keras版本模型训练

k e r a s 版 本 模 型 训 练 keras版本模型训练 keras版本模型训练

相关函数

• 构建模型（顺序模型、函数式模型、子类模型）
• 模型训练：model.fit()
• 模型验证：model.evaluate()
• 模型预测： model.predict()
• 使用样本加权和类别加权

---

• ModelCheckpoint:定期保存模型。
• TensorBoard:定期编写可在TensorBoard中可视化的模型日志
• EarlyStopping:当培训不再改善验证指标时，停止培训。
• CSVLogger:将损失和指标数据流式传输到CSV文件。

---

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

案例1、 keras版本模型训练

相关函数

• 构建模型（顺序模型、函数式模型、子类模型）
• 模型训练：model.fit()
• 模型验证：model.evaluate()
• 模型预测： model.predict()
• 使用样本加权和类别加权

---

1.1 构建模型

inputs = tf.keras.Input(shape=(32,))  #(batch_size=32,数据维度32)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) #（64个神经元，）
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(x)#（63个神经元）
predictions = tf.keras.layers.Dense(10)(x) #（输出是10类）

#- inputs(模型输入)
#- output(模型输出)

model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

#指定损失函数 (loss) tf.keras.optimizers.RMSprop
#优化器 (optimizer) tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy
#指标 (metrics) ['accuracy'] 

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), #优化器
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), #损失函数
              metrics=['accuracy']) #评估函数

提供许多内置的优化器，损失和指标
通常，不必从头开始创建自己的损失，指标或优化函数，因为所需的可能已经是Keras API的一部分：

优化器：

• SGD() （有或没有动量）
• RMSprop()
• Adam()

损失：

• MeanSquaredError()
• KLDivergence()
• CosineSimilarity()

指标：

• AUC()
• Precision()
• Recall()

另外，如果想用上述的默认设置，那么在很多情况下，可以通过字符串标识符指定优化器，损失和指标：

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

###构建数据集
#
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 32))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, ))

x_val = np.random.random((200, 32))
y_val = np.random.randint(10, size=(200, ))

x_test = np.random.random((200, 32))
y_test = np.random.randint(10, size=(200, ))

1.2 模型训练

通过将数据切成大小为“ batch_size”的“批”来训练模型，并针对给定数量的“epoch”重复遍历整个数据集

# help(model.fit)
#N/batch_size = 10

model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=5, validation_data=  (x_val, y_val)     )

自动划分验证集

在前面的例子中，我们使用validation_data参数将Numpy数组的元组传递(x_val, y_val)给模型，以在每个时期结束时评估验证损失和验证指标。

还有一个选择：参数validation_split允许您自动保留部分训练数据以供验证。参数值代表要保留用于验证的数据的一部分，因此应将其设置为大于0且小于1的数字。例如，validation_split=0.2表示“使用20％的数据进行验证”，而validation_split=0.6表示“使用60％的数据用于验证”。

验证的计算方法是在进行任何改组之前，对fit调用接收到的数组进行最后x％的采样。

注意，只能validation_split在使用Numpy数据进行训练时使用。

model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, validation_split=0.2, epochs=1)

1.3 模型验证

返回 test loss 和metrics

# Evaluate the model on the test data using `evaluate`
print('\n# Evaluate on test data')
results = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)
print('test loss, test acc:', results)

# Generate predictions (probabilities -- the output of the last layer)
# on new data using `predict`
print('\n# Generate predictions for 3 samples')
predictions = model.predict(x_test[:3])
print('predictions shape:', predictions.shape)

案例2、使用样本加权和类别加权

除了输入数据和目标数据外，还可以在使用时将样本权重或类权重传递给模型fit：

从Numpy数据进行训练时：通过sample_weight和class_weight参数。
从数据集训练时：通过使数据集返回一个元组(input_batch, target_batch, sample_weight_batch)。
“样本权重”数组是一个数字数组，用于指定批次中每个样本在计算总损失时应具有的权重。它通常用于不平衡的分类问题中（这种想法是为很少见的班级赋予更多的权重）。当所使用的权重为1和0时，该数组可用作损失函数的掩码（完全丢弃某些样本对总损失的贡献）。

“类别权重”字典是同一概念的一个更具体的实例：它将类别索引映射到应该用于属于该类别的样本的样本权重。例如，如果在数据中类“ 0”的表示量比类“ 1”的表示量少两倍，则可以使用class_weight={0: 1., 1: 0.5}。

这是一个Numpy示例，其中我们使用类权重或样本权重来更加重视第5类的正确分类。

2.1 构建模型

def get_uncompiled_model():
    inputs = tf.keras.Input(shape=(32,), name='digits')
    x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_1')(inputs)
    x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', name='dense_2')(x)
    outputs = tf.keras.layers.Dense(10, name='predictions')(x)
    model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model


def get_compiled_model():
    model = get_uncompiled_model()
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=1e-3),
                  loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                  metrics=['sparse_categorical_accuracy'])
    return model

2.2 模型训练

模型加权

import numpy as np

#类别5：加权
class_weight = {0: 1., 1: 1., 2: 1., 3: 1., 4: 1.,
                5: 2.,
                6: 1., 7: 1., 8: 1., 9: 1.}


print('Fit with class weight')
model = get_compiled_model()
model.fit(x_train, y_train,
          class_weight=class_weight,
          batch_size=64,
          epochs=4)

样本加权

# Here's the same example using `sample_weight` instead:
sample_weight = np.ones(shape=(len(y_train),))

sample_weight[y_train == 5] = 2.
print('\nFit with sample weight')

sample_weight

model = get_compiled_model()
model.fit(x_train, y_train,
          sample_weight=sample_weight,
          batch_size=64,
          epochs=4)

案例3、使用回调函数

Keras中的回调是在训练期间（在某个时期开始时，在批处理结束时，在某个时期结束时等）在不同时间点调用的对象，这些对象可用于实现以下行为：

在训练过程中的不同时间点进行验证（除了内置的按时间段验证）

定期或在超过特定精度阈值时对模型进行检查

当训练似乎停滞不前时，更改模型的学习率

当训练似乎停滞不前时，对顶层进行微调

在训练结束或超出特定性能阈值时发送电子邮件或即时消息通知
等等。
回调可以作为列表传递给model.fit：

3.1 EarlyStopping(早停)

• monitor: 被监测的数据。
• min_delta: 在被监测的数据中被认为是提升的最小变化， 例如，小于 min_delta 的绝对变化会被认为没有提升。
• patience: 没有进步的训练轮数，在这之后训练就会被停止。
• verbose: 详细信息模式。
• mode: {auto, min, max} 其中之一。 在 min 模式中， 当被监测的数据停止下降，训练就会停止；在 max 模式中，当被监测的数据停止上升，训练就会停止；在 auto 模式中，方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。

help(tf.keras.callbacks.EarlyStopping)

model = get_compiled_model()


#list
callbacks = [
    tf.keras.callbacks.EarlyStopping(
        # 当‘val_loss’不再下降时候停止训练 
        monitor='val_loss',
        # “不再下降”被定义为“减少不超过1e-2”
        min_delta=1e-2,
        # “不再改善”进一步定义为“至少2个epoch”
        patience=2,
        verbose=1)
]



model.fit(x_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=64,
          callbacks=callbacks,
          validation_split=0.2)

许多内置的回调可用

• ModelCheckpoint：定期保存模型。
• EarlyStopping：当培训不再改善验证指标时，停止培训。
• TensorBoard：定期编写可在TensorBoard中可视化的模型日志（更多详细信息，请参见“可视化”部分）。
• CSVLogger：将损失和指标数据流式传输到CSV文件。
  等等

3.2 checkpoint模型

在相对较大的数据集上训练模型时，至关重要的是要定期保存模型的checkpoint。

最简单的方法是使用ModelCheckpoint回调：

help(tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint)

model = get_compiled_model()

callbacks = [
    tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
        filepath='mymodel_{epoch}',
        # 模型保存路径
        #
        # 下面的两个参数意味着当且仅当`val_loss`分数提高时，我们才会覆盖当前检查点。
        save_best_only=True,
        monitor='val_loss',
        #加入这个仅仅保存模型权重
        save_weights_only=True,
        verbose=1)
]
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=3,
          batch_size=64,
          callbacks=callbacks,
          validation_split=0.2)

3.3、使用回调实现动态学习率调整

由于优化程序无法访问验证指标，因此无法使用这些计划对象来实现动态学习率计划（例如，当验证损失不再改善时降低学习率）。

但是，回调确实可以访问所有指标，包括验证指标！因此，可以通过使用回调来修改优化程序上的当前学习率，从而实现此模式。实际上，它是作为ReduceLROnPlateau回调内置的。

ReduceLROnPlateau参数

• monitor: 被监测的指标。
• factor: 学习速率被降低的因数。新的学习速率 = 学习速率 * 因数
• patience: 没有进步的训练轮数，在这之后训练速率会被降低。
• verbose: 整数。0：安静，1：更新信息。
• mode: {auto, min, max} 其中之一。如果是 min 模式，学习速率会被降低如果被监测的数据已经停止下降； 在 max 模式，学习塑料会被降低如果被监测的数据已经停止上升； 在 auto 模式，方向会被从被监测的数据中自动推断出来。
• min_delta: 衡量新的最佳阈值，仅关注重大变化。
• cooldown: 在学习速率被降低之后，重新恢复正常操作之前等待的训练轮数量。
• min_lr: 学习速率的下边界。

model = get_compiled_model()

callbacks = [
    tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
        filepath='mymodel_{epoch}',
        # 模型保存路径
        # 下面的两个参数意味着当且仅当`val_loss`分数提高时，我们才会覆盖当前检查点。
        save_best_only=True,
        monitor='val_loss',
        #加入这个仅仅保存模型权重
        save_weights_only=True,
        verbose=1),
    
    
    tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor="val_sparse_categorical_accuracy", 
                                         verbose=1, 
                                         mode='max', 
                                         factor=0.5, 
                                         patience=3)
]
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=30,
          batch_size=64,
          callbacks=callbacks,
          validation_split=0.2
         )