1.keras中使用相同的loss与metrics，都指定为mse，为什么训练时每轮完成后它们数值不一样？

 答：

此时的loss是指完成最后一个batch后得到的这轮epoch的loss的加权平均，权重就是每个batch的样本数，（因为最后一个batch样本数往往跟训练时指定的不一样），完成最后一个batch后，此时loss已经固定了，但是仍然需要反向更新网络中的参数。注意，metrics是在这次更新完参数后对标签值和预测值进行计算，这里的预测值是模型训练完成后再正向传播得到的ouput，因此相比于loss中的y_pred，metrics的y_pred使用新的神经网络参数计算的，自然数值也就不一样了。

链接：https://www.zhihu.com/question/323251494/answer/719247402

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 20200311

1.运行如下代码，会发现model.summary()那里报错了

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten
#categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
X_train = X_train[:10000]/255.0
y_train = y_train[:10000]
X_test = X_test[:10000]/255.0
y_test = y_test[:10000]
model = Sequential()
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units = 512, input_dim = 28*28,activation = 'relu'))
model.add(Dense(units = 32,activation = 'relu'))
model.add(Dense(units = 10,activation = 'softmax'))model.summary()# model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics = ['acc'])
# model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=128, verbose=1)

ValueError: This model has not yet been built. Build the model first by calling `build()` or calling `fit()` with some data, or specify an `input_shape` argument in the first layer(s) for automatic build.

意思是你还没告诉模型输入的尺寸格式，他自然没法给你返回summary。

解决方式也告诉你了，有如下几种：

1.需要在model.summary()上面写一句：model.build((None,28, 28))

参数最开始的这个None，代表的意思应该是数据样本个数，这里你替换成其他任意数值都是可以的。甚至(None,28,28,1)也可以。

但是有个问题，summary是下图这样的，Output Shape的格式是multiple，不显示具体值，也不知道为啥？

 

Model: "sequential_4"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
flatten_4 (Flatten)          multiple                  0         
_________________________________________________________________
dense_9 (Dense)              multiple                  401920    
_________________________________________________________________
dense_10 (Dense)             multiple                  16416     
_________________________________________________________________
dense_11 (Dense)             multiple                  330       
=================================================================
Total params: 418,666
Trainable params: 418,666
Non-trainable params: 0

 

2.先调用下面注释掉的fit，让他自动识别input_shape（当然应该得先conpile一下）

 

3.也是最常用的一种方式，就是在第一层，也就是Flatten的时候指明input_shape。即：model.add(Flatten(input_shape = (28,28)))

注意这里inputshape就不需要加None了。上面第一种方式中是必须要加一维None

Model: "sequential_13"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
flatten_14 (Flatten)         (None, 784)               0         
_________________________________________________________________
dense_37 (Dense)             (None, 512)               401920    
_________________________________________________________________
dense_38 (Dense)             (None, 32)                16416     
_________________________________________________________________
dense_39 (Dense)             (None, 10)                330       
=================================================================
Total params: 418,666
Trainable params: 418,666
Non-trainable params: 0

分析一下：注意是每一层的输出节点，都需要对应一个偏置！所以401920是 (784+1) * 512得来的 ！！不是输入节点的偏置，也不是参数的偏置，是一个输出节点对应一个偏置！

 

参考链接：

https://blog.csdn.net/sisiel/article/details/103163016

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20200311

1.  各种定义和建立模型的方法，和input_shape,output_shape的输出方法

（下面代码中的模型还是昨天的那个模型）

from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense,Flatten
#categorical_labels = to_categorical(int_labels, num_classes=None)
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
X_train = X_train[:10000]/255.0
y_train = y_train[:10000]
X_test = X_test[:10000]/255.0
y_test = y_test[:10000]
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape = (28,28) ))
model.add(Dense(units = 512, input_dim = 28*28,activation = 'relu'))
model.add(Dense(units = 32,activation = 'relu'))
model.add(Dense(units = 10,activation = 'softmax'))print('method 1:') 
model.summary()print('method 2:')
for i in range(len(model.layers)):print(model.get_layer(index=i).output)print('method 3:') 
for layer in model.layers:print(layer.output_shape)

输出：

 

2.MaxPooling1D和MaxPooling2D的区别

Class MaxPooling1D：1D输入的最大池化层

• pool_size:一个整数或者一个单个整数的tuple/list,表示池化窗口的大小
• strides:一个整数或者一个单个整数的tuple/list,指定池化操作的移动步幅
• padding:一个字符串。padding的方法：”valid”或者’same’
• data_format:一个字符串，channels_last（默认）或channels_first中的一个，输入中维度的排序，channels_last对应于具有形状(batch, length, channels)的输入，而channels_first对应于具有形状(batch, channels, length)的输入。
• name:一个字符串，表示层的名称。

Class MaxPooling2D：2D输入的最大池化层

• pool_size：一个整数或者2个整数的元组/列表：（pool_height，pool_width），指定池化窗口的大小。 可以是单个整数，以为所有空间维度指定相同值。
• strides：一个整数或者2个整数的元组/列表，指定池操作的步幅。 可以是单个整数，以为所有空间维度指定相同值。
• padding:字符串，“valid”或者”same”
• data_format:一个字符串，channels_last（默认）或channels_first中的一个，输入中维度的排序，channels_last对应于具有形状(batch,height, width, channels)的输入，而channels_first对应于具有形状(batch, channels, height,width)的输入。
• name:层的名称。

 

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20200312

1.关于输入数据的格式

我们要明白几点内容，当我们用theano作为backend时候，我们在进行卷积等一些操作时候，系统都会自动按照channel_first的来，比如卷积后的深度那一维放到了H，W的前面。而我们如果用tensorflow作为backend时候，系统会默认是channel_last。你可以通过修改backend来达到你想要的效果，并且通过下面这个函数测试，你目前是什么类型：

tf.keras.backend.image_data_format()

这样就知道建立模型model的时候，input_shape()参数该怎么设置啦

 

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20200313

1.关于keras模型和训练的可视化

1.模型可视化

关于模型的可视化，可以用keras自带的这个模块：plot_model

导入方式：

from tensorflow.keras.utils import plot_model

具体的使用方式可以看博客或者b站那个视频。

参考链接：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/81433867

2.训练过程可视化

关于keras训练过程的可视化，可以看之前写的一篇博客。

链接：https://blog.csdn.net/qq_41289920/article/details/104755617