更新时间:2023年06月06日15时45分 来源:传智教育 浏览次数:
如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子,为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像,然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。另外一种解决办法是应用迁移学习(transfer learning),将从源数据集学到的知识迁移到目标数据集上。例如,虽然ImageNet数据集的图像大多跟椅子无关,但在该数据集上训练的模型可以抽取较通用的图像特征,从而能够帮助识别边缘、纹理、形状和物体组成等。这些类似的特征对于识别椅子也可能同样有效。
微调由以下4步构成。
1.在源数据集(如ImageNet数据集)上预训练一个神经网络模型,即源模型。
2.创建一个新的神经网络模型,即目标模型。它复制了源模型上除了输出层外的所有模型设计及其参数。我们假设这些模型参数包含了源数据集上学习到的知识,且这些知识同样适用于目标数据集。我们还假设源模型的输出层跟源数据集的标签紧密相关,因此在目标模型中不予采用。
3.为目标模型添加一个输出大小为目标数据集类别个数的输出层,并随机初始化该层的模型参数。
4.在目标数据集(如椅子数据集)上训练目标模型。我们将从头训练输出层,而其余层的参数都是基于源模型的参数微调得到的。
当目标数据集远小于源数据集时,微调有助于提升模型的泛化能力。
接下来我们利用微调模型来实践一个具体的例子:热狗识别。将基于一个小数据集对在ImageNet数据集上训练好的ResNet模型进行微调。该小数据集含有数千张热狗或者其他事物的图像。我们将使用微调得到的模型来识别一张图像中是否包含热狗。
首先,导入实验所需的工具包。
import tensorflow as tf import numpy as np
我们首先将数据集放在路径hotdog/data之下:
每个类别文件夹里面是图像文件。
上一节中我们介绍了ImageDataGenerator进行图像增强,我们可以通过以下方法读取图像文件,该方法以文件夹路径为参数,生成经过图像增强后的结果,并产生batch数据:
flow_from_directory(self, directory, target_size=(256, 256), color_mode='rgb', classes=None, class_mode='categorical', batch_size=32, shuffle=True, seed=None, save_to_dir=None)
主要参数:
directory: 目标文件夹路径,对于每一个类对应一个子文件夹,该子文件夹中任何JPG、PNG、BNP、PPM的图片都可以读取。
target_size: 默认为(256, 256),图像将被resize成该尺寸。
batch_size: batch数据的大小,默认32。
shuffle: 是否打乱数据,默认为True。
我们创建两个tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator实例来分别读取训练数据集和测试数据集中的所有图像文件。将训练集图片全部处理为高和宽均为224像素的输入。此外,我们对RGB(红、绿、蓝)三个颜色通道的数值做标准化。
# 获取数据集 import pathlib train_dir = 'transferdata/train' test_dir = 'transferdata/test' # 获取训练集数据 train_dir = pathlib.Path(train_dir) train_count = len(list(train_dir.glob('*/*.jpg'))) # 获取测试集数据 test_dir = pathlib.Path(test_dir) test_count = len(list(test_dir.glob('*/*.jpg'))) # 创建imageDataGenerator进行图像处理 image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 设置参数 BATCH_SIZE = 32 IMG_HEIGHT = 224 IMG_WIDTH = 224 # 获取训练数据 train_data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory=str(train_dir), batch_size=BATCH_SIZE, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), shuffle=True) # 获取测试数据 test_data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory=str(test_dir), batch_size=BATCH_SIZE, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), shuffle=True)
下面我们随机取1个batch的图片然后绘制出来。
import matplotlib.pyplot as plt # 显示图像 def show_batch(image_batch, label_batch): plt.figure(figsize=(10,10)) for n in range(15): ax = plt.subplot(5,5,n+1) plt.imshow(image_batch[n]) plt.axis('off') # 随机选择一个batch的图像 image_batch, label_batch = next(train_data_gen) # 图像显示 show_batch(image_batch, label_batch)
我们使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-50作为源模型。这里指定weights='imagenet'来自动下载并加载预训练的模型参数。在第一次使用时需要联网下载模型参数。
Keras应用程序(keras.applications)是具有预先训练权值的固定架构,该类封装了很多重量级的网络架构,如下图所示:
实现时实例化模型架构:
tf.keras.applications.ResNet50( include_top=True, weights='imagenet', input_tensor=None, input_shape=None, pooling=None, classes=1000, **kwargs)
主要参数:
include_top: 是否包括顶层的全连接层。
weights: None 代表随机初始化, 'imagenet' 代表加载在 ImageNet 上预训练的权值。
input_shape: 可选,输入尺寸元组,仅当 include_top=False 时有效,否则输入形状必须是 (224, 224, 3)(channels_last 格式)或 (3, 224, 224)(channels_first 格式)。它必须为 3 个输入通道,且宽高必须不小于 32,比如 (200, 200, 3) 是一个合法的输入尺寸。
在该案例中我们使用resNet50预训练模型构建模型:
# 加载预训练模型 ResNet50 = tf.keras.applications.ResNet50(weights='imagenet', input_shape=(224,224,3)) # 设置所有层不可训练 for layer in ResNet50.layers: layer.trainable = False # 设置模型 net = tf.keras.models.Sequential() # 预训练模型 net.add(ResNet50) # 展开 net.add(tf.keras.layers.Flatten()) # 二分类的全连接层 net.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax'))
接下来我们使用之前定义好的ImageGenerator将训练集图片送入ResNet50进行训练。
# 模型编译:指定优化器,损失函数和评价指标 net.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 模型训练:指定数据,每一个epoch中只运行10个迭代,指定验证数据集 history = net.fit( train_data_gen, steps_per_epoch=10, epochs=3, validation_data=test_data_gen, validation_steps=10 )
Epoch 1/3 10/10 [==============================] - 28s 3s/step - loss: 0.6931 - accuracy: 0.5031 - val_loss: 0.6930 - val_accuracy: 0.5094 Epoch 2/3 10/10 [==============================] - 29s 3s/step - loss: 0.6932 - accuracy: 0.5094 - val_loss: 0.6935 - val_accuracy: 0.4812 Epoch 3/3 10/10 [==============================] - 31s 3s/step - loss: 0.6935 - accuracy: 0.4844 - val_loss: 0.6933 - val_accuracy: 0.4875