继续“让Keras更酷一些!”系列,让Keras来得更有趣些吧~

这次围绕着Keras的loss、metric、权重和进度条进行展开。

可以不要输出 #

一般我们用Keras定义一个模型,是这样子的:

x_in = Input(shape=(784,))
x = x_in
x = Dense(100, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)

model = Model(x_in, x)
model.compile(loss='categorical_crossentropy ',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

这种模型就是普通的输入输出结构,然后loss是输出的运算。然而,对于比较复杂的模型,如自编码器、GAN、Seq2Seq,这种写法有时候不够方便,loss并不总只是输出的运算。幸好,比较新的Keras版本已经支持更加灵活的loss定义,比如我们可以这样写一个自编码器:

x_in = Input(shape=(784,))
x = x_in
x = Dense(100, activation='relu')(x)
x = Dense(784, activation='sigmoid')(x)

model = Model(x_in, x)
loss = K.mean((x - x_in)**2)
model.add_loss(loss)
model.compile(optimizer='adam')
model.fit(x_train, None, epochs=5)

上述写法的几个特点是:

1、compile的时候并没有传入loss,而是在compile之前通过另外的方式定义loss,然后通过add_loss加入到模型中,这样可以随意写足够灵活的loss,比如这个loss可以跟中间层的某个输出有关、跟输入有关,等等。

2、fit的时候,原来的目标数据,现在是None,因为这种方式已经把所有的输入输出都通过Input传递进来了。读者还可以看我之前写的Seq2Seq《玩转Keras之seq2seq自动生成标题》,在那个例子中,读者能更充分地感觉到这种写法的便捷性。

更随意的metric #

另一种输出是训练过程中用来观察的metric。这里的metric,就是指衡量模型性能的一些指标,比如正确率、F1等,Keras内置了一些常见的metric。像开头例子的accuracy一样,将这些metric的名字加入到model.compile中,就可以在训练过程中动态地显示这些metric。

当然,你也可以参考Keras中内置的metric来自己定义新metric,但问题是在标准的metric定义方法中,metric是“输出层”与“目标值”之间的运算结果,而我们经常要在训练过程中观察一些特殊的量的变化过程,比如我想观察中间某一层的输出变化情况,这时候标准的metric定义就无法奏效了。

那可以怎么办呢?我们可以去看Keras的源码,去追溯它的metric相关的方法,最终我发现metric实际上定义在两个list之中,通过修改这两个list,我们可以非常灵活地显示需要观察的metric,比如

x_in = Input(shape=(784,))
x = x_in
x = Dense(100, activation='relu')(x)
x_h = x
x = Dense(10, activation='softmax')(x)

model = Model(x_in, x)
model.compile(loss='categorical_crossentropy ',
              optimizer='adam',
              metrics=['accuracy'])

# 重点来了
model.metrics_names.append('x_h_norm')
model.metrics_tensors.append(K.mean(K.sum(x_h**2, 1)))

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

上述代码展示了在训练过程中观察中间层的平均模长的变化情况。可以看到,主要涉及到两个listmodel.metrics_names是metric的名称,是字符串列表;model.metrics_tensors是metric的张量。只要在这里把你需要展示的量添加进去,就可以在训练过程中显示了。当然,要注意的是,一次性只能添加一个标量。

灵活的权重归一化 #

有时候我们需要把权重做一些约束,常见的是归一化,如L2范数归一化、谱归一化等,当然也可以是其他约束。

权重约束的实现方法一般有两种。第一种是事后处理,即在每一步梯度下降之后直接对权重进行硬处理,即
\begin{equation}\begin{aligned}&\boldsymbol{\theta} \leftarrow \boldsymbol{\theta} - \varepsilon\nabla_{\boldsymbol{\theta}}L(\boldsymbol{\theta})\\
&\boldsymbol{\theta}\leftarrow constraint(\boldsymbol{\theta})\end{aligned}\end{equation}
显然,这种处理方法是要被写在优化器的实现中的。而事实上Keras内置的就是这一种,使用方法很简单,只需要在添加层的时候,设置kernel_constraintbias_constraint参数即可,详细请参考:https://keras.io/constraints/

第二种是事前处理,我们希望对权重处理后,才代入后续的层进行运算,也就是说把约束作为模型的一部分,而不是作为优化器的一部分。Keras本身不提供这种方案的支持,但我们可以自行实现这个需求。

这时候Keras设计的精妙之处就充分体现出来了。在建立一个层对象的时候,Keras将它分为两个步骤:buildcall,前者负责建立权重,后者负责进行运算。默认情况下,这两个部分是同时执行的,但是我们可以“移花接木”,让我们手动分步执行。

下面是利用这个思路实现的谱归一化(Spectral Normalization)

class SpectralNormalization:
    """层的一个包装,用来加上SN。
    """

    def __init__(self, layer):
        self.layer = layer

    def spectral_norm(self, w, r=5):
        w_shape = K.int_shape(w)
        in_dim = np.prod(w_shape[:-1]).astype(int)
        out_dim = w_shape[-1]
        w = K.reshape(w, (in_dim, out_dim))
        u = K.ones((1, in_dim))
        for i in range(r):
            v = K.l2_normalize(K.dot(u, w))
            u = K.l2_normalize(K.dot(v, K.transpose(w)))
        return K.sum(K.dot(K.dot(u, w), K.transpose(v)))

    def spectral_normalization(self, w):
        return w / self.spectral_norm(w)

    def __call__(self, inputs):
        with K.name_scope(self.layer.name):
            if not self.layer.built:
                input_shape = K.int_shape(inputs)
                self.layer.build(input_shape)
                self.layer.built = True
                if self.layer._initial_weights is not None:
                    self.layer.set_weights(self.layer._initial_weights)
        if not hasattr(self.layer, 'spectral_normalization'):
            if hasattr(self.layer, 'kernel'):
                self.layer.kernel = self.spectral_normalization(self.layer.kernel)
            if hasattr(self.layer, 'gamma'):
                self.layer.gamma = self.spectral_normalization(self.layer.gamma)
            self.layer.spectral_normalization = True
        return self.layer(inputs)

使用方法为

x = SpectralNormalization(Dense(100, activation='relu'))(x)

也就是定义完层之后加个SpectralNormalization修改一下就行了。至于原理,我们只需要观察__call__部分,首先新建立的层是built=False的,然后我们自己手动执行build方法,然后对原来的权重进行归一化,并赋值覆盖原来的权重,即self.layer.kernel = self.spectral_normalization(self.layer.kernel)这一句。

调用Keras的进度条 #

最后顺便提一个比较有趣的玩意,就是Keras自带的进度条,早期就是Keras这个自带的进度条吸引了不少新用户。当然,现在来说进度条已经不是什么新鲜玩意了,Python下有很好用的进度条工具tqdm,很久之前就介绍过它:《两个惊艳的python库:tqdm和retry》

当然,如果你更喜欢Keras进度条的样式,或者不想另外安装tqdm,那么也可以在自己的设计中调用Keras的进度条:

import time
from keras.utils import Progbar

pbar = Progbar(100)
for i in range(100):
    pbar.update(i + 1)
    time.sleep(0.1)

它会显示进度和剩余时间,如果要在进度条上更多内容,可以在update的时候增加value参数,比如

import time
from keras.utils import Progbar

pbar = Progbar(100)
for i in range(100):
    pbar.update(i + 1, values=[('something', i - 10)])
    time.sleep(0.1)

不过要注意的是,这里的value是会滑动平均的,因为这个进度条主要是Keras为metric设计的而已,如果你不想它滑动更新,那就

import time
from keras.utils import Progbar

pbar = Progbar(100, stateful_metrics=['something'])
for i in range(100):
    pbar.update(i + 1, values=[('something', i - 10)])
    time.sleep(0.1)

更多使用参数可以参考这里,或者参考源码。总的来说,功能远不如tqdm强,但是作为一个精致的工具,偶尔使用一下,还是个不错的选择。

折腾不息的Keras #

又分享了一些花式Keras技巧,希望对大家有帮助。灵活地用好Keras是一件颇有趣味的事情,Keras也许不是最好的深度学习框架,但应该是最优雅的框架(封装),而且很可能没有之一。

DL苦短,我用Keras~

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如果您需要引用本文,请参考:

苏剑林. (2019, Jan 27). 《“让Keras更酷一些!”:随意的输出和灵活的归一化 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/6311