Python 3.x 中如何使用keras模块进行深度学习

1. keras模块简介

Keras 是一个用 Python 写的高层神经网络 API。它能够运行在 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit、Theano 或 MXNet 之上。Keras 的设计重视用户体验，同时也是支持快速实验的模块化、可扩展的架构。它通过封装来自不同的底层神经网络框架的函数，实现了端到端的深度学习实验流程，使得深度学习应用变得容易上手。

在 Keras 中，我们可以按照下面的架构定义我们的神经网络：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=784))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

这个架构被称为“Sequential（序贯模型）”模型。其中，Dense 是密集连接层，每一层都将前一层的所有输出连接到当前层。

2. keras中的深度学习算法

2.1 全连接神经网络

全连接神经网络（Fully Connected Neural Network） 是最为基础的神经网络算法，它可以用来分类、回归、聚类和生成等任务。全连接神经网络被广泛应用于人脸识别、图像分类和自然语言处理等领域。

下面是一个使用全连接神经网络的代码，它将 MNIST 数据集的每一个像素点映射到 10 个类别进行分类：

from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
(mnist_train_images, mnist_train_labels), (mnist_test_images, mnist_test_labels) = mnist.load_data()
train_images = mnist_train_images.reshape(60000, 784)
test_images = mnist_test_images.reshape(10000, 784)
train_images = train_images.astype('float32')
test_images = test_images.astype('float32')
train_images /= 255
test_images /= 255
train_labels = keras.utils.to_categorical(mnist_train_labels, 10)
test_labels = keras.utils.to_categorical(mnist_test_labels, 10)
model = Sequential()
model.add(Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(),
              metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_images, train_labels,
                    batch_size=128,
                    epochs=20,
                    verbose=2,
                    validation_data=(test_images, test_labels))
score = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在上面的代码中，我们定义了一个包含三个隐层的神经网络。此外，我们定义了两个 Dropout 层，用于对网络进行正则化。神经网络的最后一个输出层是一个 softmax 层，用于进行多类别分类。

2.2 卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network） 能够有效地处理图像特征，是用于图像分类、目标检测、语音识别和自然语言处理等领域的重要神经网络模型。

卷积神经网络的输入一般是一个三维的张量，即 (height, width, channels)。每个样本都是一张图像，其中 height 和 width 分别表示图像的高和宽，channels 表示图像的通道数。

from keras.datasets import cifar10
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
 
x_train = x_train.reshape(50000, 32, 32, 3)/255.0
x_test = x_test.reshape(10000, 32, 32, 3)/255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
 
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                 activation='relu',
                 input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=RMSprop(lr=0.0001, decay=1e-6),
              metrics=['accuracy'])
 
history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=64,
                    epochs=50,
                    verbose=2,
                    validation_data=(x_test, y_test))
 
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

在卷积神经网络中，我们一般需要定义一些卷积层和池化层。卷积层用于提取图像特征，其输入一般是一个四维的张量，即 (batch, height, width, channels)；而池化层则用于对特征进行降维，其输入一般是一个三维的张量，即 (height, width, channels)。

2.3 循环神经网络

循环神经网络（Recurrent Neural Network） 能够有效处理序列的信息，比如说文本和时间序列。循环神经网络会对之前的信息进行记忆，在后面的计算中根据前面的记忆可以对当前的计算加以影响。

下面是使用循环神经网络处理文本的代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# 激活词
word = ['我们', '他们', '我', '你']
 
# 嵌入矩阵
embedding_matrix = [[1, 2, 4, 3],
                    [1, 3, 2, 4],
                    [2, 3, 1, 4],
                    [4, 3, 1, 2]]
 
embedding_layer = Embedding(len(word),
                            4,
                            input_length=1,
                            weights=[embedding_matrix],
                            trainable=False)
 
model = Sequential()
model.add(embedding_layer)
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['acc'])
 
model.summary()

在上面的代码中，我们定义了一个嵌入的矩阵，然后使用 Embedding 层将每个词嵌入到矩阵中，接着使用 LSTM 层对文本序列进行建模，最后使用 Dense 层进行分类。

3. 总结

Keras 是一个简洁、高效且易于使用的深度学习框架。我们可以使用 Keras 定义各种不同类型的神经网络，包括全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。其中，全连接神经网络被广泛应用于图像和视频分类、目标检测等领域；卷积神经网络则是图像处理领域的重要技术之一；而循环神经网络则被广泛应用于文本、语音和时间序列数据处理等领域。