第13周实验-基于卷积神经网络的猫狗识别
目录标题
- 一、何为卷积神经网络
- 二、何为overfit（过拟合）
- 三、下载Anaconda
- 四、配置anaconda
- 五、实验过程
一、何为卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。
二、何为overfit（过拟合）
1、是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格。避免过拟合是分类器设计中的一个核心任务。通常采用增大数据量和测试样本集的方法对分类器性能进行评价。
2、给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。
3、个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在训练数据外的数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。出现这种现象的主要原因是训练数据中存在噪音或者训练数据太少。
三、下载Anaconda
Anaconda
四、配置anaconda
conda create -n tensorflow python=3.7
activate tensorflow
pip install tensorflow==1.14.0
pip install keras==2.2.5
五、实验过程
1.数据集
（1）下载
https://www.kaggle.com/lizhensheng/-2000
（2）分类
import tensorflow as tf
import keras
import os, shutil
# 原始目录所在的路径
original_dataset_dir = 'G:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\train\\'
# 数据集分类后的目录
base_dir = 'G:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\cats_and_dogs_small'
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)
对应目录下数量
#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)))
2.实验
（1）搭建模型
#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'))
（2）查看模型情况
#输出模型各层的参数状况
model.summary()
（3）配置
model.compile(optimizer = 优化器，
loss = 损失函数，
metrics = ["准确率”])
from keras import optimizers
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
metrics=['acc'])
（4）转换格式
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 所有图像将按1/255重新缩放
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
# 这是目标目录
train_dir,
# 所有图像将调整为150x150
target_size=(150, 150),
batch_size=20,
# 因为我们使用二元交叉熵损失，我们需要二元标签
class_mode='binary')
validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
validation_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=20,
class_mode='binary')
#查看上面对于图片预处理的处理结果
for data_batch, labels_batch in train_generator:
print('data batch shape:', data_batch.shape)
print('labels batch shape:', labels_batch.shape)
break
（5）生成保存模型
#模型训练过程
history = model.fit_generator(
train_generator,
steps_per_epoch=100,
epochs=30,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=50)
#保存训练得到的的模型
model.save('G:\\Cat_And_Dog\\kaggle\\cats_and_dogs_small_1.h5')
（6）可视化结果
#对于模型进行评估，查看预测的准确性
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()