本文介绍以下内容： 使用 Keras 内置的 API 快速建立和训练模型，几行代码创建和训练一个模型不是梦； 自定义 Keras 中的层、损失函数和评估指标，创建更加个性化的模型。...Keras Pipeline * 在之前的文章中，我们均使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model 类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程...为此，Keras 提供了 Functional API，帮助我们建立更为复杂的模型，例如多输入 / 输出或存在参数共享的模型。...类，重写 call 方法即可，输入真实值 y_true 和模型预测值 y_pred ，输出模型预测值和真实值之间通过自定义的损失函数计算出的损失值。...A：TensorFlow Hub 提供了不包含最顶端全连接层的预训练模型（Headless Model），您可以使用该类型的预训练模型并添加自己的输出层，具体请参考： https://tensorflow.google.cn
compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状，你应该在这里定义形状变化的逻辑，这让Keras能够自动推断各层的形状。...2.自定义评价函数 自定义评价函数应该在编译的时候（compile）传递进去。该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...import keras.backend as K def mean_pred(y_true, y_pred): return K.mean(y_pred) model.compile(optimizer...该函数需要以 (y_true, y_pred) 作为输入参数，并返回一个张量作为输出结果。...import keras.backend as K def my_loss(y_true, y_pred): return K.mean(K.squre(y_pred-y_true))#以平方差举例
我们可以看到最后一层卷积层输出的形状是 (1, 6, 256)，已经不能再加卷积层了。...那么在 Keras 里面，CTC Loss 已经内置了，我们直接定义这样一个函数，即可实现 CTC Loss，由于我们使用的是循环神经网络，所以默认丢掉前面两个输出，因为它们通常无意义，且会影响模型的输出...y_pred 是模型的输出，是按顺序输出的37个字符的概率，因为我们这里用到了循环神经网络，所以需要一个空白字符的概念； labels 是验证码，是四个数字； input_length 表示 y_pred...，和上面的评估标准一样，只有全部正确，我们才算预测正确，中间有个坑，就是模型最开始训练的时候，并不一定会输出四个字符，所以我们如果遇到所有的字符都不到四个的时候，就不计算了，相当于加0，遇到多于4个字符的时候...评估回调 因为 Keras 没有针对这种输出计算准确率的选项，因此我们需要自定义一个回调函数，它会在每一代训练完成的时候计算模型的准确率。
每个对机器学习感兴趣的机器学习工程师/软件开发人员/学生都在卷积神经网络（也称为CNN）上工作。我们有一个一般理论，即如何训练网络对图像进行分类。...在第二层中，它尝试了解形状/颜色和其他内容。最后一层称为要素层/完全连接层尝试对图像进行分类。 在学习参数之前，我们需要了解卷积网络中的一些基本概念，这对修改/重用源代码非常有帮助。...,y_pred):y_true_f = K.flatten(y_true)y_pred_f = K.flatten(y_pred)intersection = K.sum(y_true_f * y_pred_f...,y_pred):return -dice_coef(y_true,y_pred)def getnetwork():inputs = Input((img_row,img_col,1))conv1 =...Dropout_1：Dropout层不执行任何操作。它只是删除低于所述权重的节点。 Convolutional_2：由于convolutional_1已经学习了32个过滤器。
，但是它不能表示更复杂的模型 mymodel = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense...API 可以表示更复杂的模型 inp = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1)) x = tf.keras.layers.Flatten()(inp) x = tf.keras.layers.Dense...def build(self, input_shape): # input_shape 是一个tensor # input_shape 是第一次运行 call() 时参数inputs的形状..., y_pred): return tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_pred)) model = LinearModel() model.compile..., y_pred, sample_weight=None): values = tf.cast(tf.abs(y_true - y_pred) < 0.1, tf.int32)
，然后将其拆分为训练集和测试集，并报告准备好的数据集的形状。...如何评估Baseline Model 现在，我们准备为准备好行星数据集开发和评估一个基准卷积神经网络模型。 我们将设计一个VGG-type结构的Baseline模型。...该模型必须为每个输出类生成一个17个元素的向量，其预测值介于0和1之间。...打印每个训练和测试数据集的输入和输出元素的形状，确认执行了与之前相同的数据分割。 对模型进行拟合和评估，并在测试数据集上报告最终模型的F-beta评分。...如何提高模型性能 在上一节中，我们定义了一个基线模型，可用作改进卫星数据集的基础。 该模型获得了合理的F-beta评分，尽管学习曲线表明该模型过度拟合了训练数据集。
只需创建一个函数，参数是标签和预测值，使用TensorFlow运算计算每个实例的损失： def huber_fn(y_true, y_pred): error = y_true - y_pred...__init__(**kwargs) def call(self, y_true, y_pred): error = y_true - y_pred is_small_error...要创建一个有多输出的层，call()方法要返回输出的列表，compute_output_shape()方法要返回批次输出形状的列表（每个输出一个形状）。...注意，这里对重建损失乘以了0.05（这是个可调节的超参数），做了缩小，以确保重建损失不主导主损失。 最后，call()方法将隐藏层的输出传递给输出层，然后返回输出。...现在你知道如何自定义模型中的任何部分了，也知道如何训练算法了，接下来看看如何使用TensorFlow的自动图生成特征：它能显著提高自定义代码的速度，并且还是可迁移的（见第19章）。
y_true)))) # Define our custom loss function def charbonnier(y_true, y_pred): epsilon= 1e-3...get_output_shape_for(input_shape)：如果你的层修改了其输入的形状，则应在此处指定形状转换的逻辑。这可以让Keras进行自动形状推断。...在get_output_shape_for()函数中我计算并返回输出张量的完整形状。...带有几个在ImageNet上具有预训练的权重的模型，你可以直接使用它们。...lambda将简单地定义你要应用的操作。全层Lambda允许你将功能完全融入模型中。查看下面的代码，了解我们如何在模型中嵌入重新调整大小以及Xception的预处理！
无论如何，对于数据科学家来说，聚类都是非常有价值的工具。...后面我们会将它与深度嵌入聚类模型进行比较。 一个自动编码器，通过前训练，学习无标签数据集初始压缩后的表征。 建立在编码器之上的聚类层将输出送给一个群组。...call(x)，层逻辑所在的地方，即从特征映射到聚类标签魔术的地方。 compute_output_shape(input_shape)，在这里指定从输入形状到输出形状的形状转换逻辑。...在特定次数的迭代之后，更新目标分布，并且训练聚类模型以最小化目标分布与聚类输出之间的KL散度损失。 培训策略可以被看作是一种自我训练的形式。...for i in range(y_pred.size): w[y_pred[i], y_true[i]] += 1 ind = linear_assignment(-w) acc = sum
由于MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...# MNIST的图像形状为28 * 28px，因此我们将为每个样本处理28个时间步长的28个序列。...x = self.out(x) if not is_training: # tf 交叉熵接收没有经过softmax的概率输出，所以只有不是训练时才应用softmax...=x) # 批中的平均损失 return tf.reduce_mean(loss) # 准确率评估 def accuracy(y_pred, y_true): # 预测类是预测向量...(即argmax)分数最高的分量下标 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred, 1), tf.cast(y_true, tf.int64))
线性回归 逻辑回归 Word2Vec（Word Embedding） 第四章：神经网络 逻辑斯谛回归示例： 使用TensorFlow v2库实现逻辑斯谛回归，此示例使用简单方法来更好地理解训练过程背后的所有机制...该数据集包含60,000个用于训练的样本和10,000个用于测试的样本。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到255。...0）错误 y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, 1e-9, 1...) # 计算交叉熵 return tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_true * tf.math.log(y_pred))) # 准确率度量 def accuracy...(y_pred, y_true): # 预测的类别是预测向量中最高分的索引（即argmax） correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred
最大池层用于对输入进行下采样，使模型能够对特征进行假设，从而减少过拟合。它还减少了参数的学习次数，减少了训练时间。 下一层是使用dropout的正则化层。...支持在Keras.utils.vis_utils模块中绘制模型，该模块提供了使用graphviz绘制Keras模型的实用函数」 import pydot from keras.utils import...，使用batch_size=20来训练模型，对模型进行15个epochs阶段的训练。...from keras.callbacks import ModelCheckpoint # 使用检查点来保存稍后使用的模型权重。..., y_pred): print(classification_report(y_true, y_pred)) y_pred, y_true, image_predictions = get_predicted_classes
这些样本的损失很低，但是由于数量极不平衡，易分样本的数量相对来讲太多，最终主导了总的损失。 因此，这篇论文认为易分样本（即，置信度高的样本）对模型的提升效果非常小，模型应该主要关注与那些难分样本 。...在这里插入图片描述 Keras代码实现如下： def tversky(y_true, y_pred): y_true_pos = K.flatten(y_true) y_pred_pos..., y_pred): return 1 - tversky(y_true,y_pred) Generalized Dice loss 论文原文全程为：Generalized Overlap Measures...Keras代码实现： def generalized_dice_coeff(y_true, y_pred): Ncl = y_pred.shape[-1] w = K.zeros(shape..., y_pred): return 1 - generalized_dice_coeff(y_true, y_pred) BCE + Dice Loss 即将BCE Loss和Dice Loss
在训练期间，此示例使用teach-Forcing。 无论模型在当前时间步骤预测什么，teach-forcing都会将真实输出传递到下一个时间步。...tf.keras API允许我们混合和匹配不同的API样式。我最喜欢的Model子类化功能是调试功能。...位置编码 由于Transformer不包含任何重复或卷积，因此添加位置编码以向模型提供关于句子中单词的相对位置的一些信息。 ? 将位置编码矢量添加到嵌入矢量。...Functional API的一个优点是它在构建模型时验证模型，例如检查每个层的输入和输出形状，并在出现不匹配时引发有意义的错误消息。...，优化器和度量之后，我们可以使用model.fit（）简单地训练我们的模型。
补充知识：Keras自定义损失函数在场景分类的使用 在做图像场景分类的过程中，需要自定义损失函数，遇到很多坑。Keras自带的损失函数都在losses.py文件中。...（以下默认为分类处理） #losses.py #y_true是分类的标签，y_pred是分类中预测值（这里指，模型最后一层为softmax层，输出的是每个类别的预测值） def mean_squared_error...K.mean(K.square(K.maximum(1. - y_true * y_pred, 0.)), axis=-1) 这里面简单的来说，y_true就是训练数据的标签，y_pred就是模型训练时经过...,y_pred)，y_true代表标签（类别），y_pred代表模型的输出 #（ 如果是模型中间层输出，即代表特征，如果模型输出是经过softmax就是代表分类预测值） #其他有需要的参数也可以写在里面...，dummy2做演示，为0 dummy1 = np.zeros((y_train.shape[0],4096)) dummy2 = np.zeros((y_test.shape[0],4096)) #模型的输入输出必须和
在分类问题模型中（不一定是二分类），如逻辑回归、神经网络等，在这些模型的最后通常会经过一个sigmoid函数（softmax函数），输出一个概率值（一组概率值），这个概率值反映了预测为正类的可能性（一组概率值反应了所有分类的可能性...监督学习中，因为训练集中每个样本的标签是已知的，此时标签和预测的标签之间的KL散度等价于交叉熵。...的绝对差值的总和 ? 最小化： ? 缺点： 梯度恒定，不论预测值是否接近真实值，这很容易导致发散，或者错过极值点。 导数不连续，导致求解困难。这也是L1损失函数不广泛使用的主要原因。...MSE | mean_squared_error[23] tf.keras.losses.MSE(y_true, y_pred) 公式：loss = mean(square(y_true - y_pred...hinge[31] tf.keras.losses.hinge(y_true, y_pred) 公式：loss = mean(maximum(1 - y_true * y_pred, 0), axis=
如果正在寻找更高级别且可以使用的东西，建议使用TF或PyTorch中的Keras API。 本文将通过描述构建，训练和评估简单多层感知器的过程，提供如何使用Eager Execution的示例。...通过这种方法，创建了两组独立的数据，一组用于训练，另一组用于评估。 每组数据包含1个输入数组和1个输出数组。输入数组的形状（观察数量，特征数量），而输出数组的形状（观察数量，每次观察的输出值数量）。...用于前向传递的矩阵代数 丢失的反向传播以及权重和偏差的更新都使用几行代码（分别在模型类的loss（）和backward（）方法中）。 下面相当长的代码段显示了如何在类中实现模型构建过程。...训练模型 在准备数据并构建模型之后，下一步是训练模型。模型训练非常简单，只需要几行代码。...在每个时期，训练数据将被随机分成不同的批次，以提高模型训练的计算效率，并帮助模型更好地推广。以下片段说明了如何使用Eager Execution完成训练。
从上图可以很容易得出结论，我们需要以某种方式处理训练数据，以便它可以同时传递到所有单独的模型。我们想要的只是更新与特定关系相对应的张量参数。然而，Keras 并没有让我们更新一个单独的模型，而剩下的。...，即k对应于每个关系的张量参数个数，d是实体的形状。...建立模型 为了训练模型，我们需要定义对比最大边缘损失函数。...def contrastive_loss(y_true, y_pred): margin = 1 return K.mean(y_true * K.square(y_pred) +...(1 - y_true) * K.square(K.maximum(margin - y_pred, 0))) 我们应该可以从Keras编译函数中调用这个自定义的丢失函数。
这个例子使用低级方法来更好地理解构建神经网络和训练过程背后的所有机制。 神经网络概述 ? MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集。...该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，值为0到255。...n_hidden_1 = 128 # 第一层隐含层神经元的数目 n_hidden_2 = 256 # 第二层隐含层神经元的数目 # 准备MNIST数据 from tensorflow.keras.datasets...(y_pred, y_true): # 将标签编码为独热向量 y_true = tf.one_hot(y_true, depth=num_classes) # 将预测值限制在一个范围之内以避免...(y_pred, y_true): # 预测类是预测向量中最高分的索引（即argmax） correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred,
() # 训练集的形状和类型 print('训练集的形状：60000张图片，像素是28×28', X_train_full.shape) print('训练集的数据类型', X_train_full.dtype...因为是模型的第一层，必须要指 # 明input_shape，input_shape不包括批次大小，只是实例的形状。...) # ]) # 模型的summary()方法可以展示所有层，包括每个层的名字（名字是自动生成的，除非建层时指定名字），输出 # 的形状（None代表批次大小可以是任意值），和参数的数量。...如果模型在训练集上的表现优于在验证集上的表现，可能模型在训 # 练集上就过拟合了（或者就是存在bug，比如训练集和验证集的数据不匹配）。...]] # 输出的是类别名 y_pred = model.predict_classes(X_new) print(np.array(class_names)[y_pred]) # 使用Sequential
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