TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程总目录

有任何问题欢迎在下面留言
本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行
本篇文章配套的代码资源已经上传

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')

导包
指定数据路径
训练数据路径
验证数据路径
训练数据猫类别路径
训练数据狗类别路径
验证数据猫类别路径
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 * stepsepochs=20,validation_data=validation_generator,validation_steps=50,  # 1000 images = batch_size * stepsverbose=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()