文章目录
- 一、前言
- 二、前期工作
- 1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）
- 2. 导入数据
- 3. 查看数据
- 二、数据预处理
- 1.加载数据
- 2. 可视化数据
- 4. 配置数据集
- 三、调用官方网络模型
- 四、设置动态学习率
- 五、编译
- 六、训练模型
- 七、模型评估
- 1. Accuracy与Loss图
- 2. 混淆矩阵
- 八、保存and加载模型
- 九、预测
一、前言
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
往期精彩内容：
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二、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:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) #设置GPU显存用量按需使用
tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
# 打印显卡信息，确认GPU可用
print(gpus)
2. 导入数据
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
import os,PIL
# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import numpy as np
np.random.seed(1)
# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1)
import pathlib
data_dir = "Eye_dataset"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
3. 查看数据
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))
print("图片总数为：",image_count)
图片总数为： 4307
二、数据预处理
1.加载数据
batch_size = 64
img_height = 224
img_width = 224
使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=12,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
Found 4307 files belonging to 4 classes.
Using 3446 files for training.
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=12,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
Found 4307 files belonging to 4 classes.
Using 861 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)
['close_look', 'forward_look', 'left_look', 'right_look']
2. 可视化数据
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 图形的宽为10高为5
plt.suptitle("数据展示")
for images, labels in train_ds.take(1):
for i in range(8):
ax = plt.subplot(2, 4, i + 1)
ax.patch.set_facecolor('yellow')
plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
plt.title(class_names[labels[i]])
plt.axis("off")
- 再次检查数据
for image_batch, labels_batch in train_ds:
print(image_batch.shape)
print(labels_batch.shape)
break
(64, 224, 224, 3)
(64,)
Image_batch是形状的张量（8, 224, 224, 3)。这是一批形状240x240x3的8张图片（最后一维指的是彩色通道RGB）。Label_batch是形状（8，）的张量，这些标签对应8张图片
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)
三、调用官方网络模型
model = tf.keras.applications.VGG16()
# 打印模型信息
model.summary()
四、设置动态学习率
这里先罗列一下学习率大与学习率小的优缺点。
- 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。
注意：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)
# 设置初始学习率
initial_learning_rate = 1e-4
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
initial_learning_rate,
decay_steps=5, # 敲黑板！！！这里是指 steps，不是指epochs
decay_rate=0.96, # 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)
五、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。
model.compile(optimizer=optimizer,
loss ='sparse_categorical_crossentropy',
metrics =['accuracy'])
六、训练模型
epochs = 20
history = model.fit(
train_ds,
validation_data=val_ds,
epochs=epochs
)
七、模型评估
1. Accuracy与Loss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. 混淆矩阵
Seaborn 是一个画图库，它基于 Matplotlib 核心库进行了更高阶的 API 封装，可以让你轻松地画出更漂亮的图形。Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import pandas as pd
# 定义一个绘制混淆矩阵图的函数
def plot_cm(labels, predictions):
# 生成混淆矩阵
conf_numpy = confusion_matrix(labels, predictions)
# 将矩阵转化为 DataFrame
conf_df = pd.DataFrame(conf_numpy, index=class_names ,columns=class_names)
plt.figure(figsize=(8,7))
sns.heatmap(conf_df, annot=True, fmt="d", cmap="BuPu")
plt.title('混淆矩阵',fontsize=15)
plt.ylabel('真实值',fontsize=14)
plt.xlabel('预测值',fontsize=14)
val_pre = []
val_label = []
for images, labels in val_ds:#这里可以取部分验证数据（.take(1)）生成混淆矩阵
for image, label in zip(images, labels):
# 需要给图片增加一个维度
img_array = tf.expand_dims(image, 0)
# 使用模型预测图片中的人物
prediction = model.predict(img_array)
val_pre.append(class_names[np.argmax(prediction)])
val_label.append(class_names[label])
plot_cm(val_label, val_pre)
八、保存and加载模型
这是最简单的模型保存与加载方法哈
# 保存模型
model.save('model/16_model.h5')
# 加载模型
new_model = tf.keras.models.load_model('model/16_model.h5')
九、预测
九、预测
# 采用加载的模型（new_model）来看预测结果
plt.figure(figsize=(10, 5)) # 图形的宽为10高为5
plt.suptitle("预测结果展示")
for images, labels in val_ds.take(1):
for i in range(8):
ax = plt.subplot(2, 4, i + 1)
# 显示图片
plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
# 需要给图片增加一个维度
img_array = tf.expand_dims(images[i], 0)
# 使用模型预测图片中的人物
predictions = new_model.predict(img_array)
plt.title(class_names[np.argmax(predictions)])
plt.axis("off")
