Keras:基于Python的深度学习库

这就是Keras

Keras是一个高层神经网络API,Keras由纯Python编写而成并基TensorflowTheano以及CNTK后端。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果,如果你有如下需求,请选择Keras:

  • 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性)
  • 支持CNN和RNN,或二者的结合
  • 无缝CPU和GPU切换

Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.5

Keras的设计原则是

  • 用户友好:Keras是为人类而不是天顶星人设计的API。用户的使用体验始终是我们考虑的首要和中心内容。Keras遵循减少认知困难的最佳实践:Keras提供一致而简洁的API, 能够极大减少一般应用下用户的工作量,同时,Keras提供清晰和具有实践意义的bug反馈。

  • 模块性:模型可理解为一个层的序列或数据的运算图,完全可配置的模块可以用最少的代价自由组合在一起。具体而言,网络层、损失函数、优化器、初始化策略、激活函数、正则化方法都是独立的模块,你可以使用它们来构建自己的模型。

  • 易扩展性:添加新模块超级容易,只需要仿照现有的模块编写新的类或函数即可。创建新模块的便利性使得Keras更适合于先进的研究工作。

  • 与Python协作:Keras没有单独的模型配置文件类型(作为对比,caffe有),模型由python代码描述,使其更紧凑和更易debug,并提供了扩展的便利性。


关于Keras-cn

本文档是Keras文档的中文版,包括keras.io的全部内容,以及更多的例子、解释和建议

现在,keras-cn的版本号将简单的跟随最新的keras release版本

由于作者水平和研究方向所限,无法对所有模块都非常精通,因此文档中不可避免的会出现各种错误、疏漏和不足之处。如果您在使用过程中有任何意见、建议和疑问,欢迎发送邮件到moyan_work@foxmail.com与我取得联系。

您对文档的任何贡献,包括文档的翻译、查缺补漏、概念解释、发现和修改问题、贡献示例程序等,均会被记录在致谢,十分感谢您对Keras中文文档的贡献!

如果你发现本文档缺失了官方文档的部分内容,请积极联系我补充。

本文档相对于原文档有更多的使用指导和概念澄清,请在使用时关注文档中的Tips,特别的,本文档的额外模块还有:

  • Keras新手指南:我们新提供了“Keras新手指南”的页面,在这里我们对Keras进行了感性介绍,并简单介绍了Keras配置方法、一些小知识与使用陷阱,新手在使用前应该先阅读本部分的文档。

  • Keras资源:在这个页面,我们罗列一些Keras可用的资源,本页面会不定期更新,请注意关注

  • 深度学习与Keras:位于导航栏最下方的该模块翻译了来自Keras作者博客keras.io 和其他Keras相关博客的文章,该栏目的文章提供了对深度学习的理解和大量使用Keras的例子,您也可以向这个栏目投稿。 所有的文章均在醒目位置标志标明来源与作者,本文档对该栏目文章的原文不具有任何处置权。如您仍觉不妥,请联系本人(moyan_work@foxmail.com)删除。


当前版本与更新

如果你发现本文档提供的信息有误,有两种可能:

  • 你的Keras版本过低:记住Keras是一个发展迅速的深度学习框架,请保持你的Keras与官方最新的release版本相符

  • 我们的中文文档没有及时更新:如果是这种情况,请发邮件给我,我会尽快更新

目前文档的版本号是2.0.8,对应于官方的2.0.8 release 版本, 本次更新的主要内容是……等等,应该是这么长时间都没更新后从2.0.4-2.0.8的内容😊:

  • FAQ新增了关于可复现模型的支持
  • application中新增了模型MobileNet
  • constraints新增min_max_norm
  • 新增了激活函数selu和与之配合的层AlphaDropout
  • 新增损失函数categorical_hinge
  • 由于年久失修,深度学习与Keras栏目中的很多内容的代码已经不再可用,我们决定在新的文档中移除这部分。仍然想访问这些内容(以及已经被移除的一些层,如Maxout)的文档的同学,请下载中文文档的legacy文件夹,并使用文本编辑器(如sublime)打开对应.md文件。
  • 修正了一些错误,感谢@zhangxiaoyu,@Yang Song,@唐文威,@Jackie,@锈子,的宝贵意见
  • 此外,感谢@zh777k制作了Keras2.0.4中文文档的离线版本,对于许多用户而言,这个版本的keras已经足够使用了。下载地址在百度云盘

注意,keras在github上的master往往要高于当前的release版本,如果你从源码编译keras,可能某些模块与文档说明不相符,请以官方Github代码为准


快速开始:30s上手Keras

Keras的核心数据结构是“模型”,模型是一种组织网络层的方式。Keras中主要的模型是Sequential模型,Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。你也可以查看函数式模型来学习建立更复杂的模型

Sequential模型如下

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

将一些网络层通过.add()堆叠起来,就构成了一个模型:

from keras.layers import Dense, Activation

model.add(Dense(units=64, input_dim=100))
model.add(Activation("relu"))
model.add(Dense(units=10))
model.add(Activation("softmax"))

完成模型的搭建后,我们需要使用.compile()方法来编译模型:

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

编译模型时必须指明损失函数和优化器,如果你需要的话,也可以自己定制损失函数。Keras的一个核心理念就是简明易用同时,保证用户对Keras的绝对控制力度,用户可以根据自己的需要定制自己的模型、网络层,甚至修改源代码。

from keras.optimizers import SGD
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.01, momentum=0.9, nesterov=True))

完成模型编译后,我们在训练数据上按batch进行一定次数的迭代来训练网络

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

当然,我们也可以手动将一个个batch的数据送入网络中训练,这时候需要使用:

model.train_on_batch(x_batch, y_batch)

随后,我们可以使用一行代码对我们的模型进行评估,看看模型的指标是否满足我们的要求:

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=128)

或者,我们可以使用我们的模型,对新的数据进行预测:

classes = model.predict(x_test, batch_size=128)

搭建一个问答系统、图像分类模型,或神经图灵机、word2vec词嵌入器就是这么快。支撑深度学习的基本想法本就是简单的,现在让我们把它的实现也变的简单起来!

为了更深入的了解Keras,我们建议你查看一下下面的两个tutorial

还有我们的新手教程,虽然是面向新手的,但我们阅读它们总是有益的:

在Keras代码包的examples文件夹里,我们提供了一些更高级的模型:基于记忆网络的问答系统、基于LSTM的文本的文本生成等。


安装

Keras使用了下面的依赖包,三种后端必须至少选择一种,我们建议选择tensorflow。

  • numpy,scipy

  • pyyaml

  • HDF5, h5py(可选,仅在模型的save/load函数中使用)

  • 如果使用CNN的推荐安装cuDNN

当使用TensorFlow为后端时:

当使用Theano作为后端时:

当使用CNTK作为后端时:

“后端”翻译自backend,指的是Keras依赖于完成底层的张量运算的软件包。

从源码安装Keras时,首先git clone keras的代码:

git clone https://github.com/fchollet/keras.git

接着cd到Keras的文件夹中,并运行下面的安装命令:

sudo python setup.py install

你也可以使用PyPI来安装Keras

sudo pip install keras

如果你用的是virtualenv虚拟环境,不要用sudo就好。

详细的Windows和Linux安装教程请参考“Keras新手指南”中给出的安装教程,特别鸣谢SCP-173编写了这些教程


在Theano、CNTK、TensorFlow间切换

Keras默认使用TensorFlow作为后端来进行张量操作,如需切换到Theano,请查看这里


技术支持

你可以在下列网址提问或加入Keras开发讨论:

你也可以在Github issues里提问或请求新特性。在提问之前请确保你阅读过我们的指导

另外,对于习惯中文的用户,我们推荐在“集智”平台提问,该平台由Kaiser等搭建,支持在线代码运行环境,我本人会经常访问该网站解答问题

最后,我们也欢迎同学们加我们的QQ群119427073进行讨论(潜水和灌水会被T,入群说明公司/学校-职位/年级)


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