第30周：彩色图片分类(Tensorflow实战第二周)

目录

前言

一、前期工作

[1.1 设置GPU](#1.1 设置GPU)

[1.2 导入数据](#1.2 导入数据)

[1.3 数据归一化](#1.3 数据归一化)

[1.4 数据可视化](#1.4 数据可视化)

二、构建CNN网络

[2.1 基本概念](#2.1 基本概念)

[2.2 代码实现](#2.2 代码实现)

三、编译

四、训练模型

五、预测

六、模型评估

总结

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前言

• 🍨 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]

说在前面

1）本周任务：学习如何编写一个完整的深度学习程序；了解分类彩色图片和灰度图片有什么区别；测试集accuracy到达72%

2）运行环境：Python3.6、Pycharm2020、tensorflow2.4.0

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一、前期工作

1.1 设置GPU

代码如下：

# 1.1 设置GPU
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")

1.2 导入数据

代码如下：

# 1.2 导入数据
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()

1.3 数据归一化

代码如下：

# 1.3 归一化
# 将像素的值标准化至0到1的区间内。
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
print(train_images.shape, test_images.shape,
      train_labels.shape, test_labels.shape)

打印输出：(50000, 32, 32, 3) (10000, 32, 32, 3) (50000, 1) (10000, 1)

1.4 数据可视化

代码如下：

#1.4 可视化
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()

打印输出：

二、构建CNN网络

2.1 基本概念

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。例如通过一个 2*2 的最大池化层，其计算方式如下：

模型结构图如下：

2.2 代码实现

代码如下：

# 二、构建CNN网络
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()  # 打印网络结构

打印输出：

三、编译

代码如下：

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

四、训练模型

代码如下：

# 四、训练模型
history = model.fit(train_images, train_labels, epochs=15,
                    validation_data=(test_images, test_labels))

打印输出：

Epoch 1/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 1.7816 - accuracy: 0.3393 - val_loss: 1.2449 - val_accuracy: 0.5547

Epoch 2/15

1563/1563 [==============================] - 13s 9ms/step - loss: 1.1769 - accuracy: 0.5798 - val_loss: 1.0685 - val_accuracy: 0.6210

Epoch 3/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.9999 - accuracy: 0.6487 - val_loss: 0.9839 - val_accuracy: 0.6495

Epoch 4/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.8891 - accuracy: 0.6879 - val_loss: 0.9301 - val_accuracy: 0.6766

Epoch 5/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.8108 - accuracy: 0.7143 - val_loss: 0.8857 - val_accuracy: 0.6947

Epoch 6/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.7571 - accuracy: 0.7332 - val_loss: 0.8756 - val_accuracy: 0.6972

Epoch 7/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.7010 - accuracy: 0.7553 - val_loss: 0.8619 - val_accuracy: 0.7076

Epoch 8/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.6609 - accuracy: 0.7689 - val_loss: 0.8532 - val_accuracy: 0.7094

Epoch 9/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.6190 - accuracy: 0.7837 - val_loss: 0.8639 - val_accuracy: 0.7116

Epoch 10/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.5839 - accuracy: 0.7942 - val_loss: 0.8705 - val_accuracy: 0.7124

Epoch 11/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.5361 - accuracy: 0.8089 - val_loss: 0.8650 - val_accuracy: 0.7137

Epoch 12/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.5089 - accuracy: 0.8208 - val_loss: 0.8719 - val_accuracy: 0.7175

Epoch 13/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.4602 - accuracy: 0.8381 - val_loss: 0.9218 - val_accuracy: 0.7135

Epoch 14/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.4410 - accuracy: 0.8457 - val_loss: 0.9610 - val_accuracy: 0.7150

Epoch 15/15

1563/1563 [==============================] - 14s 9ms/step - loss: 0.4147 - accuracy: 0.8511 - val_loss: 0.9712 - val_accuracy: 0.7118

五、预测

代码如下：

# 五、预测
plt.imshow(test_images[1])
import numpy as np
pre = model.predict(test_images)
print(class_names[np.argmax(pre[1])])

打印输出：ship

六、模型评估

代码如下：

# 六、模型评估
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')
plt.yticks(fontsize=10)
plt.xticks(fontsize=10)
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)

打印输出：

0.7117999792098999

修改优化器为SGD，这时输出的测试集准确率为0.6492000222206116，所以对于本文任务而言，Adam优化器更适用；又继续修改了epoch=20，准确率达到了0.717199981212616

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总结

• 对基于tensorflow框架下搭建深度学习模型的框架有了进一步的了解
• 分类彩色图片和灰度图片的区别主要体现在以下几个方面：

1）数据维度：

彩色图片：通常由三种颜色通道组成（如RGB：红、绿、蓝），每个通道包含了图像的亮度信息，形成一个三维的数据结构。每个像素用三组值表示。

灰度图片：只有一个通道，表示图像的亮度，通常范围是0（黑）到255（白）之间的单一数值。每个像素只用一个值表示。

2）信息丰富度：

彩色图片：含有更多的信息和细节，能够传达颜色的变化、色彩的深度和丰富性，适合表现复杂的场景和对象。

灰度图片：信息相对简单，主要通过不同的亮度级别来表现图像的结构和形状，通常用在需要关注形状和轮廓的应用中。

3）处理和计算复杂度：

彩色图片：由于亚像素层面上的数据量大，处理和计算通常更加复杂，需要较多的计算资源和时间。

灰度图片：计算更简单，处理速度较快，因为只有一个通道的数据

• 通过调整训练的epoch提高了测试集上的准确率