基于Keras的扩展性如何自定义keras

今天小编给大家分享一下基于Keras的扩展性如何自定义keras的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

简介

Keras是一个用于在python上搭神经网络模型的框架，语法和torch比较相似。我个人认为Keras最大的特点是包装很好，一些在训练过程中要输出的方法和常用的优化函数、目标函数都已经内置了，非常适合用来写大作业。Keras和python的哲学有些相似，那就是尽量不自己造轮子。

但是最近逛知乎，看到有答案说，Keras只能用来搭一些世面上已经普及的网络，和其它框架相比比较小白。换句话说，就是Keras的扩展性不好。作为一个试用过theano、tensorflow、torch、caffe等框架，最后定居在Keras的人，我对此不太同意。事实上，Keras拥有不错的扩展性，这一方面是因为设计时就留好的接口，另一方面是因为清晰的代码结构，让你可以有很多自定义的空间。所以下面用几个例子介绍在Keras中如何自定义层和各种方法。

0、backend

如果想在Keras中自定义各种层和函数，一定会用到的就是backend。一般导入的方法是

from keras import backend as K

这是因为Keras可以有两种后台，即theano和tensorflow，所以一些操作张量的函数可能是随后台的不同而不同的，

通过引入这个backend，就可以让Keras来处理兼容性。

比如求x的平均，就是K.mean(x)。backend文件本身在keras/backend文件夹下，可以通过阅读代码来了解backend都支持哪些操作。backend里面函数很多，一般都够用了。

1、Lambda 层

如果你只是想对流经该层的数据做个变换，而这个变换本身没有什么需要学习的参数，那么直接用Lambda Layer是最合适的了。

导入的方法是

from keras.layers.core import Lambda

Lambda函数接受两个参数，第一个是输入张量对输出张量的映射函数，第二个是输入的shape对输出的shape的映射函数。比如想构建这样一个层，流经该层的数据会被减去平均值，那么可以这样定义：

def sub_mean(x):    x -= K.mean(x,axis=1,keepdims=True)    return xmodel.add( Lambda(sub_mean,output_shape=lambda input_shape:input_shape ))

因为输出的shape和输入的shape是一样的，第二个参数就直接用了恒等映射。

把模型完整地建立出来：

def get_submean_model():    model = Sequential()    model.add(Dense(5,input_dim=7))    def sub_mean(x):        x -= K.mean(x,axis=1,keepdims=True)        return x    model.add( Lambda(sub_mean,output_shape=lambda input_shape:input_shape))    model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse')    return modelmodel = get_submean_model()res=model.predict(np.random.random((3,7)))

得到地res的平均值是[ 5.96046448e-08 -5.96046448e-08 0.00000000e+00]，可见确实实现了减去均值的作用。

2、自定义非递归层

如果自己想定义的层中有需要学习的变量，那么就不能用lambda层了，需要自己写一个出来。

比如说我想定义一个层，它的效果是对张量乘一个正对角阵（换句话说，输入向量与一个要学习的向量逐元素相乘），那么可以这样写：

首先要导入基类

from keras.engine.topology import Layer

然后对MyLaber定义如下：

class MyLayer(Layer):    def __init__(self,output_dim,**kw):        self.output_dim = output_dim        super(MyLayer,self).__init__(**kw)    def build(self,input_shape):        input_dim = input_shape[1]        assert(input_dim == self.output_dim)        inital_SCALER = np.ones((input_dim,))*1000        self.SCALER = K.variable(inital_SCALER)        self.trainable_weights = [self.SCALER]        super(MyLayer,self).build(input_shape)    def call(self,x,mask=None):        #return x - K.mean(x,axis=1,keepdims=True)        x *= self.SCALER        return x    def get_output_shape_for(self,input_shape):        return input_shape

主要参照Keras内置的层的写法，比如Dense在keras/layers/core.py中，要把能学习的参数放在self.trainable_weights中。这里把初始值设成了1000是为了让该层的效果更显著。然后把模型写全来测试一下

def get_mylayer_model():    model = Sequential()    model.add(Dense(5,input_dim=7))    model.add(MyLayer(5))    model.compile(optimizer='rmsprop',loss='mse')    return modelmodel = get_mylayer_model()res=model.predict(np.random.random((3,7)))print res

res如下：

[[ 271.2746582 -1053.31506348 147.17185974 -1120.33740234 609.54876709]

[ -263.69671631 -390.41921997 291.17721558 -594.58721924 615.97369385]

[ -46.58752823 -733.11328125 -21.9815979 -570.79351807 649.44158936]]

都是很大的数，而不加MyLayer时每个值一般也不超过+-2，这个层确实起了作用。

在fit之前调用model.get_weights()，看到该层的权重都是1000，随便随机出来个测试集，fit几千个epoch只后，loss变得很小，MyLayer的权重变成了997左右，而前面一层Dense的权重都成10^-4量级，说明MyLayer中的参数也确实是可学习的。

3、自定义损失函数

Keras内置的损失函数都在keras/objectives.py中，比如mse的定义是：

def mean_squared_error(y_true, y_pred):    return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

按照相同的格式，可以定义自己的损失函数。比如我们想要差值的4次方的平均作为损失函数：

def my_object(y_true,y_pred):    return K.mean(K.square(K.square(y_pred-y_true)),axis=-1)

把模型写全：

def get_myobj_model():    model = Sequential()    model.add(Dense(5,input_dim=7))    model.add(Dense(3))    def my_object(y_true,y_pred):        return K.mean(K.square(K.square(y_pred-y_true)),axis=-1)    model.compile(optimizer='sgd',loss=my_object)    return modelmodel = get_myobj_model()

能自定义损失函数是非常重要一环，它极大的扩展了网络的应用。例如希望用cnn训练出来一个前后景分割的滤波器，它的输出的像素在对应前景的位置是1，在对应后景的位置是0。不但希望网络输出的值的mse小，而且希望0和1分别都连在一起，不要出来雪花状的输出。那么自定义损失函数就能做到了，实际是把两个损失函数放到了一个损失函数中。

另外一些很有用的损失函数如warp-ctc，就可以在这里集成进模型。

4、自定义递归层

递归层的定义方法和非递归层不太一样。根据Keras内LSTM的写法，它还有一个reset_states函数和step函数，这是由递归的性质决定的。例子都在keras/layers/recurrent.py中。

之前看学长用lasagne写的LSTM的变体，看得我想哭，还不如在Keras中把LSTM得代码复制过来修修改改。不过LSTM也不能直接复制过来，还需要import几个依赖：

rom keras.layers.recurrent import LSTM,Recurrent,time_distributed_densefrom keras import initializations,regularizers,activationsfrom keras.engine import InputSpec

5、自定义优化函数

Keras的代码确实好，耦合度很低。Keras内置的优化函数在keras/optimizers.py中，基类Optimizer也在这个文件里。例如把它内置的SGD算法拷贝到自己的文件中，只要先from keras.optimizers import Optimizer就能编译通过。

有时候要得到state-of-the-art的结果，需要用sgd加动量法充分收敛。比如学习率0.01学习上100epoch，再把学习率减半，再学100epoch，依次类推。如果不自定义优化函数的话，就要分阶段调用fit函数，修改学习率，可能还要重新compile。这就不是很优美了。其它一些奇葩的学习策略，也可以通过自定义优化函数来得到。

6、后记

Keras确实非常强大，不但能用来写大作业，做一些研究也够用了。Yeah

补充：keras的扩展性：自定义keras

1. 自定义keras

keras是一种深度学习的API，能够快速实现你的实验。keras也集成了很多预训练的模型，可以实现很多常规的任务，如图像分类。TensorFlow 2.0之后tensorflow本身也变的很keras化。

另一方面，keras表现出高度的模块化和封装性，所以有的人会觉得keras不易于扩展， 比如实现一种新的Loss，新的网络层结构；其实可以通过keras的基础模块进行快速的扩展，实现更新的算法。

本文就keras的扩展性，总结了对layer，model和loss的自定义。

2. 自定义keras layers

layers是keras中重要的组成部分，网络结构中每一个组成都要以layers来表现。keras提供了很多常规的layer，如Convolution layers，pooling layers， activation layers， dense layers等， 我们可以通过继承基础layers来扩展自定义的layers。

2.1 base layer

layer实了输入tensor和输出tensor的操作类，以下为base layer的5个方法，自定义layer只要重写这些方法就可以了。

init(): 定义自定义layer的一些属性

build(self, input_shape)：定义layer需要的权重weights

call(self, *args, **kwargs)：layer具体的操作，会在调用自定义layer自动执行

get_config(self)：layer初始化的配置，是一个字典dictionary。

compute_output_shape(self,input_shape)：计算输出tensor的shape

2.2 例子

# 标准化层class InstanceNormalize(Layer):    def __init__(self, **kwargs):        super(InstanceNormalize, self).__init__(**kwargs)        self.epsilon = 1e-3                def call(self, x, mask=None):        mean, var = tf.nn.moments(x, [1, 2], keep_dims=True)        return tf.div(tf.subtract(x, mean), tf.sqrt(tf.add(var, self.epsilon)))                                                     def compute_output_shape(self,input_shape):        return input_shape# 调用inputs = keras.Input(shape=(None, None, 3))x = InstanceNormalize()(inputs)

# 可以通过add_weight() 创建权重class SimpleDense(Layer):  def __init__(self, units=32):      super(SimpleDense, self).__init__()      self.units = units  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)  def call(self, inputs):      return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b# 调用inputs = keras.Input(shape=(None, None, 3))x = SimpleDense(units=64)(inputs)

3. 自定义keras model

我们在定义完网络结构时，会把整个工作流放在 keras.Model， 进行 compile(), 然后通过 fit() 进行训练过程。执行 fit() 的时候，执行每个 batch size data 的时候，都会调用 Model 中train_step(self, data)

from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Activationmodel = Sequential()model.add(Dense(units=64, input_dim=100))model.add(Activation("relu"))model.add(Dense(units=10))model.add(Activation("softmax"))model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

当你需要自己控制训练过程的时候，可以重写Model的train_step(self, data)方法

class CustomModel(keras.Model):    def train_step(self, data):        # Unpack the data. Its structure depends on your model and        # on what you pass to `fit()`.        x, y = data        with tf.GradientTape() as tape:            y_pred = self(x, training=True)  # Forward pass            # Compute the loss value            # (the loss function is configured in `compile()`)            loss = self.compiled_loss(y, y_pred, regularization_losses=self.losses)        # Compute gradients        trainable_vars = self.trainable_variables        gradients = tape.gradient(loss, trainable_vars)        # Update weights        self.optimizer.apply_gradients(zip(gradients, trainable_vars))        # Update metrics (includes the metric that tracks the loss)        self.compiled_metrics.update_state(y, y_pred)        # Return a dict mapping metric names to current value        return {m.name: m.result() for m in self.metrics}import numpy as np# Construct and compile an instance of CustomModelinputs = keras.Input(shape=(32,))outputs = keras.layers.Dense(1)(inputs)model = CustomModel(inputs, outputs)model.compile(optimizer="adam", loss="mse", metrics=["mae"])# Just use `fit` as usualx = np.random.random((1000, 32))y = np.random.random((1000, 1))model.fit(x, y, epochs=3)

4. 自定义keras loss

keras实现了交叉熵等常见的loss，自定义loss对于使用keras来说是比较常见，实现各种魔改loss，如focal loss。

我们来看看keras源码中对loss实现

def categorical_crossentropy(y_true, y_pred):    return K.categorical_crossentropy(y_true, y_pred)def mean_squared_error(y_true, y_pred):    return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)

可以看出输入是groud true y_true和预测值y_pred， 返回为计算loss的函数。自定义loss可以参照如此模式即可。

def focal_loss(weights=None, alpha=0.25, gamma=2):    r"""Compute focal loss for predictions.        Multi-labels Focal loss formula:            FL = -alpha * (z-p)^gamma * log(p) -(1-alpha) * p^gamma * log(1-p)                 ,which alpha = 0.25, gamma = 2, p = sigmoid(x), z = target_tensor.    # https://github.com/ailias/Focal-Loss-implement-on-Tensorflow/blob/master/focal_loss.py    Args:     prediction_tensor: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors,        num_classes] representing the predicted logits for each class     target_tensor: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors,        num_classes] representing one-hot encoded classification targets     weights: A float tensor of shape [batch_size, num_anchors]     alpha: A scalar tensor for focal loss alpha hyper-parameter     gamma: A scalar tensor for focal loss gamma hyper-parameter    Returns:        loss: A (scalar) tensor representing the value of the loss function    """    def _custom_loss(y_true, y_pred):        sigmoid_p = tf.nn.sigmoid(y_pred)        zeros = array_ops.zeros_like(sigmoid_p, dtype=sigmoid_p.dtype)        # For poitive prediction, only need consider front part loss, back part is 0;        # target_tensor > zeros <=> z=1, so poitive coefficient = z - p.        pos_p_sub = array_ops.where(y_true > zeros, y_true - sigmoid_p, zeros)        # For negative prediction, only need consider back part loss, front part is 0;        # target_tensor > zeros <=> z=1, so negative coefficient = 0.        neg_p_sub = array_ops.where(y_true > zeros, zeros, sigmoid_p)        per_entry_cross_ent = - alpha * (pos_p_sub ** gamma) * tf.log(tf.clip_by_value(sigmoid_p, 1e-8, 1.0))                               - (1 - alpha) * (neg_p_sub ** gamma) * tf.log(            tf.clip_by_value(1.0 - sigmoid_p, 1e-8, 1.0))        return tf.reduce_sum(per_entry_cross_ent)    return _custom_loss

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