昊虹AI笔记

配置利用神经网络进行图片分类的某Python程序的运行环境记录(下)-安装scipy、scikit-learn、skimage、tensorflow、tflearn

在博文 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125259015中配置利用神经网络进行图片分类的某Python程序的运行环境失败了，原因是Python版本有点旧了。
所以在博文 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125263766中我将我的Python版本从3.6.8更换到了3.9.10。

更换完成后，接下来，重新来安装以下扩展库。

扩展包	功能
numpy	数值计算扩展库，用来存储和处理大型矩阵
scipy	在Numpy库的基础上增加了常用的库函数
matplotlib	Python的2D绘图库
scikit-learn	集成了多种分类和聚类算法的Python工具包
skimage	Python下的图像处理库
tensorflow	Google开发的深度学习框架
tflearn	对Tensorflow接口进行了更高层次封装的工具包
PIL	Python图形处理库

01-安装numpy

numpy已经装了，详情见https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125263766

02-安装scipy

scipy没有装，安装一下。

pip install scipy

速度依然很慢…慢慢等吧~
下载完了，也安装成功了…

提供以上安装文件 scipy-1.8.1-cp39-cp39-win_amd64.whl的两个版本下载地址：
一个是直接从pip下载级存中提取的，文件名d4191b7c8d2e8d26a80361c0781a68cfb05c3ac0a830796d4a79b3bd
这个文件的使用方法见博文 https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125271929
百度网盘下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/16Tz2uqiHIyKbutS55S4tPg?pwd=snkq

另一个是scipy的github页面下载的：
https://github.com/scipy/scipy/releases

百度网盘下载链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/1Wy_RKfwvfb8AuBsOIyLR9g?pwd=b09b

03-安装matplotlib

matplotlib也已经安装了，详情见https://blog.csdn.net/wenhao_ir/article/details/125263766

04-安装scikit-learn

pip install scikit-learn

速度虽然，但是文件不大，就耐心等待吧…

安装成功，除了scikit-learn-1.1.1，还附带安装了下面这些库：

joblib-1.1.0
threadpoolctl-3.1.0

05-安装scikit-image

pip install scikit-image

安装成功，从上面看出，除了scikit-image-0.19.3 ，还安装了以下依赖库：

PyWavelets-1.3.0
imageio-2.19.3
networkx-2.8.3
tifffile-2022.5.4

06-安装tensorflow

pip install tensorflow

有点大，这个下载下来之后要作个备份。
不行，需要的时间太长了…中间说不定要出什么幺蛾子~
手动去下载个tensorflow-2.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl 吧！先中止下载安装~
算了，现在又不方便用ti子那就等它慢慢下吧，做事情要有耐心~
下载不下来再说~先去做点别的事。

…
果然报错了…

挂上ti子去手动下载吧~
找到了官方下载地址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/tensorflow/

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/packages/c9/d1/3e8abee0f85cfef53be619766e1822b8190efad2dcb76167a62863033a14/tensorflow-2.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl#sha256=1c2c6557f6bd7e0d3f1063e27346e4f1c4353db2b7751ac7451033b335fa4b7c

不得不说，在这方面，还是谷歌好用啊。

飞一般地下载速度。
为了下次安装方便，传到百度网盘，百度网盘下载链接：
https://pan.baidu.com/s/1yipvD35L2WYm7cDURM37vA?pwd=hfn6
本地安装吧！

cd F:\Download
F:
pip install tensorflow==2.9.1

我去，怎么还是去下载？
用下面这条命令去安装呢？

pip.exe install F:\Download\tensorflow-2.9.1-cp39-cp39-win_amd64.whl

这样就正确了。

安装成功，除了tensorflow-2.9.1,还装了以下这些扩展库

absl-py-1.1.0
astunparse-1.6.3
cachetools-5.2.0
certifi-2022.5.18.1
charset-normalizer-2.0.12
flatbuffers-1.12
gast-0.4.0
google-auth-2.7.0
google-auth-oauthlib-0.4.6
google-pasta-0.2.0
grpcio-1.46.3
h5py-3.7.0
idna-3.3
importlib-metadata-4.11.4
keras-2.9.0
keras-preprocessing-1.1.2
libclang-14.0.1
markdown-3.3.7
oauthlib-3.2.0
opt-einsum-3.3.0
protobuf-3.19.4
pyasn1-0.4.8
pyasn1-modules-0.2.8
requests-2.28.0
requests-oauthlib-1.3.1
rsa-4.8
tensorboard-2.9.1
tensorboard-data-server-0.6.1
tensorboard-plugin-wit-1.8.1
tensorflow-estimator-2.9.0
tensorflow-io-gcs-filesystem-0.26.0
termcolor-1.1.0
typing-extensions-4.2.0
urllib3-1.26.9
werkzeug-2.1.2
wheel-0.37.1
wrapt-1.14.1
zipp-3.8.0

真是不容易。

07-安装tflearn

pip install tflearn

这个很小，极快。

08-PIL

关于最后一个扩展库PIL要说明的是，我的site-packages中已经有它了，就不用安装了。
PIL（Python Imaging Library）是Python中一个强大的图像处理库，但目前其只支持到Python2.7。也就是说要想使用它，只能把Python版本降到Python2.7。如果想要用它，可以用pillow替代，pillow是PIL的一个分支，虽是分支但是其与PIL同样也具有很强的图像处理库。

我是什么时候装上它的呢？
在装matplotlib-3.5.2的时候装上它的。

用两个对图片进行分类训练的神经网络程序测试

终于把这些扩展库安装好了，接下来用两个对图片进行分类训练的神经网络程序测试。
第一个是深度残差训练程序

# -*- coding: utf-8 -*-WW

from __future__ import division, print_function, absolute_import

import tflearn

from tflearn.datasets import cifar10

n = 5

(X, Y), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data('F:/cifar10')

Y = tflearn.data_utils.to_categorical(Y, 10)
Y_test = tflearn.data_utils.to_categorical(Y_test, 10)

classes = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

X_predict = X_test[9997:10000]
y_predict = Y_test[9997:10000]

print(X_predict)


print(y_predict)
for j in range(0, len(y_predict[0])):
  if y_predict[0][j] == 1.0:
    print('Correct Class : ' + classes[j])
for j in range(0, len(y_predict[0])):
  if y_predict[1][j] == 1.0:
    print('Correct Class : ' + classes[j])
for j in range(0, len(y_predict[0])):
  if y_predict[2][j] == 1.0:
    print('Correct Class : ' + classes[j])

img_prep = tflearn.ImagePreprocessing()
img_prep.add_featurewise_zero_center(per_channel=True)

img_aug = tflearn.ImageAugmentation()
img_aug.add_random_flip_leftright()
img_aug.add_random_crop([32, 32], padding=4)

net = tflearn.input_data(shape=[None, 32, 32, 3],
                         data_preprocessing=img_prep,
                         data_augmentation=img_aug)

net = tflearn.conv_2d(net, 16, 3, regularizer='L2', weight_decay=0.0001)
net = tflearn.residual_block(net, n, 16)
net = tflearn.residual_block(net, 1, 32, downsample=True)
net = tflearn.residual_block(net, n-1, 32)
net = tflearn.residual_block(net, 1, 64, downsample=True)
net = tflearn.residual_block(net, n-1, 64)
net = tflearn.batch_normalization(net)
net = tflearn.activation(net, 'relu')
net = tflearn.global_avg_pool(net)

net = tflearn.fully_connected(net, 10, activation = 'softmax')
mom = tflearn.Momentum(0.1, lr_decay = 0.1, decay_step = 32000, staircase = True)
net = tflearn.regression(net, optimizer=mom,
                         loss='categorical_crossentropy')

model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose = 1, clip_gradients = 0.)

model.fit(X, Y, n_epoch = 120, validation_set = (X_test, Y_test), snapshot_epoch = False, snapshot_step = 500,show_metric = True, batch_size = 128, shuffle = True, run_id = 'resnet_cifar10')

y_array = model.predict(X_predict)
for j in range(0, len(y_array[0])):
  if y_predict[0][j] == 1.0:
    print('Predict Class : ' + classes[j])
for j in range(0, len(y_predict[0])):
  if y_predict[1][j] == 1.0:
    print('Predict Class : ' + classes[j])
for j in range(0, len(y_predict[0])):
  if y_predict[2][j] == 1.0:
    print('Predict Class : ' + classes[j])

注意：F:/cifar10是下载路径，运行之后程序会自动下载数据集到这个路径，如下图所示：

如果这个数据集没有下载成功，可手动下载它然后按照上面截图中的文件结构创建…

F:\cifar10
F:\cifar10\cifar-10-batches-py

上面的文件cifar-10-python.tar.gz的下载地址如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1PUgp5FHnpnok06NUd5kylQ?pwd=2yl3

运行后报错如下：

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\tflearn\initializations.py", line 257, in variance_scaling
    from tensorflow.contrib.layers.python.layers.initializers import \
  File "D:\Program Files\pycharm\PyCharm Community Edition 2021.3.2\plugins\python-ce\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import
    module = self._system_import(name, *args, **kwargs)
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.contrib'

可见，问题应该是tensorflow的版本问题。
这里感慨下，提供运行环境，却不提供版本号，这可真坑人啊~

第二个是卷积神经网络程序，看能不能成功运行。
代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

from __future__ import division, print_function, absolute_import

import numpy
import tflearn
from tflearn.data_utils import shuffle, to_categorical
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.estimator import regression
from tflearn.data_preprocessing import ImagePreprocessing
from tflearn.data_augmentation import ImageAugmentation
from PIL import Image

from tflearn.datasets import cifar10
# 注意：F:/cifar10是下载路径，运行之后程序会自动下载数据集到这个路径
(X, Y), (X_test, Y_test) = cifar10.load_data('F:/cifar10')
X, Y = shuffle(X, Y)
Y = to_categorical(Y, 10)
Y_test = to_categorical(Y_test, 10)

classes = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']

X_predict = X_test[1:3]
y_predict = Y_test[1:3]

print(X_predict)


print(y_predict)
for j in range(0, len(y_predict[0])):
	if y_predict[0][j] == 1.0:
		print('Correct Class : ' + classes[j])
for j in range(0, len(y_predict[0])):
	if y_predict[1][j] == 1.0:
		print('Correct Class : ' + classes[j])



img_prep = ImagePreprocessing()
img_prep.add_featurewise_zero_center()
img_prep.add_featurewise_stdnorm()

img_aug = ImageAugmentation()
img_aug.add_random_flip_leftright()
img_aug.add_random_rotation(max_angle=25.)


network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3],
                     data_preprocessing=img_prep,
                     data_augmentation=img_aug)
network = conv_2d(network, 32, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = fully_connected(network, 512, activation='relu')
network = dropout(network, 0.5)
network = fully_connected(network, 10, activation='softmax')
network = regression(network, optimizer='adam',
                     loss='categorical_crossentropy',
                     learning_rate=0.001)

model = tflearn.DNN(network, tensorboard_verbose=1)
model.fit(X, Y, n_epoch=100, shuffle=True, validation_set=(X_test, Y_test),
          show_metric=True, batch_size=96, run_id='cifar10_cnn')

y_array = model.predict(X_predict)
for j in range(0, len(y_array[0])):
	if y_predict[0][j] == 1.0:
		print('Predict Class : ' + classes[j])
for j in range(0, len(y_predict[0])):
	if y_predict[1][j] == 1.0:
		print('Predict Class : ' + classes[j])