Keras
2018-01-23Keras
概述
Keras是深度学习的前端框架的集大成者，其后端可支持tensorflow、cntk、theano等。
所谓DL前端框架一般只提供对于DL的高层抽象和封装，至于具体的运算则由具体的后端来实现。
官网：
https://keras.io/
官方中文版文档：
https://keras.io/zh/
代码：
https://github.com/keras-team/keras
示例：
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/
安装：
sudo pip install keras
目前keras已经被集成到TF中。所以python安装路径下会有2份keras代码：
（1）tensorflow/python/keras
（2）keras
TF默认走的是（2），如果找不到（2），才会走（1）。
书籍
https://mp.weixin.qq.com/s/2VoTmFJshvIq2Wc0Ko0iaA
使用TensorFlow和Keras实践机器学习和深度学习
项目
https://github.com/Ahmkel/Keras-Project-Template
本项目是一个基于Keras库的项目模板，模板能让你更容易地构建和训练深度学习模型，并支持Checkpoints和TensorBoard。
模型文件处理
Keras的模型文件以HDF5的格式保存：
model.save('my_model.h5')
这里的model可以是未训练，甚至是未初始化weight的。
参考：
https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/3-1-save/
Keras：Save & reload 保存提取
h5 -> pb
可以使用如下工具：
https://github.com/amir-abdi/keras_to_tensorflow
方法：
python3 keras_to_tensorflow.py -input_model_file model.h5
细节
Lambda层
Lambda层用以对上一层的输出施以任何Theano/TensorFlow表达式，这是一个添加自定义Layer的最简单的办法。
模型可视化
from keras.utils import plot_model
plot_model(model, to_file='model.png')
实战GAN
最近实战了一下GAN，主要参考了以下文章：
https://myurasov.github.io/2017/09/24/wasserstein-gan-keras.html
Wasserstein GAN in Keras
它的中文版：
http://mp.weixin.qq.com/s/F2gBP23LCEF72QDlugbBZQ
详解如何使用Keras实现Wassertein GAN
这是另一个GAN实现：
https://github.com/lukedeo/keras-acgan/blob/master/mnist_acgan.py
应该说GAN的训练，的确是一件非常麻烦，且有相当不确定性的事情。我试了若干版本的示例之后，才终于训练成功。
我的代码示例：
https://github.com/antkillerfarm/antkillerfarm_crazy/blob/master/python/ml/keras/hello_gan1.py
由于这里的随机因素实在太多，训练失败有时也许并不是代码的问题，即使成功也往往在数十epoch之后，计算量实在太大。我自己的示例用GTX 1080跑了11个小时。
Auto-Keras
Google AutoML的一个开源对手。
官网：
https://autokeras.com/
代码：
https://github.com/jhfjhfj1/autokeras
参考
https://mp.weixin.qq.com/s/tyWUxJndljOSZT1-aYPgeg
Keras入门必看教程
https://kexue.fm/archives/5765
让Keras更酷一些！Keras模型杂谈
https://mp.weixin.qq.com/s/4Nz2e_vNYgq_y01JFneSfw
“让Keras更酷一些！”：分层的学习率和自由的梯度
https://mp.weixin.qq.com/s/H-oAETObn0SLUxK8–xudg
Keras+OpenAI强化学习实践：行为-评判模型
https://mp.weixin.qq.com/s/2lcOfU3X27YYqbWS341jcg
Keras+OpenAI强化学习实践：深度Q网络
http://mp.weixin.qq.com/s/kvQlzafLAn_8YgBmib3P0g
手把手教你在Amazon EC2上安装Keras
http://mp.weixin.qq.com/s/sQKhopzS4EOcYwjrM8E7xQ
十分钟搞定Keras序列到序列学习
https://mp.weixin.qq.com/s/PR5gQYEse9KxhSkEVglRWg
用Keras实现seq2seq学习
https://mp.weixin.qq.com/s/0Rdet35LHAXQJuo-r_THXg
如何为LSTM重新构建输入数据（Keras）
https://mp.weixin.qq.com/s/TGjfd3ahYSH_QYX_2j0DqQ
基于Keras的LSTM多变量时间序列预测
https://mp.weixin.qq.com/s/GqaXADRE7Hvxr-6-QapMIg
你必须知道的keras中最常用的深度学习的API
https://mp.weixin.qq.com/s/KE_zk7e6cf5ah303ZTpuMw
如何用Keras为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络?
https://mp.weixin.qq.com/s/dbZLsWV3pDz3NQPc2aJAUw
用Keras开发字符级神经网络语言模型
https://mp.weixin.qq.com/s/J0pBoNpzj-GYjI-9qefkRg
7步掌握基于Keras的深度学习
https://mp.weixin.qq.com/s/HKOmDltonNpp8DftH7Goww
基于Keras的知识图谱处理实战
https://mp.weixin.qq.com/s/MvEgH-xgNk51qcdlnCJgiQ
Keras教程：用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要
https://mp.weixin.qq.com/s/ktp4yfxHMt3103QzYhELrg
从头开始在Python中开发深度学习字幕生成模型
https://mp.weixin.qq.com/s/fHuHICI-_xAXIOkV0abpPg
仅需15分钟，使用OpenCV+Keras轻松破解验证码
https://mp.weixin.qq.com/s/I7IUFRVucnJLbGaTqGIXXw
如何使用Keras集成多个卷积网络并实现共同预测
https://mp.weixin.qq.com/s/2jPk3jg7AoNilErAZOaTOQ
输验证码输到崩溃？教你15分钟黑掉全球最流行的验证码插件
https://github.com/yanpanlau/DDPG-Keras-Torcs
Using Keras and Deep Deterministic Policy Gradient to play TORCS
https://mp.weixin.qq.com/s/qbyfErK7IC2tx7uJfzCg2g
seq2seq模型实例：用Keras实现机器翻译
https://mp.weixin.qq.com/s/SfambWzLry2IYRPklYk6Bw
利用TensorFlow和Keras进行比特币价格预测
https://mp.weixin.qq.com/s/tGkKNEAM6Ze1iEdqB9zzXQ
Keras：基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割
https://mp.weixin.qq.com/s/cvEkUBsPUmViHf5demFhtA
如何从零开始用Keras开发一个机器翻译系统！
https://mp.weixin.qq.com/s/13wS8jOZxHQ7J59Q8LvMOw
17种GAN变体的Keras实现请收好
https://mp.weixin.qq.com/s/3y-9R83Aw0Kj7qBma8x0DQ
Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络
https://mp.weixin.qq.com/s/bpZ9iDf3hD7U3j2qIQi-wQ
10分钟入门Keras指南
https://mp.weixin.qq.com/s/xUPrv1ju1M9TmHbqgQBn7Q
用Python实现类FaceID的人脸识别？一文告诉你该怎么做
https://mp.weixin.qq.com/s/cmBlGiu-ATHAorYCoQhMBg
RNN-LSTM的Keras实现：以预测比特币和以太坊价格为例
https://mp.weixin.qq.com/s/_B_WaHJyH-JPS2izq_DuFg
如何使用LSTM在Keras中快速实现情感分析任务
https://mp.weixin.qq.com/s/NZErOUOeD7FidM98NlT2hQ
教你使用Keras一步步构建深度神经网络：以情感分析任务为例
https://mp.weixin.qq.com/s/uOP-VT_ITufMEW16hKRweA
手把手教你用RNN做情感分析
https://mp.weixin.qq.com/s/kIrmFLn3g-JlW74DAt4hEg
Python新玩法！如何自己动手实现FaceID功能
https://mp.weixin.qq.com/s/VmjaTzzPNXAQicFqhVM1RQ
Keras/监督学习15分钟搞定最新深度学习车牌OCR
https://mp.weixin.qq.com/s/_Kh9ZMLmAfcACVYxt02lqA
如何利用深度学习写诗歌
https://mp.weixin.qq.com/s/yzYRMLYKEwHMGjsmYzFLAw
在Keras上实现GAN：构建消除图片模糊的应用
https://mp.weixin.qq.com/s/wlJaBaKj8mET43e7c0GpLw
textgenrnn：只需几行代码即可训练文本生成网络
https://mp.weixin.qq.com/s/aZPlDOICUsXDZer0jSa65A
使用Keras和CNN构建分类器
https://mp.weixin.qq.com/s/8KDJE3MVyBMs4fUMEX7bHQ
基于Keras的注意力机制实战
http://mp.weixin.qq.com/s/1UDKVasluMpPiteysmEx1A
深度学习必备—用Keras和直方图均衡化—数据增强
https://mp.weixin.qq.com/s/bSWatfZqkvdcXJQop4LMxw
TensorFlow快餐教程：程序员快速入门深度学习五步法
https://mp.weixin.qq.com/s/eoSpoeNpKwKSouMgrA70xQ
用Python语言模型和LSTM做一个Drake饶舌歌词生成器
https://mp.weixin.qq.com/s/rVliMXPCYU4rTKU8i-gxtQ
如何用50行代码构建情感分类器
https://mp.weixin.qq.com/s/Cbpm7oMmRMC60p5_uzbn7Q
无需数学背景！谷歌研究员为你解密生成式对抗网络
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Keras vs PyTorch：谁是“第一”深度学习框架？
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手把手教你用Keras实现LSTM预测英语单词发音
https://mp.weixin.qq.com/s/sDeh0Oqqs6ERJ4Hz5ROA5Q
DeepMind重磅：神经算术逻辑单元，Keras实现
https://mp.weixin.qq.com/s/VmHckiVzz6oAvuHgyWkeUg
使用Keras实现多输出分类：用单个模型同时执行两个独立分类任务
https://mp.weixin.qq.com/s/kHX6GQ_HT2L58f49afWijA
手把手教你用keras–CNN网络识别cifar10
https://mp.weixin.qq.com/s/7tQOZcLmHYaztGGpZ-vt2Q
Keras和TensorFlow之争何时休？
https://mp.weixin.qq.com/s/caVN0570nzNXdXXYfxSNzA
五个很厉害的CNN架构
https://mp.weixin.qq.com/s/zznSbNqXBflecK7eHHT4Tg
基于迁移学习实现花卉图像分类
https://mp.weixin.qq.com/s/iDYhXUDlxeG_vOpxO5eIyQ
用Keras实现图书推荐系统
https://mp.weixin.qq.com/s/UvR7rLXV8V_QAzLOEOTg2Q
如何在网上选到一瓶心仪的红酒？通过文本分析预测葡萄酒的质量
https://mp.weixin.qq.com/s/xXbyBvxM2HOzHedztpu1Wg
Keras的可视化训练
https://mp.weixin.qq.com/s/K9U3GCW1tAIYRoKKq_nG9w
一行TensorFlow/Keras代码解决真实场景中数据不平衡(imbalanced)问题
https://mp.weixin.qq.com/s/TJhes2vp5SfkAdHXbBsiXA
用CNN做NLP文本分类竞赛
https://mp.weixin.qq.com/s/RdrUlu6hBEuIu2VepeiC-Q
CV+NLP，使用tf.Keras构建图像搜索引擎
https://mp.weixin.qq.com/s/ksCWLX_cb9wkgAN35hjL3g
使用Keras Tuner调节超参数
https://www.pyimagesearch.com/2018/06/04/keras-multiple-outputs-and-multiple-losses/
一个多输出+多Loss的示例
