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第4章 Keras入门

第4章 Keras入门

Python的科学计算包主要是Theano和TensorFlow:很强大,但有点难用。Keras可以基于这两种包之一方便地建立神经网络。本章包括:

  • 使用Keras进行深度学习
  • 如何配置Keras的后端
  • Keras的常见操作

我们开始吧。

4.1 Keras是什么?

Keras可以基于Theano或TensorFlow建立深度学习模型,方便研究和开发。Keras可以在Python 2.7或3.5运行,无痛调用后端的CPU或GPU网络。Keras由Google的Francois Chollet开发,遵循以下原则:

  • 模块化:每个模块都是单独的流程或图,深度学习的所有问题都可以通过组装模块解决
  • 简单化:提供解决问题的最简单办法,不加装饰,最大化可读性
  • 扩展性:新模块的添加特别容易,方便试验新想法
  • Python:不使用任何自创格式,只使用原生Python

4.2 安装Keras

Keras很好安装,但是你需要至少安装Theano或TensorFlow之一。

使用PyPI安装Keras:

sudo pip install keras

本书完成时,Keras的最新版本是1.0.1。下面这句话可以看Keras的版本:

python -c "import keras; print keras.__version__"

Python会显示Keras的版本号,例如:

1.0.1

Keras的升级也是一句话:

sudo pip install --upgrade keras

4.3 配置Keras的后端

Keras是Theano和TensorFlow的轻量级API,所以必须配合后端使用。后端配置只需要一个文件:

~/.keras/keras.json

里面是:

{"epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "theano"}

默认的后端是theano,可以改成tensorflow。下面这行命令会显示Keras的后端:

python -c "from keras import backend; print backend._BACKEND"

默认会显示:

Using Theano backend.
theano

变量KERAS_BACKEND可以控制Keras的后端,例如:

KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend; print backend._BACKEND"

会输出:

Using TensorFlow backend.
tensorflow

4.4 使用Keras搭建深度学习模型

Keras的目标就是搭建模型。最主要的模型是Sequential:不同层的叠加。模型创建后可以编译,调用后端进行优化,可以指定损失函数和优化算法。

编译后的模型需要导入数据:可以一批批加入数据,也可以一次性全加入。所有的计算在这步进行。训练后的模型就可以做预测或分类了。大体上的步骤是:

  1. 定义模型:创建Sequential模型,加入每一层
  2. 编译模型:指定损失函数和优化算法,使用模型的compile()方法
  3. 拟合数据:使用模型的fit()方法拟合数据
  4. 进行预测:使用模型的evaluate() 或 predict()方法进行预测

4.5 总结

本章关于Keras。总结一下:

  • Keras是Theano和TensorFlow的封装,降低了复杂性
  • Keras是最小化、模块化的封装,可以迅速上手
  • Keras可以通过定义-编译-拟合搭建模型,进行预测
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