7.2. Разные способы создания моделей Keras 231
Это.довольно.распространенный.прием.отладки.при.работе.со.слоями,.которые. применяют.сложные.преобразования.к.своим.входным.данным.(например,. со.сверточными.слоями,.о.которых.рассказывается.в.главе.8).
7.2.2. Функциональный API
Модель.Sequential .проста.в.использовании,.но.круг.сфер.ее.применения.чрезвычайно.ограничен:.она.может.выражать.модели.только.с.одним.входом.и.одним. выходом,.последовательно.применяя.слои.друг.за.другом..Но.на.практике.довольно.часто.встречаются.модели.с.несколькими.входами.(например,.изображение.и.его.метаданные),.несколькими.выходами.(разные.признаки,.которые. необходимо.предсказать).или.нелинейной.топологией.
В.таких.случаях.модель.следует.строить.с.помощью.функционального.API.—. именно.такой.подход.для.большинства.моделей.Keras.вы.встретите.в.действительности..Это.мощный.и.увлекательный.способ.конструирования,.напоминающий.игру.с.кубиками.лего.
Простой пример
Начнем.с.чего-нибудь.простого.—.например,.воспроизведем.последовательность. из.двух.слоев,.что.была.создана.в.предыдущем.разделе..Следующий.листинг. иллюстрирует.создание.этой.модели.с.помощью.функционального.API.
Листинг 7.8. Создание простой модели с двумя слоями Dense с помощью функционального API
inputs = keras.Input(shape=(3,), name="my_input") features = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) outputs = layers.Dense(10, activation="softmax")(features) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
Рассмотрим.этот.процесс.шаг.за.шагом.
Сначала.объявляется.форма.входных.данных.в.виде.экземпляра.класса.Input . (обратите.внимание,.что.этим.объектам,.как.и.любым.другим,.тоже.можно.присваивать.имена):
inputs = keras.Input(shape=(3,), name="my_input")
Объект.input .хранит.информацию.о.форме.и.типе.данных,.которые.будет.обрабатывать.модель:
>>> inputs.shape |
|
Модель будет обрабатывать пакеты, в которых каждый образец |
|
|
|||
|
имеет форму (3,). Количество образцов в пакете может меняться |
||
(None, 3) |
|
|
|
|
|
(о чем говорит значение None, определяющее размер пакета) |
|
|
|
||
>>> inputs.dtype |
|
|
|
|
|
Данные в пакетах имеют тип float32 |
|
|
|
||
float32 |
|
||
|
|||
232 Глава 7. Работа с Keras: глубокое погружение
Такие.объекты.называются.символическими тензорами..Они.не.содержат.никаких.действительных.данных,.но.определяют.параметры.фактических.тензоров,. которые.модель.будет.получать.на.входе..То.есть.они.представляют.будущие. тензоры.данных.
Затем.создается.слой.и.при.создании.ему.передается.информация.о.входных. данных:
features = layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
Любым.слоям.Keras.могут.передаваться.тензоры.с.реальными.данными.или. такие.вот.символические.тензоры..В.последнем.случае.они.возвращают.новый. символический.тензор.с.информацией.о.форме.и.типе.выходных.данных:
>>> features.shape (None, 64)
После.получения.информации.о.выходных.данных.последнего.слоя.создается. экземпляр.модели;.при.этом.конструктору.модели.передаются.сведения.о.входах. и.выходах.
outputs = layers.Dense(10, activation="softmax")(features) model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
Вот.сводная.информация.о.получившейся.модели:
>>> model.summary() Model: "functional_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
my_input (InputLayer) [(None, 3)] 0
_________________________________________________________________
dense_6 (Dense) (None, 64) 256
_________________________________________________________________
dense_7 (Dense) (None, 10) 650
=================================================================
Total params: 906 Trainable params: 906 Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Модели с несколькими входами и выходами
В.отличие.от.этой.простой.модели.большинство.моделей.глубокого.обучения. не.похожи.на.списки.и.скорее.напоминают.графы..Например,.они.могут.иметь. несколько.входов.или.несколько.выходов..Именно.благодаря.таким.моделям. функциональный.API.предстает.во.всем.блеске.
7.2. Разные способы создания моделей Keras 233
Представьте,.что.вы.создаете.систему.для.ранжирования.заявок.в.службу.поддержки.клиентов.по.важности.и.для.распределения.между.соответствующими. отделами..Ваша.модель.имеет.три.входа:
. название.заявки.(текстовый.вход);
. текст.с.описанием.заявки.(текстовый.вход);
.теги,.добавленные.пользователем.(категориальный.вход;.предполагается,. что.теги.представлены.в.формате.прямого.кодирования).
Входные.текстовые.данные.можно.закодировать.в.виде.массивов.нулей.и.единиц.с.размерами.vocabulary_size .(мы.рассмотрим.методы.кодирования.текста. подробнее.в.главе.11).
Модель.также.имеет.два.выхода:
.оценку .важности .заявки .— .скалярное .значение .от .0 .до .1 .(сигмоидный. выход);
.отдел,.который.должен.обработать.заявку.(результат.применения.функции. softmax .к.множеству.отделов).
С.помощью.функционального.API.данную.модель.можно.построить.несколькими.строками.кода.
Листинг 7.9. Создание модели с несколькими входами и выходами с помощью функционального API
vocabulary_size = 10000 num_tags = 100 num_departments = 4
Объединение входных признаков в один тензор features
Определение входов модели
title = keras.Input(shape=(vocabulary_size,), name="title") text_body = keras.Input(shape=(vocabulary_size,), name="text_body") tags = keras.Input(shape=(num_tags,), name="tags")
features = layers.Concatenate()([title, text_body, tags]) features = layers.Dense(64, activation="relu")(features)
priority = layers.Dense(1, activation="sigmoid", name="priority")(features) department = layers.Dense(
num_departments, activation="softmax", name="department")(features)
model = keras.Model(inputs=[title, text_body, tags], outputs=[priority, department])
Определение выходов модели Создание модели с передачей ей
информации о входах и выходах
Добавление промежуточного слоя для рекомбинации входных признаков в более богатые представления
234 Глава 7. Работа с Keras: глубокое погружение
Функциональный.API.—.это.простой,.как.конструктор.лего,.но.очень.гибкий. способ.определения.произвольных.графов.слоев,.подобных.этому.
Обучение модели с несколькими входами и выходами
Обучаются.модели.с.несколькими.входами.и.выходами.почти.так.же,.как.модели. Sequential,.—.вызовом.функции.fit() .со.списками.входных.и.выходных.дан- ных..Эти.списки.должны.передаваться.в.том.же.порядке,.в.каком.информация. о.входных.данных.передавалась.конструктору.модели.
Листинг 7.10. Обучение модели с передачей массивов входных данных и целей
import numpy as np |
|
|
num_samples = 1280 |
Фиктивные |
|
входные данные |
||
|
title_data = np.random.randint(0, 2, size=(num_samples, vocabulary_size)) text_body_data = np.random.randint(0, 2, size=(num_samples, vocabulary_size)) tags_data = np.random.randint(0, 2, size=(num_samples, num_tags))
priority_data = np.random.random(size=(num_samples, 1))
department_data = np.random.randint(0, 2, size=(num_samples, num_departments)) model.compile(optimizer="rmsprop",
loss=["mean_squared_error", "categorical_crossentropy"], |
||
metrics=[["mean_absolute_error"], ["accuracy"]]) |
Фиктивные |
|
model.fit([title_data, text_body_data, tags_data], |
||
целевые данные |
||
[priority_data, department_data], |
||
|
||
epochs=1) |
|
|
model.evaluate([title_data, text_body_data, tags_data], |
|
|
[priority_data, department_data]) |
|
|
priority_preds, department_preds = model.predict( |
|
|
[title_data, text_body_data, tags_data]) |
|
|
Чтобы.не.зависеть.от.конкретного.порядка.передачи.аргументов.(например,.у.вашей.модели.много.входов.или.выходов.и.вам.не.хотелось.бы.в.них.запутаться),. можно.также.использовать.имена,.присвоенные.объектам.Input .и.выходным. слоям,.и.передавать.данные.через.словари.
Листинг 7.11. Обучение модели с передачей массивов входных данных и целей в словаре
model.compile(optimizer="rmsprop",
loss={"priority": "mean_squared_error", "department": "categorical_crossentropy"},
7.2. Разные способы создания моделей Keras 235
metrics={"priority": ["mean_absolute_error"], "department": ["accuracy"]})
model.fit({"title": title_data, "text_body": text_body_data, "tags": tags_data},
{"priority": priority_data, "department": department_data}, epochs=1)
model.evaluate({"title": title_data, "text_body": text_body_data, "tags": tags_data},
{"priority": priority_data, "department": department_data}) priority_preds, department_preds = model.predict(
{"title": title_data, "text_body": text_body_data, "tags": tags_data})
Мощь функционального API: доступ к информации о связях между слоями
Функциональная.модель.—.это.графовая.структура.данных..Она.позволяет. исследовать.связи.между.слоями.и.повторно.использовать.предыдущие.узлы. графа.(которые.являются.выходами.слоев).в.новых.моделях..Кроме.того,.она. хорошо.соответствует.«ментальной.модели».(графу.слоев),.которую.используют.многие.исследователи,.рассуждая.о.глубоких.нейронных.сетях,.а.также. поддерживает.два.важных.способа.использования:.визуализацию.модели.и.извлечение.признаков.
Давайте.отобразим.связи.в.только.что.созданной.модели.(ее.топологию)..Получить.изображение.функциональной.модели.в.виде.графа.можно.с.помощью. утилиты.plot_model() .(рис..7.2).
Рис. 7.2. Графическое представление модели классификации заявок, сгенерированное функцией plot_model()
В.эту.диаграмму.можно.добавить.форму.входа.и.выхода.каждого.слоя.в.модели,. что.может.пригодиться.в.процессе.отладки.(рис..7.3).
Рис. 7.3. Графическое представление модели с информацией о форме входов и выходов
7.2. Разные способы создания моделей Keras 237
Слово.None.в.формах.тензоров.представляет.размер.пакета:.данная.модель.может. обрабатывать.пакеты.любого.размера.
Доступность.информации.о.связях.между.слоями.также.означает.возможность. исследовать.и.повторно.использовать.отдельные.узлы.(выходы.слоев).в.графе..
Свойство.модели.model.layers.возвращает.список.слоев.в.модели,.и.для.каждого. слоя.в.этом.списке.можно.исследовать.их.свойства.layer.input .и.layer.output.
Листинг 7.12. Получение входов и выходов слоя в функциональной модели
>>> model.layers
[<tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer at 0x7fa963f9d358>, <tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer at 0x7fa963f9d2e8>, <tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer at 0x7fa963f9d470>, <tensorflow.python.keras.layers.merge.Concatenate at 0x7fa963f9d860>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense at 0x7fa964074390>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense at 0x7fa963f9d898>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense at 0x7fa963f95470>]
>>> model.layers[3].input
[<tf.Tensor "title:0" shape=(None, 10000) dtype=float32>, <tf.Tensor "text_body:0" shape=(None, 10000) dtype=float32>, <tf.Tensor "tags:0" shape=(None, 100) dtype=float32>]
>>> model.layers[3].output
<tf.Tensor "concatenate/concat:0" shape=(None, 20100) dtype=float32>
Это.позволяет.производить.извлечение признаков.в.моделях,.повторно.использующих.промежуточные.признаки.из.другой.модели.
Представьте,.что.вы.решили.добавить.еще.один.выход.в.предыдущую.модель.—. оценку.времени,.которое.потребуется.для.решения.обозначенной.в.заявке.проблемы.(своего.рода.рейтинг.сложности)..Это.можно.сделать.с.помощью.слоя. классификации.по.трем.категориям:.«простая».проблема,.«средняя».и.«сложная».. Причем.вам.не.нужно.воссоздавать.и.повторно.обучать.модель.с.нуля:.можно. начать.с.промежуточных.признаков.предыдущей.модели,.как.показано.ниже.
Листинг 7.13. Создание новой модели, повторно использующей выходы промежуточных слоев
features = model.layers[4].output
difficulty = layers.Dense(3, activation="softmax", name="difficulty")(features)
new_model = keras.Model( inputs=[title, text_body, tags],
outputs=[priority, department, difficulty])
Теперь.получим.графическое.представление.новой.модели.(рис..7.4):
keras.utils.plot_model(
new_model, "updated_ticket_classifier.png", show_shapes=True)
Рис. 7.4. Графическое представление новой модели