深度学习——keras中的Sequential和Functional API

本文主要是介绍深度学习——keras中的Sequential和Functional API，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

大家好，上期推文介绍了Keras的一些特点和一些基本的知识点，不知道大家在平时的时间有没有自己学习一下深度学习相关的知识，或者机器学习相关的知识呢？有这些的预备知识对于学这个专题还是有帮助的。

本期内容我们先来聊一聊Keras中模型的种类，也就是来聊聊Sequential模型与Functional模型，即序贯模型和函数式模型，我们一个个来看。

一、Sequential模型

神经网络模型是一种将信息朝着某一个方向进行传递的模型，方向性的传递形式就很适合以一种顺序(序贯)的数据结构来进行表示，有一种“一条路走到黑”的感觉。在工程项目中使用序贯模型可以解决很多的实际需求,它的主要特点如下：

简单的线性结构
从开始到结束的结构顺序
没有分叉结构
多个网络层(输入层，隐层，激活层等等)的线性堆叠

不要觉得它简单功能就不强大，要知道全连接神经网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等网络都可以使用Sequential Model来进行构建。其构建

模型通常分为五个步骤： 1.定义模型 2.定义优化目标 3.输入数据 4.训练模型 5.评估模型的性能

这里要提醒的是，大家在学习Keras中的时候要有层(layers)的概念。如卷积层，池化层，全连接层，LSTM层等等。在Keras中我们构建模型可以直接使用这些层来构建一个目标神经网络。接下来我们简单的来说说这几个步骤：

1.1 定义模型

可以通过向Sequential模型传递一个层的列表来构造该模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
model = Sequential([Dense(32,  input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])

上述代码是使用层的列表来构建Sequential模型的，其中堆叠了四层：

第一层是全连接层，神经元个数为32，input_shape=(784,)；

第二层是激活层，激活函数为relu；

第三层是全连接层，神经元个数为10；

第二层是激活层，激活函数为softmax；

当然了，我们也可以使用add()方法进行层的堆叠：

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(784,)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dense(10))
model.add(Activation('softmax'))

个人比较喜欢第二种方式，十分简单

大家可能有一个疑问，在第一层使用了input_shape，其他层却没有传入这个参数，这是为什么呢？这是因为：后面的各个层可以自动的推导出中间数据的shape，因此就不用传参了。

1.2 定义优化目标

我们知道不同种类的任务有不同的优化目标，也就存在要使用不同的优化器(Optimizer)、损失函数(Loss)和评估标准(Metrics)。在实际的项目工程中，多分类的损失函数我们一般选择categorical_crossentropy，回归问题常用MSE损失函数。

其实这个定义优化目标的过程是整个构建模型中最重要的部分，因为在这部分我们要选择优化器和损失函数。通过选择的优化器和损失函数来对模型中的参数进行计算和更新。在Keras中我们是使用compile()方法来完成：

# 多分类问题
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
# 回归问题
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse')

1.3 输入数据和训练模型

定义优化目标以后就需要进行数据的输入了，在Keras中是使用fit()方法将数据传递到构建的模型当中的。fit()方法具有较多的参数，其返回值是一个History类对象，这个对象包含两个属性，分别为epoch和history，epoch为训练轮数，history字典类型，包含val_loss,val_acc,loss,acc四个key值。

大家可以查看到这些参数的具体含义。一般情况下我们使用的参数主要有：x, y, batch_size，epochs，verbose，validation_split, validation_data等。如：

model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, verbose=1, validation_split=0.05)

上述代码表示我们输入了X_train, y_train训练集数据，迭代次数为10，数据批次大小为64，verbose = 1表示输出进度条记录，validation_split=0.05表示从训练集中取出0.05比例的数据作为验证集。

1.4 评估模型性能

fit()之后就是在测试数据集上对我们的数据进行验证了，在Keras中我们可以这样来进行模型的评估：

score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size = 64)

这个模型的评估方法使用很简单。大家可以看上篇推文，推文中的手写字体识别模型就是使用Sequential模型来搭建的，代码我也贴一下：

from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,Activation
path = r'C:\Users\LEGION\Desktop\datasets\mnist.npz'
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data(path)X_train = X_train.reshape(len(X_train),-1)
X_test = X_test.reshape(len(X_test), -1)
X_train = X_train.astype('float32')/255
X_test = X_test.astype('float32')/255y_train = np_utils.to_categorical(y_train)
y_test = np_utils.to_categorical(y_test)model = Sequential()
model.add(Dense(512, input_shape=(28*28,),activation='relu'))
model.add(Dense(10,activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, verbose=1, validation_split=0.05)
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
Testloss, Testaccuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Testloss:', Testloss)
print('Testaccuracy:', Testaccuracy)

二、Functional模型

接下来我们来看一下Functional模型。函数式模型称作Functional，仔细研究发现其类名是Model，因此有时候也用Model来代表函数式模型，即Model模型。

我们知道Sequential模型类似一条路走到㡳的结构，如VGG也是一条路走到㡳的模型。那么在实际的工程项目中，如果我们的目标是多个输出或者非循环有向模型，此时我们就应该选择使用函数式模型来构建。

函数式模型是最广泛的一类模型，Sequential模型是它的特例，下图给出了几种模型的简单示例：

Sequential模型示例

多输入单输出Functional模型的示例

单输入多输出Functional模型的示例

Keras 的函数式模型把层（layers）当作函数来使用，接收张量并返回张量。

我们先使用函数式模型来实现一个序贯模型（全连接网络模型）：

from keras import Input
from keras import layers
from keras import models# 构建输入层的张量
input_tensor = Input(shape=(16,))
# 将输入层的返回的input_tensor作为参数输入到第一层网络的Dense中
dense_1 = layers.Dense(32, activation='relu')(input_tensor)
# 将第一层的返回的dense_1作为参数输入到第二层的Dense中
dense_2 = layers.Dense(64, activation='relu')(dense_1)
# 最后一层来构建输出层，并使用10个神经元来进行分类
output_tensor = layers.Dense(10, activation='softmax')(dense_2)
# 将输入层和输出层的张量输入模型中
model = models.Model(input_tensor, output_tensor)# 显示模型的相关信息
model.summary()

上述模型的网络结构示意图如下：