卷积神经网络常用模型_keras 卷积 循环 多分类

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

刚刚接触到深度学习，前2个月的时间里，我用一维的卷积神经网络实现了对于一维数据集的分类和回归。由于在做这次课题之前，我对深度学习基本上没有过接触，所以期间走了很多弯路。

在刚刚收到题目的要求时，我选择使用TensorFlow来直接编写函数，结果由于没有什么基础，写了一个周我就放弃了，改用keras来完成我的任务。

用keras来搭建神经网络其实很简单。我把自己的网络模型和数据集分享给大家，一起交流一起进步。

我们要完成的任务是对一些给定的湿度特征数据进行分类，多分类就是最简单最入门的深度学习案例。

我们要完成分类任务的数据集，247*900大小的一个矩阵，其中包含900条湿度信息，每条湿度信息由246位比特构成，最后一位表示湿度的类别，数值1-9，也就是每种湿度有100条。大家可以点击下边的链接自取。

数据集-用做分类.csv

或者百度网盘：

链接：https://pan.baidu.com/s/1R0Ok5lB_RaI2cVHychZuxQ 提取码：9nwi 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦

首先是数据的导入：

代码语言：javascript复制

# 载入数据
df = pd.read_csv(r"数据集-用做分类.csv")
X = np.expand_dims(df.values[:, 0:246].astype(float), axis=2)
Y = df.values[:, 246]

X是900条数据的特征信息，Y表示真实类别。特别注意：这里的X在读取的时候矩阵增加了一维。使用一维卷积神经网络Conv1D的时候必须要事先这样对数据集进行处理，而只使用深度网络Dense时不需要额外的增加一维。

具体细节大家可以看我之前写过的一篇博客，比较细的区分了这两种情况：

Conv1D层与Dense层的连接

没有接触过的读者可以查一下只使用深度层和使用卷积层的区别。CNN眼里只有局部小特征，而DNN只有全局大特征。

最普通的深层神经网络包含多层神经元，从输入信号中提取信息。每个神经元接受来自前一层神经元的输入，并通过权重和非线性将它们组合起来。与普通神经网络中每个神经元与前一层的所有神经元连接不同，CNN中的每个神经元只与前一层的少数神经元局部连接。而且，CNN同一层的所有神经元都有相同的权重。CNN层中神经元的值通常被称为特征映射（features maps），因为它们可以被看作是对应于输入的不同部分的特征。卷积神经网络可以很好地捕获出原数据中的局部简单特征，随着层数的增加，产生的特征映射会捕获输入信号越来越多的全局和更复杂的属性。它可以在一条数据中较短的片段中获得感兴趣的特征，并且该特征在该数据片段中的位置不具有高度相关性

紧接着是对湿度类别的编码：

代码语言：javascript复制

# 湿度分类编码为数字
encoder = LabelEncoder()
Y_encoded = encoder.fit_transform(Y)
Y_onehot = np_utils.to_categorical(Y_encoded)

Y_onehot编码是为了让程序自己来区分每一条特征信息而添加的编码。一个简单的例子解释一下：

这一步转化工作我们可以利用keras中的np_utils.to_categorical函数来进行。

“one-hot编码。one-hot编码的定义是用N位状态寄存器来对N个状态进行编码。比如[0,…,0]，[1,…,1]，[2,…,2]有3个分类值,因此N为3,对应的one-hot编码可以表示为100,010,001。”

我们将原始的数据集划分为训练集和测试集：

代码语言：javascript复制

# 划分训练集，测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y_onehot, test_size=0.3, random_state=0)

我这里把原始数据集以7：3的比例划分为训练集和测试集。训练集用来逼近真实类别，测试集来测试效果。

接着的是网络模型的搭建：

代码语言：javascript复制

# 定义神经网络
def baseline_model():
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(16, 3, input_shape=(246, 1)))
    model.add(Conv1D(16, 3, activation='tanh'))
    model.add(MaxPooling1D(3))
    model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
    model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
    model.add(MaxPooling1D(3))
    model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
    model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
    model.add(MaxPooling1D(3))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(9, activation='softmax'))
    plot_model(model, to_file='./model_classifier.png', show_shapes=True) # 保存网络结构为图片，这一步可以直接去掉
    print(model.summary()) # 显示网络结构
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

这一步往往是最核心的一步，网络模型通过卷积层来提取特征，在分类任务中，网络的最后一层为每个类。分类算法得到的是一个决策面，通过对比湿度信息属于每一类湿度的概率，进而对号入座。

经过多次调参尝试，最后我使用7层Conv1D来提取特征值，每两层Conv1D后添加一层MaxPooling1D来保留主要特征，减少计算量。每层卷积层使用双曲正切函数tanh（hyperbolic tangent function）来提高神经网络对模型的表达能力。tanh经常被运用到多分类任务中用做激活函数。

神经网络本就具有不可解释性，一般卷积核和全连接的结点数按照2的指数次幂来取。

Flatten()层作为中间层来链接卷积神经网络和全连接层。

神经网络被训练来最小化一个损失函数（Softmax loss），该函数捕捉到网络的特征输出与给定的期望输出之间的差异。9个输出结点对应九个类别的湿度，Softmax将每个特征数据匹配到概率最大的特征类别。

交叉熵损失函数（categorical crossentropy）作为模型训练的损失函数，它刻画的是当前学习到的概率分布与实际概率分布的距离，也就是损失函数越小，两个概率分布越相似，此时损失函数接近于0。

我将网络模型绘制成了AlexNet风格的示意图：

这里也给大家安利下这个很好用的绘制神经网络的工具：

http://alexlenail.me/NN-SVG/AlexNet.html

搭建好网络之后就可以开始训练了。

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# 训练分类器
estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, epochs=40, batch_size=1, verbose=1)
estimator.fit(X_train, Y_train)

batch_size设为1，然后一共训练40期。

这些数据大家都可以根据自己的实际情况做出调整和优化。

到这一步已经是搭建和训练的部分全部结束了。

紧接着是测试集来验证训练的准确性。

为了每次测试前不重复训练，我们将训练的模型保存下来：

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# 将其模型转换为json
model_json = estimator.model.to_json()
with open(r"C:UsersDesktopmodel.json",'w')as json_file:
    json_file.write(model_json)# 权重不在json中,只保存网络结构
estimator.model.save_weights('model.h5')

下面是读取模型的部分，这一部分完全可以写到另一个函数里：

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# 加载模型用做预测
json_file = open(r"C:UsersDesktopmodel.json", "r")
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights("model.h5")
print("loaded model from disk")
loaded_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 分类准确率
print("The accuracy of the classification model:")
scores = loaded_model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('%s: %.2f%%' % (loaded_model.metrics_names[1], scores[1] * 100))
# 输出预测类别
predicted = loaded_model.predict(X)
predicted_label = loaded_model.predict_classes(X)
print("predicted label:n "   str(predicted_label))

当然我们也希望可以直观的显示出模型的分类精度，和训练的过程。

混淆矩阵经常用来表示分类的效果。

代码语言：javascript复制

#显示混淆矩阵
plot_confuse(estimator.model, X_test, Y_test)

当然也需要我们自己写出来：

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# 混淆矩阵定义
def plot_confusion_matrix(cm, classes,title='Confusion matrix',cmap=plt.cm.jet):
    cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks,('0%','3%','5%','8%','10%','12%','15%','18%','20%','25%'))
    plt.yticks(tick_marks,('0%','3%','5%','8%','10%','12%','15%','18%','20%','25%'))
    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, '{:.2f}'.format(cm[i, j]), horizontalalignment="center",color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    plt.tight_layout()
    plt.ylabel('真实类别')
    plt.xlabel('预测类别')
    plt.savefig('test_xx.png', dpi=200, bbox_inches='tight', transparent=False)
    plt.show()

# 显示混淆矩阵
def plot_confuse(model, x_val, y_val):
    predictions = model.predict_classes(x_val)
    truelabel = y_val.argmax(axis=-1)   # 将one-hot转化为label
    conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions)
    plt.figure()
    plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) 1))

如果好奇的话你也可以看看每层卷积层到底学到了什么：

代码语言：javascript复制

# 可视化卷积层
visual(estimator.model, X_train, 1)

但是我觉得看一维卷积层的特征没啥意义，毕竟都是一些点，看起来有点非人类。

代码语言：javascript复制

# 卷积网络可视化
def visual(model, data, num_layer=1):
    # data:图像array数据
    # layer:第n层的输出
    layer = keras.backend.function([model.layers[0].input], [model.layers[num_layer].output])
    f1 = layer([data])[0]
    print(f1.shape)
    num = f1.shape[-1]
    print(num)
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    for i in range(num):
        plt.subplot(np.ceil(np.sqrt(num)), np.ceil(np.sqrt(num)), i 1)
        plt.imshow(f1[:, :, i] * 255, cmap='gray')
        plt.axis('off')
    plt.show()

最后运行的所有结果如下：

这个结果这么好纯粹是因为数据比较好，分类的准确率很大程度都是依赖你数据集本身的区分度的。

下面是数据集的特征图，从图上就可以看出数据的层次性很直观。

当然我给大家上传的这部分数据是我这边结果最好的一批，其他数据集准确度达不到这么高。

下面贴出整个分类过程的完整代码：

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# -*- coding: utf8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from keras.utils import np_utils,plot_model
from sklearn.model_selection import cross_val_score,train_test_split,KFold
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.layers import Dense,Dropout,Flatten,Conv1D,MaxPooling1D
from keras.models import model_from_json
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import itertools
# 载入数据
df = pd.read_csv(r"C:UsersDesktop数据集-用做分类.csv")
X = np.expand_dims(df.values[:, 0:246].astype(float), axis=2)
Y = df.values[:, 246]
# 湿度分类编码为数字
encoder = LabelEncoder()
Y_encoded = encoder.fit_transform(Y)
Y_onehot = np_utils.to_categorical(Y_encoded)
# 划分训练集，测试集
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y_onehot, test_size=0.3, random_state=0)
# 定义神经网络
def baseline_model():
model = Sequential()
model.add(Conv1D(16, 3, input_shape=(246, 1)))
model.add(Conv1D(16, 3, activation='tanh'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
model.add(Conv1D(64, 3, activation='tanh'))
model.add(MaxPooling1D(3))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(9, activation='softmax'))
plot_model(model, to_file='./model_classifier.png', show_shapes=True)
print(model.summary())
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
# 训练分类器
estimator = KerasClassifier(build_fn=baseline_model, epochs=40, batch_size=1, verbose=1)
estimator.fit(X_train, Y_train)
# 卷积网络可视化
# def visual(model, data, num_layer=1):
#     # data:图像array数据
#     # layer:第n层的输出
#     layer = keras.backend.function([model.layers[0].input], [model.layers[num_layer].output])
#     f1 = layer([data])[0]
#     print(f1.shape)
#     num = f1.shape[-1]
#     print(num)
#     plt.figure(figsize=(8, 8))
#     for i in range(num):
#         plt.subplot(np.ceil(np.sqrt(num)), np.ceil(np.sqrt(num)), i 1)
#         plt.imshow(f1[:, :, i] * 255, cmap='gray')
#         plt.axis('off')
#     plt.show()
# 混淆矩阵定义
def plot_confusion_matrix(cm, classes,title='Confusion matrix',cmap=plt.cm.jet):
cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.colorbar()
tick_marks = np.arange(len(classes))
plt.xticks(tick_marks,('0%','3%','5%','8%','10%','12%','15%','18%','20%','25%'))
plt.yticks(tick_marks,('0%','3%','5%','8%','10%','12%','15%','18%','20%','25%'))
thresh = cm.max() / 2.
for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
plt.text(j, i, '{:.2f}'.format(cm[i, j]), horizontalalignment="center",color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
plt.tight_layout()
plt.ylabel('真实类别')
plt.xlabel('预测类别')
plt.savefig('test_xx.png', dpi=200, bbox_inches='tight', transparent=False)
plt.show()
# seed = 42
# np.random.seed(seed)
# kfold = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=seed)
# result = cross_val_score(estimator, X, Y_onehot, cv=kfold)
# print("Accuracy of cross validation, mean %.2f, std %.2fn" % (result.mean(), result.std()))
# 显示混淆矩阵
def plot_confuse(model, x_val, y_val):
predictions = model.predict_classes(x_val)
truelabel = y_val.argmax(axis=-1)   # 将one-hot转化为label
conf_mat = confusion_matrix(y_true=truelabel, y_pred=predictions)
plt.figure()
plot_confusion_matrix(conf_mat, range(np.max(truelabel) 1))
# 将其模型转换为json
model_json = estimator.model.to_json()
with open(r"C:Users316CJWDesktop毕设代码model.json",'w')as json_file:
json_file.write(model_json)# 权重不在json中,只保存网络结构
estimator.model.save_weights('model.h5')
# 加载模型用做预测
json_file = open(r"C:UsersDesktopmodel.json", "r")
loaded_model_json = json_file.read()
json_file.close()
loaded_model = model_from_json(loaded_model_json)
loaded_model.load_weights("model.h5")
print("loaded model from disk")
loaded_model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 分类准确率
print("The accuracy of the classification model:")
scores = loaded_model.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)
print('%s: %.2f%%' % (loaded_model.metrics_names[1], scores[1] * 100))
# 输出预测类别
predicted = loaded_model.predict(X)
predicted_label = loaded_model.predict_classes(X)
print("predicted label:n "   str(predicted_label))
#显示混淆矩阵
plot_confuse(estimator.model, X_test, Y_test)
# 可视化卷积层
# visual(estimator.model, X_train, 1)

但是，湿度值到底是连续的数值，分类任务验证了我们数据集特征的可分辨性。

下一篇博客中，我将对数据集稍作修改，将湿度类别改为真实湿度值。

利用卷积神经网络来提取特征，实现线性回归，二者同出一脉。

【keras】一维卷积神经网络做回归

比起其他科普的博客，我这篇文章更像是在学习如何利用工具做深度学习。

希望大家多多支持，不足之处互相交流(●ˇ∀ˇ●)！

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