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TensorFlow_T4 猴痘病识别

article 2024/11/1 17:53:35

一、前言

二、前期准备

1、设置GPU

2、导入数据

3、查看数据

三、数据预处理

1、加载数据

2、可视化数据

3、再次检查数据

4、配置数据集

四、构建CNN网络

五、编译

六、训练模型

七、模型评估

1、Loss and Acurracy图

2、指定图片进行预测

一、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

二、前期准备

1、设置GPU

from tensorflow       import keras
from tensorflow.keras import layers,models
import os, PIL, pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow        as tf

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")
gpus

2、导入数据

data_dir = "./P4/"

data_dir = pathlib.Path(data_dir)

3、查看数据

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))

print("图片总数为：",image_count)

运行结果如下：

Monkeypox = list(data_dir.glob('Monkeypox/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(Monkeypox[0]))

运行结果如下：

三、数据预处理

1、加载数据

batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224

（1）调大batchsize会使得模型训练速度更快，但可能会降低模型的泛化能力。因为较大的batchsize意味着每次更新参数时使用的训练样本更多，这会导致模型对训练数据的噪声更加敏感，从而降低了模型在未见过的数据上的性能。
（2）调小batchsize则会使得模型训练速度变慢，但可能会提高模型的泛化能力。较小的batchsize意味着每次更新参数时使用的训练样本较少，这会使模型对训练数据的细节更加敏感，从而提高了模型在未见过的数据上的性能。然而，过小的batchsize可能会导致训练不稳定或收敛速度较慢。

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    shuffle=True,
    subset="training",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)

运行结果如下：

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    shuffle=True,
    subset="validation",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)

运行结果如下：

2、可视化数据

plt.figure(figsize=(20, 10))

for images, labels in train_ds.take(1):
    for i in range(20):
        ax = plt.subplot(5, 10, i + 1)

        plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
        plt.title(class_names[labels[i]])
        
        plt.axis("off")

运行结果如下：

3、再次检查数据

for image_batch, labels_batch in train_ds:
    print(image_batch.shape)
    print(labels_batch.shape)
    break #只处理一个批次的

运行结果如下：

4、配置数据集

prefetch()功能详细介绍：CPU 正在准备数据时，加速器处于空闲状态。相反，当加速器正在训练模型时，CPU 处于空闲状态。因此，训练所用的时间是 CPU 预处理时间和加速器训练时间的总和。prefetch()将训练步骤的预处理和模型执行过程重叠到一起。当加速器正在执行第 N 个训练步时，CPU 正在准备第 N+1 步的数据。这样做不仅可以最大限度地缩短训练的单步用时（而不是总用时），而且可以缩短提取和转换数据所需的时间。如果不使用prefetch()，CPU 和 GPU/TPU 在大部分时间都处于空闲状态：

使用prefetch()可显著减少空闲时间：

cache() ：将数据集缓存到内存当中，加速运行

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

这段代码是用于优化数据加载和预处理过程：

（1）AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE: tf.data.AUTOTUNE是一个特殊的值，用于告诉TensorFlow在运行时自动调整数据加载和预处理的参数，以获得最佳性能。

（2）train_ds = train_ds.cache(): 这行代码将训练数据集（train_ds）缓存到内存中。缓存可以将数据集存储在内存中，以便更快地访问和处理数据。这对于大型数据集非常有用，因为它可以避免重复读取和预处理数据。

（3）train_ds = train_ds.shuffle(1000): 这行代码对训练数据集进行随机洗牌。洗牌操作会随机打乱数据集中的样本顺序，有助于提高模型的泛化能力。这里的1000表示洗牌缓冲区的大小，即每次从数据集中抽取多少个样本进行洗牌。

（4）train_ds = train_ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE): 这行代码使用prefetch方法预取训练数据集的下一个批次。预取操作可以在数据实际被模型使用之前将其加载到内存中，从而减少等待时间并提高数据处理速度。buffer_size=AUTOTUNE表示使用前面定义的AUTOTUNE变量作为预取缓冲区的大小。

（5）val_ds = val_ds.cache(): 这行代码将验证数据集（val_ds）缓存到内存中。与训练数据集类似，缓存可以加速数据的访问和处理。

（6）val_ds = val_ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE): 这行代码使用prefetch方法预取验证数据集的下一个批次。与训练数据集类似，这里也使用了buffer_size=AUTOTUNE来自动调整预取缓冲区的大小。

四、构建CNN网络

卷积神经网络（CNN）的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels)，包含了图像高度、宽度及颜色信息。不需要输入batch size。color_channels 为 (R,G,B) 分别对应 RGB 的三个颜色通道（color channel）。在此示例中，我们的 CNN 输入的形状是 (224, 224, 3)即彩色图像。我们需要在声明第一层时将形状赋值给参数input_shape。

num_classes = 2

model = models.Sequential([
    layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
    
    layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),  
    layers.AveragePooling2D((2, 2)),              
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),  
    layers.AveragePooling2D((2, 2)),               
    layers.Dropout(0.3),  
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  
    layers.Dropout(0.3),  
    
    layers.Flatten(),                       
    layers.Dense(128, activation='relu'),   
    layers.Dense(num_classes)               
])

model.summary()

运行结果如下：

五、编译

在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：

损失函数（loss）：用于衡量模型在训练期间的准确率。

优化器（optimizer）：决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。

指标（metrics）：用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。

# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4)

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

六、训练模型

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint

epochs = 50

checkpointer = ModelCheckpoint('best_model.h5',
                                monitor='val_accuracy',
                                verbose=1,
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True)

history = model.fit(train_ds,
                    validation_data=val_ds,
                    epochs=epochs,
                    callbacks=[checkpointer])

（1） from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
这行代码导入了ModelCheckpoint类，它是Keras中用于在训练过程中保存模型权重和最佳性能的回调函数。
（2） checkpointer = ModelCheckpoint(……) 这行代码创建了一个ModelCheckpoint对象，用于在训练过程中保存模型的最佳性能。具体来说，它指定了以下参数：
'best_model.h5'：保存模型的文件名；
monitor='val_accuracy'：监控指标为验证集上的准确率；
verbose=1：在训练过程中输出详细信息；
save_best_only=True：仅保存具有最佳性能的模型；
save_weights_only=True：仅保存模型的权重，不保存整个模型结构。
（3）history = model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs, callbacks=[checkpointer]) 这行代码使用fit方法来训练模型。它传递了以下参数：
train_ds：训练数据集；
validation_data=val_ds：验证数据集；
epochs=epochs：训练轮数；
callbacks=[checkpointer]：回调函数列表，包括之前创建的checkpointer对象。

七、模型评估

1、Loss and Acurracy图

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']

loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs_range = range(epochs)

plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

2、指定图片进行预测


model.load_weights('best_model.h5')

from PIL import Image
import numpy as np

# 打开图像并转换为RGB模式
image = Image.open("./P4/Monkeypox/M06_01_04.jpg").convert("RGB")

# 将图像转换为NumPy数组
numpy_image = np.array(image)

# 将NumPy数组转换为Tensor
tensor_image = tf.convert_to_tensor(numpy_image, dtype=tf.float32)


img_array = tf.expand_dims(tensor_image, 0) 

predictions = model.predict(img_array) # 这里选用你已经训练好的模型
print("预测结果为：",class_names[np.argmax(predictions)])

预测结果为： Monkeypox

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