利用TensorFlow和Keras搭配卷积神经网络之猫狗数据集分类实验

目录

一、环境配置

1、安装anaconda

对于anaconda的安装，大家可以参考博客：
Anaconda安装教程&粗解

2、Jupyter notebook配置

修改运行工作目录

打开菜单目录，修改快捷键的属性即可

修改目标为你的工作空间

界面简单介绍

添加jupyter_conrib_nbextension插件
原生jupyter是没有：自动补全代码功能+pep8+字体大小+代码行号+拼写检查+目录索引功能的，需要插件帮助我们完成
①安装jupyter_contrib_nbextensions库

pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.douban.com/simple/

②配置到jupyter

jupyter contrib nbextension install --user --skip-running-check

③重启jupyter notebook
安装完成后，重新启动jupyter notebook，“Nbextensions”出现在导航栏中，勾选目录（勾选方框内容）

3、配置TensorFlow、Keras

在cmd中pip安装

pip install tensorflow
pip install keras

二、猫狗数据集分类

1、猫狗数据集下载

百度网盘链接：
猫狗数据集
提取码：33ff
下载解压后出现两个文件夹



将解压后的猫狗数据集放在新建的文件夹中，并重新命名为dogs-vs-cats

2、数据集分类

分类代码如下

import tensorflow as tf
import keras
import os, shutil 
# 原始目录所在的路径
original_dataset_dir = 'E:\mg\dogs-vs-cats\train'

# 数据集分类后的目录
base_dir = 'E:\mg\dogs-vs-cats-sort'
os.mkdir(base_dir)

# # 训练、验证、测试数据集的目录
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
os.mkdir(train_dir)
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
os.mkdir(validation_dir)
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
os.mkdir(test_dir)

# 猫训练图片所在目录
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
os.mkdir(train_cats_dir)

# 狗训练图片所在目录
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')
os.mkdir(train_dogs_dir)

# 猫验证图片所在目录
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')
os.mkdir(validation_cats_dir)

# 狗验证数据集所在目录
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')
os.mkdir(validation_dogs_dir)

# 猫测试数据集所在目录
test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')
os.mkdir(test_cats_dir)

# 狗测试数据集所在目录
test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')
os.mkdir(test_dogs_dir)

# 将前1000张猫图像复制到train_cats_dir
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

# 将下500张猫图像复制到validation_cats_dir
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)
    
# 将下500张猫图像复制到test_cats_dir
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)
    
# 将前1000张狗图像复制到train_dogs_dir
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)
    
# 将下500张狗图像复制到validation_dogs_dir
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(validation_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)
    
# 将下500张狗图像复制到test_dogs_dir
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(test_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

显示对于目录下相片数量

#输出数据集对应目录下图片数量
print('total training cat images:', len(os.listdir(train_cats_dir)))
print('total training dog images:', len(os.listdir(train_dogs_dir)))
print('total validation cat images:', len(os.listdir(validation_cats_dir)))
print('total validation dog images:', len(os.listdir(validation_dogs_dir)))
print('total test cat images:', len(os.listdir(test_cats_dir)))
print('total test dog images:', len(os.listdir(test_dogs_dir)))

三、搭配卷积神经网络

搭配网络模型

#网络模型构建
from keras import layers
from keras import models
#keras的序贯模型
model = models.Sequential()
#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relu
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(150, 150, 3)))
#最大池化层
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
#卷积层，卷积核2*2，激活函数relu
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
#最大池化层
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relu
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
#最大池化层
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
#卷积层，卷积核是3*3，激活函数relu
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
#最大池化层
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
#flatten层，用于将多维的输入一维化，用于卷积层和全连接层的过渡
model.add(layers.Flatten())
#全连接，激活函数relu
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
#全连接，激活函数sigmoid
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

了解征图尺寸变化

model.summary()

使用二元交叉矩阵作为我们的损失

from keras import optimizers

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

数据预处理

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

# All images will be rescaled by 1./255
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # This is the target directory
        train_dir,
        # All images will be resized to 150x150
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        class_mode='binary')

查看生成器输出

for data_batch, labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:', data_batch.shape)
    print('labels batch shape:', labels_batch.shape)
    break

使生成器模型适用于数据

history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=30,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)

结果可视化

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 acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
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()

四、数据基准调整

图像数据生成器增强数据

datagen = ImageDataGenerator(
      rotation_range=40,
      width_shift_range=0.2,
      height_shift_range=0.2,
      shear_range=0.2,
      zoom_range=0.2,
      horizontal_flip=True,
      fill_mode='nearest')

• rotation_range是一个角度值(0-180)，在这个范围内可以随机旋转图片。
• width_shift和height_shift是范围(作为总宽度或高度的一部分)，在其中可以随机地垂直或水平地转换图片。
• shear_range用于随机应用剪切转换。
• zoom_range用于在图片内部随机缩放。
• horizontal_flip是用于水平随机翻转一半的图像——当没有假设水平不对称时(例如真实世界的图片)。
• fill_mode是用于填充新创建像素的策略，它可以在旋转或宽度/高度移动之后出现。
  查看增强后的图像

# This is module with image preprocessing utilities
from keras.preprocessing import image
fnames = [os.path.join(train_cats_dir, fname) for fname in os.listdir(train_cats_dir)]
# We pick one image to "augment"
img_path = fnames[3]
# Read the image and resize it
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))
# Convert it to a Numpy array with shape (150, 150, 3)
x = image.img_to_array(img)
# Reshape it to (1, 150, 150, 3)
x = x.reshape((1,) + x.shape)
# The .flow() command below generates batches of randomly transformed images.
# It will loop indefinitely, so we need to `break` the loop at some point!
i = 0
for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):
    plt.figure(i)
    imgplot = plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))
    i += 1
    if i % 4 == 0:
        break
plt.show()

模型中增加一个Dropout层

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

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

用数据增强和退出来训练我们的网络

train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=40,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,)
# Note that the validation data should not be augmented!
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # This is the target directory
        train_dir,
        # All images will be resized to 150x150
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        # Since we use binary_crossentropy loss, we need binary labels
        class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')
history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=100,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)

数据增强效果

数据增强和dropout层增加效果

可视化

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 acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
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()

数据增强和dropout层增加的可视化结果

五、Vgg19完成猫狗分类

初始化一个VGG19网络实例

from keras.applications import VGG19
conv_base = VGG19(weights = 'imagenet',include_top = False,input_shape=(150, 150, 3))
conv_base.summary()

首次运行时候，会自动从对应网站下载h5格式文件

建议使用浏览器下载

from keras.applications import VGG19
conv_base = VGG16(weights = 'vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5', include_top = False, input_shape=(150, 150, 3))
conv_base.summary()

结果如下

将猫狗数据集传递给神经网络

import os 
import numpy as np
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
base_dir = 'E:\mg\dogs-vs-cats-sort'
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1. / 255)
batch_size = 20
def extract_features(directory, sample_count):
    features = np.zeros(shape = (sample_count, 4, 4, 512))
    labels = np.zeros(shape = (sample_count))
    generator = datagen.flow_from_directory(directory, target_size = (150, 150), 
                                            batch_size = batch_size,
                                            class_mode = 'binary')
    i = 0
    for inputs_batch, labels_batch in generator:
        #把图片输入VGG16卷积层，让它把图片信息抽取出来
        features_batch = conv_base.predict(inputs_batch)
        #feature_batch 是 4*4*512结构
        features[i * batch_size : (i + 1)*batch_size] = features_batch
        labels[i * batch_size : (i+1)*batch_size] = labels_batch
        i += 1
        if i * batch_size >= sample_count :
            #for in 在generator上的循环是无止境的，因此我们必须主动break掉
            break
        return features , labels
#extract_features 返回数据格式为(samples, 4, 4, 512)
train_features, train_labels = extract_features(train_dir, 2000)
validation_features, validation_labels = extract_features(validation_dir, 1000)
test_features, test_labels = extract_features(test_dir, 1000)

抽取的特征输入到我们自己的神经层中进行分类

from keras import models
from keras import layers
from keras import optimizers
#构造我们自己的网络层对输出数据进行分类
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(256, activation='relu', input_dim = 4 * 4 * 512))
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(1, activation = 'sigmoid'))
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(lr = 2e-5), loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['acc'])
history = model.fit(train_features, train_labels, epochs = 30, batch_size = 20, 
                    validation_data = (validation_features, validation_labels))

结果可视化

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(1, len(acc) + 1)
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label = 'Train_acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label = 'Validation acc')
plt.title('Trainning and validation accuracy')
plt.legend()
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()

六、相关解释及参考资料

1、相关解释

1. 什么是overfit（过拟合）？
   ① 简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 。
   ②为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。

如果数据本身呈现二次型，故用一条二次曲线拟合会更好。但普通的PLS程序只提供线性方程供拟合之用。这就产生拟合不足即“欠拟合”现象，从而在预报时要造成偏差。如果我们用人工神经网络拟合，则因为三层人工神经网络拟合能力极强，有能力拟合任何函数。如果拟合彻底，就会连实验数据点分布不均匀，实验数据的误差等等“噪声”都按最小二乘判据拟合进数学模型。这当然也会造成预报的偏差。

2. 什么是数据增强？
   ①数据集增强主要是为了减少网络的过拟合现象，通过对训练图片进行变换可以得到泛化能力更强的网络，更好的适应应用场景。
   ②数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。
   ③常用的数据增强方法有：

• 旋转 | 反射变换(Rotation/reflection): 随机旋转图像一定角度; 改变图像内容的朝向;
• 翻转变换(flip): 沿着水平或者垂直方向翻转图像;
• 缩放变换(zoom): 按照一定的比例放大或者缩小图像;
• 平移变换(shift): 在图像平面上对图像以一定方式进行平移;
  可以采用随机或人为定义的方式指定平移范围和平移步长, 沿水平或竖直方向进行平移. 改变图像内容的位置;
• 尺度变换(scale): 对图像按照指定的尺度因子, 进行放大或缩小; 或者参照SIFT特征提取思想, 利用指定的尺度因子对图像滤波构造尺度空间. 改变图像内容的大小或模糊程度;
• 对比度变换(contrast): 在图像的HSV颜色空间，改变饱和度S和V亮度分量，保持色调H不变. 对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化;
• 噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声;
• 颜色变化: 在图像通道上添加随机扰动。

2、参考资料

基于jupyter notebook的python编程-----猫狗数据集的阶段分类得到模型精度并进行数据集优化
【TensorFlow&Keras】入门猫狗数据集实验–理解卷积神经网络CNN