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Keras搭建深度神经网络解决多分类问题

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Keras搭建深度神经网络解决多分类问题

技术小能手 2019-01-02 16:43:55 浏览415 评论0

摘要: Keras介绍  Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果。

Keras介绍
  Keras是一个开源的高层神经网络API,由纯Python编写而成,其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。Keras 为支持快速实验而生,能够把你的idea迅速转换为结果。Keras适用的Python版本是:Python 2.7-3.6。
  Keras,在希腊语中意为“角”(horn),于2015年3月份第一次发行,它可以在Windows, Linux, Mac等系统中运行。那么,既然有了TensorFlow(或Theano、MXNet、CNTK),为什么还需要Keras呢?这是因为,尽管我们可以用TensorFlow等来创建深度神经网络系统,但Tensorflow等使用相对低级的抽象,直接编写TensorFlow代码具有一定的挑战性,而Keras在TensorFlow的基础上,增加了较易使用的抽象层,使用起来更加简单、高效。
  什么样的场合适合用Keras呢?如果你有如下需求,请选择Keras:

简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性)

支持CNN和RNN,或二者的结合

无缝CPU和GPU切换

  如果想用在你的电脑上使用Keras,需要以下工具:

Python

TensorFlow

Keras

在这里,我们选择TensorFlow作为Keras的后端工具。使用以下Python代码,可以输出Python、TensorFlow以及Keras的版本号:

import sys
import keras as K
import tensorflow as tf

py_ver = sys.version
k_ver = K.__version__
tf_ver = tf.__version__

print("Using Python version " + str(py_ver))
print("Using Keras version " + str(k_ver))
print("Using TensorFlow version " + str(tf_ver))

在笔者的电脑上,输出的结果如下:

Using TensorFlow backend.
Using Python version 3.5.1 (v3.5.1:37a07cee5969, Dec  6 2015, 01:54:25) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
Using Keras version 2.1.5
Using TensorFlow version 1.6.0

  下面,笔者将使用IRIS数据集(鸢尾花数据集,一个经典的机器学习数据集,适合作为多分类问题的测试数据),使用Keras搭建一个深度神经网络(DNN),来解决IRIS数据集的多分类问题,作为Keras入门的第一个例子。

IRIS数据集介绍
  IRIS数据集(鸢尾花数据集),是一个经典的机器学习数据集,适合作为多分类问题的测试数据,它的下载地址为:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/
  IRIS数据集是用来给鸢尾花做分类的数据集,一共150个样本,每个样本包含了花萼长度(sepal length in cm)、花萼宽度(sepal width in cm)、花瓣长度(petal length in cm)、花瓣宽度(petal width in cm)四个特征,将鸢尾花分为三类,分别为Iris Setosa,Iris Versicolour,Iris Virginica,每一类都有50个样本。
  IRIS数据集具体如下(只展示部分数据,顺序已打乱):

image

读取数据集
  笔者的IRIS数据集以csv格式储存,笔者将使用Pandas来读取IRIS数据集,并对目标变量进行0-1编码(One-hot Encoding),最后将该数据集分为训练集和测试集,比例为7:3。完整的Python代码如下:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer

# 读取CSV数据集,并拆分为训练集和测试集
# 该函数的传入参数为CSV_FILE_PATH: csv文件路径
def load_data(CSV_FILE_PATH):
    IRIS = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH)
    target_var = 'class'  # 目标变量
    # 数据集的特征
    features = list(IRIS.columns)
    features.remove(target_var)
    # 目标变量的类别
    Class = IRIS[target_var].unique()
    # 目标变量的类别字典
    Class_dict = dict(zip(Class, range(len(Class))))
    # 增加一列target, 将目标变量进行编码
    IRIS['target'] = IRIS[target_var].apply(lambda x: Class_dict[x])
    # 对目标变量进行0-1编码(One-hot Encoding)
    lb = LabelBinarizer()
    lb.fit(list(Class_dict.values()))
    transformed_labels = lb.transform(IRIS['target'])
    y_bin_labels = []  # 对多分类进行0-1编码的变量
    for i in range(transformed_labels.shape[1]):
        y_bin_labels.append('y' + str(i))
        IRIS['y' + str(i)] = transformed_labels[:, i]
    # 将数据集分为训练集和测试集
    train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(IRIS[features], IRIS[y_bin_labels], 
                                                        train_size=0.7, test_size=0.3, random_state=0)
    return train_x, test_x, train_y, test_y, Class_dict

搭建DNN
  接下来,笔者将展示如何利用Keras来搭建一个简单的深度神经网络(DNN)来解决这个多分类问题。我们要搭建的DNN的结构如下图所示:

image

我们搭建的DNN由输入层、隐藏层、输出层和softmax函数组成,其中输入层由4个神经元组成,对应IRIS数据集中的4个特征,作为输入向量,隐藏层有两层,每层分别有5和6个神经元,之后就是输出层,由3个神经元组成,对应IRIS数据集的目标变量的类别个数,最后,就是一个softmax函数,用于解决多分类问题而创建。
  对应以上的DNN结构,用Keras来搭建的话,其Python代码如下:

  import keras as K
    # 2. 定义模型
    init = K.initializers.glorot_uniform(seed=1)
    simple_adam = K.optimizers.Adam()
    model = K.models.Sequential()
    model.add(K.layers.Dense(units=5, input_dim=4, kernel_initializer=init, activation='relu'))
    model.add(K.layers.Dense(units=6, kernel_initializer=init, activation='relu'))
    model.add(K.layers.Dense(units=3, kernel_initializer=init, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=simple_adam, metrics=['accuracy'])

在这个模型中,我们选择的神经元激活函数为ReLU函数,损失函数为交叉熵(cross entropy),迭代的优化器(optimizer)选择Adam,最初各个层的连接权重(weights)和偏重(biases)是随机生成的。这样我们就讲这个DNN的模型定义完毕了。这么简单?Yes, that's it!

训练及预测
  OK,定义完模型后,我们需要对模型进行训练、评估及预测。对于模型训练,我们每次训练的批数为1,共迭代100次,代码如下(接以上代码):

   # 3. 训练模型
    b_size = 1
    max_epochs = 100
    print("Starting training ")
    h = model.fit(train_x, train_y, batch_size=b_size, epochs=max_epochs, shuffle=True, verbose=1)
    print("Training finished 
")

  为了对模型有个评估,感知模型的表现,需要输出该DNN模型的损失函数的值以及在测试集上的准确率,其Python代码如下(接以上代码):

    # 4. 评估模型
    eval = model.evaluate(test_x, test_y, verbose=0)
    print("Evaluation on test data: loss = %0.6f accuracy = %0.2f%% 
" 
          % (eval[0], eval[1] * 100) )

训练100次,输出的结果如下(中间部分的训练展示已忽略):

Starting training 
Epoch 1/100

  1/105 [..............................] - ETA: 17s - loss: 0.3679 - acc: 1.0000
 42/105 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 1.8081 - acc: 0.3095 
 89/105 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 1.5068 - acc: 0.4270
105/105 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 1.4164 - acc: 0.4667
Epoch 2/100

  1/105 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4766 - acc: 1.0000
 45/105 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 1.0813 - acc: 0.4889
 93/105 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 1.0335 - acc: 0.4839
105/105 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 1.0144 - acc: 0.4857

......

Epoch 99/100

  1/105 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.0013 - acc: 1.0000
 43/105 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.0447 - acc: 0.9767
 84/105 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0824 - acc: 0.9524
105/105 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.0711 - acc: 0.9619
Epoch 100/100

  1/105 [..............................] - ETA: 0s - loss: 2.3032 - acc: 0.0000e+00
 51/105 [=============>................] - ETA: 0s - loss: 0.1122 - acc: 0.9608    
 99/105 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0755 - acc: 0.9798
105/105 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.0756 - acc: 0.9810
Training finished 

Evaluation on test data: loss = 0.094882 accuracy = 97.78% 

可以看到,训练完100次后,在测试集上的准确率已达到97.78%,效果相当好。
  最后是对新数据集进行预测,我们假设一朵鸢尾花的4个特征为6.1,3.1,5.1,1.1,我们想知道这个DNN模型会把它预测到哪一类,其Python代码如下:

   import numpy as np
    # 5. 使用模型进行预测
    np.set_printoptions(precision=4)
    unknown = np.array([[6.1, 3.1, 5.1, 1.1]], dtype=np.float32)
    predicted = model.predict(unknown)
    print("Using model to predict species for features: ")
    print(unknown)
    print("
Predicted softmax vector is: ")
    print(predicted)
    species_dict = {v:k for k,v in Class_dict.items()}
    print("
Predicted species is: ")
    print(species_dict[np.argmax(predicted)])

输出的结果如下:

Using model to predict species for features: 
[[ 6.1  3.1  5.1  1.1]]

Predicted softmax vector is: 
[[  2.0687e-07   9.7901e-01   2.0993e-02]]

Predicted species is: 
versicolor

如果我们仔细地比对IRIS数据集,就会发现,这个预测结果令人相当满意,这个鸢尾花样本的预测结果,以人类的眼光来看,也应当是versicolor。

总结
  到此为止,笔者就把这个演示例子给讲完了,作为入门Keras的第一步,这个例子还是可以的。回顾该模型,首先我们利用Pandas读取IRIS数据集,并分为训练集和测试集,然后用Keras搭建了一个简单的DNN模型,并对该模型进行训练及评估,最后看一下该模型在新数据集上的预测能力。从中,读者不难体会到Keras的优越性,因为,相比TensorFlow,搭建同样的DNN模型及模型训练、评估、预测,其Python代码无疑会比Keras来得长。
  最后,附上该DNN模型的完整Python代码:

# iris_keras_dnn.py
# Python 3.5.1, TensorFlow 1.6.0, Keras 2.1.5
# ========================================================
# 导入模块
import os
import numpy as np
import keras as K
import tensorflow as tf
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

# 读取CSV数据集,并拆分为训练集和测试集
# 该函数的传入参数为CSV_FILE_PATH: csv文件路径
def load_data(CSV_FILE_PATH):
    IRIS = pd.read_csv(CSV_FILE_PATH)
    target_var = 'class'  # 目标变量
    # 数据集的特征
    features = list(IRIS.columns)
    features.remove(target_var)
    # 目标变量的类别
    Class = IRIS[target_var].unique()
    # 目标变量的类别字典
    Class_dict = dict(zip(Class, range(len(Class))))
    # 增加一列target, 将目标变量进行编码
    IRIS['target'] = IRIS[target_var].apply(lambda x: Class_dict[x])
    # 对目标变量进行0-1编码(One-hot Encoding)
    lb = LabelBinarizer()
    lb.fit(list(Class_dict.values()))
    transformed_labels = lb.transform(IRIS['target'])
    y_bin_labels = []  # 对多分类进行0-1编码的变量
    for i in range(transformed_labels.shape[1]):
        y_bin_labels.append('y' + str(i))
        IRIS['y' + str(i)] = transformed_labels[:, i]
    # 将数据集分为训练集和测试集
    train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(IRIS[features], IRIS[y_bin_labels], 
                                                        train_size=0.7, test_size=0.3, random_state=0)
    return train_x, test_x, train_y, test_y, Class_dict

def main():

    # 0. 开始
    print("
Iris dataset using Keras/TensorFlow ")
    np.random.seed(4)
    tf.set_random_seed(13)

    # 1. 读取CSV数据集
    print("Loading Iris data into memory")
    CSV_FILE_PATH = 'E://iris.csv'
    train_x, test_x, train_y, test_y, Class_dict = load_data(CSV_FILE_PATH)

    # 2. 定义模型
    init = K.initializers.glorot_uniform(seed=1)
    simple_adam = K.optimizers.Adam()
    model = K.models.Sequential()
    model.add(K.layers.Dense(units=5, input_dim=4, kernel_initializer=init, activation='relu'))
    model.add(K.layers.Dense(units=6, kernel_initializer=init, activation='relu'))
    model.add(K.layers.Dense(units=3, kernel_initializer=init, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=simple_adam, metrics=['accuracy'])

    # 3. 训练模型
    b_size = 1
    max_epochs = 100
    print("Starting training ")
    h = model.fit(train_x, train_y, batch_size=b_size, epochs=max_epochs, shuffle=True, verbose=1)
    print("Training finished 
")

    # 4. 评估模型
    eval = model.evaluate(test_x, test_y, verbose=0)
    print("Evaluation on test data: loss = %0.6f accuracy = %0.2f%% 
" 
          % (eval[0], eval[1] * 100) )

    # 5. 使用模型进行预测
    np.set_printoptions(precision=4)
    unknown = np.array([[6.1, 3.1, 5.1, 1.1]], dtype=np.float32)
    predicted = model.predict(unknown)
    print("Using model to predict species for features: ")
    print(unknown)
    print("
Predicted softmax vector is: ")
    print(predicted)
    species_dict = {v:k for k,v in Class_dict.items()}
    print("
Predicted species is: ")
    print(species_dict[np.argmax(predicted)])

main()

原文发布时间为:2019-1-2
本文作者:jclian
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