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| 本文作者： AI研習(xí)社-譯站 | 2020-08-14 14:42 |
字幕組雙語原文：TensorFlow 2入門指南，初學(xué)者必備！
英語原文：Getting Started with TensorFlow 2
什么是Tensorflow？
TensorFlow是谷歌推出的深度學(xué)習(xí)框架，于2019年發(fā)布了第二版。 它是世界上最著名的深度學(xué)習(xí)框架之一，被行業(yè)專家和研究人員廣泛使用。
Tensorflow v1難以使用和理解，因為它的Pythonic較少，但是隨著Keras發(fā)行的v2現(xiàn)在與Tensorflow.keras完全同步，它易于使用，易學(xué)且易于理解。
請記住，這不是有關(guān)深度學(xué)習(xí)的文章，所以我希望您了解深度學(xué)習(xí)的術(shù)語及其背后的基本思想。
我們將使用非常著名的數(shù)據(jù)集IRIS數(shù)據(jù)集探索深度學(xué)習(xí)的世界。
廢話不多說，我們直接看看代碼。
from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() |
現(xiàn)在，這個 iris 是一個字典。 我們可以使用下面的代碼查看鍵值
>>> iris.keys() dict_keys([‘data’, ‘target’, ‘frame’, ‘target_names’, ‘DESCR’, ‘feature_names’, ‘filename’]) |
因此，我們的數(shù)據(jù)在 data 鍵中，目標在 targe 鍵中，依此類推。 如果要查看此數(shù)據(jù)集的詳細信息，可以使用 iris[ ['DESCR']。
現(xiàn)在，我們必須導(dǎo)入其他重要的庫，這將有助于我們創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
from sklearn.model_selection import train_test_split #to split data import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Sequential |
在這里，我們從tensorflow中導(dǎo)入了2個主要的東西，分別是Dense和Sequential。 從tensorflow.keras.layers導(dǎo)入的Dense是緊密連接的一種層。 密集連接的層意味著先前層的所有節(jié)點都連接到當(dāng)前層的所有節(jié)點。
Sequential是Keras的API，通常稱為Sequential API，我們將使用它來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
為了更好地理解數(shù)據(jù)，我們可以將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)幀。 我們開始做吧。
X = pd.DataFrame(data = iris.data, columns = iris.feature_names) print(X.head()) |
X.head()
請注意，這里我們設(shè)置了column = iris.feature_names，其中feature_names是具有所有4個特征名稱的鍵。
同樣對于目標，
| y = pd.DataFrame(data=iris.target, columns = [‘irisType’]) |
y.head()
要查看目標集合中的類數(shù)量，我們可以使用
| y.irisType.value_counts() |
這里我們可以看到我們有3個類，每個類都有標簽0、1和2。
| iris.target_names #它是iris詞典的鍵值 |
這些是我們必須預(yù)測的類名稱。
目前，機器學(xué)習(xí)的第一步就是數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟是：
填入缺失值
將數(shù)據(jù)分割成為訓(xùn)練集以及驗證集
對數(shù)據(jù)進行標準化處理
將類別性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為獨熱向量
為了檢查是否存在缺失值，我們可以用pandas.DataFrame.info()來進行檢查工作。
| X.info() |
這樣我們就可以看到我們（很幸運地）沒有缺失值，并且所有特征都是float64格式的。
為了將數(shù)據(jù)集分割為訓(xùn)練集和測試集，我們可以使用先前已經(jīng)引入過的sklearn.model_selection中的train_test_split。
| X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.1) |
其中test_size是一種聲明，它說明我們希望整個數(shù)據(jù)集的10%被用來做為測試數(shù)據(jù)。
一般情況下，當(dāng)數(shù)據(jù)的偏差非常大的時候，我們會對數(shù)據(jù)進行標準化。為了查看偏差值，我們可以使用pandas.DataFrame中的var()函數(shù)來檢查所有列的偏差值。
| X_train.var(), X_test.var() |
這樣我們便可以看到，X_train和X_test的偏差值都非常低，因此無需對數(shù)據(jù)進行標準化。
因為我們知道我們的輸出數(shù)據(jù)是已經(jīng)使用iris.target_name檢查過的3個類之一，所以好消息是，當(dāng)我們加載目標時，它們已經(jīng)是0、1、2格式，其中0=1類，1=2類，依此類推。
這種表示方式的問題在于，我們的模型可能會賦予越高的數(shù)字更高的優(yōu)先級，這可能會導(dǎo)致結(jié)果有偏差。 因此，為了解決這個問題，我們將使用單熱點表示法。 你可以在這里了解更多關(guān)于一個熱門載體的信息。 我們可以使用內(nèi)置的KERS TO_CATEGRICAL，也可以使用skLearn中的OneHotEncoding。 我們將使用to_classical。
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train) y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test) |
我們將只檢查前5行，以檢查它是否已正確轉(zhuǎn)換。
| y_train[:5,:] |
是的，我們已經(jīng)把它轉(zhuǎn)換成了獨熱的表達方式。
我們可以做的最后一件事是將我們的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換回Numpy數(shù)組，這樣我們就可以使用一些額外的函數(shù)，這些函數(shù)將在稍后的模型中對我們有所幫助。 要做到這一點，我們可以使用
X_train = X_train.values X_test = X_test.values |
讓我們看看第一個訓(xùn)練示例的結(jié)果是什么。
| X_train[0] |
在這里，我們可以看到第一個訓(xùn)練示例中4個特征的值，它的形狀是(4)，
當(dāng)我們在它們上使用to_Category時，我們的目標標簽已經(jīng)是數(shù)組格式。
現(xiàn)在，我們終于準備好創(chuàng)建我們的模型并對其進行訓(xùn)練。 我們將從一個簡單的模型開始，然后我們將轉(zhuǎn)到復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，在那里我們將介紹Keras中的不同技巧和技術(shù)。
讓我們對我們的基本模型進行編碼
| model1 = Sequential() #Sequential Object |
首先，我們必須創(chuàng)建一個Sequential對象。 現(xiàn)在，要創(chuàng)建一個模型，我們所要做的就是根據(jù)我們的選擇添加不同類型的層。 我們將制作一個10層的Dense層模型，這樣我們就可以觀察到過擬合，并在以后通過不同的正則化技術(shù)來減少它。
model1.add( Dense( 64, activation = 'relu', input_shape= X_train[0].shape)) model1.add( Dense (128, activation = 'relu') model1.add( Dense (128, activation = 'relu') model1.add( Dense (128, activation = 'relu') model1.add( Dense (128, activation = 'relu') model1.add( Dense (64, activation = 'relu') model1.add( Dense (64, activation = 'relu') model1.add( Dense (64, activation = 'relu') model1.add( Dense (64, activation = 'relu') model1.add( Dense (3, activation = 'softmax') |
請注意，在我們的第一層中，我們使用了一個額外的參數(shù)INPUT_Shape。 此參數(shù)指定第一層的尺寸。 在這種情況下，我們不關(guān)心訓(xùn)練示例的數(shù)量。 相反，我們只關(guān)心功能的數(shù)量。 因此，我們傳入任何訓(xùn)練示例的形狀，在我們的示例中，它是(4，)在input_Shape內(nèi)。
請注意，我們在輸出層中使用了Softmax(激活函數(shù))，因為它是一個多類分類問題。 如果這是一個二進制分類問題，我們會使用Sigmoid激活函數(shù)。
我們可以傳入任何我們想要的激活函數(shù)，如Sigmoid或linear或tanh，但實驗證明relu在這類模型中表現(xiàn)最好。
現(xiàn)在，當(dāng)我們定義了模型的形狀后，下一步是指定它的損耗、優(yōu)化器和度量。 我們在keras中使用Compile方法指定這些參數(shù)。
| model1.compile(optimizer='adam', loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['acc']) |
在這里，我們可以使用任何優(yōu)化器，如隨機梯度下降、RMSProp等，但我們將使用Adam。
我們在這里使用CATEGRICAL_CROSENTROPY是因為我們有一個多類分類問題，如果我們有一個二進制分類問題，我們將使用BINARY_CROSENTROPY。
衡量標準對于評估一個人的模型是很重要的。 我們可以根據(jù)不同的度量標準來評估我們的模型。 對于分類問題，最重要的衡量標準是準確度，它表明我們的預(yù)測有多準確。
我們模型的最后一步是將其匹配到訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練標簽上。 讓我們對它進行編碼。
| history = model1.fit(X_train, y_train, batch_size = 40, epochs=800, validation_split = 0.1 |
fit返回一個回調(diào)，其中包含我們訓(xùn)練的所有歷史記錄，我們可以使用它來執(zhí)行不同的有用任務(wù)，如繪圖等。
歷史回調(diào)有一個名為history的屬性，我們可以將其作為history.history進行訪問，這是一個包含所有損失和指標歷史的字典，即，在我們的示例中，它具有Loss、Acc、val_loses和val_acc的歷史記錄，并且我們可以將每個單獨的歷史記錄作為 history.history.loss 或 history.history['val_acc'] 等進行訪問。
我們有一個指定的epoch數(shù)為800，batch大小為40，驗證拆分為0.1，這意味著我們現(xiàn)在有10%的驗證數(shù)據(jù)，我們將使用這些數(shù)據(jù)來分析我們的訓(xùn)練。 使用800個epoch將過度擬合數(shù)據(jù)，這意味著它將在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上執(zhí)行得非常好，但在測試數(shù)據(jù)上則不會。
當(dāng)模型進行訓(xùn)練時，我們可以看到我們在訓(xùn)練集和驗證集上的損失和準確性。
在此，我們可以看到，訓(xùn)練集上的準確率是100%，驗證集上的準確率則為67%，這對于這樣一個模型來說已經(jīng)很出色了。接下來就讓我們畫出圖像。
plt.plot(history.history['acc']) plt.plot(history.history['val_acc']) plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Acc') plt.legend(['Training', 'Validation'], loc='upper right') |
我們可以很清楚地看到，訓(xùn)練集上的準確率要比驗證集上高得多了。
類似地，我們用如下方法畫出損失：
plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend(['Training', 'Validation'], loc='upper left') |
在此，我們可以很清楚地看到，驗證集上的損失比訓(xùn)練集上要大得多了，這是因為數(shù)據(jù)被過擬合了。
為了看看模型的表現(xiàn)是不是好，我們可以使用model.evaluate來查看。我們要將數(shù)據(jù)和標簽放入評估函數(shù)中。
| model1.evaluate(X_test, y_test) |
這樣，我們就可看到模型的準確率為88%，這對于一個過擬合的模型來說已經(jīng)很好了。
讓我們通過將正則化添加到我們的模型中來使它變得更好。 正則化將減少我們模型的過度擬合，并將改進我們的模型。
我們將在我們的模型中添加L2正則化。 單擊 此處了解有關(guān)L2正則化的更多信息。 要在我們的模型中添加L2正則化，我們必須指定要添加正則化的層，并給出一個附加參數(shù)kernel_Regularizer，然后傳遞tf.keras.Regularizers.l2()。
我們還將在我們的模型中實現(xiàn)一些dropout，這將幫助我們更好地減少過擬合，從而獲得更好的性能。 要閱讀更多關(guān)于dropout背后的理論和動機，請參閱這篇文章。
讓我們重新定義這個模型吧。
model2 = Sequential() model2.add(Dense(64, activation = 'relu', input_shape= X_train[0].shape)) model2.add( Dense(128, activation = 'relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add( Dense (128, activation = 'relu',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5) model2.add( Dense (128, activation = 'relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add(Dense(128, activation = 'relu', kernel_regularizer = tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add( Dense (64, activation = 'relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add( Dense (64, activation = 'relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5) model2.add( Dense (64, activation = 'relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add( Dense (64, activation = 'relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) model2.add( Dense (3, activation = 'softmax', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001) )) |
如果你仔細觀察，我們所有的層和參數(shù)都是一樣的，除了我們在每個dense層中增加了2個dropout層和正則化。
我們將保留所有其他東西(損失、優(yōu)化器、epoch等)一樣。
model2.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc']) history2 = model2.fit(X_train, y_train, epochs=800, validation_split=0.1, batch_size=40) |
現(xiàn)在讓我們評估一下模型。
你猜怎么著？ 通過加入正則化和dropout層，我們的準確率從88%提高到94%。 如果我們增加了BN層，它將會進一步改善。
讓我們把它畫出來。
plt.plot(history2.history['acc']) plt.plot(history2.history['val_acc']) plt.title('Accuracy vs. epochs') plt.ylabel('Acc') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Training', 'Validation'], loc='lower right') plt.show() |
plt.plot(history2.history['loss']) plt.plot(history2.history['val_loss']) plt.title('Loss vs. epochs') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Training', 'Validation'], loc='upper right') plt.show() |
如此一來，我們就非常成功地改善了模型的過擬合，并且將模型準確率提升了幾乎6%，這對于一個小數(shù)據(jù)集來說是很好的改善。
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