# -*- coding: utf-8 -*-
""" Auto Encoder Example.
Using an auto encoder on MNIST handwritten digits.
References:
Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P. Haffner. "Gradient-based
learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE,
86(11):2278-2324, November 1998.
Links:
[MNIST Dataset] http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
"""
from __future__ import division, print_function, absolute_import
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tflearn
# Data loading and preprocessing
import tflearn.datasets.mnist as mnist
X, Y, testX, testY = mnist.load_data(one_hot=True)
# Building the encoder
encoder = tflearn.input_data(shape=[None, 784])
encoder = tflearn.fully_connected(encoder, 256)
encoder = tflearn.fully_connected(encoder, 64)
# Building the decoder
decoder = tflearn.fully_connected(encoder, 256)
decoder = tflearn.fully_connected(decoder, 784, activation='sigmoid')
# Regression, with mean square error
net = tflearn.regression(decoder, optimizer='adam', learning_rate=0.001,
loss='mean_square', metric=None)
# Training the auto encoder
model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0)
model.fit(X, X, n_epoch=20, validation_set=(testX, testX),
run_id="auto_encoder", batch_size=256)
# Encoding X[0] for test
print("
Test encoding of X[0]:")
# New model, re-using the same session, for weights sharing
encoding_model = tflearn.DNN(encoder, session=model.session)
print(encoding_model.predict([X[0]]))
# Testing the image reconstruction on new data (test set)
print("
Visualizing results after being encoded and decoded:")
testX = tflearn.data_utils.shuffle(testX)[0]
# Applying encode and decode over test set
encode_decode = model.predict(testX)
# Compare original images with their reconstructions
f, a = plt.subplots(2, 10, figsize=(10, 2))
for i in range(10):
temp = [[ii, ii, ii] for ii in list(testX[i])]
a[0][i].imshow(np.reshape(temp, (28, 28, 3)))
temp = [[ii, ii, ii] for ii in list(encode_decode[i])]
a[1][i].imshow(np.reshape(temp, (28, 28, 3)))
f.show()
plt.draw()
plt.waitforbuttonpress()
运行效果图：
深度学习——keras训练AutoEncoder模型
深度学习——keras训练AutoEncoder模型
安装keras：
先安装anaconda,再运行conda install keras，参照：
http://blog.csdn.net/qq_32329377/article/details/53008019
下载AutoEncoder模型训练代码：
https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/kerasTUT
注意：需给每个文件加# -*- coding: utf-8 -*，否则会出现noASCII错误。
训练代码细解：
自编码，简单来说就是把输入数据进行一个压缩和解压缩的过程。原来有很多特征，压缩成几个来代表原来的数据，解压之后恢复成原来的维度，再和原数据进行比较。它是一种非监督算法，只需要输入数据，解压缩之后的结果与原数据本身进行比较。程序的主要功能是把 datasets.mnist 数据的 28*28=784 维的数据，压缩成 2 维的数据，然后在一个二维空间中可视化出分类的效果。
首先，导入数据并进行数据预处理，本例使用Model模块的Keras的泛化模型来进行模型搭建，便于我们从模型中间导出数据并进行可视化。进行模型搭建的时候，注意要进行逐层特征提取，最终压缩至2维，解码的过程要跟编码过程一致相反。随后对Autoencoder和encoder分别建模，编译、训练。将编码模型的预测结果通过Matplotlib可视化出来，就可以看到原数据的二维编码结果在二维平面上的聚类效果，还是很明显的。
- 导入相关Python和keras模块（module）：
import numpy as np
np.random.seed(1337) # for reproducibility
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Model #泛型模型
from keras.layers import Dense, Input
import matplotlib.pyplot as plt - 1
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需要注意的是，如果在Ubuntu下我们使用的远程命令行方式，因为在远程命令行的环境下显示不了图形界面，所以需要加入下面的两行代码(且需放在import matplotlib.pyplot as plt前)，否则会运行报错。但是在Ubuntu的图形化界面下（比如，远程桌面或VNC Viewer）不需要。
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')- 1
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- 加载数据集
# x shape (60,000 28x28), y shape (10,000, )
(x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data()- 1
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- 数据预处理
# data pre-processing
x_train = x_train.astype('float32') / 255. - 0.5 # minmax_normalized
x_test = x_test.astype('float32') / 255. - 0.5 # minmax_normalized
x_train = x_train.reshape((x_train.shape[0], -1))
x_test = x_test.reshape((x_test.shape[0], -1))
print(x_train.shape)
print(x_test.shape)- 1
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- 压缩特征维度至2维
encoding_dim = 2- 1
接下来就是建立encoded和decoded,再用 autoencoder 把二者组建在一起。训练时用 autoencoder。
- 建立编码层
encoded = Dense(128, activation='relu')(input_img)
encoded = Dense(64, activation='relu')(encoded)
encoded = Dense(10, activation='relu')(encoded)
encoder_output = Dense(encoding_dim)(encoded)- 1
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encoded 用4层 Dense 全联接层，激活函数用 relu，输入的维度就是前一步定义的 input_img。
接下来定义下一层，它的输出维度是64，输入是上一层的输出结果。
在最后一层，我们定义它的输出维度就是想要的 encoding_dim＝2。
- 建立解码层
decoded = Dense(10, activation='relu')(encoder_output)
decoded = Dense(64, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(128, activation='relu')(decoded)
decoded = Dense(784, activation='tanh')(decoded) - 1
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解压的环节，它的过程和压缩的过程是正好相反的。相对应层的激活函数也是一样的，不过在解压的最后一层用到的激活函数是 tanh。 因为输入值是由 -0.5 到 0.5 这个范围，在最后一层用这个激活函数的时候，它的输出是 -1 到 1，可以是作为一个很好的对应。
- 构建自编码模型
autoencoder = Model(inputs=input_img, outputs=decoded)- 1
直接用 Model 这个模块来组建模型，输入就是图片，输出是解压的最后的结果。
- 模型组建
encoder = Model(inputs=input_img, outputs=encoder_output) - 1
由 784维压缩到 2维，输入是图片，输出是压缩环节的最后结果。
- 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mse') - 1
优化器用的是 adam，损失函数用的是 mse
- 训练模型
autoencoder.fit(x_train, x_train, epochs=20, batch_size=256, shuffle=True) - 1
由于autocoder是一个压缩和解压的过程，所以它的输入和输出是一样的，都是训练集x。
- 可视化
encoded_imgs = encoder.predict(x_test)
plt.scatter(encoded_imgs[:, 0], encoded_imgs[:, 1], c=y_test, s=3)
plt.colorbar()
plt.show() - 1
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终端操作：
ubuntu上：
打开到代码目录：
cd ~/keras/tutorials/kerasTUT- 1
开始训练：
python 9-Autoencoder_example.py- 1
训练结果图：
文章借鉴https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/keras/2-6-autoencoder/
其他示例：见：https://blog.csdn.net/qq_36829947/article/details/79079537 原文，代码有缺失！
“自编码”是一种数据压缩算法，其中压缩和解压缩功能是1）数据特定的，2）有损的，3）从例子中自动学习而不是由人工设计。此外，在几乎所有使用术语“自动编码器”的情况下，压缩和解压缩功能都是用神经网络来实现的。
1）自动编码器是特定于数据的，这意味着它们只能压缩类似于他们所训练的数据。这与例如MPEG-2音频层III（MP3）压缩算法不同，后者通常只保留关于“声音”的假设，而不涉及特定类型的声音。在面部图片上训练的自动编码器在压缩树的图片方面做得相当差，因为它将学习的特征是面部特定的。
2）自动编码器是有损的，这意味着与原始输入相比，解压缩的输出会降低（类似于MP3或JPEG压缩）。这与无损算术压缩不同。
3）自动编码器是从数据实例中自动学习的，这是一个有用的属性：这意味着很容易培养算法的特定实例，在特定类型的输入上运行良好。它不需要任何新的工程，只需要适当的培训数据。
要构建一个自动编码器，需要三件事情：编码函数，解码函数和数据压缩表示与解压缩表示（即“丢失”函数）之间的信息损失量之间的距离函数。编码器和解码器将被选择为参数函数（通常是神经网络），并且相对于距离函数是可微分的，因此可以优化编码/解码函数的参数以最小化重构损失，使用随机梯度下降。这很简单！而且你甚至不需要理解这些词语在实践中开始使用自动编码器。
什么是自动编码器的好处？
二、使用Keras建立简单的自编码器
1. 单隐含层自编码器
建立一个全连接的编码器和解码器。也可以单独使用编码器和解码器，在此使用Keras的函数式模型API即Model可以灵活地构建自编码器。
50个epoch后，看起来我们的自编码器优化的不错了，损失val_loss: 0.1037。
2. 稀疏自编码器、深层自编码器
为码字加上稀疏性约束。如果我们对隐层单元施加稀疏性约束的话，会得到更为紧凑的表达，只有一小部分神经元会被激活。在Keras中，我们可以通过添加一个activity_regularizer达到对某层激活值进行约束的目的。
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu',activity_regularizer=regularizers.activity_l1(10e-5))(input_img)
把多个自编码器叠起来即加深自编码器的深度，50个epoch后，损失val_loss:0.0926，比1个隐含层的自编码器要好一些。
3. 卷积自编码器：用卷积层构建自编码器
当输入是图像时，使用卷积神经网络是更好的。卷积自编码器的编码器部分由卷积层和MaxPooling层构成，MaxPooling负责空域下采样。而解码器由卷积层和上采样层构成。50个epoch后，损失val_loss: 0.1018。
UpSampling2D
上采样，扩大矩阵，可以用于复原图像等。
keras.layers.convolutional.UpSampling2D(size=(2, 2), data_format=None)
将数据的行和列分别重复size[0]和size[1]次
4. 使用自动编码器进行图像去噪
我们把训练样本用噪声污染，然后使解码器解码出干净的照片，以获得去噪自动编码器。首先我们把原图片加入高斯噪声，然后把像素值clip到0~1。
ps:去噪自编码器（denoisingautoencoder, DAE）是一类接受损坏数据作为输入，并训练来预测原始未被损坏数据作为输出的自编码器。