今天小编给大家分享一下基于Keras的扩展性如何自定义keras的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
Keras是一个用于在python上搭神经网络模型的框架，语法和torch比较相似。我个人认为Keras最大的特点是包装很好，一些在训练过程中要输出的方法和常用的优化函数、目标函数都已经内置了，非常适合用来写大作业。Keras和python的哲学有些相似，那就是尽量不自己造轮子。
但是最近逛知乎，看到有答案说，Keras只能用来搭一些世面上已经普及的网络，和其它框架相比比较小白。换句话说，就是Keras的扩展性不好。作为一个试用过theano、tensorflow、torch、caffe等框架，最后定居在Keras的人，我对此不太同意。事实上，Keras拥有不错的扩展性，这一方面是因为设计时就留好的接口，另一方面是因为清晰的代码结构，让你可以有很多自定义的空间。所以下面用几个例子介绍在Keras中如何自定义层和各种方法。
如果想在Keras中自定义各种层和函数，一定会用到的就是backend。一般导入的方法是
from keras import backend as K这是因为Keras可以有两种后台，即theano和tensorflow，所以一些操作张量的函数可能是随后台的不同而不同的，
通过引入这个backend，就可以让Keras来处理兼容性。
比如求x的平均，就是K.mean(x)。backend文件本身在keras/backend文件夹下，可以通过阅读代码来了解backend都支持哪些操作。backend里面函数很多，一般都够用了。
如果你只是想对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有什么需要学习的参数，那么直接用Lambda Layer是最合适的了。
导入的方法是
from keras.layers.core import LambdaLambda函数接受两个参数，第一个是输入张量对输出张量的映射函数，第二个是输入的shape对输出的shape的映射函数。比如想构建这样一个层，流经该层的数据会被减去平均值，那么可以这样定义：
def sub_mean(x):
x -= K.mean(x,axis=1,keepdims=True)
return x
model.add( Lambda(sub_mean,output_shape=lambda input_shape:input_shape ))因为输出的shape和输入的shape是一样的，第二个参数就直接用了恒等映射。
把模型完整地建立出来：
def get_submean_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(5,input_dim=7))
def sub_mean(x):
x -= K.mean(x,axis=1,keepdims=True)
return x
model.add( Lambda(sub_mean,output_shape=lambda input_shape:input_shape))
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse')
return model
model = get_submean_model()
res=model.predict(np.random.random((3,7)))得到地res的平均值是[ 5.96046448e-08 -5.96046448e-08 0.00000000e+00]，可见确实实现了减去均值的作用。
如果自己想定义的层中有需要学习的变量，那么就不能用lambda层了，需要自己写一个出来。
比如说我想定义一个层，它的效果是对张量乘一个正对角阵（换句话说，输入向量与一个要学习的向量逐元素相乘），那么可以这样写：
首先要导入基类
from keras.engine.topology import Layer然后对MyLaber定义如下：
class MyLayer(Layer):
def __init__(self,output_dim,**kw):
self.output_dim = output_dim
super(MyLayer,self).__init__(**kw)
def build(self,input_shape):
input_dim = input_shape[1]
assert(input_dim == self.output_dim)
inital_SCALER = np.ones((input_dim,))*1000
self.SCALER = K.variable(inital_SCALER)
self.trainable_weights = [self.SCALER]
super(MyLayer,self).build(input_shape)
def call(self,x,mask=None):
#return x - K.mean(x,axis=1,keepdims=True)
x *= self.SCALER
return x
def get_output_shape_for(self,input_shape):
return input_shape主要参照Keras内置的层的写法，比如Dense在keras/layers/core.py中，要把能学习的参数放在self.trainable_weights中。这里把初始值设成了1000是为了让该层的效果更显著。然后把模型写全来测试一下
def get_mylayer_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(5,input_dim=7))
model.add(MyLayer(5))
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse')
return model
model = get_mylayer_model()
res=model.predict(np.random.random((3,7)))
print resres如下：
[[ 271.2746582 -1053.31506348 147.17185974 -1120.33740234 609.54876709]
[ -263.69671631 -390.41921997 291.17721558 -594.58721924 615.97369385]
[ -46.58752823 -733.11328125 -21.9815979 -570.79351807 649.44158936]]
都是很大的数，而不加MyLayer时每个值一般也不超过+-2，这个层确实起了作用。
在fit之前调用model.get_weights()，看到该层的权重都是1000，随便随机出来个测试集，fit几千个epoch只后，loss变得很小，MyLayer的权重变成了997左右，而前面一层Dense的权重都成10^-4量级，说明MyLayer中的参数也确实是可学习的。
Keras内置的损失函数都在keras/objectives.py中，比如mse的定义是：
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)按照相同的格式，可以定义自己的损失函数。比如我们想要差值的4次方的平均作为损失函数：
def my_object(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(K.square(y_pred-y_true)),axis=-1)把模型写全：
def get_myobj_model():
model = Sequential()
model.add(Dense(5,input_dim=7))
model.add(Dense(3))
def my_object(y_true,y_pred):
return K.mean(K.square(K.square(y_pred-y_true)),axis=-1)
model.compile(optimizer='sgd',loss=my_object)
return model
model = get_myobj_model()能自定义损失函数是非常重要一环，它极大的扩展了网络的应用。例如希望用cnn训练出来一个前后景分割的滤波器，它的输出的像素在对应前景的位置是1，在对应后景的位置是0。不但希望网络输出的值的mse小，而且希望0和1分别都连在一起，不要出来雪花状的输出。那么自定义损失函数就能做到了，实际是把两个损失函数放到了一个损失函数中。
另外一些很有用的损失函数如warp-ctc，就可以在这里集成进模型。
递归层的定义方法和非递归层不太一样。根据Keras内LSTM的写法，它还有一个reset_states函数和step函数，这是由递归的性质决定的。例子都在keras/layers/recurrent.py中。
之前看学长用lasagne写的LSTM的变体，看得我想哭，还不如在Keras中把LSTM得代码复制过来修修改改。不过LSTM也不能直接复制过来，还需要import几个依赖：
rom keras.layers.recurrent import LSTM,Recurrent,time_distributed_dense
from keras import initializations,regularizers,activations
from keras.engine import InputSpecKeras的代码确实好，耦合度很低。Keras内置的优化函数在keras/optimizers.py中，基类Optimizer也在这个文件里。例如把它内置的SGD算法拷贝到自己的文件中，只要先from keras.optimizers import Optimizer就能编译通过。
有时候要得到state-of-the-art的结果，需要用sgd加动量法充分收敛。比如学习率0.01学习上100epoch，再把学习率减半，再学100epoch，依次类推。如果不自定义优化函数的话，就要分阶段调用fit函数，修改学习率，可能还要重新compile。这就不是很优美了。其它一些奇葩的学习策略，也可以通过自定义优化函数来得到。
Keras确实非常强大，不但能用来写大作业，做一些研究也够用了。Yeah
补充：keras的扩展性：自定义keras
keras是一种深度学习的API，能够快速实现你的实验。keras也集成了很多预训练的模型，可以实现很多常规的任务，如图像分类。TensorFlow 2.0之后tensorflow本身也变的很keras化。
另一方面，keras表现出高度的模块化和封装性，所以有的人会觉得keras不易于扩展， 比如实现一种新的Loss，新的网络层结构；其实可以通过keras的基础模块进行快速的扩展，实现更新的算法。
本文就keras的扩展性，总结了对layer，model和loss的自定义。
layers是keras中重要的组成部分，网络结构中每一个组成都要以layers来表现。keras提供了很多常规的layer，如Convolution layers，pooling layers， activation layers， dense layers等， 我们可以通过继承基础layers来扩展自定义的layers。
layer实了输入tensor和输出tensor的操作类，以下为base layer的5个方法，自定义layer只要重写这些方法就可以了。
init(): 定义自定义layer的一些属性
build(self, input_shape)：定义layer需要的权重weights
call(self, *args, **kwargs)：layer具体的操作，会在调用自定义layer自动执行
get_config(self)：layer初始化的配置，是一个字典dictionary。
compute_output_shape(self,input_shape)：计算输出tensor的shape
# 标准化层
class InstanceNormalize(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super(InstanceNormalize, self).__init__(**kwargs)
self.epsilon = 1e-3
def call(self, x, mask=None):
mean, var = tf.nn.moments(x, [1, 2], keep_dims=True)
return tf.div(tf.subtract(x, mean), tf.sqrt(tf.add(var, self.epsilon)))
def compute_output_shape(self,input_shape):
return input_shape
# 调用
inputs = keras.Input(shape=(None, None, 3))
x = InstanceNormalize()(inputs)# 可以通过add_weight() 创建权重
class SimpleDense(Layer):
def __init__(self, units=32):
super(SimpleDense, self).__init__()
self.units = units
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer='random_normal',
trainable=True)
self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
initializer='random_normal',
trainable=True)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
# 调用
inputs = keras.Input(shape=(None, None, 3))
x = SimpleDense(units=64)(inputs)我们在定义完网络结构时，会把整个工作流放在 keras.Model， 进行 compile(), 然后通过 fit() 进行训练过程。执行 fit() 的时候，执行每个 batch size data 的时候，都会调用 Model 中train_step(self, data)
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(units=10))
model.add(Activation("softmax"))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)当你需要自己控制训练过程的时候，可以重写Model的train_step(self, data)方法
class CustomModel(keras.Model):
def train_step(self, data):
# Unpack the data. Its structure depends on your model and
# on what you pass to `fit()`.
x, y = data
with tf.GradientTape() as tape:
y_pred = self(x, training=True) # Forward pass
# Compute the loss value
# (the loss function is configured in `compile()`)
loss = self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses)
# Compute gradients
trainable_vars = self.trainable_variables
gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars)
# Update weights
self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars))
# Update metrics (includes the metric that tracks the loss)
self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred)
# Return a dict mapping metric names to current value
return {m.name: m.result() for m in self.metrics}
import numpy as np
# Construct and compile an instance of CustomModel
inputs = keras.Input(shape=(32,))
outputs = keras.layers.Dense(1)(inputs)
model = CustomModel(inputs, outputs)
model.compile(optimizer="adam", loss="mse", metrics=["mae"])
# Just use `fit` as usual
x = np.random.random((1000, 32))
y = np.random.random((1000, 1))
model.fit(x, y, epochs=3)keras实现了交叉熵等常见的loss，自定义loss对于使用keras来说是比较常见，实现各种魔改loss，如focal loss。
我们来看看keras源码中对loss实现
def categorical_crossentropy(y_true, y_pred):
return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)
def mean_squared_error(y_true, y_pred):
return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)可以看出输入是groud true y_true和预测值y_pred， 返回为计算loss的函数。自定义loss可以参照如此模式即可。
def focal_loss(weights=None, alpha=0.25, gamma=2):
r"""Compute focal loss for predictions.
Multi-labels Focal loss formula:
FL = -alpha * (z-p)^gamma * log(p) -(1-alpha) * p^gamma * log(1-p)
,which alpha = 0.25, gamma = 2, p = sigmoid(x), z = target_tensor.
# https://github.com/ailias/Focal-Loss-implement-on-Tensorflow/blob/master/focal_loss.py
Args:
prediction_tensor: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors,
num_classes] representing the predicted logits for each class
target_tensor: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors,
num_classes] representing one-hot encoded classification targets
weights: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors]
alpha: A scalar tensor for focal loss alpha hyper-parameter
gamma: A scalar tensor for focal loss gamma hyper-parameter
Returns:
loss: A (scalar) tensor representing the value of the loss function
"""
def _custom_loss(y_true, y_pred):
sigmoid_p = tf.nn.sigmoid(y_pred)
zeros = array_ops.zeros_like(sigmoid_p, dtype=sigmoid_p.dtype)
# For poitive prediction, only need consider front part loss, back part is 0;
# target_tensor > zeros <=> z=1, so poitive coefficient = z - p.
pos_p_sub = array_ops.where(y_true > zeros, y_true - sigmoid_p, zeros)
# For negative prediction, only need consider back part loss, front part is 0;
# target_tensor > zeros <=> z=1, so negative coefficient = 0.
neg_p_sub = array_ops.where(y_true > zeros, zeros, sigmoid_p)
per_entry_cross_ent = - alpha * (pos_p_sub ** gamma) * tf.log(tf.clip_by_value(sigmoid_p, 1e-8, 1.0))
- (1 - alpha) * (neg_p_sub ** gamma) * tf.log(
tf.clip_by_value(1.0 - sigmoid_p, 1e-8, 1.0))
return tf.reduce_sum(per_entry_cross_ent)
return _custom_loss以上就是“基于Keras的扩展性如何自定义keras”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识，如果还想学习更多的知识，请关注亿速云行业资讯频道。
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