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.....

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的顺序按照软件什么的，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/