Introduction to TensorFlow 2.0 and Keras
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
2019 year marked the explosive growth of deep learning, with deep learning (deep learning) technology employing neural networks to learn from data and achieving significant advancements in areas such as image recognition and natural language processing. Over the past few years, the open-source deep learning frameworks TensorFlow and Keras have gained widespread popularity. This article will utilize TensorFlow 2.0 and Keras, key tools in the field of deep learning, to explore the concepts and knowledge presented within. Readers of this article will gain insights into several key aspects:
- 深入探讨深度学习的基本概念及其核心特征
- 聚焦于TensorFlow 2.0这一版本及其主要功能模块
- 详细阐述Keras API的功能及其实现应用场景
- 深入分析卷积神经网络的工作原理及优化策略
- 全面解析残差网络的原理与核心设计理念
- 通过GPU加速提升模型训练效率
本文旨在通过详细解析上述技术要点,帮助读者更好地理解和掌握深度学习的基础知识、研究方向和实际应用方法,从而在工程实践中灵活运用深度学习技术解决实际问题。
2.基本概念术语说明
2.1 神经网络
神经网络（Neural Network，NN）是一种模仿生物神经元群体构造的机器学习模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成，并根据复杂的非线性函数（activation function），将输入信号映射到输出层。典型的神经网络包括输入、输出节点和隐藏节点。其中，输入节点负责接收外部信息，输出节点则用于产生输出结果。中间的隐藏节点则用于传递输入信号并将其组合后传递至输出层。
每个隐藏节点都可以接收多个输入信号，这些输入信号可以通过不同的权重（weight）进行调整。每个隐藏节点的输出值通过激活函数（activation function）计算得到，该函数会决定隐藏节点的输出范围。目前最常用的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU函数、Leaky ReLU函数、ELU函数、Softmax函数等。
在神经网络中，每层中的节点都跟其他节点连接着。一个节点的输出信号会被所有相邻节点的输出信号所影响。整个神经网络会通过反复传递信号来学习到数据的特征，并且最终达到预测的目的。
2.1.1 误差反向传播算法
为了使神经网络能够学习数据的特征信息，在训练过程中需要通过训练算法（training algorithm）动态调整网络的权重和偏置参数以最小化输出误差。其中一种经典训练方法是梯度下降法（Gradient Descent），该方法通过计算损失函数的梯度来确定优化方向。具体而言，在每一步迭代中，算法会根据当前计算得到的梯度对模型参数进行调整，并不断重复这一过程直至损失函数值降至预设阈值或达到最大迭代次数限制。这种基于梯度的优化方法即为误差反向传播算法（Backpropagation）。
2.2 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是神经网络的一个分支。它广泛应用于计算机视觉领域，并能够自动生成图像特征如边缘、形状、色彩等，在分类任务中也有广泛应用。
卷积神经网络的结构通常包括卷积层（convolution layer）、池化层（pooling layer）和全连接层（fully connected layer）。其中，在卷积层中会生成多个通道的不同尺度的图像特征；池化层则会对这些特征进行进一步缩小并保留关键信息；而全连接层则负责将这些高阶特征进行分类处理。
如下图所示，在CNN的工作流程中：首先通过卷积层接收输入图片并生成不同尺寸的图像特征；随后经过激活函数将这些数值转化为有意义的表示；接着通过池化操作对这些特征进行进一步缩小并保留最重要的区域信息；最后全连接层完成分类任务。
2.2.1 卷积层
卷积层是一种用于提取图像特征的关键组件。在这一过程中，输入为图片像素矩阵的数据结构，在经过计算后其输出同样表现为像素矩阵的形式，在此过程中其尺寸有所缩减。这一步骤带来了较大的感受野范围，并且通过滑动滤镜在不同位置捕捉图像特征的能力使其成为深度学习模型中的重要组成部分（如图所示）。滤镜核是一种固定尺寸的标准模板，在深度学习框架中通常采用3\times 3或5\times 5的标准尺寸作为滑动窗口进行计算操作，并将这些乘积累加后并加入偏置量即可完成一次运算过程。当滤镜核尺寸与标准模板相同时，则相当于普通的二维卷积操作。
2.2.2 池化层
池化层是一种用于缩减特征空间的技术手段。其输入来源于卷积层的输出结果，并经过处理后仍保持为图像像素矩阵。但此时该矩阵的空间维度显著降低。其主要作用在于筛选并提取最具代表性的特征信息而非全部保留下来。
以下是一些常见的池化操作类型及其作用：
最大值 pooling 通过取局部区域的最大值来减少计算量并增强对局部特性的捕捉能力；
平均值 pooling 则通过计算区域均值来平滑高频噪声；
而自适应平均 pooling 则根据输入大小动态调整输出尺寸。
- max pooling: 在滑动窗口中选择最大值
- average pooling: 计算滑动窗口内各数值的算术平均
- global average pooling: 对整幅图像的所有像素取算术平均
2.2.3 全连接层
在神经网络中，全连接层通常被视为一种标准组件。它通过与上一层的所有神经元之间的加权求和来计算当前层的激活值。这种结构使得每一层的神经元都能接触到上一层的所有神经元信号，并通过固定权重进行信息传递。其输入和输出都表现为向量形式，在这里具体表现为神经元数量的特征向量形式。
2.3 残差网络（Residual Networks, Resnets）
残差网络（Residual Networks, Resnets）是2015年微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）提出的一种深度神经网络架构。它是在深度学习发展初期，由于网络太深导致过拟合问题，出现了一个比较好的改善方案。残差网络的关键点是引入了残差块（residual block），将较深层次的特征提取出来并直接与较浅层次的特征融合，从而避免了梯度消失和梯度爆炸的问题，有效防止了网络退化。
残差网络的结构如下图所示。它由许多相同的残差块组成，每个残差块由两条路组成，第一条路由卷积层（conv1、conv2、……convn）、BN层（BN1、BN2、…BNn）、ReLU层、Dropout层组成；第二条路则是残差层（identity mapping）、BN层、ReLU层、Dropout层组成。在残差块内部，两个路的输出相加之后直接送入下一个残差块。在最后一层，卷积层、BN层、ReLU层和最后一个分类器一起完成整个网络的训练和测试。
2.4 GPU加速
借助 GPU 技术对神经网络模型进行训练可以显著提升效率。在训练数据规模较大的情况下，借助 GPU 技术可以明显加快训练速度。如今主流的深度学习框架普遍支持 GPU 加速技术。例如，在 TensorFlow 2.0+版本中集成的 CUDA 库支持基于 GPU 的计算能力；而 Keras 中的 CuDNN 层则专门优化了卷积运算在 GPU 上的表现。
3.Keras API及其应用场景
高效搭建与训练深度学习模型的Keras API是基于Keras Application Programming Interface。该接口采用声明式编程范式，并提供便捷地进行模型搭建、训练及部署的功能。Keras提供丰富的预定义常用model库，并支持如ResNet、Inception系列等知名架构。
-
VGG系列中的VGG16和VGG19；ResNet；Inception系列中的Inception v3和Xceptio
n；MobileNet；以及DenseNet。
基于Keras框架的设计理念是实现全连接网络系统。
Keras允许构建完整的深度学习模型，并支持从数据加载到结果预测的一整套流程。
提供多样化的训练策略和优化算法选项。 -
集成的数据加载器（data loader）负责加载图像、文本以及时间序列等数据。
- 灵活支持训练过程中的监控功能；该机制能够观察模型性能；同时允许动态调整关键超参数。
- 综合分析工具不仅能够评估模型性能；还能够深入分析其行为模式。
3.1 内置模型
Keras提供了大量成熟的模型实例，能够支持广泛使用的机器学习应用场景。这些模型涵盖了图像分类、文本情感分析以及音频特征提取等核心任务。经过严格验证和测试后，这些预训练好的模型显著提升了用户体验。Keras内置的模型包括：
3.1.1 图像分类
Keras 包含一系列经典的卷积神经网络（CNN）模型，其中包括 VGG16、VGG19、ResNet、Inception v3、Xception、MobileNet 和 DenseNet ，这些模型常用于图像分类任务。所有这些模型的标准输入尺寸设置为 224x224像素。
from keras.applications import resnet
model = resnet.ResNet50(weights='imagenet')
代码解读3.1.2 文本情感分析
Keras 支持使用 BERT 模型（基于 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 技术）来执行文本情感分析任务。该模型在训练过程中采用了中文维基百科的数据作为学习内容。
from keras.applications import bert
model = bert.BertModel('bert-base-chinese',
task_type="classification",
num_labels=2)
# `num_labels` is the number of classes in your classification task
代码解读3.1.3 音频声纹识别
Keras 采用了 VGGVox 声纹识别模型以实现音频声纹识别任务。
该模型基于 Mozilla 的 Common Voice 数据集构建，并采用了 VGG16 作为基础网络结构。
from keras.applications import vggvox
model = vggvox.VGGVox("vggvox-speakerid")
代码解读3.1.4 文档摘要生成
该库支持 Doc2Vec 模型用于文档摘要生成任务；而该模型在训练过程中采用了维基百科中的文本数据作为输入。
from keras.applications import doc2vec
model = doc2vec.Doc2Vec()
代码解读3.1.5 物体检测
Keras 支持 SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型，在物体检测领域具有广泛应用。该模型在训练过程中基于 VOC 数据集构建。
from keras.applications import ssd
model = ssd.SSD300(input_shape=(300, 300, 3),
num_classes=20,
mode='inference',
l2_regularization=0.0005,
scales=[0.1, 0.2, 0.37, 0.54, 0.71, 0.88, 1.05],
aspect_ratios_per_layer=[[1.0, 2.0, 0.5],
[1.0, 2.0, 0.5, 3.0, 1.0 / 3.0],
[1.0, 2.0, 0.5, 3.0, 1.0 / 3.0],
[1.0, 2.0, 0.5, 3.0, 1.0 / 3.0],
[1.0, 2.0, 0.5],
[1.0, 2.0, 0.5]],
two_boxes_for_ar1=True,
steps=[8, 16, 32, 64, 100, 300],
offsets=[0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5],
clip_boxes=False,
variances=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
normalize_coords=True,
subtract_mean=[123, 117, 104],
swap_channels=[2, 1, 0])
代码解读3.1.6 视频分类
Keras 支持一种称为 I3D（Inflated 3D ConvNet）的深度学习模型，在视频数据的分类问题中具有广泛的应用。该模型在训练过程中采用了UCF101数据集。
from keras.applications import i3d
model = i3d.InceptionI3D(include_top=True,
weights='rgb_kinetics_only',
input_shape=(None, None, 3))
代码解读3.2 用户自定义模型
假如Keras内置的模型无法满足您的需求，那么可以选择自行设计模型架构。具体来说，您可以继承tf.keras.Model这一类来构建自定义网络结构，并在该类中实现网络架构设计以及相应的训练算法逻辑。
3.2.1 定义模型
如下示例代码，创建一个简单的人工神经网络：
class MyModel(tf.keras.Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = tf.keras.layers.Dense(units=16, activation='relu')
self.fc2 = tf.keras.layers.Dense(units=32, activation='sigmoid')
def call(self, inputs, training=False):
x = self.fc1(inputs)
x = self.fc2(x)
return x
代码解读该模型包含两个全连接层结构。其中第一个全连接层具有16个神经元单元并采用Rectified Linear Unit作为激活函数；第二个全连接层拥有32个神经元单元并使用Sigmoid函数作为激活机制。
3.2.2 编译模型
接下来，我们需要编译模型，指定优化器、损失函数、评估指标等。
model = MyModel()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.01)
loss = 'categorical_crossentropy'
model.compile(optimizer=optimizer,
loss=loss,
metrics=['accuracy'])
代码解读此模型采用 Adam 优化器，使用交叉熵损失函数和准确率评估指标。
3.2.3 训练模型
有了模型和数据后，就可以训练模型了。如下示例代码，训练模型 100 个 epoch：
train_ds =... # create dataset for training
val_ds =... # create dataset for validation
history = model.fit(train_ds,
epochs=100,
verbose=1,
validation_data=val_ds)
代码解读此模型的训练历史记录保存在变量history，可用于绘制训练曲线。
3.2.4 测试模型
当模型训练完成后, 我们可以执行评估该模型性能的任务. 例如以下示例代码用于对测试集进行评估.
test_ds =... # create dataset for testing
score = model.evaluate(test_ds, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
代码解读此模型的测试结果保存在变量score，包含损失函数的值和准确率的值。
4.卷积神经网络CNN及其优化技巧
基于深度学习的知识库中包含了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），它们主要负责分析图像与视频中的细节。其典型的架构则由两个关键组件构成：卷积层与池化层。卷积层则负责从视觉数据集中解析出关键特征，在此过程中它们能够识别出物体的基本形状与纹理信息。池化层则通过降低空间分辨率来优化信息处理过程，在此过程中它们能够减少计算复杂度并增强模型鲁棒性。本节将详细阐述CNN的架构，并提供一系列技巧与实践指导以助于读者深入理解这一技术框架。
4.1 卷积层
卷积层的作用是提取图像特征。卷积层的输入是一个矩阵，例如 3 imes 3 的 RGB 图像。卷积层的输出也是一样大小的矩阵，但其通道数（channel）数量比输入少，因为我们只选择部分特征。
假设我们的卷积核大小为 F imes F ，则卷积层的权重矩阵 W 是 C_{in} imes C_{out} imes F imes F 维的张量，其中 C_{in} 表示输入通道数，C_{out} 表示输出通道数，F 表示卷积核大小。对于一副 RGB 图像，C_{in}=3 ，表示图像有三个通道（红、绿、蓝）。
对于卷积层的每一个通道，卷积操作都涉及滑动窗口的扫描，对卷积核与对应输入通道的区域进行乘加运算，得到输出通道的特征。
假设有输入矩阵 X，其形状为 (H_{in}, W_{in}) 。卷积层首先将卷积核 K 和输入矩阵 X 对齐，在卷积步长 S 下移动，得到输出矩阵 Y 。输出矩阵 Y 的尺寸 (H_{out}, W_{out}) 可以通过下面的公式计算：
H_{out}=\lfloor \frac{H_{in}-F}{S} \rfloor + 1
W_{out}=\lfloor \frac{W_{in}-F}{S} \rfloor + 1
其中 \lfloor \cdot \rfloor 表示向下取整。
将输入矩阵 X 中坐标为 (i, j) 的值乘以对应的卷积核 k 对应位置的权重，并求和。最终得到的结果作为输出矩阵 Y 中对应位置的值。
举例来说，输入矩阵 X 为 4 imes 4 ，共有 3 个通道，卷积核大小为 3 imes 3 。我们假设卷积步长为 1 。则输出矩阵 Y 的形状为 2 imes 2 ，如下图所示：
从图中可以看到，输出矩阵 Y 的第 (i,j) 个元素 y_{ij}^{l} 由输入矩阵 X 中坐标为 (i*S:(i*S)+F, j*S:(j*S)+F) 的 F imes F 个元素乘以权重 w_{kl}^{l} ，求和得到。
具体公式如下：
y_{ij}^{l} = \sum_{m=0}^{F-1}\sum_{n=0}^{F-1} x_{(i*S+m),(j*S+n)}^{l} w_{mn}^{l}
其中 (i, j) 表示输出矩阵 Y 中的索引， l 表示卷积层的层数， m 和 n 分别表示卷积核的宽和高， S 表示卷积步长。 w_{kl}^{l} 是卷积层第 l 层的权重矩阵，共有 C_{in} imes C_{out} imes F imes F 个权重。
所以，我们可以将卷积层表示为如下的矩阵计算：
Z^{(l)} = A^{(l-1)} * W^{(l)} + b^{(l)}
A^{(l)} = f(Z^{(l)})
其中 * 表示卷积运算，A^{(l)} 表示卷积层第 l 层的输出，Z^{(l)} 表示卷积层第 l 层的线性输出。
常见的卷积层有卷积层、池化层、稀疏层和密集层四种类型。卷积层、池化层和稀疏层是标准的卷积神经网络层。而密集层通常用于处理变长输入（例如文本、序列），是深度学习中复杂层的基础。
4.2 池化层
池化层的作用是进一步缩小特征图的空间尺寸。池化层的输入是一个矩阵，输出也是一个矩阵，但是其尺寸略小于输入矩阵。池化层一般采用最大池化或者平均池化的方法来缩减特征图的尺寸。
最大池化操作是选择输入矩阵中的最大值作为输出矩阵对应位置的值，平均池化操作是将输入矩阵中对应位置的元素值求平均。最大池化、平均池化等操作对矩阵降维，并丢弃细节，保留感兴趣的特征。池化层具有平移不变性（translation invariant），对同一张图片的不同位置的特征抽象应该保持一致。
常见的池化层有最大池化、平均池化、窗口池化和空洞池化等。最大池化、平均池化一般用于衔接卷积层和全连接层。窗口池化用于代替原图的池化，并减少计算量。空洞池化用于替换原有的池化层，通过空洞操作实现池化操作。
4.3 批量归一化
批
4.4 Dropout
Dropout 是一种方法，在模型训练过程中通过随机关闭部分神经元节点来实现对模型复杂度的抑制。该技术常被采用以防止过拟合现象的发生，并能有意识地降低神经网络的学习难度。然而，在深度学习模型中使用 Dropout 层可能会导致训练误差上升的现象发生。针对此局限性, 研究者们开发了残差网络架构, 其中某些残差模块特别适合搭配 Dropout 层进行使用. 实验结果表明, 在适当配置下, Dropout 方法能够有效减少模型在训练阶段过度拟合的风险.
4.5 AlexNet
AlexNet 是深度学习领域中首个取得显著成效的神经网络模型，在该领域具有里程碑意义。其架构设计独特且复杂，在多个优化策略方面表现突出。作为大型神经网络模型之一，它拥有超过6000万个参数量级。该模型旨在通过ImageNet竞赛展现其在大分类任务处理上的卓越能力。