TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

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1、项目介绍

基本流程：

• 数据预处理：图像数据处理，准备训练和验证数据集
• 卷积网络模型：构建网络架构
• 过拟合问题：观察训练和验证效果，针对过拟合问题提出解决方法
• 数据增强：图像数据增强方法与效果
• 迁移学习：深度学习必备训练策略

在我们的数据中，有训练和验证，训练集中分别有猫狗两个类别，都有1000张图像，验证集则有500张

2、数据读取

import os
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# 数据所在文件夹
base_dir = './data/cats_and_dogs'
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')

# 训练集
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')

# 验证集
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')

1. 导包
2. 指定数据路径
3. 训练数据路径
4. 验证数据路径
5. 训练数据猫类别路径
6. 训练数据狗类别路径
7. 验证数据猫类别路径
8. 训练数据狗类别路径

3、构建卷积神经网络

model = tf.keras.models.Sequential([
    #如果训练慢，可以把数据设置的更小一些
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2),

    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),

    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    
    #为全连接层准备
    tf.keras.layers.Flatten(),
    
    tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
    # 二分类sigmoid就够了
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

3个3x3卷积，穿插3个2x2池化，拉平操作，两个全连接层

model.summary()

打印一下模型架构：

配置训练器：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=1e-4), metrics=['acc'])

4、数据预处理

• 读进来的数据会被自动转换成tensor(float32)格式，分别准备训练和验证
• 图像数据归一化（0-1）区间

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,  # 文件夹路径
        target_size=(64, 64),  # 指定resize成的大小
        batch_size=20,
        # 如果one-hot就是categorical，二分类用binary就可以
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(64, 64),
        batch_size=20,
        class_mode='binary')

打印结果：
Found 2000 images belonging to 2 classes.
Found 1000 images belonging to 2 classes.

5、模型训练

• 直接fit也可以，但是通常咱们不能把所有数据全部放入内存，fit_generator相当于一个生成器，动态产生所需的batch数据
• steps_per_epoch相当给定一个停止条件，因为生成器会不断产生batch数据，说白了就是它不知道一个epoch里需要执行多少个step

history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,  # 2000 images = batch_size * steps
      epochs=20,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50,  # 1000 images = batch_size * steps
      verbose=2)

部分打印结果：
Epoch 1/20 100/100 - 9s - loss: 0.6909 - acc: 0.5240 - val_loss: 0.6952 - val_acc: 0.5000
Epoch 2/20 100/100 - 9s - loss: 0.6645 - acc: 0.5960 - val_loss: 0.6906 - val_acc: 0.5360
…
Epoch 19/20 100/100 - 9s - loss: 0.1750 - acc: 0.9460 - val_loss: 0.6277 - val_acc: 0.7390
Epoch 20/20 100/100 - 9s - loss: 0.1593 - acc: 0.9505 - val_loss: 0.5901 - val_acc: 0.7490

6、预测效果展示

import matplotlib.pyplot as plt
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 accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation accuracy')
plt.title('Training and validation accuracy')

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()

将训练损失、准确率和对应的epoch分别画图展示