实战Keras3.0：自定义图片数据集分类任务

一、创建自定义图片数据集

1、数据收集

以10张小狗图片和10张小猫图片为例

2、数据预处理

1、创建Excel表格，并在其中创建两列，一列是图片路径，另一列是对应的标签（狗0、猫1）

 2、用pandas库的read_excel函数读取Excel，用PIL库的Image函数将图片数据格式化

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import keras
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#读取Excel表格
data = pd.read_excel('/Users/Desktop/cat_dog/dog_and_cat.xlsx')

#图片数据处理
def imageDigitization(image_data):
    train_data = []
    for image_item  in image_data:
        #读取图片
        img = Image.open(image_item)
        # 缩放图片
        img_resized = img.resize((200, 200))
        img_array = np.array(img_resized)
        train_data.append(img_array)
    return np.array(train_data)  
 
#标签数据处理
def labelDigitization(y):
    train_label=[]
    for label_item in y:
        train_label.append(label_item)
    return  np.array(train_label)  


#格式化图片和标签数据  
X = data['A'].values
X = imageDigitization(X)
y = data['B'].to_list()
y = labelDigitization(y)


#图片数据归一化
X= X.astype('float32') /255.0  

3、验证数据

用matplotlib库pyplot查看数据集，因图像NumPy数组，标签是整数数组。这些标签对应于图像所代表的类别，由于数据集不包括类名称，所以将根据标签的整数自定义映射名称的数组。

#验证数据
class_names = ['dog', 'cat']

plt.figure(figsize=(20,20))
for i in range(20):
    plt.subplot(10,10,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid()
    plt.imshow(X[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[y[i]])
plt.show()

4、数据准备

用sklearn库的train_test_split划分训练集和测试集,标签one-hot编码。

# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)


#标签one-hot编码
y_train = keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=2)
y_test = keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=2)

二、搭建网络

任务类型猫、狗图像二分类问题

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加第一个卷积层，使用32个3x3的卷积核，激活函数为ReLU，输入形状为200x200x3
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(200,200, 3)))

# 添加第二个卷积层，使用64个3x3的卷积核，激活函数为ReLU
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))

# 添加最大池化层，池化大小为2x2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 将卷积层的输出展平，以便输入到全连接层
model.add(Flatten())

# 添加一个全连接层，使用128个神经元，激活函数为ReLU
model.add(Dense(128, activation='relu'))

# 添加一个输出层，使用2个神经元，激活函数为softmax
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

# 编译模型，优化器为Adam，损失函数为分类交叉熵，评估指标为准确率
model.compile(optimizer='adam', 
              loss='categorical_crossentropy',  
              metrics=['accuracy'])

模型结构 

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 conv2d (Conv2D)             (None, 198, 198, 32)      896       
                                                                 
 conv2d_1 (Conv2D)           (None, 196, 196, 64)      18496     
                                                                 
 max_pooling2d (MaxPooling2  (None, 98, 98, 64)        0         
 D)                                                              
                                                                 
 flatten (Flatten)           (None, 614656)            0         
                                                                 
 dense (Dense)               (None, 128)               78676096  
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 2)                 258       
                                                                 
=================================================================
Total params: 78695746 (300.20 MB)
Trainable params: 78695746 (300.20 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 Byte)

三、模型训练

保存模型、评估准确率

#模型训练
history=model.fit(X_train, y_train,validation_data=(X_test, y_test),epochs=20,verbose=1)

#保存模型
model_path = '/Users/code/model/dog_and_cat.keras'
model.save(model_path)


#评估准确率
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)