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第39周：猫狗识别 2(Tensorflow实战第九周)

news 来源：原创 2025/6/8 23:13:50

目录

前言

一、前期工作

1.1 设置GPU

1.2 导入数据

输出

二、数据预处理

2.1 加载数据

2.2 再次检查数据

2.3 配置数据集

2.4 可视化数据

三、构建VGG-16网络

3.1 VGG-16网络介绍

3.2 搭建VGG-16模型

四、编译

五、训练模型

5.1 上次程序的主要Bug

5.2 修改版如下

六、模型评估

七、预测

总结

前言

  • 🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rnFa-IeY93EpjVu0yzzjkw) 中的学习记录博客
  • 🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)

说在前面

1）本周任务：找到并处理第8周的程序问题；拔高--尝试增加数据增强部分的内容以提高准确率

2）运行环境：Python3.6、Pycharm2020、tensorflow2.4.0

一、前期工作

1.1 设置GPU

代码如下：

# 1.1 设置GPU
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
# 打印显卡信息，确认GPU可用
print(gpus)

输出：[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

1.2 导入数据

代码如下：

# 1.2 导入数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
import os,PIL,pathlib

#隐藏警告
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
data_dir = "./data"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))
print("图片总数为：",image_count)

输出

图片总数为：  3400

二、数据预处理

2.1 加载数据

使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset，tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()：是 TensorFlow 的 Keras 模块中的一个函数，用于从目录中创建一个图像数据集（dataset）。这个函数可以以更方便的方式加载图像数据，用于训练和评估神经网络模型

测试集与验证集的关系：

  • 验证集并没有参与训练过程梯度下降过程的，狭义上来讲是没有参与模型的参数训练更新的。
  • 但是广义上来讲，验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程，我们根据每一个epoch训练之后模型在valid data上的表现来决定是否需要训练进行early stop，或者根据这个过程模型的性能变化来调整模型的超参数，如学习率，batch_size等等。因此，我们也可以认为，验证集也参与了训练，但是并没有使得模型去overfit验证集
  • 因此，我们也可以认为，验证集也参与了训练，但是并没有使得模型去overfit验证集

代码如下：

# 二、数据预处理
# 2.1 加载数据
batch_size = 64
img_height = 224
img_width = 224
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    subset="training",
    seed=12,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
    data_dir,
    validation_split=0.2,
    subset="validation",
    seed=12,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)

输出如下：

Found 3400 files belonging to 2 classes.
Using 2720 files for training.
Found 3400 files belonging to 2 classes.
Using 680 files for validation.

['cat', 'dog']

2.2 再次检查数据

代码如下：

# 2.2 再次检查数据
for image_batch, labels_batch in train_ds:
    print(image_batch.shape)
    print(labels_batch.shape)
    break

输出：

(64, 224, 224, 3)
(64,)

2.3 配置数据集

代码如下：

# 2.3 配置数据集
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
def preprocess_image(image,label):
    return (image/255.0,label)
# 归一化处理
train_ds = train_ds.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

2.4 可视化数据

代码如下：

# 2.4 可视化数据
plt.figure(figsize=(15, 10))  # 图形的宽为15高为10
for images, labels in train_ds.take(1):
    for i in range(8):
        ax = plt.subplot(5, 8, i + 1)
        plt.imshow(images[i])
        plt.title(class_names[labels[i]])
        plt.axis("off")

输出：

三、构建VGG-16网络

3.1 VGG-16网络介绍

结构说明：

  • 13个卷积层（Convolutional Layer），分别用blockX_convX表示
  • 3个全连接层（Fully connected Layer），分别用fcX与predictions表示
  • 5个池化层（Pool layer），分别用blockX_pool表示

VGG优缺点分析：

  • VGG优点：VGG的结构非常简洁，整个网络都使用了同样大小的卷积核尺寸（3x3）和最大池化尺寸（2x2）。
  • VGG缺点：1)训练时间过长，调参难度大。2)需要的存储容量大，不利于部署。例如存储VGG-16权重值文件的大小为500多MB，不利于安装到嵌入式系统中。

网络结构图如下（包含了16个隐藏层--13个卷积层和3个全连接层，故称为VGG-16）

​​​

​

3.2 搭建VGG-16模型

代码如下：

# 三、构建VGG-16网络
from tensorflow.keras import layers, models, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout

def VGG16(nb_classes, input_shape):
    input_tensor = Input(shape=input_shape)
    # 1st block
    x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv1')(input_tensor)
    x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv2')(x)
    x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block1_pool')(x)
    # 2nd block
    x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv1')(x)
    x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv2')(x)
    x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block2_pool')(x)
    # 3rd block
    x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv1')(x)
    x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv2')(x)
    x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv3')(x)
    x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block3_pool')(x)
    # 4th block
    x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv1')(x)
    x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv2')(x)
    x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv3')(x)
    x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block4_pool')(x)
    # 5th block
    x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv1')(x)
    x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv2')(x)
    x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv3')(x)
    x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block5_pool')(x)
    # full connection
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(4096, activation='relu',  name='fc1')(x)
    x = Dense(4096, activation='relu', name='fc2')(x)
    output_tensor = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='predictions')(x)
    model = Model(input_tensor, output_tensor)
    return model
model=VGG16(1000, (img_width, img_height, 3))
model.summary()

四、编译

代码如下：

model.compile(optimizer="adam",
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

五、训练模型

5.1 上次程序的主要Bug

训练中的主要问题为acc、loss等的更新计算方式！！！

修改前：将每训练1个batch之后的损失和准确率直接记录进history_train/val_loss和history_train/val_accuracy当中，最后记录的只是整个epoch中最后1个batch所得的损失和准确率而不是整个epoch中训练数据的平均值；

# 记录训练数据，方便后面的分析
history_train_loss = []
history_train_accuracy = []
history_val_loss = []
history_val_accuracy = []
for epoch in range(epochs):
    train_total = len(train_ds)
    val_total = len(val_ds)
    with tqdm(total=train_total, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}', mininterval=1, ncols=100) as pbar:
        lr = lr * 0.92
        K.set_value(model.optimizer.lr, lr)
        for image, label in train_ds:
            history = model.train_on_batch(image, label)
            train_loss = history[0]
            train_accuracy = history[1]
            pbar.set_postfix({"loss": "%.4f" % train_loss,
                              "accuracy": "%.4f" % train_accuracy,
                              "lr": K.get_value(model.optimizer.lr)})
            pbar.update(1)
        history_train_loss.append(train_loss)
        history_train_accuracy.append(train_accuracy)

    print('开始验证！')
    with tqdm(total=val_total, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}', mininterval=0.3, ncols=100) as pbar:
        for image, label in val_ds:
            history = model.test_on_batch(image, label)
            val_loss = history[0]
            val_accuracy = history[1]
            pbar.set_postfix({"loss": "%.4f" % val_loss,
                              "accuracy": "%.4f" % val_accuracy})
            pbar.update(1)
        history_val_loss.append(val_loss)
        history_val_accuracy.append(val_accuracy)
    print('结束验证！')
    print("验证loss为：%.4f" % val_loss)
    print("验证准确率为：%.4f" % val_accuracy)

5.2 修改版如下

修改后： 每次处理一个 batch后，将该 batch 的损失和准确率保存在loss和accuracy列表中。计算1个epoch中所有batch的训练损失和准确率的平均值，并将均值记录到history_train/val_loss或history_train/val_accuracy中。能够更准确地反映整个训练集和验证集上的表现。

代码如下：

# 五、训练模型
from tqdm import tqdm
import tensorflow.keras.backend as K
epochs = 10
lr = 1e-4
# 记录训练数据，方便后面的分析
history_train_loss = []
history_train_accuracy = []
history_val_loss = []
history_val_accuracy = []
for epoch in range(epochs):
    train_total = len(train_ds)
    val_total = len(val_ds)
    """
    total：预期的迭代数目
    ncols：控制进度条宽度
    mininterval：进度更新最小间隔，以秒为单位（默认值：0.1）
    """
    with tqdm(total=train_total, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}', mininterval=1, ncols=100) as pbar:
        lr = lr * 0.92
        K.set_value(model.optimizer.lr, lr)
        train_loss = []
        train_accuracy = []
        for image, label in train_ds:
            # 这里生成的是每一个batch的acc与loss
            history = model.train_on_batch(image, label)
            train_loss.append(history[0])
            train_accuracy.append(history[1])
            pbar.set_postfix({"train_loss": "%.4f" % history[0],
                              "train_acc": "%.4f" % history[1],
                              "lr": K.get_value(model.optimizer.lr)})
            pbar.update(1)
        history_train_loss.append(np.mean(train_loss))
        history_train_accuracy.append(np.mean(train_accuracy))
    print('开始验证！')

    with tqdm(total=val_total, desc=f'Epoch {epoch + 1}/{epochs}', mininterval=0.3, ncols=100) as pbar:
        val_loss = []
        val_accuracy = []
        for image, label in val_ds:
            # 这里生成的是每一个batch的acc与loss
            history = model.test_on_batch(image, label)

            val_loss.append(history[0])
            val_accuracy.append(history[1])

            pbar.set_postfix({"val_loss": "%.4f" % history[0],
                              "val_acc": "%.4f" % history[1]})
            pbar.update(1)
        history_val_loss.append(np.mean(val_loss))
        history_val_accuracy.append(np.mean(val_accuracy))

    print('结束验证！')
    print("验证loss为：%.4f" % np.mean(val_loss))
    print("验证准确率为：%.4f" % np.mean(val_accuracy))

打印训练过程：

​

六、模型评估

代码如下：

# 六、模型评估
from datetime import datetime
current_time = datetime.now() # 获取当前时间
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(14, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, history_train_accuracy, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, history_val_accuracy, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel(current_time) # 打卡请带上时间戳，否则代码截图无效
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, history_train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, history_val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()

训练结果可视化如下：

​​​

七、预测

代码如下：

# 七、预测
# 采用加载的模型（new_model）来看预测结果
plt.figure(figsize=(18, 3))  # 图形的宽为18高为5
plt.suptitle("预测结果展示")
for images, labels in val_ds.take(1):
    for i in range(8):
        ax = plt.subplot(1, 8, i + 1)
        # 显示图片
        plt.imshow(images[i].numpy())
        # 需要给图片增加一个维度
        img_array = tf.expand_dims(images[i], 0)
        # 使用模型预测图片中的人物
        predictions = model.predict(img_array)
        plt.title(class_names[np.argmax(predictions)])
        plt.axis("off")

输出：

1/1 [==============================] - 0s 129ms/step
1/1 [==============================] - 0s 19ms/step
1/1 [==============================] - 0s 18ms/step
1/1 [==============================] - 0s 18ms/step
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step
1/1 [==============================] - 0s 18ms/step
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step
1/1 [==============================] - 0s 17ms/step

总结

  • Tensorflow训练过程中打印多余信息的处理，并且引入了进度条的显示方式，更加方便及时查看模型训练过程中的情况，可以及时打印各项指标
  • 发现了上次程序的Bug，对于历次准确率和loss的保存逻辑
  • 下次继续探索采用不同数据增强方式来提高准确率的方法

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