Keras使用陷阱

https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/trap/

1 TF卷积核与TH卷积核

Keras提供了两套后端,TheanoTensorflow。如果你从无到有搭建自己的一套网络,则大可放心。但如果你想使用一个已有网络,或把一个用th/tf 训练的网络以另一种后端应用,在载入的时候你就应该特别小心了。

卷积核与所使用的后端不匹配,不会报任何错误,因为它们的shape是完全一致的,没有方法能够检测出这种错误。

在使用预训练模型时,一个建议是首先找一些测试样本,看看模型的表现是否与预计的一致。
如需对卷积核进行转换,可以使用utils.convert_all_kernels_in_model对模型的所有卷积核进行转换

2 向BN层中载入权重

如果你不知道从哪里淘来一个预训练好的BN层,想把它的权重载入到Keras中,要小心参数的载入顺序

一个典型的例子是,将caffe的BN层参数载入Keras中,caffe的BN由两部分构成,bn层的参数是mean,std,scale层的参数是gamma,beta。

按照BN的文章顺序,似乎载入Keras BN层的参数应该是[mean, std, gamma, beta];

然而不是的,Keras的BN层参数顺序应该是[gamma, beta, mean, std],这是因为gamma和beta是可训练的参数,而mean和std不是。Keras的可训练参数在前,不可训练参数在后

错误的权重顺序不会引起任何报错,因为它们的shape完全相同

3 shuffle和validation_split的顺序

模型的fit函数有两个参数,shuffle用于将数据打乱,validation_split用于在没有提供验证集的时候,按一定比例从训练集中取出一部分作为验证集.

这里有个陷阱是,程序是先执行validation_split,再执行shuffle的,所以会出现这种情况:

假如你的训练集是有序的,比方说正样本在前负样本在后,又设置了validation_split,那么你的验证集中很可能将全部是负样本。

同样的,这个东西不会有任何错误报出来,因为Keras不可能知道你的数据有没有经过shuffle,保险起见如果你的数据是没shuffle过的,最好手动shuffle一下。

4 Merge层的层对象与函数方法

Keras定义了一套用于融合张量的方法,位于keras.layers.Merge,里面有两套工具,以大写字母开头的是Keras Layer类,使用这种工具是需要实例化一个Layer对象,然后再使用。以小写字母开头的是张量函数方法,本质上是对Merge Layer对象的一个包装,但使用更加方便一些。注意辨析。

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