tensorflow2.0实现复杂神经网络(多输入多输出nn,Resnet)

时间:2022-11-20 11:37:43

常见的‘融合'操作

复杂神经网络模型的实现离不开"融合"操作。常见融合操作如下:

(1)求和,求差

  1. # 求和
  2. layers.Add(inputs)
  3. # 求差
  4. layers.Subtract(inputs)

inputs: 一个输入张量的列表(列表大小至少为 2),列表的shape必须一样才能进行求和(求差)操作。

例子:

  1. input1 = keras.layers.Input(shape=(16,))
  2. x1 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1)
  3. input2 = keras.layers.Input(shape=(32,))
  4. x2 = keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2)
  5. added = keras.layers.add([x1, x2])
  6.  
  7. out = keras.layers.Dense(4)(added)
  8. model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

(2)乘法

  1. # 输入张量的逐元素乘积(对应位置元素相乘,输入维度必须相同)
  2. layers.multiply(inputs)
  3. # 输入张量样本之间的点积
  4. layers.dot(inputs, axes, normalize=False)

dot即矩阵乘法,例子1:

  1. x = np.arange(10).reshape(1, 5, 2)
  2.  
  3. y = np.arange(10, 20).reshape(1, 2, 5)
  4.  
  5. # 三维的输入做dot通常像这样指定axes,表示矩阵的第一维度和第二维度参与矩阵乘法,第0维度是batchsize
  6. tf.keras.layers.Dot(axes=(1, 2))([x, y])
  7. # 输出如下:
  8. <tf.Tensor: shape=(1, 2, 2), dtype=int64, numpy=
  9. array([[[260, 360],
  10. [320, 445]]])>

例子2:

  1. x1 = tf.keras.layers.Dense(8)(np.arange(10).reshape(5, 2))
  2. x2 = tf.keras.layers.Dense(8)(np.arange(10, 20).reshape(5, 2))
  3. dotted = tf.keras.layers.Dot(axes=1)([x1, x2])
  4. dotted.shape
  5. TensorShape([5, 1])

(3)联合:

  1. # 所有输入张量通过 axis 轴串联起来的输出张量。
  2. layers.add(inputs,axis=-1)
  • inputs: 一个列表的输入张量(列表大小至少为 2)。
  • axis: 串联的轴。

例子:

  1. x1 = tf.keras.layers.Dense(8)(np.arange(10).reshape(5, 2))
  2. x2 = tf.keras.layers.Dense(8)(np.arange(10, 20).reshape(5, 2))
  3. concatted = tf.keras.layers.Concatenate()([x1, x2])
  4. concatted.shape
  5. TensorShape([5, 16])

(4)统计操作

求均值layers.Average()

  1. input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(16,))
  2. x1 = tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input1)
  3. input2 = tf.keras.layers.Input(shape=(32,))
  4. x2 = tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu')(input2)
  5. avg = tf.keras.layers.Average()([x1, x2])
  6. # x_1 x_2 的均值作为输出
  7. print(avg)
  8. # <tf.Tensor 'average/Identity:0' shape=(None, 8) dtype=float32>
  9.  
  10. out = tf.keras.layers.Dense(4)(avg)
  11. model = tf.keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=out)

layers.Maximum()用法相同。

具有多个输入和输出的模型

假设要构造这样一个模型:

(1)模型具有以下三个输入

工单标题(文本输入),工单的文本正文(文本输入),以及用户添加的任何标签(分类输入)

(2)模型将具有两个输出:

  • 介于 0 和 1 之间的优先级分数(标量 Sigmoid 输出)
  • 应该处理工单的部门(部门范围内的 Softmax 输出)。

模型大概长这样:

tensorflow2.0实现复杂神经网络(多输入多输出nn,Resnet)

接下来开始创建这个模型。

(1)模型的输入

  1. num_tags = 12
  2. num_words = 10000
  3. num_departments = 4
  4.  
  5. title_input = keras.Input(shape=(None,), name="title") # Variable-length sequence of ints
  6. body_input = keras.Input(shape=(None,), name="body") # Variable-length sequence of ints
  7. tags_input = keras.Input(shape=(num_tags,), name="tags") # Binary vectors of size `num_tags`

(2)将输入的每一个词进行嵌入成64-dimensional vector

  1. title_features = layers.Embedding(num_words,64)(title_input)
  2. body_features = layers.Embedding(num_words,64)(body_input)

(3)处理结果输入LSTM模型,得到 128-dimensional vector

  1. title_features = layers.LSTM(128)(title_features)
  2. body_features = layers.LSTM(32)(body_features)

(4)concatenate融合所有的特征

  1. x = layers.concatenate([title_features, body_features, tags_input])

(5)模型的输出

  1. # 输出1,回归问题
  2. priority_pred = layers.Dense(1,name="priority")(x)
  3.  
  4. # 输出2,分类问题
  5. department_pred = layers.Dense(num_departments,name="department")(x)

(6)定义模型

  1. model = keras.Model(
  2. inputs=[title_input, body_input, tags_input],
  3. outputs=[priority_pred, department_pred],
  4. )

(7)模型编译

编译此模型时,可以为每个输出分配不同的损失。甚至可以为每个损失分配不同的权重,以调整其对总训练损失的贡献。

  1. model.compile(
  2. optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3),
  3. loss={
  4. "priority": keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
  5. "department": keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
  6. },
  7. loss_weights=[1.0, 0.2],
  8. )

(8)模型的训练

  1. # Dummy input data
  2. title_data = np.random.randint(num_words, size=(1280, 10))
  3. body_data = np.random.randint(num_words, size=(1280, 100))
  4. tags_data = np.random.randint(2, size=(1280, num_tags)).astype("float32")
  5.  
  6. # Dummy target data
  7. priority_targets = np.random.random(size=(1280, 1))
  8. dept_targets = np.random.randint(2, size=(1280, num_departments))
  9.  
  10. # 通过字典的形式将数据fit到模型
  11. model.fit(
  12. {"title": title_data, "body": body_data, "tags": tags_data},
  13. {"priority": priority_targets, "department": dept_targets},
  14. epochs=2,
  15. batch_size=32,
  16. )

ResNet 模型

通过add来实现融合操作,模型的基本结构如下:

  1. # 实现第一个块
  2. _input = keras.Input(shape=(32,32,3))
  3. x = layers.Conv2D(32,3,activation='relu')(_input)
  4. x = layers.Conv2D(64,3,activation='relu')(x)
  5. block1_output = layers.MaxPooling2D(3)(x)
  6.  
  7. # 实现第二个块
  8. x = layers.Conv2D(64,3,padding='same',activation='relu')(block1_output)
  9. x = layers.Conv2D(64,3,padding='same',activation='relu')(x)
  10. block2_output = layers.add([x,block1_output])
  11.  
  12. # 实现第三个块
  13. x = layers.Conv2D(64, 3, activation="relu", padding="same")(block2_output)
  14. x = layers.Conv2D(64, 3, activation="relu", padding="same")(x)
  15. block_3_output = layers.add([x, block2_output])
  16.  
  17. # 进入全连接层
  18. x = layers.Conv2D(64,3,activation='relu')(block_3_output)
  19. x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
  20. x = layers.Dense(256, activation="relu")(x)
  21. x = layers.Dropout(0.5)(x)
  22. outputs = layers.Dense(10)(x)

tensorflow2.0实现复杂神经网络(多输入多输出nn,Resnet)

模型的定义与编译:

  1. model = keras.Model(_input,outputs,name='resnet')
  2.  
  3. model.compile(
  4. optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3),
  5. loss='sparse_categorical_crossentropy',
  6. metrics=["acc"],
  7. )

模型的训练

  1. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
  2. # 归一化
  3. x_train = x_train.astype("float32") / 255
  4. x_test = x_test.astype("float32") / 255
  5. model.fit(tf.expand_dims(x_train,-1), y_train, batch_size=64, epochs=1, validation_split=0.2)

注:当loss = =keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True)时,需对标签进行one-hot:

  1. y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, 10)

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