转自 https://segmentfault.com/a/1190000021181739
前言
keras接口大都实现了 _call_ 方法。
母类 _call_ 调用了 call()。
因此下面说的几乎所有模型/网络层 都可以在定义后，直接像函数一样调用。
eg:
模型对象(参数)
网络层对象(参数)我们还可以实现继承模板
导入
from tensorflow import kerasmetrics (统计平均)
里面有各种度量值的接口
如：二分类、多分类交叉熵损失容器，MSE、MAE的损失值容器， Accuracy精确率容器等。
下面以Accuracy伪码为例：
acc_meter = keras.metrics.Accuracy() # 建立一个容器
for _ in epoches:
for _ in batches:
y = ...
y_predict = ...
acc_meter.update_state(y, y_predict) # 每次扔进去数据，容器都会自动计算accuracy，并储存
if times % 100 == 0: # 一百次一输出, 设置一个阈值/阀门
print(acc_meter.result().numpy()) # 取出容器内所有储存的数据的，均值准确率
acc_meter。reset_states() # 容器缓存清空， 下一epoch从头计数。激活函数+损失函数+优化器
导入方式：
keras.activations.relu() # 激活函数：以relu为例，还有很多
keras.losses.categorical_crossentropy() # 损失函数：以交叉熵为例，还有很多
keras.optimizers.SGD() # 优化器：以随机梯度下降优化器为例
keras.callbacks.EarlyStopping() # 回调函数： 以‘按指定条件提前暂停训练’回调为例Sequential(继承自Model)属于模型
模型定义方式
定义方式1：
model = keras.models.Sequential( [首层网络,第二层网络。。。] )定义方式1：
model = keras.models.Sequential()
model.add(首层网络)
model.add(第二层网络)模型相关回调配置
logdir = ‘callbacks‘
if not os.path.exists(logdir):
os.mkdir(logdir)
save_model_file = os.path.join(logdir, ‘mymodel.h5‘)
callbacks = [
keras.callbacks.TensorBoard(logdir), # 写入tensorboard
keras.callbacks.ModelCheckpoint(output_model_file, save_best_only=True), # 模型保存
keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-3) # 按条件终止模型训练
# 验证集，每次都会提升，如果提升不动了，提升小于这个min_delta阈值，则会耐心等待5次。
# 5次过后，要是还提升这么点。就提前结束。
]
# 代码写在这里，如何传递调用， 下面 “模型相关量度配置” 会提到
模型相关量度配置：(（损失，优化器，准确率等)
说明，下面的各种量度属性，可通过字符串方式，也可通过上面讲的导入实例化对象方式。
model.compile(
loss="sparse_categorical_crossentropy", # 损失函数，这是字符串方式
optimizer= keras.optimizers.SGD() # 这是实例化对象的方式，这种方式可以传参
metrics=[‘accuracy‘] # 这项会在fit()时打印出来
) # compile() 操作，没有真正的训练。
model.fit(
x,y,
epochs=10, # 反复训练 10 轮
validation_data = (x_valid,y_valid), # 把划分好的验证集放进来（fit时打印loss和val）
validation_freq = 5, # 训练5次，验证一次。 可不传，默认为1。
callbacks=callbacks, # 指定回调函数， 请衔接上面‘模型相关回调配置’
) # fit()才是真正的训练 模型 验证&测试
一般我们会把 数据先分成三部分（如果用相同的数据，起不到测试和验证效果，参考考试作弊思想）：
- 训练集: （大批量，主体）
- 测试集: （模型所有训练结束后， 才用到）
- 验证集: （训练的过程种就用到）
说明1：（如何分离？）
1. 它们的分离是需要（x,y）组合在一起的，如果手动实现，需要随机打散、zip等操作。
2. 但我们可以通过 scikit-learn库，的 train_test_split() 方法来实现 （2次分隔）
3. 可以使用 tf.split()来手动实现具体分离案例：参考上一篇文章： https://segmentfault.com/a/11...
说明2：（为什么我们有了测试集，还需要验证集？）
- 测试集是用来在最终，模型训练成型后（参数固定），进行测试，并且返回的是预测的结果值！！！！
- 验证集是伴随着模型训练过程中而验证）
代码如下：
loss, accuracy = model.evaluate( (x_test, y_test) ) # 度量， 注意，返回的是精度指标等
target = model.predict( (x_test, y_test) ) # 测试， 注意，返回的是 预测的结果！可用参数
model.trainable_variables # 返回模型中所有可训练的变量
# 使用场景： 就像我们之前说过的 gradient 中用到的 zip(求导结果, model.trainable_variables)自定义Model
Model相当于母版， 你继承了它，并实现对应方法，同样也能简便实现模型的定义。
自定义Layer
同Model， Layer也相当于母版， 你继承了它，并实现对应方法，同样也能简便实现网络层的定义。
模型保存与加载
方法1：之前callback说的
方法2：只保存weight(模型不完全一致)
保存：
model = keras.Sequential([...])
...
model.fit()
model.save_weights(‘weights.ckpt‘)加载：
假如在另一个文件中。（当然要把保存的权重要复制到本地目录）
model = keras.Sequential([...]) # 此模型构建必须和保存时候定义结构的一模一样的！
model.load_weights(‘weights.ckpt‘)
model.evaluate(...)
model.predict(...)
方法3：保存整个模型（模型完全一致）
保存：
model = keras.Sequential([...])
...
model.fit()
model.save(‘model.h5‘) # 注意 这里变了，是 save加载:（直接加载即可，不需要重新复原建模过程）
假如在另一个文件中。（当然要把保存的模型要复制到本地目录）
model = keras.models.load_model(‘model.h5‘) # load_model是在 keras.models下
model.evaluate(...)
model.predict(...)方法4：导出可供其他语言使用（工业化）
保存： （使用tf.saved_model模块）
model = keras.Sequential([...])
...
model.fit()
tf.saved_model.save(model, ‘目录‘)加载：（使用tf.saved_model模块）
model = tf.saved_model.load(‘目录‘)原文地址：https://www.cnblogs.com/whw1314/p/12121908.html
时间： 2024-10-22 11:14:37