深度学习模型一般由各种模型层组合而成。
tf.keras.layers内置了非常丰富的各种功能的模型层。例如,
layers.Dense,layers.Flatten,layers.Input,layers.DenseFeature,layers.Dropout
layers.Conv2D,layers.MaxPooling2D,layers.Conv1D
layers.Embedding,layers.GRU,layers.LSTM,layers.Bidirectional等等。
如果这些内置模型层不能够满足需求,我们也可以通过编写tf.keras.Lambda匿名模型层或继承tf.keras.layers.Layer基类构建自定义的模型层。
其中tf.keras.Lambda匿名模型层只适用于构造没有学习参数的模型层。
一些常用的内置模型层简单介绍如下。
基础层
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Dense:密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)+ 输出层特征数(bias)
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Activation:激活函数层。一般放在Dense层后面,等价于在Dense层中指定activation。
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Dropout:随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0,一种正则化手段。
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BatchNormalization:批标准化层。通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性,加快模型训练速度,有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。
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SpatialDropout2D:空间随机置零层。训练期间以一定几率将整个特征图置0,一种正则化手段,有利于避免特征图之间过高的相关性。
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Input:输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。
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DenseFeature:特征列接入层,用于接收一个特征列列表并产生一个密集连接层。
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Flatten:压平层,用于将多维张量压成一维。
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Reshape:形状重塑层,改变输入张量的形状。
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Concatenate:拼接层,将多个张量在某个维度上拼接。
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Add:加法层。
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Subtract: 减法层。
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Maximum:取最大值层。
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Minimum:取最小值层。
卷积网络相关层
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Conv1D:普通一维卷积,常用于文本。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数
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Conv2D:普通二维卷积,常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数
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Conv3D:普通三维卷积,常用于视频。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数
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SeparableConv2D:二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作,深度可分离卷积先操作区域,再操作通道。即先对每个通道做独立卷积操作区域,再用1乘1卷积跨通道组合操作通道。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸 + 输入通道数×1×1×输出通道数。深度可分离卷积的参数数量一般远小于普通卷积,效果一般也更好。
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DepthwiseConv2D:二维深度卷积层。仅有SeparableConv2D前半部分操作,即只操作区域,不操作通道,一般输出通道数和输入通道数相同,但也可以通过设置depth_multiplier让输出通道为输入通道的若干倍数。输出通道数 = 输入通道数 × depth_multiplier。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸× depth_multiplier。
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Conv2DTranspose:二维卷积转置层,俗称反卷积层。并非卷积的逆操作,但在卷积核相同的情况下,当其输入尺寸是卷积操作输出尺寸的情况下,卷积转置的输出尺寸恰好是卷积操作的输入尺寸。
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LocallyConnected2D: 二维局部连接层。类似Conv2D,唯一的差别是没有空间上的权值共享,所以其参数个数远高于二维卷积。
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MaxPooling2D: 二维最大池化层。也称作下采样层。池化层无参数,主要作用是降维。
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AveragePooling2D: 二维平均池化层。
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GlobalMaxPool2D: 全局最大池化层。每个通道仅保留一个值。一般从卷积层过渡到全连接层时使用,是Flatten的替代方案。
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GlobalAvgPool2D: 全局平均池化层。每个通道仅保留一个值。
循环网络相关层
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Embedding:嵌入层。一种比Onehot更加有效的对离散特征进行编码的方法。一般用于将输入中的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。
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LSTM:长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道,遗忘门,更新门,输出门。可以较为有效地缓解梯度消失问题,从而能够适用长期依赖问题。设置return_sequences = True时可以返回各个中间步骤输出,否则只返回最终输出。
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GRU:门控循环网络层。LSTM的低配版,不具有携带轨道,参数数量少于LSTM,训练速度更快。
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SimpleRNN:简单循环网络层。容易存在梯度消失,不能够适用长期依赖问题。一般较少使用。
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ConvLSTM2D:卷积长短记忆循环网络层。结构上类似LSTM,但对输入的转换操作和对状态的转换操作都是卷积运算。
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Bidirectional:双向循环网络包装器。可以将LSTM,GRU等层包装成双向循环网络。从而增强特征提取能力。
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RNN:RNN基本层。接受一个循环网络单元或一个循环单元列表,通过调用tf.keras.backend.rnn函数在序列上进行迭代从而转换成循环网络层。
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LSTMCell:LSTM单元。和LSTM在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。可以简单理解LSTM即RNN基本层包裹LSTMCell。
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GRUCell:GRU单元。和GRU在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。
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SimpleRNNCell:SimpleRNN单元。和SimpleRNN在整个序列上迭代相比,它仅在序列上迭代一步。
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AbstractRNNCell:抽象RNN单元。通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元,再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。
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Attention:Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
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AdditiveAttention:Additive类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。
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TimeDistributed:时间分布包装器。包装后可以将Dense、Conv2D等作用到每一个时间片段上。
如果自定义模型层没有需要被训练的参数,一般推荐使用Lamda层实现。
如果自定义模型层有需要被训练的参数,则可以通过对Layer基类子类化实现。
Lamda层由于没有需要被训练的参数,只需要定义正向传播逻辑即可,使用比Layer基类子类化更加简单。
Lamda层的正向逻辑可以使用Python的lambda函数来表达,也可以用def关键字定义函数来表达。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers,models,regularizers
mypower = layers.Lambda(lambda x:tf.math.pow(x,2))
mypower(tf.range(5))
<tf.Tensor: shape=(5,), dtype=int32, numpy=array([ 0, 1, 4, 9, 16], dtype=int32)>
Layer的子类化一般需要重新实现初始化方法,Build方法和Call方法。下面是一个简化的线性层的范例,类似Dense.
class Linear(layers.Layer):
def __init__(self, units=32, **kwargs):
super(Linear, self).__init__(**kwargs)
self.units = units
#build方法一般定义Layer需要被训练的参数。
def build(self, input_shape):
self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
initializer='random_normal',
trainable=True)
self.b = self.add_weight(shape=(self.units,),
initializer='random_normal',
trainable=True)
super(Linear,self).build(input_shape) # 相当于设置self.built = True
#call方法一般定义正向传播运算逻辑,__call__方法调用了它。
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b
#如果要让自定义的Layer通过Functional API 组合成模型时可以序列化,需要自定义get_config方法。
def get_config(self):
config = super(Linear, self).get_config()
config.update({'units': self.units})
return config
linear = Linear(units = 8)
print(linear.built)
#指定input_shape,显式调用build方法,第0维代表样本数量,用None填充
linear.build(input_shape = (None,16))
print(linear.built)
False
True
linear = Linear(units = 8)
print(linear.built)
linear.build(input_shape = (None,16))
print(linear.compute_output_shape(input_shape = (None,16)))
False
(None, 8)
linear = Linear(units = 16)
print(linear.built)
#如果built = False,调用__call__时会先调用build方法, 再调用call方法。
linear(tf.random.uniform((100,64)))
print(linear.built)
config = linear.get_config()
print(config)
False
True
{'name': 'linear_3', 'trainable': True, 'dtype': 'float32', 'units': 16}
tf.keras.backend.clear_session()
model = models.Sequential()
#注意该处的input_shape会被模型加工,无需使用None代表样本数量维
model.add(Linear(units = 16,input_shape = (64,)))
print("model.input_shape: ",model.input_shape)
print("model.output_shape: ",model.output_shape)
model.summary()
model.input_shape: (None, 64)
model.output_shape: (None, 16)
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
linear (Linear) (None, 16) 1040
=================================================================
Total params: 1,040
Trainable params: 1,040
Non-trainable params: 0
如果对本书内容理解上有需要进一步和作者交流的地方,欢迎在公众号"Python与算法之美"下留言。作者时间和精力有限,会酌情予以回复。