- 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
- 🍖 原作者:K同学啊
我的环境
语言环境:python 3.7.12
编译器:VS code
深度学习环境:tensorflow 2.7.0
数据:本地数据集49-data
一、任务描述
这期的任务是:
要求:
- 自己搭建VGG-16网络框架
- 调用官方的VGG-16网络框架
拔高(可选):
3. 验证集准确率达到100%
4. 使用PPT画出VGG-16算法框架图(发论文需要这项技能)
5.
探索(难度有点大)
6. 在不影响准确率的前提下轻量化模型
○ 目前VGG16的Total params是134,276,932
二、实现过程
1.数据导入与查看
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers,models
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os,PIL,pathlib
data_dir = "./49-data/"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.png')))
print("图片总数为:",image_count)
2.数据预处理
2.1加载数据
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章:https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/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.youkuaiyun.com/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)
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)