文章目录

一、环境配置
- 1、安装Anaconda
- 2、配置TensorFlow、Keras
二、猫狗数据集分类建模
- 3.1 猫狗图像预处理
- 3.2 猫狗分类的实例——基准模型
- - 3.1 构建神经网络
  - 3.2 配置优化器
  - 3.3 图片格式转化
  - 3.4 训练模型
  - 3.5 保存模型
  - 3.6 可视化
三、数据增强
四、dropout 层
五、参考资料

一、环境配置

1、安装Anaconda

具体可参考此博文

2、配置TensorFlow、Keras

创建虚拟环境：
输入下面命令

conda create -n tf1 python=3.6#tf1是自己为创建虚拟环境取的名字，后面python的版本可以根据自己需求进行选择

如果命令无效，可参考此博文
如果提示：CondaSSLError: OpenSSL appears to be unavailable on this machine.可参考此博文

运行结果如下：

激活环境：

activateconda activate tf1

安装 tensorflow、keras 库：
在新建的虚拟环境 tf1 内，使用以下命令安装两个库：

pip install tensorflow==1.14.0 -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”pip install keras==2.2.5 -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”

结果如下：

安装 nb_conda_kernels 包：

conda install nb_conda_kernels

安装 1.16.4 版本的 numpy：

pip install numpy==1.16.4 -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"

结果如下:

安装 pillow 库：

pip install pillow -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”

安装matplotlib库：

pip install matplotlib -i “https://pypi.doubanio.com/simple/”

打开 Jupyter Notebook（（tf1）环境下的）：

点击【New】→【Python[tf1环境下的]】创建 python 文件：

二、猫狗数据集分类建模

猫狗图片数据集下载：https://pan.baidu.com/s/1f-MvZl7_J6DF7P9CGBY3SQ—提取码：ruyn
数据集下载完毕后，解压缩，并放在一个没有中文路径下，如下图所示：

3.1 猫狗图像预处理

对猫狗图像进行分类，代码如下：

import os, shutil # 原始目录所在的路径original_dataset_dir = 'D:\\Cat_And_Dog\\train\\'# 数据集分类后的目录base_dir = 'D:\\Cat_And_Dog\\train1'os.mkdir(base_dir)# # 训练、验证、测试数据集的目录train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')os.mkdir(train_dir)validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')os.mkdir(validation_dir)test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')os.mkdir(test_dir)# 猫训练图片所在目录train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')os.mkdir(train_cats_dir)# 狗训练图片所在目录train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')os.mkdir(train_dogs_dir)# 猫验证图片所在目录validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')os.mkdir(validation_cats_dir)# 狗验证数据集所在目录validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')os.mkdir(validation_dogs_dir)# 猫测试数据集所在目录test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')os.mkdir(test_cats_dir)# 狗测试数据集所在目录test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')os.mkdir(test_dogs_dir)# 将前1000张猫图像复制到train_cats_dirfnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张猫图像复制到validation_cats_dirfnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张猫图像复制到test_cats_dirfnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将前1000张狗图像复制到train_dogs_dirfnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(train_dogs_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张狗图像复制到validation_dogs_dirfnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(validation_dogs_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)# 将下500张狗图像复制到test_dogs_dirfnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]for fname in fnames:src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)dst = os.path.join(test_dogs_dir, fname)shutil.copyfile(src, dst)

运行效果如下：

#输出数据集对应目录下图片数量print('total training cat images:', len(os.listdir(train_cats_dir)))print('total training dog images:', len(os.listdir(train_dogs_dir)))print('total validation cat images:', len(os.listdir(validation_cats_dir)))print('total validation dog images:', len(os.listdir(validation_dogs_dir)))print('total test cat images:', len(os.listdir(test_cats_dir)))print('total test dog images:', len(os.listdir(test_dogs_dir)))

可从上图看出猫狗训练图片各 1000 张，验证图片各 500 张，测试图片各 500 张。

3.2 猫狗分类的实例——基准模型

3.1 构建神经网络

#网络模型构建from keras import layersfrom keras import models#keras的序贯模型model = models.Sequential()#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',input_shape=(150, 150, 3)))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#卷积层，卷积核2*2，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relumodel.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))#最大池化层model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))#flatten层，用于将多维的输入一维化，用于卷积层和全连接层的过渡model.add(layers.Flatten())#全连接，激活函数relumodel.add(layers.Dense(512, activation='relu'))#全连接，激活函数sigmoidmodel.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

查看模型各层参数情况：

#输出模型各层的参数状况model.summary()

3.2 配置优化器

loss：计算损失，这里用的是交叉熵损失
metrics：列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标

from keras import optimizersmodel.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),metrics=['acc'])

3.3 图片格式转化

所有图片（2000张）重设尺寸大小为 150×150 大小，并使用ImageDataGenerator 工具将本地图片 .jpg 格式转化成 RGB 像素网格，再转化成浮点张量上传到网络上
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 所有图像将按1/255重新缩放train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory(# 这是目标目录train_dir,# 所有图像将调整为150x150target_size=(150, 150),batch_size=20,# 因为我们使用二元交叉熵损失，我们需要二元标签class_mode='binary')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir,target_size=(150, 150),batch_size=20,class_mode='binary')

查看上述图像预处理生成其中的输出

#查看上面对于图片预处理的处理结果for data_batch, labels_batch in train_generator:print('data batch shape:', data_batch.shape)print('labels batch shape:', labels_batch.shape)break

3.4 训练模型

#模型训练过程history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=100,epochs=30,validation_data=validation_generator,validation_steps=50)

3.5 保存模型

#保存训练得到的的模型model.save('D:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\cats_and_dogs_small_1.h5')

3.6 可视化

#对于模型进行评估，查看预测的准确性import matplotlib.pyplot as pltacc = history.history['acc']val_acc = history.history['val_acc']loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs = range(len(acc))plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')plt.title('Training and validation accuracy')plt.legend()plt.figure()plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')plt.title('Training and validation loss')plt.legend()plt.show()

训练结果如上图所示，很明显模型上来就过拟合了，主要原因是数据不够，或者说相对于数据量，模型过复杂（训练损失在第30个epoch就降为0了），训练精度随着时间线性增长，直到接近100%，而我们的验证精度停留在70-72%。我们的验证损失在5个epoch后达到最小，然后停止，而训练损失继续线性下降，直到接近0。
这里先解释下什么是过拟合？
举个例子：我们设计了一个模型来判断一件物品是否为树叶。喂养这个模型的数据集中含有几张带有尖刺边缘的树叶。模型的设计者希望模型能满足每一个训练数据，模型就将尖刺边缘也纳入了参数中。当我们测试这个模型的泛化性能时，就会发现效果很差，因为模型钻牛角尖，它认为树叶必须带有尖刺边缘，所以它排除了所有没有带有尖刺边缘的树叶，但事实上，我们知道树叶并不一定带有尖刺边缘。
过拟合常见解决方法：
（1）在神经网络模型中，可使用权值衰减的方法，即每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值。
（2）选取合适的停止训练标准，使对机器的训练在合适的程度；
（3）保留验证数据集，对训练成果进行验证；
（4）获取额外数据进行交叉验证；
（5）正则化，即在进行目标函数或代价函数优化时，在目标函数或代价函数后面加上一个正则项，一般有L1正则与L2正则等。
不过接下来将使用一种新的方法，专门针对计算机视觉，在深度学习模型处理图像时几乎普遍使用——数据增强。

三、数据增强

数据集增强主要是为了减少网络的过拟合现象，通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络，更好的适应应用场景。

常用的数据增强方法有：

重新构建模型：

我们重新建一个 .ipynb 文件，重新开始建模
首先猫狗图像预处理，只不过这里将分类好的数据集放在 train2 文件夹中，其它的都一样
然后配置网络模型、构建优化器，然后进行数据增强，代码如下：

图像数据生成器增强数据

from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratordatagen = ImageDataGenerator(rotation_range=40,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True,fill_mode='nearest')

参数解释：
查看数据增强后的效果：

import matplotlib.pyplot as plt# This is module with image preprocessing utilitiesfrom keras.preprocessing import imagefnames = [os.path.join(train_cats_dir, fname) for fname in os.listdir(train_cats_dir)]# We pick one image to "augment"img_path = fnames[3]# Read the image and resize itimg = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))# Convert it to a Numpy array with shape (150, 150, 3)x = image.img_to_array(img)# Reshape it to (1, 150, 150, 3)x = x.reshape((1,) + x.shape)# The .flow() command below generates batches of randomly transformed images.# It will loop indefinitely, so we need to `break` the loop at some point!i = 0for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):plt.figure(i)imgplot = plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))i += 1if i % 4 == 0:breakplt.show()

图片格式转换

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255,rotation_range=40,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.2,shear_range=0.2,zoom_range=0.2,horizontal_flip=True,)# Note that the validation data should not be augmented!test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)train_generator = train_datagen.flow_from_directory(# This is the target directorytrain_dir,# All images will be resized to 150x150target_size=(150, 150),batch_size=32,# Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labelsclass_mode='binary')validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(validation_dir,target_size=(150, 150),batch_size=32,class_mode='binary')

训练模型

history = model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=100,epochs=100,validation_data=validation_generator,validation_steps=50)model.save('E:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\cats_and_dogs_small_2.h5')

可视化

acc = history.history['acc']val_acc = history.history['val_acc']loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']epochs = range(len(acc))plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')plt.title('Training and validation accuracy')plt.legend()plt.figure()plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')plt.title('Training and validation loss')plt.legend()plt.show()

由于数据量的增加，对比基准模型，可以很明显的观察到曲线没有过度拟合了，训练曲线紧密地跟踪验证曲线，这也就是数据增强带来的影响，但是可以发现它的波动幅度还是比较大的。
下面在此数据增强的基础上，再增加一层 dropout 层，再来训练看看。

四、dropout 层

什么是dropout层？

Dropout层在神经网络层当中是用来干嘛的呢？它是一种可以用于减少神经网络过拟合的结构，那么它具体是怎么实现的呢？
假设下图是我们用来训练的原始神经网络：

实现：
在构建网络模型时额外加入以下代码：

#退出层model.add(layers.Dropout(0.5))

运行结果如下：

五、参考资料

https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/117787737

基于Tensorflow和Keras实现卷积神经网络CNN并进行猫狗识别

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一、环境配置

1、安装Anaconda

2、配置TensorFlow、Keras

二、猫狗数据集分类建模

3.1 猫狗图像预处理

3.2 猫狗分类的实例——基准模型

3.1 构建神经网络

3.2 配置优化器

3.3 图片格式转化

3.4 训练模型

3.5 保存模型

3.6 可视化

三、数据增强

四、dropout 层

五、参考资料

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3.4 训练模型

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三、数据增强

四、dropout 层

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