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  • keras_4_关于Keras的Layer

    1. 公共函数

    1. layer.get_weights(): 以含有Numpy矩阵的列表形式返回层的权重。

    2. layer.set_weights(weights): 从含有Numpy矩阵的列表中设置层的权重（与get_weights的输出形状相同）。

    3. layer.get_config(): 返回包含层配置的字典。此图层可以通过以下方式重置：

      layer = Dense(32)
config = layer.get_config()
reconstructed_layer = Dense.from_config(config)

# 或者
from keras import layers
config = layer.get_config()
layer = layers.deserialize({'class_name': layer.__class__.__name__,
                            'config': config})

    4. 如果一个层具有单个节点 (i.e. 如果它不是共享层), 你可以得到它的输入张量，输出张量，输入尺寸和输出尺寸:

      • layer.input
      • layer.output
      • layer.input_shape
      • layer.output_shape

    5. 如果层有多个节点 (参见: 层节点和共享层的概念), 您可以使用以下函数:

      • layer.get_input_at(node_index)
      • layer.get_output_at(node_index)
      • layer.get_input_shape_at(node_index)
      • layer.get_output_shape_at(node_index)

    2. 核心网络层

    1. Dense

    2. Activation

    3. Dropout

    4. Flatten

    5. Input

    6. Reshape

    7. Permute

      • 根据给定的模式置换输入的维度。在某些场景下很有用，例如将 RNN 和 CNN 连接在一起。

        model = Sequential()
model.add(Permute((2, 1), input_shape=(10, 64)))
# 现在： model.output_shape == (None, 64, 10) # 等价于执行了矩阵转置
# 注意： None 是批表示的维度

    8. RepeatVector

    9. Lambda

    10. ActivityRegularization

    11. Masking

    12. SpatialDropout1D

      • Dropout 的 Spatial 1D 版本

    13. SpatialDropout2D

      • Dropout 的 Spatial 2D 版本，此版本的功能与 Dropout 相同，但它会丢弃整个 2D 的特征图而不是丢弃单个元素。
      • 如果特征图中相邻的像素是强相关的（通常是靠前的卷积层中的情况），那么常规的 dropout 将无法使激活正则化，且导致有效的学习速率降低。在这种情况下，SpatialDropout2D 将有助于提高特征图之间的独立性，应该使用它来代替 dropout。

    14. SpatialDropout3D

      • Dropout 的 Spatial 3D 版本，此版本的功能与 Dropout 相同，但它会丢弃整个 3D 的特征图而不是丢弃单个元素。使用场景同上述2D

    3. 卷积层(Convolution)

    1. Conv1D (比如时序卷积)

    2. Conv2D (比如图像中的二维卷积)

    3. SeparableConv1D (depth方向的可分离1D卷积)

      • 首先执行深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道），然后再执行一个将所得输出通道 混合在一起的逐点卷积。depth_multiplier 参数控 制深度步骤中每个输入通道生成多少个输出通道。可分离的卷积可以理解为一种将卷积核分解成 两个较小的卷积核的方法，或者作为 Inception 块的 一个极端版本。

    4. SeparableConv2D

      • 首先执行深度方向的空间卷积 （分别作用于每个输入通道），紧接一个将所得输出通道 混合在一起的逐点卷积。其余描述同上的1D

    5. Conv2DTranspose (同理会有3D)

      • 转置卷积(或反卷积)，或者叫Deconvolution

    6. Conv3D

      • 立体空间卷积：比如对一个视频(一个视频可以形式化为包含N帧的二维image，比如NxWxHxC。之前Conv2D处理的是二维image，即WxHxC)

    7. Cropping1D

      • 1D 输入的裁剪层（例如时间序列），它沿着时间维度（第 1 个轴）裁剪。
      • 入参，如cropping=(4,5): 整数或整数元组（长度为 2）。 在裁剪维度（第 1 个轴）的开始和结束位置 应该裁剪多少个单位（此处分别是4,5）。 如果只提供了一个整数，那么这两个位置将使用 相同的值。

    8. Croppong2D

      • 2D 输入的裁剪层（例如图像），它沿着空间维度裁剪，即宽度和高度。

        # 裁剪输入的 2D 图像或特征图
model = Sequential()
model.add(Cropping2D(cropping=((2, 2), (4, 4)),
                     input_shape=(28, 28, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 24, 20, 3)
model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same')) # padding='same'保持原有的W,H
model.add(Cropping2D(cropping=((2, 2), (2, 2))))
# 现在 model.output_shape == (None, 20, 16. 64)

    9. Cropping3D

      • 3D 数据的裁剪层（例如空间或时空）。

    10. Upsampling1D

      • 1D 输入的上采样层，沿着时间轴重复每个时间步 size 次。

    11. Upsampling2D

      • 2D 输入的上采样层，沿着数据的行和列分别重复 size[0] 和 size[1] 次。

    12. Upsampling3D

    13. ZeroPadding1D

      • 1D 输入的零填充层（例如，时间序列）。

    14. ZeroPadding2D：

      • 2D 输入的零填充层（例如图像）。该图层可以在图像张量的顶部、底部、左侧和右侧添加零表示的行和列。

    15. ZeroPadding3D

      • 3D 数据的零填充层(空间或时空)。

    4. 池化层(Pooling)

    1. MaxPooling1D
    2. MaxPooling2D
    3. MaxPooling3D
    4. AveragePooling1D
    5. AveragePooling2D
    6. AveragePooling3D
    7. GlobalMaxPooling1D
    8. GlobalMaxPooling2D
    9. GlobalMaxPooling3D
    10. GlobalAveragePooling1D
    11. GlobalAveragePooling2D
    12. GlobalAveragePooling3D

    5. 局部连接层(Locally-connected)

    1. LocallyConnected1D (还有2D,但3D还不知道是否有？)

      • LocallyConnected1D 层与 Conv1D 层的工作方式相同，除了权值不共享外， 也就是说，在输入的每个不同部分应用不同的一组过滤器。

      • # 将长度为 3 的非共享权重 1D 卷积应用于
# 具有 10 个时间步长的序列，并使用 64个 输出滤波器
model = Sequential()
model.add(LocallyConnected1D(64, 3, input_shape=(10, 32))) # 32应该是指channel?
# 现在 model.output_shape == (None, 8, 64) # W_2 = (W_1-F)/S + 1, so 10->8
# 在上面再添加一个新的 conv1d
model.add(LocallyConnected1D(32, 3)) # (8-3)/1 + 1 = 6
# 现在 model.output_shape == (None, 6, 32) # so 8->6


# 2D的例子
# 在 32x32 图像上应用 3x3 非共享权值和64个输出过滤器的卷积
# 数据格式 `data_format="channels_last"`：
model = Sequential()
model.add(LocallyConnected2D(64, (3, 3), input_shape=(32, 32, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 30, 30, 64) # (32-3)/1 + 1 = 30
# 注意这一层的参数数量为 (30*30)*(3*3*3*64) + (30*30)*64 
# 每次做卷积都是一组新的参数
# 30x30次卷积，才会得到30x30的feature map，每次卷积的参数量为:3x3x3x64,是因为64个3x3x3的filter；第二项(30x30)x64是bias的数量，因为一共64个filter，每个filter做一次卷积配一个bias

# 在上面再加一个 3x3 非共享权值和 32 个输出滤波器的卷积：
model.add(LocallyConnected2D(32, (3, 3)))
# 现在 model.output_shape == (None, 28, 28, 32)

    6. 循环层 Recurrent

    1. RNN
    2. SimpleRNN
    3. GRU
    4. LSTM
    5. ConvLSTM2D
    6. SimpleRNNCell
    7. GRUCell
    8. LSTMCell
    9. StackedRNNCells
    10. tensorflow支持的
      • CuDNNGRU
      • CuDNNLSTM

    7. 嵌入层 Embedding

    1. Embedding

      model = Sequential()
model.add(Embedding(1000, 64, input_length=10)) # 1000 -> 64 ?
# 模型将输入一个大小为 (batch, input_length) 的整数矩阵。
# 输入中最大的整数（即词索引）不应该大于 999 （词汇表大小）
# 现在 model.output_shape == (None, 10, 64)，其中 None 是 batch 的维度。

input_array = np.random.randint(1000, size=(32, 10)) # 原本是

model.compile('rmsprop', 'mse')
output_array = model.predict(input_array)
assert output_array.shape == (32, 10, 64)

    8. 融合层 Merge

    1. Add

      • 计算一个列表的输入张量的和。相加层接受一个列表的张量， 所有的张量必须有相同的输入尺寸， 然后返回一个张量（和输入张量尺寸相同）

        import keras

input1 = keras.layers.Input(shape=(16,))
x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) # 8-dim的tensor
input2 = keras.layers.Input(shape=(32,))
x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) # 8-dim的tensor
added = keras.layers.Add()([x1, x2])  # 相当于 added = keras.layers.add([x1, x2]) # 16-dim的tensor ??

out = keras.layers.Dense(4)(added)
model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

    2. Subtract:

      • 计算两个输入张量的差。相减层接受一个长度为 2 的张量列表， 两个张量必须有相同的尺寸，然后返回一个值为 (inputs[0] - inputs[1]) 的张量， 输出张量和输入张量尺寸相同。

        import keras

input1 = keras.layers.Input(shape=(16,))
x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) # 8-dim
input2 = keras.layers.Input(shape=(32,))
x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) # 8-dim
# 相当于 subtracted = keras.layers.subtract([x1, x2])
subtracted = keras.layers.Subtract()([x1, x2]) # 8-dim

out = keras.layers.Dense(4)(subtracted) # out:  4-dim
model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

    3. Multiply

      • 计算一个列表的输入张量的（逐元素间的，elem-wise）乘积。相乘层接受一个列表的张量， 所有的张量必须有相同的输入尺寸， 然后返回一个张量（和输入张量尺寸相同）。

    4. Average

      • 计算一个列表的输入张量的平均值。平均层接受一个列表的张量， 所有的张量必须有相同的输入尺寸， 然后返回一个张量（和输入张量尺寸相同）。

    5. Maximum

      • 计算一个列表的输入张量的（逐元素间的）最大值。最大层接受一个列表的张量， 所有的张量必须有相同的输入尺寸， 然后返回一个张量（和输入张量尺寸相同）。

    6. Concatenate

      • 串联一个列表的输入张量。串联层接受一个列表的张量， 除了串联轴之外，其他的尺寸都必须相同， 然后返回一个由所有输入张量串联起来的输出张量。(比如对于二维image，depth-wise的cancat，结果是depth-add，W,H不变)

    7. Dot

      • 计算两个张量之间样本的点积。
      • 例如，如果作用于输入尺寸为 (batch_size, n) 的两个张量 a 和 b， 那么输出结果就会是尺寸为 (batch_size, 1) 的一个张量。 在这个张量中，每一个条目 i 是 a[i] 和 b[i] 之间的点积。

    8. add

      • Add 层的函数式接口。keras.layers.add(inputs)

    9. subtract

      • Subtract 层的函数式接口。keras.layers.subtract(inputs)

        import keras

input1 = keras.layers.Input(shape=(16,)) 
x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1) # out: 8-dim
input2 = keras.layers.Input(shape=(32,))
x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2) # 8-dim
subtracted = keras.layers.subtract([x1, x2]) # out: 8-dim

out = keras.layers.Dense(4)(subtracted) # out: 4-dim
model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

    10. multiply

      • Multiply 层的函数式接口。keras.layers.multiply(inputs)

    11. average

      • Average 层的函数式接口。keras.layers.average(inputs)

    12. maximum

      • Maximum 层的函数式接口。keras.layers.maximum(inputs)

    13. concatenate

      • Concatenate 层的函数式接口。keras.layers.concatenate(inputs, axis=-1)

    14. dot

      • Dot 层的函数式接口。keras.layers.dot(inputs, axes, normalize=False)

    9. 高级激活层 Advanced Activations

    1. LeakyReLU
    2. PReLU
    3. ELU
    4. ThresholdedReLU
    5. Softmax
      • Softmax 激活函数。keras.layers.Softmax(axis=-1)
    6. ReLU
      • ReLU 激活函数。keras.layers.ReLU(max_value=None)

    10. 标准化层 Normalization

    1. BatchNormalization
      • 批量标准化层 (Ioffe and Szegedy, 2014)。在每一个批次的数据中标准化前一层的激活项， 即，应用一个维持激活项平均值接近 0，标准差接近 1 的转换。

    11. 噪声层 Noise（或者叫，某些正则化层）

    1. GaussianNoise
      • 应用以 0 为中心的加性高斯噪声。这对缓解过拟合很有用 （你可以将其视为随机数据增强的一种形式）。 高斯噪声（GS）是对真实输入的腐蚀过程的自然选择。由于它是一个正则化层，因此它只在训练时才被激活。(也就是说：evaluate & test 不启动正则化项？？不是！！！是这个正则化仅在训练时使用)
    2. GaussianDropout
      • 应用以 1 为中心的 乘性高斯噪声。由于它是一个正则化层，因此它只在训练时才被激活。
    3. AlphaDropout
      • Alpha Dropout是一种 Dropout，它保持输入的平均值和方差与原来的值不变， 即在 dropout 之后仍然保证数据的自规范性。 通过随机将激活设置为负饱和值，Alpha Dropout 非常适合按比例缩放的指数线性单元（SELU）。

    12. 层封装器 wrappers

    1. TimeDistributed

      • 这个封装器将一个层应用于输入的每个时间片。输入至少为 3D，且第一个维度应该是时间所表示的维度。

      • 考虑 32 个样本的一个 batch， 其中每个样本是 10 个 16 维向量的序列。 那么这个 batch 的输入尺寸为 (32, 10, 16)， 而 input_shape 不包含样本数量的维度，为 (10, 16)。你可以使用 TimeDistributed 来将 Dense 层独立地应用到 这 10 个时间步的每一个：

        # 作为模型第一层
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Dense(8), input_shape=(10, 16))) # 有点像map函数
# 现在 model.output_shape == (None, 10, 8) # 因为上一层是FC，output为8-dim，而
# 每个时间步都被dense(8)处理了，所以有10个时间步的执行结果
# 输出的尺寸为 (32, 10, 8)。

# 在后续的层中，再使用TimeDistributed，将不再需要 input_shape：
model.add(TimeDistributed(Dense(32)))
# 现在 model.output_shape == (None, 10, 32) # 10个时间步，32来自FC的output-dim

# TimeDistributed 可以应用于任意层，不仅仅是 Dense， 例如运用于 Conv2D 层：
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(Conv2D(64, (3, 3)),
                          input_shape=(10, 299, 299, 3)))

    2. Bidirectional

      • RNN 的双向封装器，对序列进行前向和后向计算。

        model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(10, return_sequences=True), #实现双向LSTM
                        input_shape=(5, 10))) # 第一层要指明input_shape
model.add(Bidirectional(LSTM(10)))
model.add(Dense(5))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop')

    13. 编写你自己的Keras层

    1. 对于简单、无状态的自定义操作，你也许可以通过layers.core.Lambda层来实现。但是对于那些包含了可训练权重的自定义层，你应该自己实现这种层。这是一个Keras2.0中，Keras层的骨架。你只需要实现三个方法即可:

      • build(input_shape): 这是你定义权重的地方。这个方法必须设self.built = True，可以通过调用super([Layer], self).build()完成。

      • call(x): 这里是编写层的功能逻辑的地方。你只需要关注传入call的第一个参数：输入张量，除非你希望你的层支持masking。

      • compute_output_shape(input_shape): 如果你的层更改了输入张量的形状，你应该在这里定义形状变化的逻辑，这让Keras能够自动推断各层的形状。

        from keras import backend as K
from keras.engine.topology import Layer
import numpy as np

      • 下面好像是在定义了一个一层的FC，即Dense

      class MyLayer(Layer):
    def __init__(self, output_dim, **kwargs):
        self.output_dim = output_dim
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs) # 这属于模板语句了，可以认为必写

    def build(self, input_shape):
        # Create a trainable weight variable for this layer.
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel', 
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyLayer, self).build(input_shape)  # Be sure to call this somewhere!

    def call(self, x):
        return K.dot(x, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

# 已有的Keras层 就是实现层的最好的例子。不要犹豫**阅读源码**！
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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/LS1314/p/10380612.html
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