第T8周：猫狗识别
·
- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客
- 🍖 原作者：K同学啊
一、前期工作
1.设置GPU
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)使用CPU因此未设置
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,pathlib
#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
data_dir = "./365-7-data"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))
print("图片总数为：",image_count)
二、数据预处理
1.加载数据
batch_size = 8
img_height = 224
img_width = 224"""
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(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=12,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
"""
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(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=12,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)
2.再次检查数据
for image_batch, labels_batch in train_ds:
print(image_batch.shape)
print(labels_batch.shape)
break
3.配置数据集
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
def preprocess_image(image,label):
return (image/255.0,label)
# 归一化处理
train_ds = train_ds.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)4.可视化数据
plt.figure(figsize=(15, 10)) # 图形的宽为15高为10
for images, labels in train_ds.take(1):
for i in range(8):
ax = plt.subplot(5, 8, i + 1)
plt.imshow(images[i])
plt.title(class_names[labels[i]])
plt.axis("off")
三、构建VG-16网络
from tensorflow.keras import layers, models, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout
def VGG16(nb_classes, input_shape):
input_tensor = Input(shape=input_shape)
# 1st block
x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv1')(input_tensor)
x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv2')(x)
x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block1_pool')(x)
# 2nd block
x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv1')(x)
x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv2')(x)
x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block2_pool')(x)
# 3rd block
x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv1')(x)
x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv2')(x)
x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv3')(x)
x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block3_pool')(x)
# 4th block
x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv1')(x)
x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv2')(x)
x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv3')(x)
x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block4_pool')(x)
# 5th block
x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv1')(x)
x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv2')(x)
x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv3')(x)
x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block5_pool')(x)
# full connection
x = Flatten()(x)
x = Dense(4096, activation='relu', name='fc1')(x)
x = Dense(4096, activation='relu', name='fc2')(x)
output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='predictions')(x)
model = Model(input_tensor, output_tensor)
return model
model=VGG16(1000, (img_width, img_height, 3))
model.summary()
四、编译
model.compile(optimizer="adam",
loss ='sparse_categorical_crossentropy',
metrics =['accuracy'])五、训练模型
from tqdm import tqdm
import tensorflow.keras.backend as K
epochs = 10
lr = 1e-4
# 记录训练数据，方便后面的分析
history_train_loss = []
history_train_accuracy = []
history_val_loss = []
history_val_accuracy = []
for epoch in range(epochs):
train_total = len(train_ds)
val_total = len(val_ds)
"""
total：预期的迭代数目
ncols：控制进度条宽度
mininterval：进度更新最小间隔，以秒为单位（默认值：0.1）
"""
with tqdm(total=train_total, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}',mininterval=1,ncols=100) as pbar:
lr = lr*0.92
K.set_value(model.optimizer.lr, lr)
for image,label in train_ds:
"""
训练模型，简单理解train_on_batch就是：它是比model.fit()更高级的一个用法
想详细了解 train_on_batch 的同学，
可以看看我的这篇文章：https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/hv4lcq/ztt4gy
"""
history = model.train_on_batch(image,label)
train_loss = history[0]
train_accuracy = history[1]
pbar.set_postfix({"loss": "%.4f"%train_loss,
"accuracy":"%.4f"%train_accuracy,
"lr": K.get_value(model.optimizer.lr)})
pbar.update(1)
history_train_loss.append(train_loss)
history_train_accuracy.append(train_accuracy)
print('开始验证！')
with tqdm(total=val_total, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}',mininterval=0.3,ncols=100) as pbar:
for image,label in val_ds:
history = model.test_on_batch(image,label)
val_loss = history[0]
val_accuracy = history[1]
pbar.set_postfix({"loss": "%.4f"%val_loss,
"accuracy":"%.4f"%val_accuracy})
pbar.update(1)
history_val_loss.append(val_loss)
history_val_accuracy.append(val_accuracy)
print('结束验证！')
print("验证loss为：%.4f"%val_loss)
print("验证准确率为：%.4f"%val_accuracy)
六、模型评估
from datetime import datetime
current_time = datetime.now() # 获取当前时间
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, history_train_accuracy, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, history_val_accuracy, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel(current_time) # 打卡请带上时间戳，否则代码截图无效
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, history_train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, history_val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()
七、预测
import numpy as np
# 采用加载的模型（new_model）来看预测结果
plt.figure(figsize=(18, 3)) # 图形的宽为18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(1,8, i + 1)
# 显示图片
plt.imshow(images[i].numpy())
# 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 = model.predict(img_array)
plt.title(class_names[np.argmax(predictions)])
plt.axis("off")
八、个人总结
1.核心训练方法与工具
训练方式转变： 放弃model.fit()，改用封装度更低的 model.train_on_batch()。这种方式允许开发者自定义训练逻辑，实现更复杂的训练过程。
可视化监控： 引入了 tqdm 库来实现可视化的训练进度条，便于在自定义训练循环中实时监控各项指标（如Loss和Accuracy）。
2.数据加载与预处理 pipeline
数据加载： 使用 TensorFlow 的 image_dataset_from_directory 方法将本地图片直接转化为 tf.data.Dataset 对象（包含图片张量和对应标签）。
张量维度： 图像数据通常呈现为 (batch_size, width, height, channels) 的四维张量。
性能优化三剑客：
shuffle()：打乱数据，增加训练随机性。
cache()：将数据缓存至内存，避免重复读取磁盘，提升速度。
prefetch()：预取数据，实现CPU数据处理与GPU模型训练的并行操作。
3. VGG-16 经典网络模型
网络结构： 包含 13个卷积层（均采用 3x3 卷积核）、5个最大池化层（2x2 尺寸）和 3个全连接层。因含有16个带有权重的隐藏层，故称 VGG-16。
模型优点： 网络结构极其简洁且规整，通篇使用统一大小的卷积核与池化尺寸。
模型缺点： 参数量极庞大（权重文件超500MB），导致训练耗时长、显存占用高，且极不利于部署在算力有限的嵌入式或移动端设备中。
4.编译与预测逻辑
模型编译三大件： 训练前必须配置 优化器 (Optimizer)（决定参数更新方式）、损失函数 (Loss)（衡量预测与真实的差距）和 评价指标 (Metrics)（如准确率）。
单图预测处理： 在使用 model.predict() 进行单张图片预测时，必须使用 tf.expand_dims() 为单张图片增加一个 batch 维度（使其符合模型输入的四维要求），最后通过 np.argmax() 提取概率最大的分类索引。
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
更多推荐
10
0- 0
已为社区贡献4条内容
所有评论(0)