深度学习（六）keras经常使用函数学习

原文做者：aircraft

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 Keras是什么？

Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库

Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生，可以把你的idea迅速转换为结果，若是你有以下需求，请选择Keras：

• 简易和快速的原型设计（keras具备高度模块化，极简，和可扩充特性）
• 支持CNN和RNN，或两者的结合
• 无缝CPU和GPU切换

若是尚未配置keras能够这个博客配置：

2018最新win10 安装tensorflow1.4（GPU/CPU）+cuda8.0+cudnn8.0-v6 + keras 安装CUDA失败 导入tensorflow失败报错问题解决

 

kears Dense()函数--全链接层

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  )

参数：

units：大于0的整数，表明该层的输出维度。
activation：激活函数，为预约义的激活函数名（参考激活函数），或逐元素（element-wise）的Theano函数。若是不指定该参数，将不会使用任何激活函数（即便用线性激活函数：a(x)=x）
use_bias: 布尔值，是否使用偏置项
kernel_initializer：权值初始化方法，为预约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，为预约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
kernel_regularizer：施加在权重上的正则项，为Regularizer对象
bias_regularizer：施加在偏置向量上的正则项，为Regularizer对象
activity_regularizer：施加在输出上的正则项，为Regularizer对象
kernel_constraints：施加在权重上的约束项，为Constraints对象
bias_constraints：施加在偏置上的约束项，为Constraints对象

input_dim:能够指定输入数据的维度

 

kears Conv2D（）函数--卷积层

若不懂卷积概念可看：深度学习（二）神经网络中的卷积和反卷积原理

 

 

keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, 
　　　　　　　　　　strides=(1, 1), 
　　　　　　　　　　padding='valid',
　　　　　　　　　　data_format=None, 
　　　　　　　　　　dilation_rate=(1, 1), 
　　　　　　　　　　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)

2D 卷积层 (例如对图像的空间卷积)。

该层建立了一个卷积核， 该卷积核对层输入进行卷积， 以生成输出张量。 若是 use_bias 为 True， 则会建立一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，若是 activation 不是 None，它也会应用于输出。

当使用该层做为模型第一层时，须要提供 input_shape 参数 （整数元组，不包含样本表示的轴），例如， input_shape=(128, 128, 3) 表示 128x128 RGB 图像， 在 data_format="channels_last" 时。

参数

• filters: 整数，输出空间的维度 （即卷积中滤波器的输出数量）。
• kernel_size: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明 2D 卷积窗口的宽度和高度。 能够是一个整数，为全部空间维度指定相同的值。
• strides: 一个整数，或者 2 个整数表示的元组或列表， 指明卷积沿宽度和高度方向的步长。 能够是一个整数，为全部空间维度指定相同的值。 指定任何 stride 值 != 1 与指定 dilation_rate 值 != 1 二者不兼容。
• padding: "valid" 或 "same" (大小写敏感)。
• data_format: 字符串， channels_last (默认) 或 channels_first 之一，表示输入中维度的顺序。 channels_last 对应输入尺寸为 (batch, height, width, channels)， channels_first 对应输入尺寸为 (batch, channels, height, width)。 它默认为从 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中 找到的 image_data_format 值。 若是你从未设置它，将使用 "channels_last"。
• dilation_rate: 一个整数或 2 个整数的元组或列表， 指定膨胀卷积的膨胀率。 能够是一个整数，为全部空间维度指定相同的值。 当前，指定任何 dilation_rate 值 != 1 与 指定 stride 值 != 1 二者不兼容。
• activation: 要使用的激活函数 (详见 activations)。 若是你不指定，则不使用激活函数 (即线性激活： a(x) = x)。
• use_bias: 布尔值，该层是否使用偏置向量。
• kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器 (详见 initializers)。
• bias_initializer: 偏置向量的初始化器 (详见 initializers)。
• kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数 (详见 regularizer)。
• bias_regularizer: 运用到偏置向量的正则化函数 (详见 regularizer)。
• activity_regularizer: 运用到层输出（它的激活值）的正则化函数 (详见 regularizer)。
• kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数 (详见 constraints)。
• bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。

输入尺寸

• 若是 data_format='channels_first'， 输入 4D 张量，尺寸为 (samples, channels, rows, cols)。
• 若是 data_format='channels_last'， 输入 4D 张量，尺寸为 (samples, rows, cols, channels)。

输出尺寸

• 若是 data_format='channels_first'， 输出 4D 张量，尺寸为 (samples, filters, new_rows, new_cols)。
• 若是 data_format='channels_last'， 输出 4D 张量，尺寸为 (samples, new_rows, new_cols, filters)。

 

别看上面的参数一堆吓死人，其实咱们在实际运用的时候用的就只有几个而已：

inputs = Input(shape=(n_ch,patch_height,patch_width))
conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same',data_format='channels_first')(inputs)　　#这个小括号填inputs是表明这层模型链接在inputs以后

 

固然还能够用kears内置的序贯模型add添加构成模型图：

model = Sequential()
# Dense(64) is a fully-connected layer with 64 hidden units.
# in the first layer, you must specify the expected input data shape:
# here, 20-dimensional vectors.
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=20))

 

kears MaxPooling2D()函数--池化层

若不懂池化概念可看：深度学习（一）神经网络中的池化与反池化原理

 

 

 

 

keras.layers.pooling.MaxPooling2D( pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', data_format=None )

 

参数：

pool_size：整数或长为2的整数tuple，表明在两个方向（竖直，水平）上的下采样因子，如取（2，2）将使图片在两个维度上均变为原长的一半。为整数意为各个维度值相同且为该数字。
strides：整数或长为2的整数tuple，或者None，步长值。
padding：‘valid’或者‘same’
data_format：字符串，“channels_first”或“channels_last”之一，表明图像的通道维的位置。该参数是Keras 1.x中的image_dim_ordering，“channels_last”对应本来的“tf”，“channels_first”对应本来的“th”。以128x128的RGB图像为例，“channels_first”应将数据组织为（3,128,128），而“channels_last”应将数据组织为（128,128,3）。该参数的默认值是~/.keras/keras.json中设置的值，若从未设置过，则为“channels_last”。

 

仍是同样的好多东西默认就好了，下面就是一个2*2的池化层：

pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(conv1)

 

 

 

kears  model.compile()函数--配置模型

 

model.compile(optimizer, loss, metrics=None, sample_weight_mode=None)

 

 

编译用来配置模型的学习过程，其参数有
optimizer：字符串（预约义优化器名）或优化器对象，参考优化器 
loss：字符串（预约义损失函数名）或目标函数，参考损失函数
metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的网络性能的指标，典型用法是metrics=['accuracy']
sample_weight_mode：若是你须要按时间步为样本赋权（2D权矩阵），将该值设为“temporal”。默认为“None”，表明按样本赋权（1D权）。在下面fit函数的解释中有相关的参考内容。
kwargs：使用TensorFlow做为后端请忽略该参数，若使用Theano做为后端，kwargs的值将会传递给 K.function

示例代码：

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

 

 

 

kears  model.fit()函数--模型运行函数

 

fit(self, x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None, validation_split=0.0,
　　validation_data=None, shuffle=True, class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0 )

 

 

x：输入数据。若是模型只有一个输入，那么x的类型是numpy array，若是模型有多个输入，那么x的类型应当为list，list的元素是对应于各个输入的numpy array

y：标签，numpy array
batch_size：整数，指定进行梯度降低时每一个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度降低，使目标函数优化一步。
epochs：整数，训练的轮数，每一个epoch会把训练集轮一遍。
verbose：日志显示，0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每一个epoch输出一行记录
callbacks：list，其中的元素是keras.callbacks.Callback的对象。这个list中的回调函数将会在训练过程当中的适当时机被调用，参考回调函数
validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的必定比例数据做为验证集。验证集将不参与训练，并在每一个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。注意，validation_split的划分在shuffle以前，所以若是你的数据自己是有序的，须要先手工打乱再指定validation_split，不然可能会出现验证集样本不均匀。
validation_data：形式为（X，y）的tuple，是指定的验证集。此参数将覆盖validation_spilt。
shuffle：布尔值或字符串，通常为布尔值，表示是否在训练过程当中随机打乱输入样本的顺序。若为字符串“batch”，则是用来处理HDF5数据的特殊状况，它将在batch内部将数据打乱。
class_weight：字典，将不一样的类别映射为不一样的权值，该参数用来在训练过程当中调整损失函数（只能用于训练）

sample_weight：权值的numpy array，用于在训练时调整损失函数（仅用于训练）。能够传递一个1D的与样本等长的向量用于对样本进行1对1的加权，或者在面对时序数据时，传递一个的形式为（samples，sequence_length）的矩阵来为每一个时间步上的样本赋不一样的权。这种状况下请肯定在编译模型时添加了sample_weight_mode='temporal'。

initial_epoch: 从该参数指定的epoch开始训练，在继续以前的训练时有用。

 

参数虽多，可是不少均可以省略看代码示例：

model.fit(patches_imgs_train, patches_masks_train, epochs=N_epochs, batch_size=batch_size, verbose=1, shuffle=True, validation_split=0.1, callbacks=[checkpointer])

 

 

kears  predict()函数--测试数据

 

predictions = model.predict(patches_imgs_test, batch_size=32, verbose=2) print("predicted images size :") print(predictions.shape)

 

 

kears  load_weights()函数--直接导入训练好的模型

 

# 加载训练好的模型
model.load_weights('./weights.h5')

 

 

 

 

kears  Dropout()函数--抛弃一些参数防止过拟合

 

Dropout（x）
X能够取0--1之间，表明百分比抛弃数据
Dropout（0.5）随机抛弃百分之五十的数据

 

kears UpSampling2D()函数--上采样函数

 

UpSampling2D(size=(2, 2))

size(x,y)

x表明行放大倍数  这里取2的话表明原来的一行变成了两行 （就是一行那么粗，变成了两行那么粗）

y表明列放大倍数  这里取2的话表明原来的一列变成了两行 （就是一列那么粗，变成了两列那么粗）

size(2,2)其实就等于将原图放大四倍（水平两倍，垂直两倍） 32*32 变成 62*64的图像

 

 

kears Model()函数--表明模型图

 

inputs = Input((n_ch, patch_height, patch_width)) conv1 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(inputs) conv1 = Dropout(0.2)(conv1) conv1 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv1) up1 = UpSampling2D(size=(2, 2))(conv1) #     conv2 = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(up1) conv2 = Dropout(0.2)(conv2) conv2 = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv2) pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2) #     conv3 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(pool1) conv3 = Dropout(0.2)(conv3) conv3 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv3) pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv3) #     conv4 = Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(pool2) conv4 = Dropout(0.2)(conv4) conv4 = Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv4) pool3 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv4) #     conv5 = Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(pool3) conv5 = Dropout(0.2)(conv5) conv5 = Convolution2D(128, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv5) #     up2 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv5), conv4], mode='concat', concat_axis=1) conv6 = Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(up2) conv6 = Dropout(0.2)(conv6) conv6 = Convolution2D(64, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv6) #     up3 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv6), conv3], mode='concat', concat_axis=1) conv7 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(up3) conv7 = Dropout(0.2)(conv7) conv7 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv7) #     up4 = merge([UpSampling2D(size=(2, 2))(conv7), conv2], mode='concat', concat_axis=1) conv8 = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(up4) conv8 = Dropout(0.2)(conv8) conv8 = Convolution2D(16, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv8) #     pool4 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv8) conv9 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(pool4) conv9 = Dropout(0.2)(conv9) conv9 = Convolution2D(32, 3, 3, activation='relu', border_mode='same')(conv9) #     conv10 = Convolution2D(2, 1, 1, activation='relu', border_mode='same')(conv9) conv10 = core.Reshape((2,patch_height*patch_width))(conv10) conv10 = core.Permute((2,1))(conv10) ############
    conv10 = core.Activation('softmax')(conv10) model = Model(input=inputs, output=conv10)

 

将模型的输入和输出给model函数就会本身组建模型运行图结构

 

kears Embedding()函数--嵌入层

 

keras.layers.embeddings.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', 
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, input_length=None)

 

做用：嵌入层将正整数（下标）转换为具备固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2]]。Embedding层只能做为模型的第一层。

input_dim：大或等于0的整数，字典长度，即输入数据最大下标+1，就是矩阵中的最大值
output_dim：大于0的整数，表明全链接嵌入的维度
embeddings_initializer: 嵌入矩阵的初始化方法，为预约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
embeddings_regularizer: 嵌入矩阵的正则项，为Regularizer对象
embeddings_constraint: 嵌入矩阵的约束项，为Constraints对象
mask_zero：布尔值，肯定是否将输入中的‘0’看做是应该被忽略的‘填充’（padding）值，该参数在使用递归层处理变长输入时有用。设置为True的话，模型中后续的层必须都支持masking，不然会抛出异常。若是该值为True，则下标0在字典中不可用，input_dim应设置为|vocabulary| + 2。
input_length：当输入序列的长度固定时，该值为其长度。若是要在该层后接Flatten层，而后接Dense层，则必须指定该参数，不然Dense层的输出维度没法自动推断。

关于embeding做用的详细介绍：http://spaces.ac.cn/archives/4122/

 

 

 

 

kears normalization()函数--标准化

 

 

 

keras.layers.normalization.BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.99, epsilon=0.001, center=True, 
scale=True, beta_initializer='zeros', gamma_initializer='ones', moving_mean_initializer='zeros',
 moving_variance_initializer='ones', beta_regularizer=None, gamma_regularizer=None,
 beta_constraint=None, gamma_constraint=None)

 

该层在每一个batch上将前一层的激活值从新规范化，即便得其输出数据的均值接近0，其标准差接近1

 

参数

 

• axis: 整数，指定要规范化的轴，一般为特征轴。例如在进行data_format="channels_first的2D卷积后，通常会设axis=1。
• momentum: 动态均值的动量
• epsilon：大于0的小浮点数，用于防止除0错误
• center: 若设为True，将会将beta做为偏置加上去，不然忽略参数beta
• scale: 若设为True，则会乘以gamma，不然不使用gamma。当下一层是线性的时，能够设False，由于scaling的操做将被下一层执行。
• beta_initializer：beta权重的初始方法
• gamma_initializer: gamma的初始化方法
• moving_mean_initializer: 动态均值的初始化方法
• moving_variance_initializer: 动态方差的初始化方法
• beta_regularizer: 可选的beta正则
• gamma_regularizer: 可选的gamma正则
• beta_constraint: 可选的beta约束
• gamma_constraint: 可选的gamma约束

 

输入shape

 

任意，当使用本层为模型首层时，指定input_shape参数时有意义。

 

输出shape

 

与输入shape相同

 

 

kears plot()函数--画出模型图

 

plot(model, to_file='./'+name_experiment+'/'+name_experiment + '_model.png')

 

kears中能够将本身创建的模型图画出来，传进去一个模型，指定画出文件的路径和名字便可

 

 

 

kears ModelCheckpoint()函数--保存模型参数

 

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='./'+name_experiment+'/'+name_experiment +'_best_weights.h5', verbose=1, monitor='val_loss', mode='auto', save_best_only=True) model.fit(patches_imgs_train, patches_masks_train, epochs=N_epochs, batch_size=batch_size, verbose=1, shuffle=True, validation_split=0.1, callbacks=[checkpointer])

 

ModelCheckpoint函数能够指定必定训练次数后保存中间训练的最佳参数

 

 

 

ModelCheckpoint函数做为model.fit（）函数中回调函数使用

 

 

 

 

kears merge()函数--融合层

 

Merge层提供了一系列用于融合两个层或两个张量的层对象和方法。以大写首字母开头的是Layer类，以小写字母开头的是张量的函数。小写字母开头的张量函数在内部其实是调用了大写字母开头的层。

 

keras.layers.Add()用法

 

keras.layers.Add()

 

添加输入列表的图层。

 

该层接收一个相同shape列表张量，并返回它们的和，shape不变。

 

Example

 

import keras input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) input2 = keras.layers.Input(shape=(32,)) x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) added = keras.layers.Add()([x1, x2]) # equivalent to added = keras.layers.add([x1, x2]) out = keras.layers.Dense(4)(added) model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out) 

 

keras.layers.Subtract()用法

 

keras.layers.Subtract()

 

两个输入的层相减。

 

它将大小至少为2，相同Shape的列表张量做为输入，并返回一个张量（输入[0] - 输入[1]），也是相同的Shape。

 

Example

 

import keras input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) input2 = keras.layers.Input(shape=(32,)) x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) # Equivalent to subtracted = keras.layers.subtract([x1, x2]) subtracted = keras.layers.Subtract()([x1, x2]) out = keras.layers.Dense(4)(subtracted) model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out) 

 

keras.layers.Multiply()用法

 

keras.layers.Multiply()

 

该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素积的张量，shape不变。

 

keras.layers.Average()用法

 

keras.layers.Average()

 

该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素均值，shape不变。

 

keras.layers.Maximum()用法


 

keras.layers.Maximum()

 

该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的逐元素最大值，shape不变。

 

keras.layers.Concatenate(axis=-1)参数

 

keras.layers.Concatenate(axis=-1) 

 

该层接收一个列表的同shape张量，并返回它们的按照给定轴相接构成的向量。

 

参数

 

• axis: 想接的轴
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

keras.layers.Dot(axes, normalize=False)参数

 

keras.layers.Dot(axes, normalize=False) 

 

计算两个tensor中样本的张量乘积。例如，若是两个张量a和b的shape都为（batch_size, n），则输出为形如（batch_size,1）的张量，结果张量每一个batch的数据都是a[i,:]和b[i,:]的矩阵（向量）点积。

 

参数

 

• axes: 整数或整数的tuple，执行乘法的轴。
• normalize: 布尔值，是否沿执行成绩的轴作L2规范化，若是设为True，那么乘积的输出是两个样本的余弦类似性。
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

keras.layers.add(inputs)参数

 

keras.layers.add(inputs)

 

Add层的函数式包装

 

参数：

 

• inputs: 长度至少为2的张量列表A
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

返回值

 

输入列表张量之和

 

Example

 

import keras input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) input2 = keras.layers.Input(shape=(32,)) x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) added = keras.layers.add([x1, x2]) out = keras.layers.Dense(4)(added) model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out) 

 

keras.layers.subtract(inputs)参数

 

keras.layers.subtract(inputs)

 

Subtract层的函数式包装

 

参数：

 

• inputs: 长度至少为2的张量列表A
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

返回值

 

输入张量列表的差异

 

Example

 

import keras input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) input2 = keras.layers.Input(shape=(32,)) x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) subtracted = keras.layers.subtract([x1, x2]) out = keras.layers.Dense(4)(subtracted) model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out) 

 

keras.layers.multiply(inputs)参数

 

keras.layers.multiply(inputs)

 

Multiply的函数式包装

 

参数：

 

• inputs: 长度至少为2的张量列表
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

返回值

 

输入列表张量之逐元素积

 

keras.layers.average(inputs)参数

 

keras.layers.average(inputs)

 

Average的函数包装

 

参数：

 

• inputs: 长度至少为2的张量列表
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

返回值

 

输入列表张量之逐元素均值

 

keras.layers.maximum(inputs)参数

 

keras.layers.maximum(inputs)

 

Maximum的函数包装

 

参数：

 

• inputs: 长度至少为2的张量列表
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

返回值

 

输入列表张量之逐元素均值

 

keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)参数

 

keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1) 

 

Concatenate的函数包装

 

参数

 

• inputs: 长度至少为2的张量列
• axis: 相接的轴
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

keras.layers.dot(inputs, axes, normalize=False)参数

 

keras.layers.dot(inputs, axes, normalize=False) 

 

Dot的函数包装

 

参数

 

• inputs: 长度至少为2的张量列
• axes: 整数或整数的tuple，执行乘法的轴。
• normalize: 布尔值，是否沿执行成绩的轴作L2规范化，若是设为True，那么乘积的输出是两个样本的余弦类似性。
• **kwargs: 普通的Layer关键字参数

 

 

 

 

kears core()模块函数--经常使用层

Activation层

 

keras.layers.core.Activation(activation)

 

激活层对一个层的输出施加激活函数

 

参数

 

• activation：将要使用的激活函数，为预约义激活函数名或一个Tensorflow/Theano的函数。参考激活函数

 

输入shape

 

任意，当使用激活层做为第一层时，要指定input_shape

 

输出shape

 

与输入shape相同

 

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Dropout层

 

keras.layers.core.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None) 

 

为输入数据施加Dropout。Dropout将在训练过程当中每次更新参数时按必定几率（rate）随机断开输入神经元，Dropout层用于防止过拟合。

 

参数

 

• rate：0~1的浮点数，控制须要断开的神经元的比例

• noise_shape：整数张量，为将要应用在输入上的二值Dropout mask的shape，例如你的输入为(batch_size, timesteps, features)，而且你但愿在各个时间步上的Dropout mask都相同，则可传入noise_shape=(batch_size, 1, features)。

• seed：整数，使用的随机数种子

 

参考文献

 

• Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

 

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Flatten层

 

keras.layers.core.Flatten()

 

Flatten层用来将输入“压平”，即把多维的输入一维化，经常使用在从卷积层到全链接层的过渡。Flatten不影响batch的大小。

 

例子

 

model = Sequential() model.add(Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same', input_shape=(3, 32, 32))) # now: model.output_shape == (None, 64, 32, 32) model.add(Flatten()) # now: model.output_shape == (None, 65536) 

 

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Reshape层

 

keras.layers.core.Reshape(target_shape)

 

Reshape层用来将输入shape转换为特定的shape

 

参数

 

• target_shape：目标shape，为整数的tuple，不包含样本数目的维度（batch大小）

 

输入shape

 

任意，但输入的shape必须固定。当使用该层为模型首层时，须要指定input_shape参数

 

输出shape

 

(batch_size,)+target_shape

 

例子

 

# as first layer in a Sequential model model = Sequential() model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12,))) # now: model.output_shape == (None, 3, 4) # note: `None` is the batch dimension # as intermediate layer in a Sequential model model.add(Reshape((6, 2))) # now: model.output_shape == (None, 6, 2) # also supports shape inference using `-1` as dimension model.add(Reshape((-1, 2, 2))) # now: model.output_shape == (None, 3, 2, 2) 

 

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Permute层

 

keras.layers.core.Permute(dims)

 

Permute层将输入的维度按照给定模式进行重排，例如，当须要将RNN和CNN网络链接时，可能会用到该层。

 

参数

 

• dims：整数tuple，指定重排的模式，不包含样本数的维度。重拍模式的下标从1开始。例如（2，1）表明将输入的第二个维度重拍到输出的第一个维度，而将输入的第一个维度重排到第二个维度

 

例子

 

model = Sequential() model.add(Permute((2, 1), input_shape=(10, 64))) # now: model.output_shape == (None, 64, 10) # note: `None` is the batch dimension 

 

输入shape

 

任意，当使用激活层做为第一层时，要指定input_shape

 

输出shape

 

与输入相同，可是其维度按照指定的模式从新排列

 

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RepeatVector层

 

keras.layers.core.RepeatVector(n)

 

RepeatVector层将输入重复n次

 

参数

 

• n：整数，重复的次数

 

输入shape

 

形如（nb_samples, features）的2D张量

 

输出shape

 

形如（nb_samples, n, features）的3D张量

 

例子

 

model = Sequential() model.add(Dense(32, input_dim=32)) # now: model.output_shape == (None, 32) # note: `None` is the batch dimension model.add(RepeatVector(3)) # now: model.output_shape == (None, 3, 32) 

 

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Lambda层

 

keras.layers.core.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None) 

 

本函数用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式

 

参数

 

• function：要实现的函数，该函数仅接受一个变量，即上一层的输出

• output_shape：函数应该返回的值的shape，能够是一个tuple，也能够是一个根据输入shape计算输出shape的函数

• mask: 掩膜

• arguments：可选，字典，用来记录向函数中传递的其余关键字参数

 

例子

 

# add a x -> x^2 layer model.add(Lambda(lambda x: x ** 2)) 

 

# add a layer that returns the concatenation # of the positive part of the input and # the opposite of the negative part def antirectifier(x): x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True) x = K.l2_normalize(x, axis=1) pos = K.relu(x) neg = K.relu(-x) return K.concatenate([pos, neg], axis=1) def antirectifier_output_shape(input_shape): shape = list(input_shape) assert len(shape) == 2 # only valid for 2D tensors shape[-1] *= 2 return tuple(shape) model.add(Lambda(antirectifier, output_shape=antirectifier_output_shape)) 

 

输入shape

 

任意，当使用该层做为第一层时，要指定input_shape

 

输出shape

 

由output_shape参数指定的输出shape，当使用tensorflow时可自动推断

 

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ActivityRegularizer层

 

keras.layers.core.ActivityRegularization(l1=0.0, l2=0.0) 

 

通过本层的数据不会有任何变化，但会基于其激活值更新损失函数值

 

参数

 

• l1：1范数正则因子（正浮点数）

• l2：2范数正则因子（正浮点数）

 

输入shape

 

任意，当使用该层做为第一层时，要指定input_shape

 

输出shape

 

与输入shape相同

 

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Masking层

 

keras.layers.core.Masking(mask_value=0.0) 

 

使用给定的值对输入的序列信号进行“屏蔽”，用以定位须要跳过的时间步

 

对于输入张量的时间步，即输入张量的第1维度（维度从0开始算，见例子），若是输入张量在该时间步上都等于mask_value，则该时间步将在模型接下来的全部层（只要支持masking）被跳过（屏蔽）。

 

若是模型接下来的一些层不支持masking，却接受到masking过的数据，则抛出异常。

 

例子

 

考虑输入数据x是一个形如(samples,timesteps,features)的张量，现将其送入LSTM层。由于你缺乏时间步为3和5的信号，因此你但愿将其掩盖。这时候应该：

 

• 赋值x[:,3,:] = 0.，x[:,5,:] = 0.

• 在LSTM层以前插入mask_value=0.的Masking层

 

 

model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=0., input_shape=(timesteps, features))) model.add(LSTM(32)) 

 

 参考网址连接：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/


 

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