一、前期工作
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
如果使用的是CPU可以忽略这步
2. 导入数据
data_dir = "./46-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： 578roses = list(data_dir.glob('train/nike/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(roses[0]))YAIRI
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
●tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()：是 TensorFlow 的 Keras 模块中的一个函数，用于从目录中创建一个图像数据集（dataset）。这个函数可以以更方便的方式加载图像数据，用于训练和评估神经网络模型。
测试集与验证集的关系：
1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。
2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。
3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
如果准备尝试 categorical_crossentropy损失函数，下面的代码遇到变动哈，变动细节将在下一周博客内公布。
"""
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(
"./46-data/train/",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)Found 502 files belonging to 2 classes."""
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(
"./46-data/test/",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)Found 76 files belonging to 2 classes.
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)['adidas', 'nike']
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（32,224,224,3）。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
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：数据集shuffle方法中buffer_size的理解 - 知乎
●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, 3)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。
网络结构图（可单击放大查看）：
"""
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。
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(len(class_names)) # 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、训练模型
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。
1.设置动态学习率
📮 ExponentialDecay函数：
tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay是 TensorFlow 中的一个学习率衰减策略，用于在训练神经网络时动态地降低学习率。学习率衰减是一种常用的技巧，可以帮助优化算法更有效地收敛到全局最小值，从而提高模型的性能。
🔎 主要参数：
●initial_learning_rate（初始学习率）：初始学习率大小。
●decay_steps（衰减步数）：学习率衰减的步数。在经过 decay_steps 步后，学习率将按照指数函数衰减。例如，如果 decay_steps 设置为 10，则每10步衰减一次。
●decay_rate（衰减率）：学习率的衰减率。它决定了学习率如何衰减。通常，取值在 0 到 1 之间。
●staircase（阶梯式衰减）：一个布尔值，控制学习率的衰减方式。如果设置为 True，则学习率在每个 decay_steps 步之后直接减小，形成阶梯状下降。如果设置为 False，则学习率将连续衰减。
# 设置初始学习率
initial_learning_rate = 0.1
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'])
注：这里设置的动态学习率为：指数衰减型（ExponentialDecay）。在每一个epoch开始前，学习率（learning_rate）都将会重置为初始学习率（initial_learning_rate），然后再重新开始衰减。计算公式如下：
learning_rate = initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps)
学习率大与学习率小的优缺点分析:
学习率大
● 优点：
○1、加快学习速率。
○2、有助于跳出局部最优值。
● 缺点：
○1、导致模型训练不收敛。
○2、单单使用大学习率容易导致模型不精确。
学习率小
● 优点：
○1、有助于模型收敛、模型细化。
○2、提高模型精度。
● 缺点：
○1、很难跳出局部最优值。
○2、收敛缓慢。
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)
3. 模型训练
history = model.fit(train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=epochs,
callbacks=[checkpointer, earlystopper])Epoch 1/50
16/16 [==============================] - 4s 31ms/step - loss: 3.5439 - accuracy: 0.4721 - val_loss: 0.6931 - val_accuracy: 0.5789
Epoch 00001: val_accuracy improved from -inf to 0.57895, saving model to best_model.h5
Epoch 2/50
16/16 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.6929 - accuracy: 0.5279 - val_loss: 0.6891 - val_accuracy: 0.6447
......
Epoch 00040: val_accuracy did not improve from 0.89474
Epoch 41/50
16/16 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.0931 - accuracy: 0.9841 - val_loss: 0.3837 - val_accuracy: 0.8816
Epoch 00041: val_accuracy did not improve from 0.89474
Epoch 42/50
16/16 [==============================] - 0s 12ms/step - loss: 0.0871 - accuracy: 0.9801 - val_loss: 0.3834 - val_accuracy: 0.8816
Epoch 00042: val_accuracy did not improve from 0.89474
Epoch 00042: early stopping
五、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(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()
2. 指定图片进行预测
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/1.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)])预测结果为： nike
