keras&tensorflow+分布式训练︱实现简易视频内容问答框架

内容来源：Keras 之父讲解 Keras：几行代码就能在分布式环境训练模型

把 Keras API 直接整合入 TensorFlow 项目中，这样能与你的已有工作流无缝结合。至此，Keras 成为了

TensorFlow 内部的一个新模块：tf.keras，它包含完整的 Keras API。用 Keras API 定义模型，用

TensorFlow estimator 和 experiments 在分布式环境训练模型。

我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。

本例子中，一个男人把纸板箱放进车的行李箱里。任务是回答这个人在做什么。模型会处理该视频和问题，试图在可能的答案中挑选出正确的那一个。这次，它的回答是 “装货”。这个答案很有意思：如果仅仅看一帧画面，是得不出该结论的——这个人也有可能在卸货。所以，我们不仅要求模型能理解视频画面的内容，还要能理解每一帧画面的先后顺序。

放到三四年前，Keras 和 TensorFlow 诞生之前，这会是一个无比棘手的难题，全世界只有个位数的研究机构能处理。即便是一只由世界级专家学者、工程师组成的团队，也需要半年左右的时间来一点一点解决。而现在，所有具备基础 Python 编程技能的人都能借助工具处理该问题。我们这也是在使深度学习民主化。

下图便是我们的神经网络方案。它的结构可分为三个部分：

首先，一个分支会导入视频输入，把它转化为对视频内容编码的矢量。另一个分支导入问题，也把它转化为矢量。现在，你可以把视频矢量和问题矢量连结起来，在它们之上添加一个分类器。该分类器的任务，是从一堆潜在回答中，选出正确的那一个。

第一步，是把视频输入矢量转化为张量。一个视频只是一组连续的画面帧，每一帧都是一个图像。对于图像处理，你要做的全部的事，就是运行一个 CNN。

每个 CNN，会从每帧画面提取一个矢量表示。最后所得到的，是对每帧画面进行编码的矢量序列。当遇到一个序列，你会做什么？当然是用序列处理模块—— LSTM 把它跑一遍。LSTM 会把序列简化为一个单一矢量，该矢量编码了视频的所有信息，包括每一帧画面、以及它们的顺序。

下一步，使用类似的过程来处理问句。它是一个由词语组成的序列，需要用内嵌模块把每个词语映射为一个词矢量。你就获得了一个词向量序列，再用另一个 LSTM 层来简化。

当视频、问题的矢量表示都有了以后，就可以把它们连接起来，在上面添加一个用于选择正确答案的分类器。

这就是深度学习的魔力：把复杂的输入，比如视频、图像、语言、声音变成矢量，变成几何空间中的不同的点——把了信息变成了几何空间中的点，这就是深度学习的本质。

而当完成之后，你就可以用线性代数来处理几何空间，捕捉到到有趣的映射模式。在上面的例子中，该模型就是在学习一个视频、问题空间到答案空间的映射。而执行的方式，是把不同的信息处理模块组合起来。这是一个十分自然的操作：对象是图像，就用图像处理模块 CNN；对象是序列，就用序列处理模块 LSTM；如果需要从一组候选中选择一个，就用分类器。

因而，创建深度学习模型，在概念上和拼乐高积木是很相似的，前者的实现也应该这么简单。这张图，就是对我们的模型在 Keras 上的直观结构。

我们用一个按时间分布的层，把 CNN 应用于由输入视频和张量组成的时间轴上的每一帧画面。然后把输入导入 LSTM 层，前者被简化为单一张量。InceptionV3 CNN 会内置预训练的权重，这一点很重要，因为以目前的视频输入，靠我们自己是无法学习到有趣的视觉特征的。我们需要利用现有的、在大型数据集上学习到的视觉特征。这个例子里是 ImageNet。在深度学习里，这是一个常见的举措，而 Keras 使它变得更方便。问题的编码更加简单。把词语序列导入内嵌层（embedding layer），生成矢量序列，再用 LSTM 层简化为单一矢量。

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代码演示

下面是视频编码机器人的完整代码，加起来只有几行，非常简洁。你从确认视频输入开始，高亮部分就是你的视频输入：

这是一个由合理帧数组成的序列。“None” 就是帧数，它没有被定义，你可以不同的 batch 进行修改。每一帧画面的分辨率是 150*150。下一步，仅用一行我们就定义了整个 InceptionV3 模型。它装满了从 ImageNet 得到的预训练权重。所有这些已经内置于 Keras 中，你不需要做任何多余操作，仅此一行代码足矣。代码并不包含顶层，因为并不相关，但在顶部加入了 pooling，使得我们能从每一帧抓取一个矢量。

下一步，CNN 被设置为不可训练，意味它的参数表示并不会在训练中更新。这一步很重要，因为该 CNN 已经有了非常不错的表示，没必要更改。再强调一遍，这是深度学习的常用操作，把封住不再改动的预训练模型添加入流水线。在 Keras 中，这项操作变得十分简便。有了不再变动的 CNN 之后，我们用一个时间分配层（time distributed layer），把它在视频输入的时间轴上均衡分配。这样做的结果，是得到所有帧的张量，再导入 LSTM 层得到单一矢量。

如上图，问题处理就更加简单。最终的问题输入，被处理为整数序列。为什么是整数呢？每一个整数，都会用某些词汇映射到一个矢量。随后把整数序列导入嵌入层，这会把每个整数映射到一个矢量上。这些训练过的嵌入是模型的一部分。再把矢量序列导入 LSTM，简化为单一矢量。

这里有一个有意思的地方。通常使用 LSTM 的时候，有许多东西需要考虑、许多套路需要参考。但在这里，除了设置输入单位的数量，我们并没有做任何其他操作配置 LSTM 层——所有 “最佳套路”，都已经成为 Keras 的默认设置。这是 Keras 的一大特点，已知的最佳方案被用于默认设置。对于开发者，这意味着模型直接就能用，不需要对所有参数都进行调参。

在完成对视频、问题的编码之后，你只需要用 concate up 把它们转化为单一矢量，然后在顶端加入两个密集层，它们会从备选词汇中选出一个作为答案。

下一步，使用输入和输出初始化 Keras 模型，本质上它是一个神经网络各层的图（a graph of layers）的容器。然后要确定训练设置，比如优化器、Adam 优化器和损失函数。到现在一切都很简单，我们已经定义了模型和训练设置。下面是在分布式环境训练模型，或许在 Cloud ML 上。

只用几行代码，你就可以用 TensorFlow Estimator 和 Experiment 类训练模型。所有需要你做的事，仅仅是写 experiment 函数，用内置的 get_estimator 方法在其中定义模型，并用模型来初始化 Estimator。有了 estimator 之后，再用它创建 Experiment，在其中你确认输入数据。

仅仅用几行非常直观、具有高度可读性的 Python 代码就可以实现，我们就定义了一个相当先进的模型、在分布式环境训练它，来解决视频问答难题。而这在几年前是完全难以想象的。

到这里，你应该已经看到，像 Keras 这样的 API 是如何推动 AI 民主化。这借助两个东西实现：

其中一个，当然是 Keras API。为在 TensorFlow 中定义模型提供了易于使用、功能强大的工具。而且，每一层都有非常优秀的默认设置，让模型可以直接运行。

另外一个，则是全新的高级 TensorFlow 训练 API：Estimator 和 Experiment。

把它们结合到一起，使得开发者们能够以相当小的时间、经历代价处理任何深度学习难题。