●本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客
●参考文章地址:深度学习100例-卷积神经网络(CNN) 天气识别|第5天
本文将采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别，相比于上篇文章，本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并将最大池化改为了平均池化。
1、设置GPUimport tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用
tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")
2、导入数据
import matplotlib.pyplot as plt import os,PIL # 设置随机种子尽可能使结果可以重现 import numpy as np np.random.seed(1) # 设置随机种子尽可能使结果可以重现 import tensorflow as tf tf.random.set_seed(1) from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers,models import pathlib
data_dir = "weather_photos/" data_dir = pathlib.Path(data_dir)3、查看数据
数据集一共分为cloudy、rain、shine、sunshine四类，分别存放于weather_photos文件夹中以各自名字命名的子文件夹中。
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("图片总数为：",image_count)
roses = list(data_dir.glob('sunrise/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(roses[0]))
二、数据预处理
1、加载数据
使用image_dataset_from_directory方法将数据加载到tf.data.Dataset中。
batch_size = 32 img_height = 180 img_width = 180
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="validation",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)
我们可以通过class_names输出数据集的标签，标签将按照字母顺序对应于目录名称。
class_names = train_ds.class_names print(class_names)2、可视化数据
plt.figure(figsize=(20, 10))
for images, labels in train_ds.take(1):
for i in range(20):
ax = plt.subplot(5, 10, i + 1)
plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
plt.title(class_names[labels[i]])
plt.axis("off")
3、再次检查数据
for image_batch, labels_batch in train_ds:
print(image_batch.shape)
print(labels_batch.shape)
break
●Image _batch是形状的张量(32,180,180,3)。这是一批形状180x180x3的32张图片(最后一维指的是彩色通道RGB)。
●Label_batch是形状(32, )的张量，这些标签对应32张图片。
4、配置数据集●shuffle(): 打乱数据，关于此函数的详细介绍可以参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42417456；
●prefetch(): 预取数据，加速运行
prefetch() 功能详细介绍: CPU正在准备数据时，加速器处于空闲状态。相反，当加速器正在训练模型时，CPU 处于空闲状态。因此，训练所用的时间是CPU预处理时间和加速器训练时间的总和。prefetch() 将训练步骤的预处理和模型执行过程重叠到一起。当加速器正在执行第N个训练步时，CPU正在准备第N+1步的数据。这样做不仅可以最大限度地縮短训练的单步用时(而不是总用时)，而且可以缩短提取和转换数据所需的时间。如果不使用prefetch()，CPU和GPU/TPU在大部分时间都处于空闲状态:
使用prefetch()可显著减少空闲时间：
●cache(): 将数据缓存到内存之中，加速运行。
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE) val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)三、构建CNN网络
卷积神经网络（CNN）的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels)，包含了图像高度、宽度及颜色信息。不需要输入batch size。color_channels 为 (R,G,B) 分别对应 RGB 的三个颜色通道（color channel）。在此示例中，我们的 CNN 输入，fashion_mnist 数据集中的图片，形状是 (28, 28, 1)即灰度图像。我们需要在声明第一层时将形状赋值给参数input_shape。
num_classes = 4
"""
关于卷积核的计算不懂的可以参考文章：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/114278995
layers.Dropout(0.3) 作用是防止过拟合，提高模型的泛化能力。
在上一篇文章花朵识别中，训练准确率与验证准确率相差巨大就是由于模型过拟合导致的
关于Dropout层的更多介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/115826689
"""
model = models.Sequential([
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),
layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), # 卷积层1，卷积核3*3
layers.AveragePooling2D((2, 2)), # 池化层1，2*2采样
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), # 卷积层2，卷积核3*3
layers.AveragePooling2D((2, 2)), # 池化层2，2*2采样
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 卷积层3，卷积核3*3
layers.Dropout(0.3),
layers.Flatten(), # Flatten层，连接卷积层与全连接层
layers.Dense(128, activation='relu'), # 全连接层，特征进一步提取
layers.Dense(num_classes) # 输出层，输出预期结果
])
model.summary() # 打印网络结构
四、编译
在准备对模型进行训练之前，还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的：
- 损失函数（loss）：用于衡量模型在训练期间的准确率。
- 优化器（optimizer）：决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
- 指标（metrics）：用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率，即被正确分类的图像的比率。
# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=opt,
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
五、训练模型
epochs = 10 history = model.fit( train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs )六、模型评估
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']
epochs_range = range(epochs)
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(epochs_range, acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(epochs_range, val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.legend(loc='lower right')
plt.title('Training and Validation Accuracy')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(epochs_range, loss, label='Training Loss')
plt.plot(epochs_range, val_loss, label='Validation Loss')
plt.legend(loc='upper right')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.show()
知识点
1、卷积的运算过程?
卷积神经网络的计算公式为：
N=(W-F+2P)/S+1
其中N：输出大小
W：输入大小
F：卷积核大小
P：填充值的大小
S：步长大小
活动地址：CSDN21天学习挑战赛
