TensorFlow入门实战|第4周:猴痘病识别
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了TensorFlow入门实战|第4周:猴痘病识别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
🥧 我的环境:
- 语言环境:Python3.6.5
- 编译器:jupyter notebook
- 深度学习框架:TensorFlow2.4.1
- 显卡(GPU):NVIDIA GeForce RTX 3080
🥂 相关教程:
- 编译器教程:新手入门深度学习 | 1-2:编译器Jupyter Notebook
- 深度学习环境配置教程:新手入门深度学习 | 1-1:配置深度学习环境
- 一个深度学习小白需要的所有资料我都放这里了:新手入门深度学习 | 目录
建议你学习本文之前先看看下面这篇入门文章,以便你可以更好的理解本文:
强烈建议大家使用Jupyter Lab
编译器打开源码,你接下来的操作将会非常便捷的!
文章目录
一、前期工作
1. 设置GPU
如果使用的是CPU可以忽略这步
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,models
import os, PIL, pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
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")
gpus
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
2. 导入数据
data_dir = "./45-data/"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
3. 查看数据
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("图片总数为:",image_count)
图片总数为: 2142
Monkeypox = list(data_dir.glob('Monkeypox/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(Monkeypox[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
中
测试集与验证集的关系:
- 验证集并没有参与训练过程梯度下降过程的,狭义上来讲是没有参与模型的参数训练更新的。
- 但是广义上来讲,验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程,我们根据每一个epoch训练之后模型在valid data上的表现来决定是否需要训练进行early stop,或者根据这个过程模型的性能变化来调整模型的超参数,如学习率,batch_size等等。
- 因此,我们也可以认为,验证集也参与了训练,但是并没有使得模型去overfit验证集
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
"""
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 2142 files belonging to 2 classes.
Using 1714 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 2142 files belonging to 2 classes.
Using 428 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)
['Monkeypox', 'Others']
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, 224, 224, 3)
(32,)
Image_batch
是形状的张量(32,180,180,3)。这是一批形状180x180x3的32张图片(最后一维指的是彩色通道RGB)。Label_batch
是形状(32,)的张量,这些标签对应32张图片
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:https://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()
可显著减少空闲时间:
- 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 输入的形状是 (224, 224, 4)
即彩色图像。我们需要在声明第一层时将形状赋值给参数input_shape
。
num_classes = 2
"""
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.Dropout(0.3),
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
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
rescaling (Rescaling) (None, 224, 224, 3) 0
_________________________________________________________________
conv2d (Conv2D) (None, 222, 222, 16) 448
_________________________________________________________________
average_pooling2d (AveragePo (None, 111, 111, 16) 0
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) (None, 109, 109, 32) 4640
_________________________________________________________________
average_pooling2d_1 (Average (None, 54, 54, 32) 0
_________________________________________________________________
dropout (Dropout) (None, 54, 54, 32) 0
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) (None, 52, 52, 64) 18496
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, 52, 52, 64) 0
_________________________________________________________________
flatten (Flatten) (None, 173056) 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) (None, 128) 22151296
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 2) 258
=================================================================
Total params: 22,175,138
Trainable params: 22,175,138
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):用于衡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。
# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)
model.compile(optimizer=opt,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
五、训练模型
关于ModelCheckpoint
的详细介绍可参考文章 🔗ModelCheckpoint 讲解【TensorFlow2入门手册】
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
epochs = 50
checkpointer = ModelCheckpoint('best_model.h5',
monitor='val_accuracy',
verbose=1,
save_best_only=True,
save_weights_only=True)
history = model.fit(train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=epochs,
callbacks=[checkpointer])
Epoch 1/50
54/54 [==============================] - 4s 18ms/step - loss: 0.6969 - accuracy: 0.5408 - val_loss: 0.6763 - val_accuracy: 0.6098
Epoch 00001: val_accuracy improved from -inf to 0.60981, saving model to best_model.h5
Epoch 2/50
54/54 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.6672 - accuracy: 0.5858 - val_loss: 0.6423 - val_accuracy: 0.6612
......
Epoch 00047: val_accuracy did not improve from 0.87850
Epoch 48/50
54/54 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.0953 - accuracy: 0.9691 - val_loss: 0.4090 - val_accuracy: 0.8715
Epoch 00048: val_accuracy did not improve from 0.87850
Epoch 49/50
54/54 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.0699 - accuracy: 0.9819 - val_loss: 0.3922 - val_accuracy: 0.8832
Epoch 00049: val_accuracy improved from 0.87850 to 0.88318, saving model to best_model.h5
Epoch 50/50
54/54 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.0714 - accuracy: 0.9772 - val_loss: 0.4151 - val_accuracy: 0.8785
Epoch 00050: val_accuracy did not improve from 0.88318
六、模型评估
1. Loss与Accuracy图
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()
2. 指定图片进行预测
# 加载效果最好的模型权重
model.load_weights('best_model.h5')
from PIL import Image
import numpy as np
# img = Image.open("./45-data/Monkeypox/M06_01_04.jpg") #这里选择你需要预测的图片
img = Image.open("./45-data/Others/NM15_02_11.jpg") #这里选择你需要预测的图片
image = tf.image.resize(img, [img_height, img_width])
img_array = tf.expand_dims(image, 0)
predictions = model.predict(img_array) # 这里选用你已经训练好的模型
print("预测结果为:",class_names[np.argmax(predictions)])
预测结果为: Others
以上是关于TensorFlow入门实战|第4周:猴痘病识别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章