Keras文档(未完)

Core Layers

Dense

keras.layers.Dense(units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)

就是普通的全连接层。

Dense 实现以下操作:
output = activation(dot(input, kernel) + bias)
其中 activation 是按逐个元素计算的激活函数,kernel
是由网络层创建的权值矩阵,以及 bias 是其创建的偏置向量
(只在 use_biasTrue 时才有用)。

  • 注意: 如果该层的输入的秩大于2,那么它首先被展平然后
    再计算与 kernel 的点乘。

例子

# 作为 Sequential 模型的第一层
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_shape=(16,)))
# 现在模型就会以尺寸为 (*, 16) 的数组作为输入,
# 其输出数组的尺寸为 (*, 32)

# 在第一层之后,你就不再需要指定输入的尺寸了:
model.add(Dense(32))

参数

  • units: 正整数,输出空间维度。
  • activation: 激活函数
    (详见 activations)。
    若不指定,则不使用激活函数
    (即, “线性”激活: a(x) = x)。
  • use_bias: 布尔值,该层是否使用偏置向量。
  • kernel_initializer: kernel 权值矩阵的初始化器
    (详见 initializers)。
  • bias_initializer: 偏置向量的初始化器
    (see initializers).
  • kernel_regularizer: 运用到 kernel 权值矩阵的正则化函数
    (详见 regularizer)。
  • bias_regularizer: 运用到偏置向的的正则化函数
    (详见 regularizer)。
  • activity_regularizer: 运用到层的输出的正则化函数
    (它的 “activation”)。
    (详见 regularizer)。
  • kernel_constraint: 运用到 kernel 权值矩阵的约束函数
    (详见 constraints)。
  • bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数
    (详见 constraints)。

输入尺寸

nD 张量,尺寸: (batch_size, ..., input_dim)
最常见的情况是一个尺寸为 (batch_size, input_dim)
的 2D 输入。

输出尺寸

nD 张量,尺寸: (batch_size, ..., units)
例如,对于尺寸为 (batch_size, input_dim) 的 2D 输入,
输出的尺寸为 (batch_size, units)


[source]

Activation

keras.layers.Activation(activation)

将激活函数应用于输出。

参数

  • activation: 要使用的激活函数的名称
    (详见: activations),
    或者选择一个 Theano 或 TensorFlow 操作。

输入尺寸

任意尺寸。
当使用此层作为模型中的第一层时,
使用参数 input_shape
(整数元组,不包括样本数的轴)。

输出尺寸

与输入相同。


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Dropout

keras.layers.Dropout(rate, noise_shape=None, seed=None)

将 Dropout 应用于输入。

Dropout 包括在训练中每次更新时,
将输入单元的按比率随机设置为 0,
这有助于防止过拟合。

参数

  • rate: 在 0 和 1 之间浮动。需要丢弃的输入比例。
  • noise_shape: 1D 整数张量,
    表示将与输入相乘的二进制 dropout 掩层的形状。
    例如,如果你的输入尺寸为
    (batch_size, timesteps, features),然后
    你希望 dropout 掩层在所有时间步都是一样的,
    你可以使用 noise_shape=(batch_size, 1, features)
  • seed: 一个作为随机种子的 Python 整数。

参考文献

  • Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting

[source]

Flatten

keras.layers.Flatten()

将输入展平。不影响批量大小。

model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, 3, 3,
                 border_mode='same',
                 input_shape=(3, 32, 32)))
# 现在:model.output_shape == (None, 64, 32, 32)

model.add(Flatten())
# 现在:model.output_shape == (None, 65536)

[source]

Input

keras.engine.topology.Input()

Input() 用于实例化 Keras 张量。

Keras 张量是底层后端(Theano, TensorFlow or CNTK)
的张量对象,我们增加了一些特性,使得能够通过了解模型的输入
和输出来构建Keras模型。

例如,如果 a, b 和 c 都是 Keras 张量,
那么以下操作是可行的:
model = Model(input=[a, b], output=c)

添加的 Keras 属性是:
_keras_shape: 通过 Keras端的尺寸推理
进行传播的整数尺寸元组。
_keras_history: 应用于张量的最后一层。
整个网络层计算图可以递归地从该层中检索。

参数

  • shape: 一个尺寸元组(整数),不包含批量大小。A shape tuple (integer), not including the batch size.
    例如,shape=(32,) 表明期望的输入是按批次的 32 维向量。
  • batch_shape: 一个尺寸元组(整数),包含批量大小。
    例如,batch_shape=(10, 32) 表明期望的输入是 10 个 32 维向量。
    batch_shape=(None, 32) 表明任意批次大小的 32 维向量。
  • name: 一个可选的层的名称的字符串。
    在一个模型中应该是唯一的(不可以重用一个名字两次)。
    如未提供,将自动生成。
  • dtype: 输入所期望的数据类型,字符串表示
    (float32, float64, int32…)
  • sparse: 一个布尔值,指明需要创建的占位符是否是稀疏的。
  • tensor: 可选的可封装到 Input 层的现有张量。
    如果设定了,那么这个层将不会创建占位符张量。

Returns

一个张量。

# 这是 Keras 中的一个逻辑回归
x = Input(shape=(32,))
y = Dense(16, activation='softmax')(x)
model = Model(x, y)

[source]

Reshape

keras.layers.Reshape(target_shape)

将输入重新调整为特定的尺寸。

参数

  • target_shape: 目标尺寸。整数元组。
    不包含表示批量的轴。

输入尺寸

任意,尽管输入尺寸中的所有维度必须是固定的。
当使用此层作为模型中的第一层时,
使用参数 input_shape
(整数元组,不包括样本数的轴)。

输出尺寸

(batch_size,) + target_shape

# 作为 Sequential 模型的第一层
model = Sequential()
model.add(Reshape((3, 4), input_shape=(12,)))
# 现在:model.output_shape == (None, 3, 4)
# 注意: `None` 是批表示的维度

# 作为 Sequential 模型的中间层
model.add(Reshape((6, 2)))
# 现在: model.output_shape == (None, 6, 2)

# 还支持使用 `-1` 表示维度的尺寸推断
model.add(Reshape((-1, 2, 2)))
# 现在: model.output_shape == (None, 3, 2, 2)

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Permute

keras.layers.Permute(dims)

根据给定的模式置换输入的维度。

在某些场景下很有用,例如将 RNN 和 CNN 连接在一起。

model = Sequential()
model.add(Permute((2, 1), input_shape=(10, 64)))
# 现在: model.output_shape == (None, 64, 10)
# 注意: `None` 是批表示的维度

参数

  • dims: 整数元组。置换模式,不包含样本维度。
    索引从 1 开始。
    例如, (2, 1) 置换输入的第一和第二个维度。

输入尺寸

任意。当使用此层作为模型中的第一层时,
使用参数 input_shape
(整数元组,不包括样本数的轴)。

输出尺寸

与输入尺寸相同,但是维度根据指定的模式重新排列。


[source]

RepeatVector

keras.layers.RepeatVector(n)

将输入重复 n 次。

model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=32))
# 现在: model.output_shape == (None, 32)
# 注意: `None` 是批表示的维度

model.add(RepeatVector(3))
# 现在: model.output_shape == (None, 3, 32)

参数

  • n: 整数,重复次数。

输入尺寸

2D 张量,尺寸为 (num_samples, features)

输出尺寸

3D 张量,尺寸为 (num_samples, n, features)


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Lambda

keras.layers.Lambda(function, output_shape=None, mask=None, arguments=None)

将任意表达式封装为 Layer 对象。

# 添加一个 x -> x^2 层
model.add(Lambda(lambda x: x ** 2))
# 添加一个网络层,返回输入的正数部分
# 与负数部分的反面的连接

def antirectifier(x):
    x -= K.mean(x, axis=1, keepdims=True)
    x = K.l2_normalize(x, axis=1)
    pos = K.relu(x)
    neg = K.relu(-x)
    return K.concatenate([pos, neg], axis=1)

def antirectifier_output_shape(input_shape):
    shape = list(input_shape)
    assert len(shape) == 2  # only valid for 2D tensors
    shape[-1] *= 2
    return tuple(shape)

model.add(Lambda(antirectifier,
                 output_shape=antirectifier_output_shape))

参数

  • function: 需要封装的函数。
    将输入张量作为第一个参数。
  • output_shape: 预期的函数输出尺寸。
    只在使用 Theano 时有意义。
    可以是元组或者函数。
    如果是元组,它只指定第一个维度;
    样本维度假设与输入相同:
    output_shape = (input_shape[0], ) + output_shape
    或者,输入是 None 且样本维度也是 None
    output_shape = (None, ) + output_shape
    如果是函数,它指定整个尺寸为输入尺寸的一个函数:
    output_shape = f(input_shape)
  • arguments: 可选的需要传递给函数的关键字参数。

输入尺寸

任意。当使用此层作为模型中的第一层时,
使用参数 input_shape
(整数元组,不包括样本数的轴)。

Output shape

output_shape 参数指定
(或者在使用 TensorFlow 时,自动推理得到)。


[source]

ActivityRegularization

keras.layers.ActivityRegularization(l1=0.0, l2=0.0)

网络层,对基于代价函数的输入活动应用一个更新。

参数

  • l1: L1 正则化因子 (正数浮点型)。
  • l2: L2 正则化因子 (正数浮点型)。

输入尺寸

任意。当使用此层作为模型中的第一层时,
使用参数 input_shape
(整数元组,不包括样本数的轴)。

输出尺寸

与输入相同。


[source]

Masking

keras.layers.Masking(mask_value=0.0)

使用覆盖值覆盖序列,以跳过时间步。

对于输入张量的每一个时间步(张量的第一个维度),
如果所有时间步中输入张量的值与 mask_value 相等,
那么这个时间步将在所有下游层被覆盖 (跳过)
(只要它们支持覆盖)。

如果任何下游层不支持覆盖但仍然收到此类输入覆盖信息,会引发异常。

考虑将要喂入一个 LSTM 层的 Numpy 矩阵 x
尺寸为 (samples, timesteps, features)
你想要覆盖时间步 #3 和 #5,因为你缺乏这几个
时间步的数据。你可以:

  • 设置 x[:, 3, :] = 0. 以及 x[:, 5, :] = 0.
  • 在 LSTM 层之前,插入一个 mask_value=0 的 Masking 层:
model = Sequential()
model.add(Masking(mask_value=0., input_shape=(timesteps, features)))
model.add(LSTM(32))
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