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深度学习100例-卷积神经网络(CNN)花朵识别 | 第4天

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一、前期工作

 

本文将采用CNN实现花朵识别

 

我的环境:

语言环境:Python3.6.5
编译器:jupyter notebook
深度学习环境:TensorFlow2
数据地址: 【传送门】

:rocket:来自专栏: 【深度学习100例】

 

1. 设置GPU

 

如果使用的是CPU可以忽略这步

 

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
    gpu0 = gpus[0]                                        #如果有多个GPU,仅使用第0个GPU
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True)  #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")

 

2. 下载数据

 

import matplotlib.pyplot as plt
import  as np
import os
import PIL
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,models
import pathlib

 

_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file(fname    = 'flower_photos', # 下载到本地后的文件名称
                                   origin   = dataset_url,     # 数据集(Dataset)的URL路径;
                                   untar    = True,            # 是否解压文件
                                   cache_dir= 'D:/jupyter notebook/DL-100-days')
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
data_dir

 

WindowsPath('D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/flower_photos')

 

最后数据被保存到 D:\jupyter notebook\DL-100-days\datasets\flower_photos 目录下

 

3. 检查数据

 

数据集一共分为 daisydandelionrosessunflowerstulips 五类,分别存放于flower_photo文件夹中的五个子文件夹中

 

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("图片总数为:",image_count)

 

图片总数为: 3670

 

roses = list(data_dir.glob('roses/*'))
PIL.Image.open(str(roses[0]))

 

 

二、数据预处理

 

1. 加载数据

 

使用 image_dataset_from_directory 方法将磁盘中的数据加载到 tf.data.Dataset

 

batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180

 

"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章:https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)

 

Found 3670 files belonging to 5 classes.
Using 2936 files for training.

 

"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章:https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    subset="validation",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)

 

Found 3670 files belonging to 5 classes.
Using 734 files for validation.

 

我们可以通过class_names输出数据集的标签。标签将按字母顺序对应于目录名称。

 

class_names = train_ds.class_names
print(class_names)

 

['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']

 

2. 可视化数据

 

plt.figure(figsize=(20, 10))
for images, labels in train_ds.take(1):
    for i in range(20):
        ax = plt.subplot(5, 10, i + 1)
        plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
        plt.title(class_names[labels[i]])
        
        plt.axis("off")

 

 

3. 再次检查数据

 

for image_batch, labels_batch in train_ds:
    print(image_batch.shape)
    print(labels_batch.shape)
    break

 

(32, 180, 180, 3)
(32,)

 

Image_batch
Label_batch

 

4. 配置数据集

shuffle() :打乱数据,关于此函数的详细介绍可以参考: zhuanlan.zhihu.com/p/42417456
prefetch() :预取数据,加速运行

prefetch() 功能详细介绍:CPU 正在准备数据时,加速器处于空闲状态。相反,当加速器正在训练模型时,CPU 处于空闲状态。因此,训练所用的时间是 CPU 预处理时间和加速器训练时间的总和。 prefetch() 将训练步骤的预处理和模型执行过程重叠到一起。当加速器正在执行第 N 个训练步时,CPU 正在准备第 N+1 步的数据。这样做不仅可以最大限度地缩短训练的单步用时(而不是总用时),而且可以缩短提取和转换数据所需的时间。如果不使用 prefetch() ,CPU 和 GPU/TPU 在大部分时间都处于空闲状态: 使用 prefetch() 可显着减少空闲时间:

cache() :将数据集缓存到内存当中,加速运行

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

 

三、构建CNN网络

 

卷积神经网络(CNN)的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels) ,包含了图像高度、宽度及颜色信息。不需要输入 batch size 。color_channels 为 (R,G,B) 分别对应 RGB 的三个颜色通道(color channel)。在此示例中,我们的 CNN 输入,fashion_mnist 数据集中的图片,形状是 (28, 28, 1) 即灰度图像。我们需要在声明第一层时将形状赋值给参数 input_shape

 

num_classes = 5
"""
关于卷积核的计算不懂的可以参考文章:https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/114278995
"""
model = models.Sequential([
    layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    
    layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), # 卷积层1,卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   # 池化层1,2*2采样
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),  # 卷积层2,卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   # 池化层2,2*2采样
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  # 卷积层3,卷积核3*3
    
    layers.Flatten(),                       # Flatten层,连接卷积层与全连接层
    layers.Dense(128, activation='relu'),   # 全连接层,特征进一步提取
    layers.Dense(num_classes)               # 输出层,输出预期结果
])
model.summary()  # 打印网络结构

 

Model: "sequential_1"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
rescaling_1 (Rescaling)      (None, 180, 180, 3)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D)            (None, 178, 178, 16)      448       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 89, 89, 16)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_4 (Conv2D)            (None, 87, 87, 32)        4640      
_________________________________________________________________
max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 43, 43, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 41, 41, 64)        18496     
_________________________________________________________________
flatten_1 (Flatten)          (None, 107584)            0         
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (None, 128)               13770880  
_________________________________________________________________
dense_3 (Dense)              (None, 5)                 645       
=================================================================
Total params: 13,795,109
Trainable params: 13,795,109
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

 

四、编译

 

在准备对模型进行训练之前,还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的:

损失函数(loss):用于测量模型在训练期间的准确率。
优化器(optimizer):决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
指标(metrics):用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率,即被正确分类的图像的比率。

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

 

五、训练模型

 

history = model.fit(
  train_ds,
  validation_data=val_ds,
  epochs=10
)

 

Epoch 1/10
92/92 [==============================] - 9s 29ms/step - loss: 1.7851 - accuracy: 0.3435 - val_loss: 1.0564 - val_accuracy: 0.5640
Epoch 2/10
92/92 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 1.0037 - accuracy: 0.5867 - val_loss: 1.0490 - val_accuracy: 0.5708
Epoch 3/10
92/92 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 0.8206 - accuracy: 0.6746 - val_loss: 0.9763 - val_accuracy: 0.6158
Epoch 4/10
92/92 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.6061 - accuracy: 0.7864 - val_loss: 0.9745 - val_accuracy: 0.6158
Epoch 5/10
92/92 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.3319 - accuracy: 0.8929 - val_loss: 1.2550 - val_accuracy: 0.6076
Epoch 6/10
92/92 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 0.1607 - accuracy: 0.9473 - val_loss: 1.4897 - val_accuracy: 0.6172
Epoch 7/10
92/92 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 0.0864 - accuracy: 0.9757 - val_loss: 1.5388 - val_accuracy: 0.6226
Epoch 8/10
92/92 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.0621 - accuracy: 0.9818 - val_loss: 2.0122 - val_accuracy: 0.6008
Epoch 9/10
92/92 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 0.0390 - accuracy: 0.9893 - val_loss: 1.9353 - val_accuracy: 0.6267
Epoch 10/10
92/92 [==============================] - 1s 11ms/step - loss: 0.0061 - accuracy: 0.9995 - val_loss: 2.1597 - val_accuracy: 0.6335

 

六、

 

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()
test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds, verbose=2)

 

 

23/23 - 0s - loss: 2.1597 - accuracy: 0.6335

 

从上面可以看出随着迭代次数的增加,训练准确率与验证准确率之间的差距逐步增加,这是由于过拟合导致,解决办法请参考我的下一篇文章

 

print("验证准确率为:",test_acc)

 

验证准确率为: 0.6335150003433228

 

:rocket:来自专栏: 【深度学习100例】

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