T2打卡——彩色图片分类

🍨 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

1.导入数据：

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#设置gpu
import tensorflow as tf
gpus=tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    #如果有多个gpu仅使用第一个
    gpu0=gpus[0]
    #设置gpu显存用量按需使用
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0,True)
    tf.config.set_visible_devices([gpu0],'GPU')
#导入数据
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) =datasets.cifar10.load_data()

2.数据预处理

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#归一化数据
tarin_images,test_images=train_images/155.0,test_images/255.0
train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape,test_labels.shape

3.数据可视化

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class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
plt.figure(figsize=(20,10))
for i in range(20):
    plt.subplot(5,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i],cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show

4.建立模型

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model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)), #卷积层1，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层1，2*2采样
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  #卷积层2，卷积核3*3
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),                   #池化层2，2*2采样
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  #卷积层3，卷积核3*3
    
    layers.Flatten(),                      #Flatten层，连接卷积层与全连接层
    layers.Dense(64, activation='relu'),   #全连接层，特征进一步提取
    layers.Dense(10)                       #输出层，输出预期结果
])

model.summary()

5.训练模型

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model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

history=model.fit(train_images,train_labels,epochs=10,validation_data=(test_images,test_labels))

6.预测数据及模型评估

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import numpy as np
pre=model.predict(test_images)
print(class_names[np.argmax(pre[1])])

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.ylim([0.5, 1])
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print(test_acc)

知识总结：

池化层对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度；另一方面进行特征压缩，提取主要特征，增加平移不变性，减少过拟合风险。但其实池化更多程度上是一种计算性能的一个妥协，强硬地压缩特征的同时也损失了一部分信息，所以现在的网络比较少用池化层或者使用优化后的如SoftPool。

池化层包括最大池化层（MaxPooling）和平均池化层（AveragePooling），均值池化对背景保留更好，最大池化对纹理提取更好）。同卷积计算，池化层计算窗口内的平均值或者最大值。