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模型和层

在机器学习中,模型是一个带有可学习参数的函数,可将输入映射至输出。通过在数据上训练模型获得最佳参数。训练好的模型可以提供从输入到所需输出的准确映射。

在 TensorFlow.js 中,您可以通过两种方式创建机器学习模型:

  1. 使用 Layers API(使用构建模型)
  2. 使用 Core API(借助低级运算,例如 tf.matMul()tf.add() 等)

首先,我们会了解 Layers API,Layers API 是用于构建模型的高级 API。然后,我们将演示如何使用 Core API 构建相同的模型。

使用 Layers API 创建模型

你可以通过两种方式使用 Layers API 创建模型:序贯模型和函数式模型。下面两部分将详细介绍两种类型。

序贯模型

最常见的模型是 <a href="https://js.tensorflow.org/api/0.15.1/#class:Sequential" data-md-type="link">Sequential</a> 模型,序贯模型是层的线性堆叠。您可以通过将层列表传递到 <a href="https://js.tensorflow.org/api/0.15.1/#sequential" data-md-type="link">sequential()</a> 函数来创建 Sequential 模型:

const model = tf.sequential({
 layers: [
   tf.layers.dense({inputShape: [784], units: 32, activation: 'relu'}),
   tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}),
 ]
});

或通过 add() 方法:

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({inputShape: [784], units: 32, activation: 'relu'}));
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}));

重要提示:模型的第一层需要 inputShape。提供 inputShape 时请确保不包含批次大小。例如,创建模型时,如果您计划馈送形状为 [B, 784](其中 B 可为任何批次大小)的模型张量,请将 inputShape 指定为 [784]

您可以通过 model.layers 访问模型的层,更具体而言为 model.inputLayersmodel.outputLayers

函数式模型

创建 LayersModel 的另一种方式是通过 tf.model()tf.model()tf.sequential() 的主要区别为,tf.model() 可用于创建层的任意无环计算图。

以下代码段可以使用 tf.model() API 定义与上文相同的模型:

// Create an arbitrary graph of layers, by connecting them
// via the apply() method.
const input = tf.input({shape: [784]});
const dense1 = tf.layers.dense({units: 32, activation: 'relu'}).apply(input);
const dense2 = tf.layers.dense({units: 10, activation: 'softmax'}).apply(dense1);
const model = tf.model({inputs: input, outputs: dense2});

我们在每一层调用 apply() 以将其连接到另一个层的输出。在这种情况下,apply() 的结果是一个 SymbolicTensor,后者类似于 Tensor,但不包含任何具体数值。

请注意,与序贯模型不同,我们通过 tf.input() 创建 SymbolicTensor,而非向第一层提供 inputShape

如果您向 apply() 传递一个具体的 Tensor,它也会为您提供一个具体的 Tensor

const t = tf.tensor([-2, 1, 0, 5]);
const o = tf.layers.activation({activation: 'relu'}).apply(t);
o.print(); // [0, 1, 0, 5]

这对于单独测试层并查看它们的输出非常有用。

与在序贯模型中一样,您可以通过 model.layers 访问模型的层,更具体而言为 model.inputLayersmodel.outputLayers

验证

序贯模型和函数式模型都是 LayersModel 类的实例。使用 LayersModels 的一个主要优势是验证:它会强制您指定输入形状,并稍后将其用于验证您的输入。LayersModel 还会在数据流经层时自动推断形状。提前了解形状后,模型就可以自动创建它的参数,并告知您两个相邻的层是否相互兼容。

模型摘要

调用 model.summary() 以打印模型的实用摘要,其中包括:

  • 模型中所有层的名称和类型
  • 每个层的输出形状
  • 每个层的权重参数数量
  • 每个层接收的输入(如果模型具有一般拓扑,下文将讨论)
  • 模型的可训练和不可训练参数总数

对于上面定义的模型,我们在控制台上获取以下输出:

层(类型) 输出形状 参数数量
dense_Dense1(密集) [null,32] 25120
dense_Dense2(密集) [null,10] 330
参数总数:25450
可训练参数:25450
不可训练参数:0

注意层的输出形状中的 null 值:这表示模型希望输入的批次大小为最外层维度,在这种情况下,由于 null 值,批次大小比较灵活。

序列化

在较低级别的 API 上使用 LayersModel 的一个主要优势是能够保存和加载模型。LayersModel 了解:

  • 模型的架构,让您可以创新创建模型
  • 模型的权重
  • 训练配置(损失、优化器和指标)
  • 优化器的状态,让您可以恢复训练

保存或加载模型只需要 1 行代码:

const saveResult = await model.save('localstorage://my-model-1');
const model = await tf.loadLayersModel('localstorage://my-model-1');

上面的示例可将模型保存到浏览器的本地存储空间中。请参阅 model.save() 文档保存并加载指南,了解如何保存到不同的媒介(例如,文件存储空间、IndexedDB、触发浏览器下载等)。

自定义层

层是模型的基本要素。如果您的模型需要进行自定义计算,您可以定义一个自定义层,它可以与层的其他部分很好地交互。我们在下面定义的自定义层可以计算正方形总数:

class SquaredSumLayer extends tf.layers.Layer {
 constructor() {
   super({});
 }
 // In this case, the output is a scalar.
 computeOutputShape(inputShape) { return []; }

 // call() is where we do the computation.
 call(input, kwargs) { return input.square().sum();}

 // Every layer needs a unique name.
 getClassName() { return 'SquaredSum'; }
}

要对其进行测试,我们可以调用包含具体张量的 apply() 方法:

const t = tf.tensor([-2, 1, 0, 5]);
const o = new SquaredSumLayer().apply(t);
o.print(); // prints 30

重要提示:如果添加自定义层,将无法序列化模型。

使用 Core API 创建模型

在本指南开头处,我们提到可以通过两种方式在 TensorFlow.js 中创建机器学习模型。

一般来说,您始终应当先尝试使用 Layers API,因为它基于被广泛使用的 Keras API,后者遵循最佳做法并降低了认知负担。Layers API 还提供了各种现成的解决方案,如权重初始化、模型序列化、训练监视、概率和安全检查。

在以下情况下,您可能需要使用 Core API:

  • 您需要最大程度的灵活性和控制
  • 您不需要序列化或可以实现自己的序列化逻辑

使用 Core API 创建的模型是以一个或多个 Tensors 作为输入并输出 Tensors 的函数。使用 Core API 编写的上面同一个模型如下所示:

// The weights and biases for the two dense layers.
const w1 = tf.variable(tf.randomNormal([784, 32]));
const b1 = tf.variable(tf.randomNormal([32]));
const w2 = tf.variable(tf.randomNormal([32, 10]));
const b2 = tf.variable(tf.randomNormal([10]));

function model(x) {
  return x.matMul(w1).add(b1).relu().matMul(w2).add(b2).softmax();
}

请注意,在 Core API 中,我们需要创建和初始化模型的权重。每个权重都由一个 Variable 支持,变量可以告知 TensorFlow.js 这些张量是可学习张量。您可以使用 tf.variable() 并传入现有 Tensor 来创建 Variable

本文介绍了如何使用 Layers API 和 Core API 创建模型。接下来,请参阅训练模型指南了解如何训练模型。