第4章 Keras入门

Python的科学计算包主要是Theano和TensorFlow：很强大，但有点难用。Keras可以基于这两种包之一方便地建立神经网络。本章包括：

• 使用Keras进行深度学习
• 如何配置Keras的后端
• Keras的常见操作

我们开始吧。

4.1 Keras是什么？

Keras可以基于Theano或TensorFlow建立深度学习模型，方便研究和开发。Keras可以在Python 2.7或3.5运行，无痛调用后端的CPU或GPU网络。Keras由Google的Francois Chollet开发，遵循以下原则：

• 模块化：每个模块都是单独的流程或图，深度学习的所有问题都可以通过组装模块解决
• 简单化：提供解决问题的最简单办法，不加装饰，最大化可读性
• 扩展性：新模块的添加特别容易，方便试验新想法
• Python：不使用任何自创格式，只使用原生Python

4.2 安装Keras

Keras很好安装，但是你需要至少安装Theano或TensorFlow之一。

使用PyPI安装Keras：

sudo pip install keras

本书完成时，Keras的最新版本是1.0.1。下面这句话可以看Keras的版本：

python -c "import keras; print keras.__version__"

Python会显示Keras的版本号，例如：

1.0.1

Keras的升级也是一句话：

sudo pip install --upgrade keras

4.3 配置Keras的后端

Keras是Theano和TensorFlow的轻量级API，所以必须配合后端使用。后端配置只需要一个文件：

~/.keras/keras.json

里面是：

{"epsilon": 1e-07, "floatx": "float32", "backend": "theano"}

默认的后端是theano，可以改成tensorflow。下面这行命令会显示Keras的后端：

python -c "from keras import backend; print backend._BACKEND"

默认会显示：

Using Theano backend.
theano

变量KERAS_BACKEND可以控制Keras的后端，例如：

KERAS_BACKEND=tensorflow python -c "from keras import backend; print backend._BACKEND"

会输出：

Using TensorFlow backend.
tensorflow

4.4 使用Keras搭建深度学习模型

Keras的目标就是搭建模型。最主要的模型是Sequential：不同层的叠加。模型创建后可以编译，调用后端进行优化，可以指定损失函数和优化算法。

编译后的模型需要导入数据：可以一批批加入数据，也可以一次性全加入。所有的计算在这步进行。训练后的模型就可以做预测或分类了。大体上的步骤是：

1. 定义模型：创建Sequential模型，加入每一层
2. 编译模型：指定损失函数和优化算法，使用模型的compile()方法
3. 拟合数据：使用模型的fit()方法拟合数据
4. 进行预测：使用模型的evaluate() 或 predict()方法进行预测

4.5 总结

本章关于Keras。总结一下：

• Keras是Theano和TensorFlow的封装，降低了复杂性
• Keras是最小化、模块化的封装，可以迅速上手
• Keras可以通过定义-编译-拟合搭建模型，进行预测

4.5.1 下一章

这是Python机器学习的最前沿：下个项目我们一步步在云上搭建机器学习的环境。