Cómo introducir datos en una red neuronal

Tabla de contenido

parte teórica

práctica específica

---

parte teórica

Al entrenar un modelo de red neuronal, los datos deben ingresarse en la red. Esto generalmente implica los siguientes pasos:

1. Preparar datos: primero, debe preparar los datos que deben ingresarse en la red, generalmente imágenes, texto u otros valores.

2. Preprocesamiento de datos: antes de ingresar datos, es necesario preprocesarlos, como la normalización, el escalado y la codificación.

3. Crear un marcador de posición: en TensorFlow, puede usar la función de marcador de posición para crear un nodo de marcador de posición para almacenar datos de entrada.

4. Entrene el modelo: finalmente, la función sess.run() se puede usar para alimentar datos a la red y ejecutar el proceso de entrenamiento.

En aplicaciones prácticas, también puede usar bibliotecas de preprocesamiento y lectura de datos, como la biblioteca tf.data de TensorFlow, para simplificar el proceso de entrada de datos.

Por ejemplo

1. Usa la función de marcador de posición de TensorFlow para crear un nodo de entrada y usa el parámetro feed_dict para llenar el marcador de posición con datos durante el entrenamiento o la prueba.

2. Use la API de conjunto de datos de TensorFlow para leer datos y use funciones como batch() y map() para preprocesar y procesar por lotes los datos de entrada.

3. Para entrenar un modelo con la API Estimator de TensorFlow, puede usar la función input_fn para leer datos e introducirlos en el modelo.

práctica específica

Al entrenar una red neuronal, los datos de imagen deben ingresarse en la red. Esto generalmente se logra mediante el uso de la función de marcador de posición de TensorFlow.

Por ejemplo, puede crear un nodo marcador de posición x para almacenar datos de entrada, como una imagen, antes de crear la red:

import tensorflow as tf

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 784), name='x')

Aquí asumimos que los datos de entrada son una matriz bidimensional, la primera dimensión es el número de muestras, la segunda dimensión es el número de características y el número de muestras es variable.

Al ejecutar el proceso de capacitación o prueba, puede usar el parámetro feed_dict para enviar datos a la red, por ejemplo:

with tf.Session() as sess:
    sess.run(train_op, feed_dict={x: train_data, y: train_labels})

Aquí asumimos que train_data y train_labels son matrices numpy de datos de entrenamiento y etiquetas respectivamente.

En el uso real, primero debe convertir la imagen en una matriz numpy, y puede usar la biblioteca PIL o la biblioteca opencv para la conversión.

from PIL import Image
import numpy as np

# Open the image file
im = Image.open("image.jpg")

# Convert the image to a numpy array
im_array = np.array(im)

# Reshape the array to a 1D array of pixels
im_array = im_array.reshape((-1, 784))

# Feed the array to the network
with tf.Session() as sess:
    sess.run(train_op, feed_dict={x: im_array})

En el código anterior, leemos una imagen usando la biblioteca PIL y la convertimos en una matriz usando la biblioteca numpy. Luego usamos la función remodelar para remodelar la matriz en una matriz 1D y alimentarla a la red como datos de entrada.

En el uso real, los datos de imagen generalmente necesitan ser preprocesados, como escalado, normalización, etc. Estos pasos de preprocesamiento se pueden realizar después de leer la imagen, por ejemplo:

# Resize the image
im = im.resize((28, 28))

# Convert the image to grayscale
im = im.convert("L")

# Normalize the image
im = (np.array(im) / 255.0).reshape(-1, 784)

De esta manera, la imagen se puede convertir en la forma requerida por el modelo y preprocesada. En este ejemplo, reducimos la escala de la imagen a 28x28 píxeles, la convertimos a una imagen en escala de grises y normalizamos los valores de píxel entre 0 y 1.

Además, para una gran cantidad de datos de imágenes, puedes usar las funciones de lectura de datos de TensorFlow, como tf.data.Dataset, tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory, etc. para leer y preprocesar los datos de imágenes.

En resumen, el proceso de ingreso de datos en la red neuronal se puede realizar utilizando la función de marcador de posición de TensorFlow. Es necesario convertir la imagen en una matriz numpy y procesarla previamente.