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如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型

发布网友 发布时间:2022-04-26 02:07

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热心网友 时间:2022-04-18 07:01

最近刚开始使用theano, 经验不多,连个基本的模型都跑不通,于是去看了下Keras,源码比较简洁,可以当作theano的示例教程来看,感受如下:
文档看似很全,每个layer是干啥的,每个参数是啥都写了,但是不去读代码,实际很多人是无法从文档理解其具体用法的。这点看issue里的讨论里可以看出。同样,example似乎很多,而且都能直接run,还都是real world的数据集,看似很好,但是实际上,对于新手,如果需要的模型跟example里的不完全一样,不容易搞懂到底需要把输入输出的数据搞成啥格式。举个例子,example都是做的classification的,没有做sequence labeling的例子,如果想拿来做个pos tagging,不知道数据如何组织。当然,这些其实花一天读下代码或者好好翻翻issue讨论就可以解决了,但我相信不少人不会去认真读代码或者看讨论,而是直接换个工具。我感觉目前的doc只有懂了代码的人才能看懂,不懂得看文档还是没啥用。
2.项目很简单所以开发者不多,但是很活跃,每天都有新东西加进去。今天增加了一个新的分支后端可以用theano或者tensorflow了,不过貌似由于不支持scan,backend用tensorflow的没实现recurrent layer。他们也意识到文档的问题,觉得需要为小白用户多加点tutorial而不是光给develop看。
我没用过其他的framework,仅说keras</ol>拿来学习theano基本用法,很不错
库本身的代码,比较简单易读,我作为python菜鸟,也能看懂。目前model有sequential和grapgh两种,前者并不是指recurrent而是说网络是一层层堆的(也包括recurrent).其他的主要概念包括layer,regularizer, optimizer,objective都分离开。layer用于build每层的输出函数,model会用最后一层的输出,根据objective和每个layer的regularizer来确定最终的cost,然后在update时用optimizer来更新参数。把这四个看下加上model里的fit函数,就会用theano啦。很多模型都能cover,seq2seq这种也有现成的可用。建议不要光看example,多看看github上的 issues讨论,实在找不到,直接提问。效率方面,我不懂theano怎么优化,感觉keras的这种封装,没什么成本,跟自己用原生theano是一样的。当然,theano本身就好慢啊。。估计是我不懂用吧。。
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