TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow中阶API之特征列、激活函数、模型层

一、特征列feature_column

特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征,将连续特征构建分桶特征,以及对多个特征生成交叉特征等等。

注意:所有的Catogorical Column类型最终都要通过indicator_column转换成Dense Column类型才能传入模型!

  • numeric_column 数值列,最常用。
  • bucketized_column 分桶列,由数值列生成,可以由一个数值列出多个特征,one-hot编码。
  • categorical_column_with_identity 分类标识列,one-hot编码,相当于分桶列每个桶为1个整数的情况。
  • categorical_column_with_vocabulary_list 分类词汇列,one-hot编码,由list指定词典。
  • categorical_column_with_vocabulary_file 分类词汇列,由文件file指定词典。
  • categorical_column_with_hash_bucket 哈希列,整数或词典较大时采用。
  • indicator_column 指标列,由Categorical Column生成,one-hot编码
  • embedding_column 嵌入列,由Categorical Column生成,嵌入矢量分布参数需要学习。嵌入矢量维数建议取类别数量的 4 次方根。
  • crossed_column 交叉列,可以由除categorical_column_with_hash_bucket的任意分类列构成。

示例代码

python

#================================================================================
# 二,定义特征列
#================================================================================
printlog("step2: make feature columns...")

feature_columns = []

# 数值列
for col in ['age','fare','parch','sibsp'] + [
    c for c in dfdata.columns if c.endswith('_nan')]:
    feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(col))

# 分桶列
age = tf.feature_column.numeric_column('age')
age_buckets = tf.feature_column.bucketized_column(age, 
             boundaries=[18, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65])
feature_columns.append(age_buckets)

# 类别列
# 注意:所有的Catogorical Column类型最终都要通过indicator_column转换成Dense Column类型才能传入模型!!
sex = tf.feature_column.indicator_column(
      tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
      key='sex',vocabulary_list=["male", "female"]))
feature_columns.append(sex)

pclass = tf.feature_column.indicator_column(
      tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
      key='pclass',vocabulary_list=[1,2,3]))
feature_columns.append(pclass)

ticket = tf.feature_column.indicator_column(
     tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('ticket',3))
feature_columns.append(ticket)

embarked = tf.feature_column.indicator_column(
      tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
      key='embarked',vocabulary_list=['S','C','B']))
feature_columns.append(embarked)

# 嵌入列
cabin = tf.feature_column.embedding_column(
    tf.feature_column.categorical_column_with_hash_bucket('cabin',32),2)
feature_columns.append(cabin)

# 交叉列
pclass_cate = tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(
          key='pclass',vocabulary_list=[1,2,3])

crossed_feature = tf.feature_column.indicator_column(
    tf.feature_column.crossed_column([age_buckets, pclass_cate],hash_bucket_size=15))

feature_columns.append(crossed_feature)

二、常用激活函数

  • tf.nn.sigmoid将实数压缩到0到1之间,一般只在二分类的最后输出层使用。主要缺陷为存在梯度消失问题,计算复杂度高,输出不以0为中心。
  • tf.nn.softmaxsigmoid的多分类扩展,一般只在多分类问题的最后输出层使用。
  • tf.nn.tanh将实数压缩到-1到1之间,输出期望为0。主要缺陷为存在梯度消失问题,计算复杂度高。
  • tf.nn.relu修正线性单元,最流行的激活函数。一般隐藏层使用。主要缺陷是:输出不以0为中心,输入小于0时存在梯度消失问题(死亡relu)。
  • tf.nn.leaky_relu对修正线性单元(relu)的改进,解决了死亡relu问题
  • tf.nn.elu指数线性单元。对relu的改进,能够缓解死亡relu问题。
  • tf.nn.selu扩展型指数线性单元。在权重用tf.keras.initializers.lecun_normal初始化前提下能够对神经网络进行自归一化。不可能出现梯度爆炸或者梯度消失问题。需要和Dropout的变种AlphaDropout一起使用。
  • tf.nn.swish自门控激活函数。谷歌出品,相关研究指出用swish替代relu将获得轻微效果提升。
  • gelu:高斯误差线性单元激活函数。在Transformer中表现最好。tf.nn模块尚没有实现该函数

python

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models

tf.keras.backend.clear_session()

model = models.Sequential()
# 通过 activation参数指定
model.add(layers.Dense(32,input_shape = (None,16),activation = tf.nn.relu)) 

model.add(layers.Dense(10))
model.add(layers.Activation(tf.nn.softmax))  # 显式添加layers.Activation激活层
model.summary()

# 打印结果:
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
dense (Dense)                (None, None, 32)          544       
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, None, 10)          330       
_________________________________________________________________
activation (Activation)      (None, None, 10)          0         
=================================================================
Total params: 874
Trainable params: 874
Non-trainable params: 0

三、模型层

1、内置模型层

基础层

  • Dense:密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)+ 输出层特征数(bias)
  • Activation:激活函数层。一般放在Dense层后面,等价于在Dense层中指定activation。
  • Dropout:随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0,一种正则化手段。
  • BatchNormalization:批标准化层。通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性,加快模型训练速度,有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。
  • SpatialDropout2D:空间随机置零层。训练期间以一定几率将整个特征图置0,一种正则化手段,有利于避免特征图之间过高的相关性。
  • Input:输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。
  • DenseFeature:特征列接入层,用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。
  • Flatten:压平层,用于将多维张量压成一维。
  • Reshape:形状重塑层,改变输入张量的形状。
  • Concatenate:拼接层,将多个张量在某个维度上拼接。
  • Add:加法层。
  • Subtract: 减法层。
  • Maximum:取最大值层。
  • Minimum:取最小值层。

卷积网络相关层

  • Conv1D:普通一维卷积,常用于文本。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数
  • Conv2D:普通二维卷积,常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数
  • Conv3D:普通三维卷积,常用于视频。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数
  • SeparableConv2D:二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作,深度可分离卷积先操作区域,再操作通道。即先对每个通道做独立卷即先操作区域,再用1乘1卷积跨通道组合即再操作通道。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸 + 输入通道数×1×1×输出通道数。深度可分离卷积的参数数量一般远小于普通卷积,效果一般也更好。
  • DepthwiseConv2D:二维深度卷积层。仅有SeparableConv2D前半部分操作,即只操作区域,不操作通道,一般输出通道数和输入通道数相同,但也可以通过设置depth_multiplier让输出通道为输入通道的若干倍数。输出通道数 = 输入通道数 × depth_multiplier。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸× depth_multiplier。
  • Conv2DTranspose:二维卷积转置层,俗称反卷积层。并非卷积的逆操作,但在卷积核相同的情况下,当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下,卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。
  • LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。
  • MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数,主要作用是降维。
  • AveragePooling2D: 二维平均池化层。
  • GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层过渡到全连接层时使用,是Flatten的替代方案。
  • GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。

循环网络相关层

  • Embedding:嵌入层。一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。
  • LSTM:长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道,遗忘门,更新门,输出门。可以较为有效地缓解梯度消失问题,从而能够适用长期依赖问题。设置return_sequences = True时可以返回各个中间步骤输出,否则只返回最终输出。
  • GRU:门控循环网络层。LSTM的低配版,不具有携带轨道,参数数量少于LSTM,训练速度更快。
  • SimpleRNN:简单循环网络层。容易存在梯度消失,不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。
  • ConvLSTM2D:卷积长短记忆循环网络层。结构上类似LSTM,但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。
  • Bidirectional:双向循环网络包装器。可以将LSTM,GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。
  • RNN:RNN基本层。接受一个循环网络单元或一个循环单元列表,通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。
  • LSTMCell:LSTM单元。和LSTM在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。
  • GRUCell:GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。
  • SimpleRNNCell:SimpleRNN单元。和SimpleRNN在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。
  • AbstractRNNCell:抽象RNN单元。通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元,再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。
  • Attention:Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
  • AdditiveAttention:Additive类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
  • TimeDistributed:时间分布包装器。包装后可以将Dense、Conv2D等作用到每一个时间片段上。

2、自定义模型层

  • 如果自定义模型层没有需要被训练的参数,一般推荐使用Lamda层实现。
  • 如果自定义模型层有需要被训练的参数,则可以通过对Layer基类子类化实现。

Lamda层

Lamda层由于没有需要被训练的参数,只需要定义正向传播逻辑即可,使用比Layer基类子类化更加简单。

Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达,也可以用def关键字定义函数来表达。

python

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models,regularizers

mypower = layers.Lambda(lambda x:tf.math.pow(x,2))
mypower(tf.range(5))

Layer层

python

class Linear(layers.Layer):
    def __init__(self, units=32, **kwargs):
        super(Linear, self).__init__(**kwargs)
        self.units = units

    #build方法一般定义Layer需要被训练的参数。    
    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)
        super(Linear,self).build(input_shape) # 相当于设置self.built = True

    #call方法一般定义正向传播运算逻辑,__call__方法调用了它。    
    def call(self, inputs): 
        return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b

    #如果要让自定义的Layer通过Functional API 组合成模型时可以序列化,需要自定义get_config方法。
    def get_config(self):  
        config = super(Linear, self).get_config()
        config.update({'units': self.units})
        return config

python

linear = Linear(units = 8)
print(linear.built)
#指定input_shape,显式调用build方法,第0维代表样本数量,用None填充
linear.build(input_shape = (None,16)) 
print(linear.built)

python

linear = Linear(units = 16)
print(linear.built)
#如果built = False,调用__call__时会先调用build方法, 再调用call方法。
linear(tf.random.uniform((100,64))) 
print(linear.built)
config = linear.get_config()
print(config)

python

tf.keras.backend.clear_session()

model = models.Sequential()
#注意该处的input_shape会被模型加工,无需使用None代表样本数量维
model.add(Linear(units = 16,input_shape = (64,)))  
print("model.input_shape: ",model.input_shape)
print("model.output_shape: ",model.output_shape)
model.summary()

# 打印结果:
model.input_shape:  (None, 64)
model.output_shape:  (None, 16)
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
linear (Linear)              (None, 16)                1040      
=================================================================
Total params: 1,040
Trainable params: 1,040
Non-trainable params: 0
下一篇
举报

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券