深度學習模型的訓練過程通常複雜且耗時，需要監控各種指標以確保模型的有效學習。TensorBoard 提供了一個直觀的介面，可以視覺化模型的訓練過程，包括損失函式、評估指標、權重和偏差的變化趨勢，以及模型圖結構等。透過這些視覺化資訊，可以更輕鬆地理解模型的學習行為，並及時發現潛在問題，例如過擬合或梯度消失等。此外，模型的效能往往高度依賴於超引數的設定，Keras Tuner 提供了便捷的超引數調整功能，可以自動搜尋最佳的超參陣列合，進而提升模型的效能。在實際應用中，卷積神經網路（CNN）是處理影像資料的常用模型，理解 CNN 的基本架構和運作原理對於構建高效的影像分類別模型至關重要。TensorFlow 2 提供了豐富的 API 和工具，可以方便地構建和訓練 CNN 模型，並透過 TensorBoard 進行視覺化分析。
使用TensorBoard的優點
使用TensorBoard可以幫助我們：
- 檢視模型的訓練過程和效能
- 檢查模型是否過度擬合
- 檢視模型的圖和資料集
- 比較不同模型的效能
使用TensorBoard進行視覺化
TensorBoard是一個強大的視覺化工具，能夠幫助我們瞭解模型的訓練過程和效能。要使用TensorBoard，首先需要啟動TensorBoard伺服器，可以使用以下命令：
%tensorboard --logdir logs
這會啟動TensorBoard伺服器，並將日誌檔案儲存在logs目錄中。
時間序列視覺化
TensorBoard的時間序列視覺化（TIME SERIES）標籤頁可以顯示模型的損失、指標（準確率）、權重和偏差隨著epoch和iteration的變化。如下圖所示：
時間序列視覺化
時間序列視覺化可以幫助我們瞭解模型的訓練過程和效能。
數值視覺化
TensorBoard的數值視覺化（SCALARS）標籤頁可以顯示損失和指標（稀疏分類別準確率）值隨著epoch和iteration的變化。如下圖所示：
數值視覺化
數值視覺化可以幫助我們瞭解模型的效能和損失的變化。
圖形視覺化
TensorBoard的圖形視覺化（GRAPHS）標籤頁可以顯示神經網路模型的圖形結構。如下圖所示：
圖形視覺化
圖形視覺化可以幫助我們瞭解模型的結構和最佳化器的使用。
分佈和直方圖視覺化
TensorBoard的分佈和直方圖視覺化（DISTRIBUTIONS和HISTOGRAMS）標籤頁可以顯示模型的權重和偏差的分佈和直方圖。如下圖所示：
分佈視覺化
分佈視覺化可以幫助我們瞭解模型的權重和偏差的變化。
直方圖視覺化
直方圖視覺化可以幫助我們瞭解模型的權重和偏差的分佈。
超引數調整
我們已經建立了一個功能齊全的AI模型，可以識別手寫數字，並且具有令人滿意的準確率。模型的架構使用了兩個隱藏層和一個輸出層，隱藏層包含128個神經元或單元。最佳化器使用了Adam最佳化器，學習率為0.001。然而，這個模型架構和最佳化器可能不是最佳的，需要進行超引數調整。
超引數調整步驟
- 定義搜尋空間：定義超引數的搜尋空間，例如學習率、隱藏層的數量和神經元的數量。
- 選擇最佳化演算法：選擇一個最佳化演算法，例如隨機搜尋、網格搜尋或貝葉斯最佳化。
- 進行搜尋：進行搜尋，評估每個超參陣列合的效能。
- 選擇最佳超引數：選擇最佳的超參陣列合，根據評估結果。
- 重新訓練模型：重新訓練模型，使用最佳的超參陣列合。
超引數調整工具
有許多超引數調整工具可供選擇，例如Hyperopt、Optuna和Ray Tune。這些工具可以幫助我們自動化超引數調整的過程，節省時間和精力。
超引數調整的重要性
在建立神經網路模型的過程中，選擇合適的超引數對於模型的效能有著至關重要的影響。超引數是指在模型建立之前需要設定的引數，例如層數、神經元數量、最佳化器等。這些引數的選擇會直接影響模型的學習能力和泛化效能。
超引數的型別
超引數可以分為兩類別：模型級超引數和演算法級超引數。模型級超引數包括層數、神經元數量等，直接影響模型的結構和複雜度。演算法級超引數包括學習率、最佳化器演算法等，影響模型的學習過程和收斂速度。
超引數調整的方法
超引數調整是一個試錯的過程，需要嘗試不同的超參陣列合來找到最佳的模型架構。在TensorFlow中，可以使用Keras Tuner函式庫來進行超引數調整。這個函式庫提供了一個簡單的方式來定義超引數的搜尋空間和模型架構。
安裝Keras Tuner
要使用Keras Tuner，需要先安裝它：
!pip install keras-tuner
匯入Keras Tuner
安裝完成後，可以匯入Keras Tuner：
import keras_tuner as kt
定義模型架構
要進行超引數調整，需要定義模型架構。可以建立一個函式來建立模型：
def build_model(hp):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.InputLayer((784,)))
hp_layers = hp.Int('layers', min_value=2, max_value=4, step=1)
hp_units = hp.Int('units', min_value=128, max_value=512, step=128)
hp_activations = hp.Choice('activation', ['relu', 'tanh'])
for i in range(hp_layers):
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=hp_units, activation=hp_activations))
return model
這個函式定義了一個Sequential模型，具有可變的層數、神經元數量和啟用函式。
超引數搜尋空間
超引數搜尋空間是指超引數的所有可能值的集合。可以使用Keras Tuner的Int和Choice函式來定義搜尋空間：
hp_layers = hp.Int('layers', min_value=2, max_value=4, step=1)
hp_units = hp.Int('units', min_value=128, max_value=512, step=128)
hp_activations = hp.Choice('activation', ['relu', 'tanh'])
這個例子中，層數的搜尋空間是2到4之間的整數，神經元數量的搜尋空間是128到512之間的整數，啟用函式的搜尋空間是relu和tanh。
執行超引數調整
要執行超引數調整，需要建立一個Keras Tuner的例項，並指定模型架構和搜尋空間：
tuner = kt.Hyperband(build_model, objective='val_accuracy', max_epochs=10, factor=3, directory='my_dir', project_name='helloworld')
這個例子中，使用Hyperband演算法來進行超引數調整，目標是最大化驗證集的準確率，最大迭代次數是10，搜尋空間是之前定義的模型架構和搜尋空間。
執行超引數調整
要執行超引數調整，需要呼叫tuner.search方法：
tuner.search(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
這個例子中，使用訓練集和驗證集來進行超引數調整，最大迭代次數是10。
取得最佳模型
要取得最佳模型，需要呼叫tuner.get_best_models方法：
best_models = tuner.get_best_models(num_models=1)
這個例子中，取得最佳的1個模型。
使用 Keras Tuner 進行超引數調整
在深度學習模型中，超引數的選擇對模型的效能有著至關重要的影響。Keras Tuner是一個強大的工具，允許我們自動化超引數的調整過程。以下是使用Keras Tuner進行超引數調整的步驟和範例。
定義模型和超引數空間
首先，我們需要定義我們的模型和超引數空間。以下是使用Keras的Sequential API定義一個簡單模型的範例：
import tensorflow as tf
from kerastuner import HyperModel
from kerastuner.tuners import Hyperband
class MyModel(HyperModel):
def __init__(self, input_shape, num_classes):
self.input_shape = input_shape
self.num_classes = num_classes
def build(self, hp):
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(
units=hp.Choice('units', [64, 128, 256], default=128),
activation=hp.Choice('activation', ['relu', 'tanh', 'sigmoid']),
input_shape=self.input_shape
))
model.add(tf.keras.layers.Dense(self.num_classes))
model.compile(
optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(hp.Choice('learning_rate', [0.01, 0.001, 0.0001])),
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy']
)
return model
在上面的範例中，我們定義了一個簡單的神經網路模型，具有兩個全連線層。超引數空間包括了第一個全連線層的單位數、啟用函式和學習率。
執行超引數調整
接下來，我們可以使用Keras Tuner的Hyperband演算法來執行超引數調整：
tuner = Hyperband(
MyModel(input_shape=(784,), num_classes=10),
objective='val_accuracy',
max_epochs=10,
factor=3,
directory='my_dir',
project_name='my_project'
)
tuner.search_space(
x_train,
y_train,
epochs=5,
validation_data=(x_val, y_val)
)
在上面的範例中，我們建立了一個Hyperband物件，指定了模型、目標、最大epoch數、factor和目錄等引數。然後，我們呼叫了search_space方法來執行超引數調整。
取得最佳超引數和模型
超引數調整完成後，我們可以獲得最佳超引數和模型：
best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]
best_model = tuner.hypermodel.build(best_hps)
在上面的範例中，我們獲得了最佳超引數和模型，並可以使用它們來進行預測和評估。
深度學習模型的超引數調整和儲存
在深度學習中，超引數調整是一個非常重要的步驟。它可以幫助我們找到最佳的模型引數，以達到最佳的效能。TensorFlow 提供了一個強大的工具，叫做 kerastuner，可以幫助我們進行超引數調整。
超引數調整
首先，我們需要定義模型的架構和超引數的範圍。然後，我們可以使用 kerastuner 的 HyperModel 類別來定義模型的超引數。例如：
from kerastuner import HyperModel
class MNISTHyperModel(HyperModel):
def __init__(self, input_shape, num_classes):
self.input_shape = input_shape
self.num_classes = num_classes
def build(self, hp):
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=self.input_shape))
model.add(tf.keras.layers.Dense(hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32), activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(hp.Float('dropout', min_value=0.0, max_value=0.5, step=0.1)))
model.add(tf.keras.layers.Dense(self.num_classes, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
然後，我們可以使用 kerastuner 的 RandomSearch 類別來進行超引數調整。例如：
tuner = RandomSearch(
MNISTHyperModel(input_shape=(28, 28), num_classes=10),
objective='val_accuracy',
max_trials=10,
executions_per_trial=3,
directory='my_dir',
project_name='mnist'
)
tuner.search_space(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)
best_hps = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]
儲存和載入模型
在訓練模型的過程中，我們可能需要儲存模型，以便稍後載入和繼續訓練。TensorFlow 提供了一個簡單的方法來儲存和載入模型。
儲存模型
我們可以使用 ModelCheckpoint 類別來儲存模型。例如：
checkpoint_path = 'model_checkpoint.h5'
checkpoint = ModelCheckpoint(checkpoint_path, monitor='val_accuracy', verbose=1, save_best_only=True, mode='max')
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[checkpoint])
載入模型
我們可以使用 load_model 函式來載入模型。例如：
loaded_model = tf.keras.models.load_model('model_checkpoint.h5')
人工神經網路模型設計之旅
在本章中，我們將探索設計人工神經網路模型的基本概念。從零開始使用 TensorFlow 2 建立一個簡單的神經網路模型，並學習如何定義模型架構、訓練模型和儲存模型以供未來使用。
人工神經網路的基本元件
人工神經網路（ANN）由多個層次、啟用函式和損失函式組成。啟用函式在引入非線性方面發揮著關鍵作用，而選擇合適的損失函式和最佳化器對於有效訓練神經網路至關重要。
訓練和評估模型
一旦模型建立完成，我們就可以著手訓練和評估模型的效能。這涉及瞭解如何透過反向傳播和梯度下降等技術最佳化模型的效能。
TensorFlow 和 Keras
TensorFlow 和 Keras 是建立和訓練神經網路的強大工具。TensorFlow 提供了三種不同的方法來設計神經網路模型：序列 API、函式 API 和模型子類別化。每種方法都允許我們根據特定的需求和複雜性定製模型。
超引數調整
超引數調整是一種技術，用於找到模型最佳超引數的組合。透過系統的實驗和引數調整，不同的超引數會影響模型的準確性和效率。
TensorBoard
TensorBoard 是 TensorFlow 的視覺化工具包，幫助我們視覺化和分析訓練過程，使得識別和糾正潛在問題變得更容易。
儲存和載入模型
訓練好的模型物件可以儲存到檔案中以供未來使用，並可以從檔案中載入。
重點回顧
- 人工神經網路可以透過層次、啟用函式和損失函式構建。
- 選擇合適的損失函式和最佳化器對於有效訓練神經網路至關重要。
- TensorFlow 和 Keras 是建立和訓練神經網路的強大工具。
- 超引數調整可以找到模型最佳超引數的組合。
- TensorBoard 幫助我們視覺化和分析訓練過程。
探索卷積神經網路
簡介
電腦視覺使電腦能夠從數位化的視覺輸入（影像、影片等）中提取有意義的訊息並據此做出決定。電腦視覺已經在我們的日常生活中無處不在。無論是社交媒體上的標籤建議、手機上的面部解鎖、條碼掃描器、自駕車、醫療保健中的 MRI 和 X 光影像分析，還是使用無人機的電腦視覺，電腦視覺無處不在。卷積神經網路（CNN）在各種影像分析任務中非常有用，例如影像分類別、影像分割、物件檢測等。CNN 可以在複雜的影像資料中檢測模式並從中學習。CNN 模型非常可定製，使其適合各種影像處理應用。CNN 已經徹底改變了電腦視覺的格局，並且仍在不斷推動影像處理和分析的進步。
影像分類別的核心技術：卷積神經網路
在人工智慧的重要應用中，影像分類別是一個核心領域，而卷積神經網路（CNN）則是這個領域中最常用的技術。無論您是學生、研究人員、開發人員還是資料科學家，瞭解CNN的原理都是必不可少的。
卷積神經網路的結構
卷積神經網路是一種特殊的神經網路，它的結構是受人類視覺皮層的組織啟發而來的。早在1950年代，電腦視覺的研究就已經開始，但直到1980年代才真正得到發展。Yann LeCun，被認為是深度學習的先驅之一，他發明瞭卷積神經網路來進行手寫體識別。從那時起，CNN已經走了很長一段路，研究人員也提出了許多先進的架構，大大改善了電腦視覺的能力。
卷積神經網路的直覺
在前面的章節中，我們學習瞭如何構建一個全連線的神經網路來進行手寫體識別。但是，如果使用全連線神經網路進行影像分類別，會遇到一個基本問題：影像的尺寸太大。如果影像的尺寸是128x128，則需要16,384個輸入神經元，若為彩色影像（RGB），則需要49,152個輸入神經元。這使得模型太大，訓練時間太長，從而不適合大規模應用。
另一方面，卷積神經網路可以直接處理矩陣或網格結構的輸入，無需將其轉換為向量。它可以掃描輸入影像，自動識別和提取最重要的特徵，而無需手動干預。從空間型資料（如影像）中提取重要特徵是CNN的最大優點。
建立卷積神經網路
在這個章節中，我們將學習如何使用TensorFlow 2函式庫建立卷積神經網路。首先，我們需要了解CNN的基本架構，包括卷積層、池化層和全連線層。然後，我們將學習如何使用TensorFlow 2實作這些層，並構建一個簡單的CNN模型。
內容解密：
在這個章節中，我們將深入瞭解卷積神經網路的結構和工作原理。首先，我們需要了解卷積層的工作原理，包括卷積核的大小、步長和填充。然後，我們將學習如何使用TensorFlow 2實作卷積層和池化層，並構建一個簡單的CNN模型。
import tensorflow as tf
# 定義卷積層
conv_layer = tf.keras.layers.Conv2D(
filters=32, # 輸出通道數
kernel_size=(3, 3), # 卷積核大小
strides=(1, 1), # 步長
padding='same', # 填充方式
activation='relu' # 啟用函式
)
# 定義池化層
pool_layer = tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2, 2), # 池化視窗大小
strides=(2, 2) # 步長
)
# 定義全連線層
dense_layer = tf.keras.layers.Dense(
units=128, # 輸出單元數
activation='relu' # 啟用函式
)
# 建立CNN模型
model = tf.keras.models.Sequential([
conv_layer,
pool_layer,
dense_layer
])
圖表翻譯：
此圖示為卷積神經網路的基本架構，包括卷積層、池化層和全連線層。卷積層使用卷積核掃描輸入影像，提取特徵。池化層對提取的特徵進行下取樣，減少空間解析度。全連線層對下取樣的特徵進行全連線，輸出分類別結果。
graph LR
A[輸入影像] --> B[卷積層]
B --> C[池化層]
C --> D[全連線層]
D --> E[輸出]
在這個章節中，我們將繼續學習卷積神經網路的其他層，包括批次歸一化層和dropout層。同時，我們也將學習如何使用TensorFlow 2實作這些層，並構建一個更複雜的CNN模型。
卷積神經網路（CNN）架構
典型的CNN架構由四個重要層組成：卷積層、ReLU層、池化層和全連線層。
卷積層
卷積層接受影像輸入的矩陣形式，矩陣中的值是影像的畫素值。可以將其視為一個網格，並以NumPy 2D陣列表示。以下圖示了這個過程：
圖4.1：輸入影像的矩陣表示 如圖4.1所示，輸入影像包含數字4，可以將其視為一個5x5的矩陣。根據影像中使用的顏色，畫素值出現在矩陣或網格中。值0代表黑色，255代表白色。
卷積層使用過濾器或核對矩陣進行操作，以從影像中提取基本視覺特徵（例如垂直邊緣、水平邊緣、角落、端點、紋理等）。
過濾器或核
過濾器是一個比實際影像矩陣尺寸小得多的矩陣或網格。這個過濾器矩陣掃描影像矩陣從左到右、從上到下，並在掃描過程中提取重要特徵。當過濾器與影像的一部分重疊時，過濾器矩陣中的值與影像矩陣中的值進行元素-wise乘法，然後將乘積相加並儲存在輸出矩陣中。這個過程稱為卷積，表示為*。以下圖示了這個過程：
圖4.2：卷積操作 如圖4.2所示，我們在一個5x5的輸入影像上進行卷積操作，使用一個3x3的過濾器。卷積操作從影像的左上角開始，過濾器與影像重疊並進行元素-wise乘法和加法，結果儲存到輸出矩陣中。
卷積層的輸出
卷積層的輸出是一個3D張量，最後一維是卷積層中的過濾器數量。
從技術架構視角來看，TensorBoard 和 Keras Tuner 的結合，為深度學習模型的開發和最佳化提供了強大的工具。本文深入探討瞭如何利用 TensorBoard 視覺化模型訓練過程、分析模型結構和效能指標，並藉助 Keras Tuner 自動化超引數調整，提升模型效能。分析段落中，我們詳細比較了不同視覺化方法的應用場景，例如時間序列圖表用於觀察指標變化趨勢，圖形視覺化用於理解模型結構，分佈和直方圖則用於分析權重和偏差的分佈情況。然而，超引數調整本身也存在一些挑戰，例如計算資源消耗和搜尋空間的定義。目前，Keras Tuner 提供了多種搜尋演算法，但仍需根據具體問題選擇合適的演算法和搜尋策略。展望未來，自動化機器學習（AutoML）技術的發展將進一步簡化模型開發流程，自動搜尋最佳模型架構和超參陣列合。玄貓認為，熟練掌握 TensorBoard 和 Keras Tuner 等工具，對於提升深度學習模型開發效率和模型效能至關重要，值得深度學習的開發者投入時間學習和應用。
