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引言：

在R和Python之間如何進行選擇一直是一個熱議的話題。機器學習世界也被不同語言偏好所劃分。但是隨著深度學習的盛行，天平逐漸向Python傾斜，因為截至目前為止Python具有大量R所沒有的深度學習的資源庫和框架。

我個人從R轉到Python是因為我想更加深入機器學習的領域，而僅僅使用R的話，這(在之前)是幾乎不可能實現的事情。不過也僅此而已!

隨著Keras在R中的實現，語言選擇的斗爭又重新回到舞臺中央。Python幾乎已經慢慢變成深度學習建模的默認語言，但是隨著在R中以TensorFlow(CPU和GPU均兼容)為后端的Keras框架的發行, 即便是在深度學習領域，R與Python搶占舞臺的戰爭也再一次打響。

下面我們將會看到怎樣在R中安裝以TensorFlow為基礎的Keras框架，然后在RStudio中構建我們基于經典MNIST數據集的***個神經網絡模型。

內容列表：

• 以TensorFlow為后端的Keras框架安裝
• 在R中可以使用Keras來構建模型的不同類型
• 在R中使用MLP將MNIST手寫數字進行歸類
• 將MNIST結果與Python中同等代碼結果進行比較
• 結語

一、以TensorFlow為后端的Keras框架安裝

在RStudio中安裝Keras的步驟非常簡單。只要跟著以下步驟，你就可以在R中構建你的***個神經網絡模型。

install.packages("devtools") 
 
devtools::install_github("rstudio/keras")  

以上步驟會從Github資源庫下載Keras。現在是時候把keras加載進R，然后安裝TensorFlow。

library(keras) 

在默認情況下，RStudio會加載CPU版本的TensorFlow。如果沒有成功加載CPU版本的TensorFlow, 使用以下指令來下載。

install_tensorflow() 

如要為單獨用戶或桌面系統安裝GPU支持的TensorFlow，使用以下指令。

install_tensorflow(gpu=TRUE) 

為多重用戶安裝，請參考這個指南：https://tensorflow.rstudio.com/installation_gpu.html。

現在在我們的RStudio里，keras和TensorFlow都安裝完畢了。讓我們開始構建***個在R中的神經網絡來處理MNIST數據集吧。

二、在R中可以使用keras來構建模型的不同類型

以下是可以在R中使用Keras構建的模型列表

1. 多層感知器(Multi-Layer Perceptrons)
2. 卷積神經網絡(Convoluted Neural Networks)
3. 遞歸神經網絡(Recurrent Neural Networks)
4. Skip-Gram模型
5. 使用預訓練的模型(比如VGG16、RESNET等)
6. 微調預訓練的模型

讓我們從構建僅有一個隱藏層的簡單MLP模型開始，來試著對手寫數字進行歸類。

三、在R中使用MLP將MNIST手寫數字進行歸類

#loading keras library 
 
library(keras) 
 
#loading the keras inbuilt mnist dataset 
 
data<-dataset_mnist() 
 
#separating train and test file 
 
train_x<-data$train$x 
 
train_y<-data$train$y 
 
test_x<-data$test$x 
 
test_y<-data$test$y 
 
rm(data) 
 
# converting a 2D array into a 1D array for feeding into the MLP and normalising the matrix 
 
train_x <- array(train_x, dim = c(dim(train_x)[1], prod(dim(train_x)[-1]))) / 255 
 
test_x <- array(test_x, dim = c(dim(test_x)[1], prod(dim(test_x)[-1]))) / 255 
 
#converting the target variable to once hot encoded vectors using keras inbuilt function 
 
train_y<-to_categorical(train_y,10) 
 
test_y<-to_categorical(test_y,10) 
 
#defining a keras sequential model 
 
model <- keras_model_sequential() 
 
#defining the model with 1 input layer[784 neurons], 1 hidden layer[784 neurons] with dropout rate 0.4 and 1 output layer[10 neurons] 
 
#i.e number of digits from 0 to 9 
 
model %>% 
 
layer_dense(units = 784, input_shape = 784) %>% 
 
layer_dropout(rate=0.4)%>% 
 
layer_activation(activation = 'relu') %>% 
 
layer_dense(units = 10) %>% 
 
layer_activation(activation = 'softmax') 
 
#compiling the defined model with metric = accuracy and optimiser as adam. 
 
model %>% compile( 
 
loss = 'categorical_crossentropy', 
 
optimizer = 'adam', 
 
metrics = c('accuracy') 
 
) 
 
#fitting the model on the training dataset 
 
model %>% fit(train_x, train_y, epochs = 100, batch_size = 128) 
 
#Evaluating model on the cross validation dataset 
 
loss_and_metrics <- model %>% evaluate(test_x, test_y, batch_size = 128)  

以上的代碼獲得了99.14%的訓練精度和96.89%的驗證精度。在我的i5處理器上跑這段代碼完整訓練一次用時13.5秒，而在TITANx GPU上，驗證精度可以達到98.44%，訓練一次平均用時2秒。

四、使用keras來構建MLP模型——R Vs. Python

為了更好地比較，我同樣使用Python來實現解決以上的MINIST歸類問題。結果不應當有任何差別，因為R會創建一個進程(conda instance)并在其中運行keras。但你仍然可以嘗試以下同等的Python代碼。

#importing the required libraries for the MLP model 
 
import keras 
 
from keras.models import Sequential 
 
import numpy as np 
 
#loading the MNIST dataset from keras 
 
from keras.datasets import mnist 
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() 
 
#reshaping the x_train, y_train, x_test and y_test to conform to MLP input and output dimensions 
 
x_train=np.reshape(x_train,(x_train.shape[0],-1))/255 
 
x_test=np.reshape(x_test,(x_test.shape[0],-1))/255 
 
import pandas as pd 
 
y_train=pd.get_dummies(y_train) 
 
y_test=pd.get_dummies(y_test) 
 
#performing one-hot encoding on target variables for train and test 
 
y_train=np.array(y_train) 
 
y_test=np.array(y_test) 
 
#defining model with one input layer[784 neurons], 1 hidden layer[784 neurons] with dropout rate 0.4 and 1 output layer [10 #neurons] 
 
model=Sequential() 
 
from keras.layers import Dense 
 
model.add(Dense(784, input_dim=784, activation='relu')) 
 
keras.layers.core.Dropout(rate=0.4) 
 
model.add(Dense(10,input_dim=784,activation='softmax')) 
 
# compiling model using adam optimiser and accuracy as metric 
 
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer="adam", metrics=['accuracy']) 
 
# fitting model and performing validation 
 
model.fit(x_train,y_train,epochs=50,batch_size=128,validation_data=(x_test,y_test))  

以上模型在同樣的GPU上達到了98.42%的驗證精度。所以，就像我們在一開始猜測的那樣，結果是相同的。

五、結語

如果這是你用R構建的***個深度學習模型，我希望你很享受這個過程。使用很簡單的代碼，你就可以對手寫數值進行精確度達到98%的分類。這應該可以給你足夠的動力讓你在機器學習的領域探索。

如果你已經在Python中使用過keras深度學習框架，那么你會發現R中keras框架的句式和結構跟其在Python中非常相似。事實上，R中的keras安裝包創造了一個conda環境而且安裝了在該環境下運行keras所需要的所有東西。但是，更讓我興奮的是：看到現在數據科學家們使用R構建有關現實生活的深度學習模型。就像有句話說的一樣，競爭永不停歇。