DeepLearning tutorial（6）易用的深度学习框架Keras简介

之前我一直在使用Theano，前面五篇Deeplearning相关的文章也是学习Theano的一些笔记，当时已经觉得Theano用起来略显麻烦，有时想实现一个新的结构，就要花很多时间去编程，所以想过将代码模块化，方便重复使用，但因为实在太忙没有时间去做。最近发现了一个叫做Keras的框架，跟我的想法不谋而合，用起来特别简单，适合快速开发。（其实还有很多其他的深度学习框架都是比较容易用的。）

1. Keras简介

Keras是基于Theano的一个深度学习框架，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，是一个高度模块化的神经网络库，支持GPU和CPU。使用文档在这：http://keras.io/，这个框架貌似是刚刚火起来的，使用上的问题可以到github提issue:https://github.com/fchollet/keras　

下面简单介绍一下怎么使用Keras，以Mnist数据库为例,编写一个CNN网络结构，你将会发现特别简单。

2. Keras里的模块介绍

• Optimizers

  顾名思义，Optimizers包含了一些优化的方法，比如最基本的随机梯度下降SGD,另外还有Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam，一些新的方法以后也会被不断添加进来。

  keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9, decay=0.9, nesterov=False)
  

  上面的代码是SGD的使用方法，lr表示学习速率,momentum表示动量项，decay是学习速率的衰减系数(每个epoch衰减一次),Nesterov的值是False或者True，表示使不使用Nesterov momentum。其他的请参考文档。

• Objectives

  这是目标函数模块，keras提供了mean_squared_error，mean_absolute_error ，squared_hinge，hinge，binary_crossentropy，categorical_crossentropy这几种目标函数。

  这里binary_crossentropy 和 categorical_crossentropy也就是logloss

• Activations

  这是激活函数模块，keras提供了linear、sigmoid、hard_sigmoid、tanh、softplus、relu、softplus，另外softmax也放在Activations模块里(我觉得放在layers模块里更合理些）。此外，像LeakyReLU和PReLU这种比较新的激活函数，keras在keras.layers.advanced_activations模块里提供。

• Initializations

  这是参数初始化模块，在添加layer的时候调用init进行初始化。keras提供了uniform、lecun_uniform、normal、orthogonal、zero、glorot_normal、he_normal这几种。

• layers

  layers模块包含了core、convolutional、recurrent、advanced_activations、normalization、embeddings这几种layer。

  其中core里面包含了flatten(CNN的全连接层之前需要把二维特征图flatten成为一维的)、reshape（CNN输入时将一维的向量弄成二维的）、dense(就是隐藏层，dense是稠密的意思),还有其他的就不介绍了。convolutional层基本就是Theano的Convolution2D的封装。

• Preprocessing

  这是预处理模块，包括序列数据的处理，文本数据的处理，图像数据的处理。重点看一下图像数据的处理，keras提供了ImageDataGenerator函数,实现data augmentation，数据集扩增，对图像做一些弹性变换，比如水平翻转，垂直翻转，旋转等。

• Models

  这是最主要的模块，模型。上面定义了各种基本组件，model是将它们组合起来，下面通过一个实例来说明。

3.一个实例：用CNN分类Mnist

• 数据下载

  Mnist数据在其官网上有提供，但是不是图像格式的，因为我们通常都是直接处理图像，为了以后程序能复用，我把它弄成图像格式的，这里可以下载：http://pan.baidu.com/s/1qCdS6，共有42000张图片。

• 读取图片数据

  keras要求输入的数据格式是numpy.array类型（numpy是一个python的数值计算的库），所以需要写一个脚本来读入mnist图像，保存为一个四维的data，还有一个一维的label，代码：

  #coding:utf-8
  """
  Author:wepon
  Source:https://github.com/wepe
  file:data.py
  """
  
  import os
  from PIL import Image
  import numpy as np
  
  #读取文件夹mnist下的42000张图片，图片为灰度图，所以为1通道，
  #如果是将彩色图作为输入,则将1替换为3,图像大小28*28
  def load_data():
      data = np.empty((42000,1,28,28),dtype="float32")
      label = np.empty((42000,),dtype="uint8")
  
      imgs = os.listdir("./mnist")
      num = len(imgs)
      for i in range(num):
          img = Image.open("./mnist/"+imgs[i])
          arr = np.asarray(img,dtype="float32")
          data[i,:,:,:] = arr
          label[i] = int(imgs[i].split(‘.‘)[0])
      return data,label
  

• 构建CNN，训练

  短短二十多行代码，构建一个三个卷积层的CNN，直接读下面的代码吧，有注释，很容易读懂：

  #导入各种用到的模块组件
  from __future__ import absolute_import
  from __future__ import print_function
  from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
  from keras.models import Sequential
  from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation, Flatten
  from keras.layers.advanced_activations import PReLU
  from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D
  from keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagrad
  from keras.utils import np_utils, generic_utils
  from six.moves import range
  from data import load_data
  
  #加载数据
  data, label = load_data()
  print(data.shape[0], ‘ samples‘)
  
  #label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数
  label = np_utils.to_categorical(label, 10)
  
  ###############
  #开始建立CNN模型
  ###############
  
  #生成一个model
  model = Sequential()
  
  #第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。
  #border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：http://deeplearning.net/software/theano/library/tensor/nnet/conv.html#theano.tensor.nnet.conv.conv2d
  #激活函数用tanh
  #你还可以在model.add(Activation(‘tanh‘))后加上dropout的技巧: model.add(Dropout(0.5))
  model.add(Convolution2D(4, 1, 5, 5, border_mode=‘valid‘)) 
  model.add(Activation(‘tanh‘))
  
  #第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数
  #激活函数用tanh
  #采用maxpooling，poolsize为(2,2)
  model.add(Convolution2D(8,4, 3, 3, border_mode=‘valid‘))
  model.add(Activation(‘tanh‘))
  model.add(MaxPooling2D(poolsize=(2, 2)))
  
  #第三个卷积层，16个卷积核，每个卷积核大小3*3
  #激活函数用tanh
  #采用maxpooling，poolsize为(2,2)
  model.add(Convolution2D(16, 8, 3, 3, border_mode=‘valid‘)) 
  model.add(Activation(‘tanh‘))
  model.add(MaxPooling2D(poolsize=(2, 2)))
  
  #全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。
  #Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4
  #全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal
  model.add(Flatten())
  model.add(Dense(16*4*4, 128, init=‘normal‘))
  model.add(Activation(‘tanh‘))
  
  #Softmax分类，输出是10类别
  model.add(Dense(128, 10, init=‘normal‘))
  model.add(Activation(‘softmax‘))
  
  #############
  #开始训练模型
  ##############
  #使用SGD + momentum
  #model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)
  sgd = SGD(l2=0.0,lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
  model.compile(loss=‘categorical_crossentropy‘, optimizer=sgd,class_mode="categorical")
  
  #调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．
  #数据经过随机打乱shuffle=True。verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。
  #validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。
  model.fit(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,show_accuracy=True,validation_split=0.2)
  
  #fit方法在达到设定的nb_epoch时结束，并且自动地保存了效果最好的model,之后你可以调用model.evaluate()方法对测试数据进行测试，
  #还有model.predict_classes,model.predict_proba等方法,具体请看文档。
  

• 代码使用与结果

代码放在我github的机器学习仓库里：https://github.com/wepe/MachineLearning,非github用户直接点右下的DownloadZip。

在/DeepLearning Tutorials/keras_usage目录下包括data.py,cnn.py两份代码，下载Mnist数据后解压到该目录下，运行cnn.py这份文件即可。

结果如下所示，在Epoch 9达到了0.98的训练集识别率和0.97的验证集识别率：

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