【365天深度学习训练营】第三周 天气识别

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 作者： K同学啊 | 接辅导、程序定制

文章目录

我的环境：

语言环境：Python3.6.8
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：TensorFlow2.1

一、前期工作

1. 设置 GPU

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. 导入数据

import os,PIL,pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy             as np
from tensorflow          import keras
from tensorflow.keras    import layers,models
data_dir = "D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/weather_photos/" # 图片存放目录
data_dir = pathlib.Path(data_dir) # 构造 pathlib 模块下的 Path 对象

有关 pathlib 模块的更多介绍，大家可以去了解一下

3. 查看数据

数据集一共分为cloudy、rain、shine、sunrise四类，分别存放于weather_photos文件夹中以各自名字命名的子文件夹中

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg'))) # # 使用 Path 对象的 glob() 方法获取 weather_photos 目录下的四个文件夹所有图片
print("图片总数为：",image_count)

输出

图片总数为： 1125

4. 可视化图片

# 返回图片路径
roses = list(data_dir.glob('sunrise/*.jpg')) # 使用 Path 对象的 glob() 方法获取 weather_photos/sunrise 目录下的所有图片对象
PIL.Image.open(str(roses[0])) # 读取第一张图片

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中

batch_size = 32 # 批量大小，一次训练 32 张图片
img_height = 180 # 图片高度，把图片进行统一处理，因为图片尺寸不一，需要我们自己定义图片高度
img_width = 180 # 图片宽度，把图片进行统一处理，因为图片尺寸不一，需要我们自己定义图片宽度

tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()的参数：

directory, # 存放目录
labels=“inferred”, # 图片标签
label_mode=“int”, # 图片模式
class_names=None, # 分类
color_mode=“rgb”, # 颜色模式
batch_size=32, # 批量大小
image_size=(256, 256), # 从磁盘读取数据后将其重新调整大小。
shuffle=True, # 是否打乱
seed=None, # 随机种子
validation_split=None, # 0 和 1 之间的数，可保留一部分数据用于验证。如：0.2=20%
subset=None, # “training” 或 “validation”。仅在设置 validation_split 时使用。
interpolation=“bilinear”, # 插值方式：双线性插值
follow_links=False, # 是否跟踪类子目录中的符号链接

#!pip install tf-nightly
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)

输出：

Found 1125 files belonging to 4 classes.

Using 900 files for training.

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)

输出：

Found 1125 files belonging to 4 classes.

Using 225 files for validation.

class_names = train_ds.class_names
print(class_names)

输出：

[‘cloudy’, ‘rain’, ‘shine’, ‘sunrise’]

2. 可视化数据

# 设置画板的宽高，单位为英寸
plt.figure(figsize=(20, 10))
# train_ds.take(1) 是指从训练集数据集中取出 1 个 batch 大小的数据，返回值 images 存放图像数据，labels 存放图像的标签。
for images, labels in train_ds.take(1):
    for i in range(20):
    # plt.subplot('行', '列'，'编号') 绘制画板的子区域 将整个图像窗口分为5行10列，当前位置为 i + 1
        ax = plt.subplot(5, 10, i + 1)
# imshow() 其实就是将数组的值以图片的形式展示出来,数组的值对应着不同的颜色深浅,而数值的横纵坐标就是数组的索引
        plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
        # labels[i] 的值为 0， 1， 2， 3，映射到 class_names 可以得到图片的类别
        plt.title(class_names[labels[i]])
        # 不显示轴线
        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

输出

(32, 180, 180, 3)

(32,)

image_batch : (32, 180, 180, 3) 第一个32是批次尺寸，180是我们修改后的宽高，3是RGB三个通道
labels_batch : (32,) 一维，32个标签

4. 配置数据集

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

shuffle() : 数据乱序
prefetch() : 预取数据加速运行
cache() : 数据集缓存到内存中，加速

三、构建网络

num_classes = 4
"""
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
layers.Dropout(0.4) 作用是防止过拟合，提高模型的泛化能力。
在上一篇文章花朵识别中，训练准确率与验证准确率相差巨大就是由于模型过拟合导致的
关于Dropout层的更多介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/115826689
"""
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.AveragePooling2D((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.AveragePooling2D((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.Dropout(0.3),  
    
    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

四、编译

# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=opt,
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

五、训练模型

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

六、模型评估

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

实验总结

自己对卷积计算还是有点没搞懂，继续再钻研钻研。
掌握了 tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory 基本使用方法，和 pathlib模块的基本使用方法。