08_实践：使用Sequential Model搭建VGG16进行猫狗识别

最新推荐文章于 2025-05-18 21:43:56 发布

stdcoutzrh

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分类专栏： TensorFlow/Keras

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本文介绍如何使用VGG16模型进行猫狗分类任务。首先搭建VGG16模型，随后利用Keras进行数据增强及预处理，接着训练模型并保存，最后测试模型精度达91.5%。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

08_实践：使用Sequential Model搭建VGG16进行猫狗识别

1.搭建VGG16模型

本部分搭建一个通用的VGG16模型，本部分参考了：

我觉得学习Keras官方代码中构建模型的样例是很有必要的，阅读源码不仅可以学到框架的使用方法，其中的源代码作者的编程风格和编程规范也是很值得去学习领悟的。

首先导入需要用的函数：

from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.models import *
from tensorflow.keras.optimizers import *
from tensorflow.keras.utils import *
import os

预训练好的权重文件的下载链接，如果使用代码不好下载可以在迅雷中输入下面的链接下载，这样会快很多:


VGG16_WEIGHTS_PATH = ('https://github.com/fchollet/deep-learning-models/'
                'releases/download/v0.1/'
                'vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5')
VGG16_WEIGHTS_PATH_NO_TOP = ('https://github.com/fchollet/deep-learning-models/'
                       'releases/download/v0.1/'
                       'vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5')

定义生成VGG16模型的方法：

def vgg16(include_top=True,weights='imagenet',
                    input_shape=None,pooling=None,classes=1000):
    """使用tf.keras sequential model构建VGG16模型

    # Arguments
        include_top:是否包含网络最后的3层全连接层，默认为包含。
        weights:选择预训练权重，默认为'imagenet',可选'None'为随机初始化权重或者其他权重的路径。
        input_shape:输入的尺寸，应该是一个元组，当include_top设为True时默认为(224,224,3)，否则应当被
                    定制化，因为输入图像的尺寸会影响到全连接层参数的个数。
        pooling:指定池化方式。
        classes:类别数量。
    # Returns
        返回一个tf.keras sequential model实例。
    # Raises
        ValueError：由于不合法的参数会导致相应的异常。
    """

    # 检测weights参数是否合法，如果不合法会引发异常
    if not(weights in {'imagenet',None} or os.path.exists(weights)):
        raise ValueError("the input of weights is not valid")

    # 检测include_top和classes是否冲突，如果不合法会引发异常
    if weights=='imagenet' and include_top and classes!=1000:
        raise ValueError("if using weights='imagenet' and include_top=True,classes should be 1000.")
	
	# 开始定义模型
    model = Sequential()

    # Block 1
    model.add(Conv2D(input_shape=input_shape,filters=64,kernel_size=3,
                            strides=1,padding='same',activation='relu',name='block1_conv1'))
    model.add(Conv2D(64,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block1_conv2'))
    model.add(MaxPooling2D(2,2,'same',name='block1_maxpool'))

    # Block 2
    model.add(Conv2D(128,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block2_conv1'))
    model.add(Conv2D(128,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block2_conv2'))
    model.add(MaxPooling2D(2,2,'same',name='block2_maxpool'))

    # Block 3
    model.add(Conv2D(256,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block3_conv1'))
    model.add(Conv2D(256,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block3_conv2'))
    model.add(Conv2D(256,3,strides=2,padding='same',activation='relu',name='block3_conv3'))
    model.add(MaxPooling2D(2,2,'same',name='block3_maxpool'))

    # Block 4
    model.add(Conv2D(512,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block4_conv1'))
    model.add(Conv2D(512,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block4_conv2'))
    model.add(Conv2D(512,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block4_conv3'))
    model.add(MaxPooling2D(2,2,'same',name='block4_maxpool'))

    # Block 5
    model.add(Conv2D(512,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block5_conv1'))
    model.add(Conv2D(512,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block5_conv2'))
    model.add(Conv2D(512,3,strides=1,padding='same',activation='relu',name='block5_conv3'))
    model.add(MaxPooling2D(2,2,'same',name='block5_maxpool'))

    if include_top: #包含默认的全连接层
        model.add(Flatten(name='flatten'))
        model.add(Dense(4096,activation='relu',name='fc_layer1'))
        model.add(Dense(4096,activation='relu',name='fc_layer2'))
        model.add(Dense(classes,activation='softmax',name='predictions_layer'))
    else:
        if pooling == 'avg':
            model.add(GlobalAveragePooling2D())
        elif pooling == 'max':
            model.add(GlobalMaxPooling2D())

    # 加载权重
    if weights == 'imagenet':# 从Github下载权重
        if include_top:
            weights_path = get_file(
                'vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5',
                VGG16_WEIGHTS_PATH,
                cache_subdir='models',
                file_hash='64373286793e3c8b2b4e3219cbf3544b')
        else:
            weights_path = get_file(
                'vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5',
                VGG16_WEIGHTS_PATH_NO_TOP,
                cache_subdir='models',
                file_hash='6d6bbae143d832006294945121d1f1fc')
        model.load_weights(weights_path)
        print("Loading weigths from "+weights_path+" finished!")
    elif weights is not None: # 从指定路径加载权重
        model.load_weights(weights)
        print("Loading weigths from "+weights+" finished!")
	
	# 返回定义好的模型
    return model

函数解析：

include_top可以决定返回的模型是只有卷积层还是包括卷积层和全连接层。
weights参数可以决定从哪里加载好预先训练好的权重文件，设置None则从头开始训练。
input_shape设置模型输入尺寸，是一个元组。
pooling设置全局池化的方法，这个只在include_top为False的情况下有用。
classes分类的类别数。
后面训练的时候include_top设为False去除全连接层，从而只保留卷积层，然后自己构建全连接层加到VGG16卷积层后面去。

本部分完整代码：
vgg.py

2.训练猫狗识别模型

2.1 数据预处理

# 处理数据
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range = 40,width_shift_range = 0.2,height_shift_range = 0.2, rescale = 1/255,shear_range = 20,
    zoom_range = 0.2,horizontal_flip = True,fill_mode = 'nearest',) 
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1/255,) # 数据归一化 

batch_size = 32

# train_data
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    '01_tf_keras/sequential_model/data/cat_vs_dog/train',
    target_size=(150,150),
    batch_size=batch_size)

# test_data
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    '01_tf_keras/sequential_model/data/cat_vs_dog/test',
    target_size=(150,150),
    batch_size=batch_size )

2.2 导入模型

# 导入模型
from tensorflow.keras.models import *
from tensorflow.keras.layers import *
from tensorflow.keras.optimizers import *
from tensorflow.keras.preprocessing.image import *

from vgg import vgg16

# 指定权重路径从本地加载权重
weights_path = '01_tf_keras/sequential_model/weights/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5'

# include_top设为False
model = vgg16(weights=weights_path,
                include_top=False,input_shape=(150,150,3),classes=2)

# 自定义全连接层
model.add(Flatten(input_shape=model.output_shape[1:],name='flatten'))
model.add(Dense(256,activation='relu',name='fc_layer1'))
model.add(Dropout(0.3,name='dropout1'))
model.add(Dense(2,activation='softmax',name='predictions_layer'))
model.summary()

2.3训练并保存模型：

# train
model.compile(optimizer=SGD(lr=0.001,momentum=0.9),loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(train_generator,steps_per_epoch=len(train_generator),
                    epochs=50,validation_data=test_generator,
                    validation_steps=len(test_generator))

model.save('01_tf_keras/sequential_model/weights/model_vgg16.h5')

迭代了50次之后准确率达到了91.5%。

本部分完整代码：
07_fintune_vgg16_cat_vs_dog.py

3.测试训练好的模型

使用方法：

python 08_predict_cat_or_dog.py -i 图片路径

导入load_model方法来加载之前保存的模型：

import argparse as ap
import numpy as np
import cv2 as cv

from tensorflow.keras.preprocessing.image import *
from tensorflow.keras.models import load_model

加载模型，使用opencv来读取图片，并将读入的图片处理成模型需要的输入格式：

label = np.array(['猫','狗'])
model = load_model('/home/peco/Desktop/Learn_TensorFlow2.0/01_tf_keras/sequential_model/weights/model_vgg16.h5')

def pred(img):
    image = load_img(img)
    cv.imshow("input",cv.cvtColor(np.asarray(image),cv.COLOR_RGB2BGR))
    image = image.resize((150,150))
    image = img_to_array(image)
    image = image/255
    image = np.expand_dims(image,0)
    image.shape
    print(label[model.predict_classes(image)])
    cv.waitKey(0)

pred(args.image_path)