前言

之前有写过几篇TensorFlow相关文章，但是用的比较底层的写法，比如tf.nn和tf.layers，也写了部分基本模型如自编码和对抗网络等，感觉写起来不太舒服，最近看官方文档发现它的教程基本都使用的keras API，这就尴尬了，学一波
国际惯例，参考博客：
官方开始案例
keras比tensorflow差在哪里？

其实网上有很多博客了，但是为实验了一下跑不起来，而且按照官方文档理解的使用算法和网络上的博客又不同，比如这位大佬的博客中有这样一行代码：

model.add(Dense(input_dim=1, output_dim=1, init='uniform', activation='linear'))

但是我去找官方文档tf.keras.Dense发现并没input_dim,output_dim这两个参数，很多博客都有这样写，难道是keras而非是以keras为前端的Tensorflow的参数？感觉看着迷迷糊糊，还不如自己按照官方文档手撸一波。
学习步骤还是之前的思路：线性回归，全连接的手写数字分类，卷积，RNN，RBM

【注】如果本地电脑没有TensorFlow环境，可以试用官方提供的在线编辑调试网站colab，灰常方便，而且还能启动GPU和TPU，这也太良心了吧，在colab的修改->笔记本设置->硬件加速可以启用

线性回归

直接用 $ y=3x+5$ 这个函数

• 引入相关包

  import tensorflow as tf
  import numpy as np
  from tensorflow import keras
  

• 建立数据集

  trX=np.linspace(-1,1,101)
  trY=3*trX+5
  

• 创建模型：只具有一个单隐层，三种写法，其实我更喜欢第三种写法

  #写法一
  #model=tf.keras.models.Sequential([
  #    keras.layers.Flatten(),
  #    keras.layers.Dense(1)
  ])
  #写法二
  # model= keras.Sequential()
  # model.add(keras.layers.Flatten())
  # model.add(keras.layers.Dense(units=1,use_bias=True))
  #写法三
  inputs = tf.keras.Input(shape=[1,])
  x= tf.keras.layers.Dense(1)(inputs)
  model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs,outputs=x)
  

  这里注意的就是层的使用方法了，首先要用Sequential建立一个序列容器，然后再将模型逐层add进来，Flatten是展平向量，Dense是全连接。或者第三种方法tf.keras.models.Model将输入输出嵌入模型中。
  【注意】
  写法一和二是无法直接打印网络结构的，因为没指定网络输入大小，或者没开始训练，强行打印的方法就是，在Sequential的第一层加入input_shape=[x,x]这样的参数，比如

  model=tf.keras.models.Sequential([keras.layers.Dense(1,input_shape=[1,])
  ])
  

这样上述三种方法都可以用model.summary()打印网络结构了。

• 编译优化算法：

  model.compile(optimizer=tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate=0.01),loss='mse',metrics=['mae'])
  

  这里需要注意的是三个参数optimizer，不建议直接写adam,sgd之类的，最好是用tf自带的优化器，loss表示损失，这个不太清楚MSE在tf中怎么点出来，只好用mse的形式写了，评估函数是mae，这个回头看看怎么去掉引号

• 训练：

  model.fit(trX,trY,epochs=1000)
  

• 查看权重
  以上基本是完成了参数学习过程，有时候我们希望看看参数，这里可以先输出每层的名称看看都存了啥

  print(model.layers)
  '''
  [<tensorflow.python.keras.layers.core.Flatten object at 0x0000027AED6A3978>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x0000027AED6A3D68>]
  '''
  

  我们需要的权重在第二个layers里面，因为从0开始编号，所以取权重的方法是

  model.layers[1].get_weights()
  '''
  [array([[2.987659]], dtype=float32), array([5.0043736], dtype=float32)]
  '''
  

  很容易发现不仅把权重输出了，偏置项也在

• 评估模型
  我们也可以制作训练集查看误差

  model.evaluate(trX,trY)
  '''
  101/101 [==============================] - 0s 594us/step
  [4.496799705845147e-07, 0.000640394664046788]
  '''
  

  感觉第一个应该是损失，第二个是误差

• 预测数值
  输入10，那么y=3*10+5=35

  model.predict([10])
  '''
  array([[34.997227]], dtype=float32)
  '''
  

基本的使用都在这里了，相对于使用更底层的TensorFlow代码，貌似用keras更加方面了，尤其是建立模型和预测结果上

分类

• 导入相关包

  import tensorflow as tf
  

• 导入数据：手写数字

  mnist=tf.keras.datasets.mnist
  (x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()
  x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0#归一化
  

• 创建模型

  #创建模型
  model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),tf.keras.layers.Dense(512,activation=tf.nn.relu),tf.keras.layers.Dropout(0.2),tf.keras.layers.Dense(10,activation=tf.nn.softmax)
  ])
  

• 编译优化算法

  #编译模型
  model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
  

• 训练和评估

  model.fit(x_train,y_train,epochs=5)
  model.evaluate(x_test, y_test)
  '''
  Epoch 1/5
  60000/60000 [==============================] - 15s 250us/step - loss: 0.2026 - acc: 0.9406
  Epoch 2/5
  60000/60000 [==============================] - 13s 213us/step - loss: 0.0809 - acc: 0.9751
  Epoch 3/5
  60000/60000 [==============================] - 13s 209us/step - loss: 0.0524 - acc: 0.9832
  Epoch 4/5
  60000/60000 [==============================] - 12s 206us/step - loss: 0.0374 - acc: 0.9880
  Epoch 5/5
  60000/60000 [==============================] - 12s 202us/step - loss: 0.0280 - acc: 0.9913
  10000/10000 [==============================] - 1s 70us/step
  [0.0750152821913769, 0.9798]
  '''
  

后记

感觉前面还是不够简化，因为学到这里，我们在编译模型时，只会使用引号定义优化方法，作为一名码农，还是喜欢点点点地点出来
看官网的介绍：

compile(optimizer,loss=None,metrics=None,loss_weights=None,sample_weight_mode=None,weighted_metrics=None,target_tensors=None,distribute=None,**kwargs
)

部分参数描述：

• optimizer：优化器的字符串名字，或者优化器实例，具体看optimizers
• loss：目标函数的名字或者目标函数，看loss
• metrics：训练或测试模型所使用的评估方法，一般使用metrics=['accuracy']

当我们点击优化器和loss的时候，很容易发现，这两个东东都隶属于tf.keras的类，尝试点一下

除了最后一个常用accuracy，不清楚还能用什么以外，差不多已经达到了解放双手的效果，我们只需要尝试点点点就能依据智能提示构建一个非常简单的keras模型，其实后来想了想有时候我们的目标函数和评估函数是一样的，那么能否直接使用tf.keras.losses里面的损失函数作为评估函数呢，然后试了一下，稳如狗，可以，但是要注意是列表形式放进去；

比如上面分类例子中使用的：

model.compile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])

可以换成

#初始化一个优化方法实例
optim=tf.keras.optimizers.Adam();
#编译模型
#编译模型
model.compile(optimizer= optim,loss=tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy,metrics=[tf.keras.losses.MSE])

后记

接下来就要看看如何使用自己的数据去训练keras构建的模型，从第一个回归的例子来看，好像没有之前学tensorflow一样那么麻烦，需要使用比较复杂的数据流。

下节预告，构建手写数字分类系统，使用卷积的方法，并且要能保存和调用模型

本章代码戳这里 ，记得使用colab打开，可以直接运行，美滋滋