaluate(test_X, test_y)
4/4 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 16.1072 - mae: 2.5912

Out[15]:

[16.107179641723633, 2.5912036895751953]

history对象

In [16]:

type(history)  # 回调的History对象

Out[16]:

keras.callbacks.History

In [17]:

type(history.history)  # 字典

Out[17]:

dict

In [18]:

查看history.history字典对象中的信息：keys就是每个评价指标，values其实就是每次输出的指标对应的值

for keys,_ in history.history.items():
    print(keys)
loss
mae
val_loss
val_mae

In [19]:

len(history.history["loss"])

Out[19]:

In [20]:

history.history["loss"][:10]

Out[20]:

[197.65003967285156,
 32.76368713378906,
 22.73907470703125,
 18.689529418945312,
 16.765336990356445,
 15.523008346557617,
 14.131484985351562,
 13.04631519317627,
 12.62230396270752,
 12.256169319152832]

loss-mae

In [21]:

# 损失绘图
import matplotlib.pyplot as plt

history_dict = history.history 
loss_values = history_dict["loss"]
mae_values = history_dict["mae"]

epochs = range(1,len(loss_values) + 1)

# 训练
plt.plot(epochs,  # 循环轮数
         loss_values,  # loss取值
         "r",  # 红色
         label="loss"  
        )

plt.plot(epochs,  
         mae_values,  
         "b",  
         label="mae"  
        )

plt.title("Loss and Mae of Training")
plt.xlabel("Epochs")
plt.legend()

plt.show()

二分类

使用的是sklearn中自带的cancer数据集

导入数据

In [22]:

cancer=datasets.load_breast_cancer()
cancer

部分数据信息截图

# 生成特征数据和标签数据

X = cancer.data
y = cancer.target

数据标准化

In [24]:

X[:2]  # 转换前

Out[24]:

array([[1.799e+01, 1.038e+01, 1.228e+02, 1.001e+03, 1.184e-01, 2.776e-01,
        3.001e-01, 1.471e-01, 2.419e-01, 7.871e-02, 1.095e+00, 9.053e-01,
        8.589e+00, 1.534e+02, 6.399e-03, 4.904e-02, 5.373e-02, 1.587e-02,
        3.003e-02, 6.193e-03, 2.538e+01, 1.733e+01, 1.846e+02, 2.019e+03,
        1.622e-01, 6.656e-01, 7.119e-01, 2.654e-01, 4.601e-01, 1.189e-01],
       [2.057e+01, 1.777e+01, 1.329e+02, 1.326e+03, 8.474e-02, 7.864e-02,
        8.690e-02, 7.017e-02, 1.812e-01, 5.667e-02, 5.435e-01, 7.339e-01,
        3.398e+00, 7.408e+01, 5.225e-03, 1.308e-02, 1.860e-02, 1.340e-02,
        1.389e-02, 3.532e-03, 2.499e+01, 2.341e+01, 1.588e+02, 1.956e+03,
        1.238e-01, 1.866e-01, 2.416e-01, 1.860e-01, 2.750e-01, 8.902e-02]])

In [25]:

ss = StandardScaler()

X = ss.fit_transform(X)
X[:2]   # 转换后

Out[25]:

array([[ 1.09706398e+00, -2.07333501e+00,  1.26993369e+00,
         9.84374905e-01,  1.56846633e+00,  3.28351467e+00,
         2.65287398e+00,  2.53247522e+00,  2.21751501e+00,
         2.25574689e+00,  2.48973393e+00, -5.65265059e-01,
         2.83303087e+00,  2.48757756e+00, -2.14001647e-01,
         1.31686157e+00,  7.24026158e-01,  6.60819941e-01,
         1.14875667e+00,  9.07083081e-01,  1.88668963e+00,
        -1.35929347e+00,  2.30360062e+00,  2.00123749e+00,
         1.30768627e+00,  2.61666502e+00,  2.10952635e+00,
         2.29607613e+00,  2.75062224e+00,  1.93701461e+00],
       [ 1.82982061e+00, -3.53632408e-01,  1.68595471e+00,
         1.90870825e+00, -8.26962447e-01, -4.87071673e-01,
        -2.38458552e-02,  5.48144156e-01,  1.39236330e-03,
        -8.68652457e-01,  4.99254601e-01, -8.76243603e-01,
         2.63326966e-01,  7.42401948e-01, -6.05350847e-01,
        -6.92926270e-01, -4.40780058e-01,  2.60162067e-01,
        -8.05450380e-01, -9.94437403e-02,  1.80592744e+00,
        -3.69203222e-01,  1.53512599e+00,  1.89048899e+00,
        -3.75611957e-01, -4.30444219e-01, -1.46748968e-01,
         1.08708430e+00, -2.43889668e-01,  2.81189987e-01]])

数据集划分

In [26]:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=123)

X_train.shape

Out[26]:

(455, 30)

In [27]:

y_train.shape

Out[27]:

(455,)

In [28]:

X_test.shape   # 测试集长度是114

Out[28]:

(114, 30)

构建网络

这是一个二分类的问题，最后一层使用sigmoid作为激活函数

In [29]:

model = models.Sequential()

# 输入层
model.add(tf.keras.layers.Dense(16,
                                activation="relu",
                                input_shape=(X_train.shape[1],)))
# 隐藏层
model.add(tf.keras.layers.Dense(16,
                                activation="relu"))
# 输出层
model.add(tf.keras.layers.Dense(1, 
                                activation="sigmoid"))

网络架构

In [30]:

model.summary()

编译模型

在keras搭建的神经网络中，如果输出是概率值的模型，损失函数最好使用：交叉熵crossentropy

常用目标损失函数的选择：

binary_crossentropy：针对二分类问题的交叉熵
categorical_crossentropy：针对多分类问题的交叉熵

两种不同的指定方法：

# 方法1
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='rmsprop')

# 方法2
from keras import losses
model.compile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='rmsprop')

常用的性能评估函数：

binary_accuracy: 针对二分类问题，计算在所有预测值上的平均正确率
categorical_accuracy：针对多分类问题,计算再所有预测值上的平均正确率
sparse_categorical_accuracy：与categorical_accuracy相同，在对稀疏的目标值预测时有用

In [31]:

# 配置优化器
from keras import optimizers

model.compile(optimizer="rmsprop", # 优化器
              loss="binary_crossentropy",  # 目标损失函数
              metrics=["acc"]  # 评价指标函数 acc--->accuracy
             )

训练网络

In [32]:

len(X_train)

Out[32]:

In [33]:

history = model.fit(X_train,  # 特征向量
                    y_train,  # 标签向量
                    epochs=20,  # 训练轮数
                    batch_size=25  # 每次训练的样本数
                   )
history

评估模型

In [34]:

model.evaluate(X_test, y_test)
4/4 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.0879 - acc: 0.9825

Out[34]:

[0.08793728798627853, 0.9824561476707458]

可以看到模型的精度达到了惊人的98.2%！

loss-acc

In [35]:

for keys, _ in history.history.items():
    print(keys)
loss
acc

In [36]:

# 损失绘图
import matplotlib.pyplot as plt

history_dict = history.history 
loss_values = history_dict["loss"]
acc_values = history_dict["acc"]

epochs = range(1,len(loss_values) + 1)

# 训练
plt.plot(epochs,  # 循环轮数
         loss_values,  # loss取值
         "r",  # 红色
         label="loss"  
        )

plt.plot(epochs,  
         acc_values,  
         "b",  
         label="acc"  
        )

plt.title("Loss and Acc of Training")
plt.xlabel("Epochs")
plt.legend()

plt.show()

可以看到：随着轮数的增加loss在逐渐降低，而精度acc在逐渐增加，趋近于1

多分类案例

多分类的案例使用sklearn中自带的iris数据集，数据集不多介绍。最终结果是存在3个类的。

导入数据

In [37]:

iris = datasets.load_iris()

In [38]:

# 特征数据和标签数据

X = iris.data
y = iris.target

X[:2]

Out[38]:

array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
       [4.9, 3. , 1.4, 0.2]])

In [39]:

y[:3]

Out[39]:

array([0, 0, 0])

数据标准化

In [40]:

ss = StandardScaler()
X = ss.fit_transform(X)

数据集划分

In [41]:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=123)

X_train.shape

Out[41]:

(120, 4)

标签向量化

In [42]:

y_test[:5]  # 转换前

Out[42]:

array([1, 2, 2, 1, 0])

In [43]:

# 内置方法实现标签向量化
from keras.utils.np_utils import to_categorical

y_train = to_categorical(y_train)
y_test = to_categorical(y_test)

In [44]:

y_test[:5]  # 转换后

Out[44]:

array([[0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 0., 1.],
       [0., 1., 0.],
       [1., 0., 0.]], dtype=float32)

In [45]:

X_train[:3]

Out[45]:

array([[ 1.88617985, -0.59237301,  1.33113254,  0.92230284],
       [ 0.18982966, -1.97355361,  0.70592084,  0.3957741 ],
       [-1.38535265,  0.32841405, -1.22655167, -1.3154443 ]])

构建模型

In [46]:

model = models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(64,
                                activation="relu",
                                input_shape=(X_train.shape[1],)))

model.add(tf.keras.layers.Dense(64,
                                activation="relu"))

model.add(tf.keras.layers.Dense(3,
                                activation="softmax"))

模型编译

多分类问题一般是使用categorical_crossentropy作为损失函数。它是用来衡量网络输出的概率分布和标签的真实概率分布的距离。

In [47]:

model.compile(optimizer="rmsprop",
              loss="categorical_crossentropy",
              metrics=["accuracy"]
             )

训练网络

In [48]:

len(X_train)

Out[48]:

In [49]:

history = model.fit(X_train,
                    y_train,
                    epochs=10,
                    batch_size=15
                   )
history

评估模型

In [50]:

model.evaluate(X_test, y_test)
1/1 [==============================] - 0s 414ms/step - loss: 0.1799 - accuracy: 1.0000

Out[50]:

[0.17986173927783966, 1.0]

loss-acc曲线

In [51]:

for keys, _ in history.history.items():
    print(keys)
loss
accuracy

In [52]:

# 损失绘图
import matplotlib.pyplot as plt

history_dict = history.history 
loss_values = history_dict["loss"]
acc_values = history_dict["accuracy"]

epochs = range(1,len(loss_values) + 1)

# 训练
plt.plot(epochs,  # 循环轮数
         loss_values,  # loss取值
         "r",  # 红色
         label="loss"  
        )

plt.plot(epochs,  
         acc_values,  
         "b",  
         label="accuracy"  
        )

plt.title("Loss and Accuracy of Training")
plt.xlabel("Epochs")
plt.legend()

plt.show()

待补充学习

上面的方案只是从最基本的方式来通过Keras进行神经网络的建模，还有很多可以深入学习和挖掘的点：

验证集数据的引入
加入正则化技术，防止模型过拟合
如何评估训练的轮次，使得模型在合适时机停止
激活函数的选择等

深度学习框架Keras入门保姆教程

目录

为什么选择Keras

主要步骤

导入库

回归案例

导入数据

数据标准化

构建网络

网络架构

训练网络

保存模型

评估模型

history对象

loss-mae

二分类

导入数据

数据标准化

数据集划分

构建网络

网络架构

编译模型

训练网络

评估模型

loss-acc

多分类案例

导入数据

数据标准化

数据集划分

标签向量化

构建模型

模型编译

训练网络

评估模型

loss-acc曲线

待补充学习