第2周：彩色图片分类｜365天深度学习训练营

Posted 2022-10-24 K同学啊

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了第2周：彩色图片分类｜365天深度学习训练营相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
🍦 参考文章地址： 🔗深度学习100例-卷积神经网络（CNN）彩色图片分类 | 第2天
🍖 作者：K同学啊

🚀 我的环境：

语言环境：Python3.6.5
编译器：jupyter notebook
深度学习环境：TensorFlow2.4.1

📒 卷积神经网络（CNN）基础

📕 Pytorch基础

一、前期工作

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. 导入数据

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

3. 归一化

# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0

train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape

((50000, 32, 32, 3), (10000, 32, 32, 3), (50000, 1), (10000, 1))

4. 可视化

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

plt.figure(figsize=(20,10))
for i in range(20):
    plt.subplot(5,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show()

二、构建CNN网络

⭐关于卷积层

1）卷积计算
卷积层是对输入数据进行特征提取，即进行互相关计算。假设输入一个33的图片，与一个22的卷积核，其计算方式如下（暂时忽略通道）：

在上述运算中，卷积窗口从左上边开始，从左到右，从上到下进行计算，每个计算窗口中的矩阵与卷积核进行元素相乘再求和，例如第一个位置的计算为：

因此输入大小为n*n的图片，通过f*f的卷积核，输出维度为（n-k+1）* (n-k+1)

2）填充
在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0），例如如下33的图片，通过填充一层边界，在通过22卷积核，其计算方式如下：

第一个位置的计算为：

因此输入大小为nxn的图片，通过 f*f 的卷积核，填充为p，输出维度为 （n-k+2p+1）* (n-k+2p+1)

3）步幅
上以上的例子中，默认每次滑动一个元素进行计算，有时候为了高效计算或者是缩减采样次数，卷积计算有时跳过中间的位置，每次滑动多个元素，即为步幅。在上述填充图像中，使用步幅为2，其计算方式如下

第二个位置的计算为：

因此输入大小为 n*n 的图片，通过 f*f 的卷积核，填充为p，步幅为s，输出维度为 ((n-f+2p)/s+1)*(n2-f+2p)/s+1)

⭐池化层

池化层对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；另一方面进行特征压缩，提取主要特征，增加平移不变性，减少过拟合风险。但其实池化更多程度上是一种计算性能的一个妥协，强硬地压缩特征的同时也损失了一部分信息，所以现在的网络比较少用池化层或者使用优化后的如SoftPool。

池化层包括最大池化层（MaxPooling）和平均池化层（AveragePooling），均值池化对背景保留更好，最大池化对纹理提取更好）。同卷积计算，池化层计算窗口内的平均值或者最大值。例如通过一个 2*2 的最大池化层，其计算方式如下：

model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), #卷积层1，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层1，2*2采样
    layers.Conv2D(64, (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(64, activation='relu'),   #全连接层，特征进一步提取
    layers.Dense(10)                       #输出层，输出预期结果
])

model.summary()  # 打印网络结构

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (None, 30, 30, 32)        896       
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 15, 15, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D)            (None, 13, 13, 64)        18496     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 6, 6, 64)          0         
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D)            (None, 4, 4, 64)          36928     
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 1024)              0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 64)                65600     
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                650       
=================================================================
Total params: 122,570
Trainable params: 122,570
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

三、编译

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

四、训练模型

history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, 
                    validation_data=(test_images, test_labels))

Epoch 1/10
1563/1563 [==============================] - 9s 4ms/step - loss: 1.7862 - accuracy: 0.3390 - val_loss: 1.2697 - val_accuracy: 0.5406
Epoch 2/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.2270 - accuracy: 0.5595 - val_loss: 1.0731 - val_accuracy: 0.6167
Epoch 3/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 1.0355 - accuracy: 0.6337 - val_loss: 0.9678 - val_accuracy: 0.6610
Epoch 4/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.9221 - accuracy: 0.6727 - val_loss: 0.9589 - val_accuracy: 0.6648
Epoch 5/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.8474 - accuracy: 0.7022 - val_loss: 0.8962 - val_accuracy: 0.6853
Epoch 6/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.7814 - accuracy: 0.7292 - val_loss: 0.9124 - val_accuracy: 0.6873
Epoch 7/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.7398 - accuracy: 0.7398 - val_loss: 0.8924 - val_accuracy: 0.6929
Epoch 8/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.7008 - accuracy: 0.7542 - val_loss: 0.9809 - val_accuracy: 0.6854
Epoch 9/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.6474 - accuracy: 0.7732 - val_loss: 0.8549 - val_accuracy: 0.7137
Epoch 10/10
1563/1563 [==============================] - 5s 3ms/step - loss: 0.6041 - accuracy: 0.7889 - val_loss: 0.8909 - val_accuracy: 0.7046

五、预测

通过模型进行预测得到的是每一个类别的概率，数字越大该图片为该类别的可能性越大

plt.imshow(test_images[1])

import numpy as np

pre = model.predict(test_images)
print(class_names[np.argmax(pre[1])])

ship

六、模型评估

import matplotlib.pyplot as plt

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(test_images,  test_labels, verbose=2)

313/313 - 0s - loss: 0.8909 - accuracy: 0.7046

print(test_acc)

0.7045999765396118

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