Keras之父出品：Twitter超千赞TF 2.0 + Keras速成课程

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新智元报道

来源: Colab

编辑：鹏飞

【新智元导读】本文是由Keras之父编写的TensorFlow 2.0 Keras教程。本教程针对深度学习研究人员，非常详细的给出了代码以及运行结果。评论区表示本教程非常详实，实操性高。>>> 人工智能改变中国，我们还要跨越这三座大山 | 献礼 70 周年

可能没人比François Chollet更了解Keras吧？作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。

在TensorFlow 1.x时代，TF Keras存在许多问题：

使用TensorFlow意味着要处理静态计算图，对于习惯于命令式编码的程序员而言，这将感到尴尬且困难。
虽然TensorFlow API非常强大和灵活，但它缺乏完善性，常常令人困惑或难以使用。
尽管Keras的生产率很高且易于使用，但对于研究用例通常缺乏灵活性。

随着TensorFlow迈入2.0时代，相比上一代进行了非常大的改动。在吸取了4年来大量的用户反馈以及技术进步，针对TensorFlow和Keras进行了广泛重新设计，使得之前的历史遗留问题得到了很大程度的改善。

TensorFlow 2.0建立在以下关键思想之上：

让用户像在Numpy中一样急切地运行他们的计算。这使TensorFlow 2.0编程变得直观而Pythonic。
保留已编译图形的显着优势（用于性能，分布和部署）。这使TensorFlow快速，可扩展且可投入生产。
利用Keras作为其高级深度学习API，使TensorFlow易于上手且高效。
将Keras扩展到从非常高级（更易于使用，不太灵活）到非常低级（需要更多专业知识，但提供了极大灵活性）的工作流范围。

本文是TensorFlow 2.0的简介、速成课程和快速API参考。TensorFlow和Keras都是在4年前发布的，在深度学习领域已经算老资历了。

相比其他教程，François的教程或许更能体会到Keras的精髓、能够窥探到特性背后更深层的成因、更好的掌握TensorFlow和Keras。

教程内容主要由2个部分构成。第一部分主要讲TensorFlow一些基础，比如张量、变量、数学、梯度计算等；第二部分详细介绍了Keras API。

教程放在Google Colab上，可以一边看介绍一边运行代码。

第一部分：TensorFlow基础

这部分主要介绍了张量、随机常量张量、变量、数学计算、使用GradientTape计算梯度、线性回归的实例，以及使用tf.function来加速运行。能用代码解释就绝不用文字，比如：

Tensor

常量张量：

通过调用.numpy（）来获取其作为Numpy数组的值：

与Numpy数组非常相似，它具有dtype和shape属性：

创建常量张量的常见方法是通过tf.ones和tf.zeros（就像np.ones和np.zeros一样）：

随机常量张量

通常：

这是一个整数张量，其值来自随机均匀分布：

变量

变量是用于存储可变状态（例如神经网络的权重）的特殊张量。可以使用一些初始值创建变量。

可以使用.assign（value）或.assign_add（increment）或.assign_sub（decrement）方法来更新变量的值：

数学计算

可以像使用Numpy一样完全使用TensorFlow。主要区别在于你的TensorFlow代码是否在GPU和TPU上运行。

用tf.function加速

未加速前：

加速后：

第二部分：Keras API

Keras是用于深度学习的Python API。它适合所有人：

如果你是工程师，Keras将为你提供可重用的模块，例如层，指标，培训循环，以支持常见的用例。它提供了可访问且高效的高级用户体验。

如果你是研究人员，则可能不希望不使用这些内置模块，例如图层和训练循环，而是创建自己的模块。当然，Keras允许你执行此操作。在这种情况下，Keras为你提供了所编写块的模板，为你提供了结构，并为诸如Layers和Metrics之类的API提供了标准。这种结构使你的代码易于与他人共享，并易于集成到生产工作流程中。

库开发人员也是如此：TensorFlow是一个大型生态系统。它有许多不同的库。为了使不同的库能够彼此对话并共享组件，它们需要遵循API标准。这就是Keras提供的。

至关重要的是，Keras流畅地将高级UX和低级灵活性结合在一起：一方面，你不再拥有易于使用但不灵活的高级API；另一方面，你却不再具有灵活但仅具有灵活性的低级API。与专家接触。相反，你具有从高级到低级的一系列工作流。所有工作流程都是兼容的，因为它们是基于相同的概念和对象构建的。

这部分主要介绍了：基础layer类、可训练及不可训练权重、递归组成图层、内置layer、call方法中的training参数、更具功能性的模型定义方式、损失类、矩阵类、优化器类以及一个端到端的training循环、add_loss方法、端到端的详细示例：变体自动编码器（VAE）、内置training循环实操、Callback。

这部分同样使用大量的代码和运行结果，让大家有一个更直观的理解。比如：

call方法中的training参数

一些层，尤其是BatchNormalization层和Dropout层，在训练和推理期间具有不同的行为。对于此类层，标准做法是在call方法中公开训练（布尔）参数。

通过在调用中公开此参数，可以启用内置的训练和评估循环（例如，拟合）以在训练和推理中正确使用该图层。