keras 的使用

theano 以及 TensorFlow 是 keras 的 backend（后端支持），因此，keras 本质上是对 thenao 或者 TensorFlow 的进一步封装（wrapper）。

• keras 安装完成之后，会自动在用户 home 目录创建.keras/keras.json文件，用于配置 keras 的一些基本信息：
  • "backend": "tensorflow"

1. keras 下的 packages

• keras.layers（对 layer 的抽象）

  • from keras.layers import Input：输入层（首字母大写，是一个类，表示输入层），类构造函数接受的参数分别有，
    • shape：tuple 类型，标识维度信息
  • from keras.layers import Dense：全连接层，该类构造函数接收的参数分别有：
    
    • output_dim：下一层的神经元的数目
    • activation：字符串类型，默认为'linear'，所以一定要使用关键字参数的形式，对其进行设置；

• keras.models（对最终训练学习到的模型进行抽象）

  • from keras.models import Model，其构造函数接受的参数分别为：
    • input，输入
    • output， 输出
    • 很像 theano 下的 theano.function(...)

• Model 类更为重要的是其丰富的成员函数，ae = Model(input=…, output=…)

  • ae.compile()，参数列表主要有：
    • optimizer：字符串类型，adam/...
    • loss：字符串类型，mse/...

  • ae.fit()，用于正式的训练，参数列表主要有：

    • x, y：输入和输出，比如对于自编码器，x 和 y 是一致的；
    • shuffle：是否 shuffle 数据

  • ae.predict()：对单个的样本进行预测；