用 Keras 函数式 API 构建强大的 Python 深度学习模型

2023-09-01 21:23:28

在人工智能领域，Keras 以其直观性、灵活性，以及广泛的库支持而著称。Keras 函数式 API，作为 Keras 的一个重要模块，为构建复杂神经网络提供了无与伦比的便利性，让开发者能够充分发挥其创造力，构建出更具威力、更具可塑性的模型。

Keras 函数式 API 的优势

Keras 函数式 API 与传统的顺序 API 不同，它以有向无环图 (DAG) 的形式定义神经网络的结构，允许开发者根据自己的需求，自由地创建复杂的网络架构。通过将层作为节点，将数据流作为边，开发者可以构建出：

多输入模型： 处理来自不同来源的数据。
多输出模型： 生成多个输出，针对不同的任务。
残差连接： 跳过中间层，提高模型的学习能力。
共享层权重： 复用层，减少计算量和模型复杂度。

实例：构建一个多输入残差网络

为了展示 Keras 函数式 API 的强大功能，让我们构建一个多输入残差网络，用于图像分类任务。该网络将同时接受图像和标签作为输入，并输出预测的类标签：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Concatenate
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入层
input_image = Input(shape=(224, 224, 3))
input_label = Input(shape=(1,))

# 构建主干网络
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input_image)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Flatten()(x)

# 构建标签嵌入层
label_embedding = Embedding(10, 32)(input_label)
label_embedding = Flatten()(label_embedding)

# 合并主干网络和标签嵌入层
combined = Concatenate()([x, label_embedding])

# 添加全连接层
combined = Dense(128, activation='relu')(combined)
output = Dense(10, activation='softmax')(combined)

# 创建模型
model = Model(inputs=[input_image, input_label], outputs=output)