365天深度学习训练营-第5周：运动鞋品牌识别
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1 前期工作
1.1 设置 GPU
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
1.2 导入数据
data_dir = "46-data/"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
1.3 查看数据
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*/*.jpg')))
print("图片总数为：",image_count)
查看第11双nike 鞋图片
roses = list(data_dir.glob('train/nike/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(roses[10]))
2 数据预处理
2.1 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
img_height = 224
img_width = 224
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
"46-data/train/",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
"46-data/test/",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
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)
2.2 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")
2.3 再次检查数据
for image_batch, labels_batch in train_ds:
print(image_batch.shape)
print(labels_batch.shape)
break
-
Image_batch是形状的张量（32,224,224,3）。这是一批形状224x224x3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
2.4 配置数据集
-
shuffle() ：打乱数据
-
prefetch() ：预取数据，加速运行
- 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)
3 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)，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。
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(len(class_names)) # 输出层，输出预期结果
])
model.summary() # 打印网络结构
4 训练模型
-
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。
4.1 设置动态学习率
# 设置初始学习率
initial_learning_rate = 0.1 # 现在是0.1，一会儿看看训练效果
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
initial_learning_rate,
decay_steps=10, # 敲黑板！！！这里是指 steps，不是指epochs
decay_rate=0.92, # lr经过一次衰减就会变成 decay_rate*lr
staircase=True)
# 将指数衰减学习率送入优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)
model.compile(optimizer=optimizer,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
4.2 早停与保存最佳模型参数
EarlyStopping()参数说明：
-
monitor: 被监测的数据。 -
min_delta: 在被监测的数据中被认为是提升的最小变化， 例如，小于 min_delta 的绝对变化会被认为没有提升。 -
patience: 没有进步的训练轮数，在这之后训练就会被停止。 -
verbose: 详细信息模式。 -
mode: {auto, min, max} 其中之一。 在 min 模式中， 当被监测的数据停止下降，训练就会停止；在 max 模式中，当被监测的数据停止上升，训练就会停止；在 auto 模式中，方向会自动从被监测的数据的名字中判断出来。 -
baseline: 要监控的数量的基准值。 如果模型没有显示基准的改善，训练将停止。 -
estore_best_weights: 是否从具有监测数量的最佳值的时期恢复模型权重。 如果为 False，则使用在训练的最后一步获得的模型权重。
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
epochs = 50
# 保存最佳模型参数
checkpointer = ModelCheckpoint('best_model.h5',
monitor='val_accuracy',
verbose=1,
save_best_only=True,
save_weights_only=True)
# 设置早停
earlystopper = EarlyStopping(monitor='val_accuracy',
min_delta=0.001,
patience=20,
verbose=1)
4.3 模型训练
history = model.fit(train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=epochs,
callbacks=[checkpointer, earlystopper])
这个时候可以看到，acc 一直在0.4 ~ 0.5 之间跳，显然是学习率过大，导致模型不收敛。
将初始学习率改为 0.0001，再次训练
这次准确率到了0.74左右，修改衰变率和decay_steps
再次训练
OK，达到了一个不错的效果了【怕过拟合了】
5 模型评估
5.1 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(len(loss))
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()
5.2 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("./46-data/test/nike/3.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) #/255.0 # 记得做归一化处理（与训练集处理方式保持一致）
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)])
