Keras入门（一）搭建深度神经网络（DNN）解决多分类问题

不念不忘少年蓝@ 2022-05-08 13:48 318阅读 0赞

### 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）：  
![iris数据集预览][iris]

### 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：

![DNN结构示意图][DNN]

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 \n")

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%% \n" \
              % (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("\nPredicted softmax vector is: ")
        print(predicted)
        species_dict = { v:k for k,v in Class_dict.items()}
        print("\nPredicted 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("\nIris 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 \n")
    
        # 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%% \n" \
              % (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("\nPredicted softmax vector is: ")
        print(predicted)
        species_dict = { v:k for k,v in Class_dict.items()}
        print("\nPredicted species is: ")
        print(species_dict[np.argmax(predicted)])
    
    main()

### 参考文献 ###

1.  Keras中文文档： https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/
2.  Keras Succinctly: http://ebooks.syncfusion.com/downloads/keras-succinctly/keras-succinctly.pdf?AWSAccessKeyId=AKIAJ5W3G2Z6F2ZHAREQ&Expires=1539315050&Signature=r6qJ%2BP7KUEU442WMObSLd2%2Flkqw%3D
3.  IRIS数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/

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[iris]: /images/20220508/ea64e9e84c024a668bb1ab5ed85bfb6d.png
[DNN]: /images/20220508/01665ca9758344bd99237f7882549fc1.png