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.....

最终，费了很大的周折之后，终于找到解决办法：

首先，安装graphviz(官方下载网址：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html)，然后在环境变量里面配置其路径(好像也没有什么用)

然后在代码里面设置如下：

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。Keras中文文档：https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/concepts/

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