TensorFlow2.0 Alpha版已經發布，在2.0中最重要的API或者說到處都出現的API是誰，那無疑是Keras。因此用過2.0的人都會吐槽全世界都是Keras。今天我們就來說說Keras這個高級API。

?作者 |?湯興旺

?編輯 |?湯興旺

1 Keras概述

在TensorFlow2.0中，Keras是一個用于構建和訓練深度學習模型的高階 API。因此如果你正在使用TensorFow2.0，那么使用Keras構建深度學習模型是您的不二選擇。在Keras API中總共有如下三大塊：

在Modules中有構建訓練模型各種必備的組件，如激活函數activations、損失函數losses、優化器optimizers等；在Class中有Sequential和Model兩個類，它們用來堆疊模型；在Functions中有Input()函數，它用來實例化張量。

因此若您使用的深度學習框架是TensorFlow，而且是2.0版本，那么你就不可能不使用tensorflow.keras。這也就是使用過TensorFlow2.0版本的都在吐槽全世界都是Keras的原因。

2 Modules

通過上面的介紹，我們知道在Modules中有activations、losses、optimizers等構建訓練模型時各種必備的組件。下圖就是Modules中有所的模塊。

下面我們詳細說說里面最常見的幾個模塊應該如何使用。

1. 常用的數據集（datasets）

在TensorFlow2.0中，常用的數據集需要使用tf.keras.datasets來加載，在datasets中有如下數據集。

對于上圖中的數據集我們可以像下面這樣加載

(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)= keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

當然我們平時使用的數據集肯定不在于此，這些數據集都是些最基礎的數據集。對于自己的數據如何讀取，請期待我們下次的分享。

2. 神經網絡層（Layers）

在構建深度學習網絡模型時，我們需要定制各種各樣的層結構。這時候就要用到layers了，下圖是TensorFlow2.0中部分層，它們都是Layer的子類。

那么我們如何使用layer來構建模型呢？方法如下：

from tensorflow.keras import layers

layers.Conv2D()

layers.MaxPool2D()

layers.Flatten()

layers.Dense()

3. 激活函數（Optimizers）

在構建深度學習網絡時，我們經常需要選擇激活函數來使網絡的表達能力更強。下面將介紹TensorFlow2.0中的激活函數及它們應該在TensorFlow2.0中該如何使用。下圖是TensorFlow2.0中部分激活函數：

from tensorflow.keras import layers

layers.Conv2D(...,activation='relu')

layers.Dense(...,activation='softmax'）

4. 優化器（activations）

通常當我們準備好數據，設計好模型后，我們就需要選擇一個合適的優化器（Optimizers）對模型進行優化。下面將介紹TensorFlow2.0中的優化器及他們應該在TensorFlow2.0中該如何使用。下圖是TensorFlow2.0中所有的優化器，它們都是Optimizer的子類。

對于優化器的使用你可以像下面這樣使用：

optimizers = tf.keras.optimizers.Adam()

optimizers = tf.keras.optimizers.SGD()

...

5. 損失函數（Losses）

我們知道當我們設計好模型時我們需要優化模型，所謂的優化就是優化網絡權值使損失函數值變小，但是損失函數變小是否能代表精度越高呢？那么多的損失函數，我們又該如何選擇呢？接下來我們了解下在TensorFlow2.0中如何使用損失函數。下圖是TensorFlow2.0中所有的損失函數，它們都是Loss的子類。

對于損失函數的使用你可以像下面這樣使用：

loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()

loss = tf.keras.losses.mean_squared_error()

...

3 Class

在Class中有Sequential和Model兩個類，它們分別是用來堆疊網絡層和把堆疊好的層實例化可以訓練的模型。

1. Model

對于實例化Model有下面兩種方法

(1).使用keras.Model API

import tensorflow as tftf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

(2).繼承Model類

import tensorflow as tfclass MyModel(tf.keras.Model):

2. Sequential

在TensorFlow2.0中，我們可以使用Sequential模型。具體方式如下：

model = keras.Sequential()

model =?model.add(layers.Conv2D(input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2],x_train.shape[3]),filters=32,kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='valid',activation='relu'))

model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)))

model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(32,activation='relu'))

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),metrics=['accuracy'])

4 Functions

在Functions中，有一個Input函數，其用來實例化Keras張量。對于Input函數，它有如下參數

tf.keras.Input(

具體方法如下：

x = Input(shape=(32,))

5 簡單的圖像分類模型實例

#1導入相應的API

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

from tensorflow.keras import layers

#2加載數據

(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)= keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

#3構建網絡

model = keras.Sequential()

model =?model.add(layers.Conv2D(input_shape=(x_train.shape[1], x_train.shape[2],x_train.shape[3]),filters=32,kernel_size=(3,3), strides=(1,1), padding='valid',activation='relu'))

model.add(layers.MaxPool2D(pool_size=(2,2)))

model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(32,activation='relu'))

model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(),loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),metrics=['accuracy'])

#4模型顯示

model.summary()

#5模型訓練

model_train=model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5, validation_split=0.1)

總結

在本講中，我們簡單的了解了TensorFlow2.0中高級API Keras是如何使用的，我們可以看到Keras真的是無處不在，如果你想學好TensorFlow2.0，那么你必須掌握好Kears。

下期預告：如何讀取自己的數據集及數據的使用。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【TensorFlow2.0】以后我们再也离不开Keras了？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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