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新建train.py
import numpy as np
from sklearn.metrics import classification_report
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
import cv2
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV3Large
import os
from tensorflow.python.keras.layers import Dense
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
import albumentations
norm_size = 224
datapath = ‘data/train’
EPOCHS = 100
INIT_LR = 1e-3
labelList = []
dicClass = {‘Black-grass’: 0, ‘Charlock’: 1, ‘Cleavers’: 2, ‘Common Chickweed’: 3, ‘Common wheat’: 4, ‘Fat Hen’: 5, ‘Loose Silky-bent’: 6,
‘Maize’: 7, ‘Scentless Mayweed’: 8, ‘Shepherds Purse’: 9, ‘Small-flowered Cranesbill’: 10, ‘Sugar beet’: 11}
classnum = 12
batch_size = 16
np.random.seed(42)
这里可以看出tensorflow2.0以上的版本集成了Keras，我们在使用的时候就不必单独安装Keras了，以前的代码升级到tensorflow2.0以上的版本将keras前面加上tensorflow即可。
tensorflow说完了，再说明一下几个重要的全局参数：
-
norm_size = 224, 设置输入图像的大小，MobileNetV3默认的图片尺寸是224×224。
-
datapath = ‘data/train’, 设置图片存放的路径，在这里要说明一下如果图片很多，一定不要放在工程目录下，否则Pycharm加载工程的时候会浏览所有的图片，很慢很慢。
-
EPOCHS = 100, epochs的数量，关于epoch的设置多少合适，这个问题很纠结，一般情况设置300足够了，如果感觉没有训练好，再载入模型训练。
-
INIT_LR = 1e-3, 学习率，一般情况从0.001开始逐渐降低，也别太小了到1e-6就可以了。
-
classnum = 12, 类别数量，数据集有两个类别，所有就分为两类。
-
batch_size =16, batchsize，根据硬件的情况和数据集的大小设置，太小了loss浮动太大，太大了收敛不好，根据经验来，一般设置为2的次方。windows可以通过任务管理器查看显存的占用情况。
Ubuntu可以使用nvidia-smi查看显存的占用。
- 定义numpy.random的随机因子。这样就可以固定随机的index
和以前做法不同的是，这里不再处理图片，而是只返回图片路径的list列表。
具体做法详见代码：
def loadImageData():
imageList = []
listClasses = os.listdir(datapath) # 类别文件夹
print(listClasses)
for class_name in listClasses:
label_id = dicClass[class_name]
class_path = os.path.join(datapath, class_name)
image_names = os.listdir(class_path)
for image_name in image_names:
image_full_path = os.path.join(class_path, image_name)
labelList.append(label_id)
imageList.append(image_full_path)
return imageList
print(“开始加载数据”)
imageArr = loadImageData()
labelList = np.array(labelList)
print(“加载数据完成”)
print(labelList)
做好数据之后，我们需要切分训练集和测试集，一般按照4：1或者7：3的比例来切分。切分数据集使用train_test_split()方法，需要导入from sklearn.model_selection import train_test_split 包。例：
trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(imageArr, labelList, test_size=0.2, random_state=42)
train_transform = albumentations.Compose([
albumentations.OneOf([
albumentations.RandomGamma(gamma_limit=(60, 120), p=0.9),
albumentations.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9),
albumentations.CLAHE(clip_limit=4.0, tile_grid_size=(4, 4), p=0.9),
]),
albumentations.HorizontalFlip(p=0.5),
albumentations.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.2, scale_limit=0.2, rotate_limit=20,
interpolation=cv2.INTER_LINEAR, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, p=1),
albumentations.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_pixel_value=255.0, p=1.0)
])
val_transform = albumentations.Compose([
albumentations.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225), max_pixel_value=255.0, p=1.0)
])
这个随意写的，具体的设置可以参考我以前写的文章：
图像增强库Albumentations使用总结_AI浩-优快云博客_albumentations
写了两个数据增强，一个是用于训练，一个用于验证。验证集只需要对图片做归一化处理。
generator的主要作用是处理图像，并迭代的方式返回一个batch的图像以及对应的label。
思路：
获取list的长度。
计算迭代次数。
生成indexs列表。
如果是训练，则打乱顺序。
在while循环：
-
循环迭代次数
-
初始化input_samples和input_labels，连个list分别用来存放image和image对应的标签。
-
获取本轮迭代的indexs。
-
如果超过最大list的最大长度，则按照最大长度获取。
-
循环得到的indexs
-
分别从file_pathList和labels，得到图片的路径和对应的label
-
读取图片，如果图片的维度超过了3维，取前3维度。
-
如果是训练就训练的transform，如果不是就执行验证的transform。
-
resize图片
-
将image转数组
-
将图像和label分别放到input_samples和input_labels
-
将list转numpy数组。
-
返回一次迭代
def generator(file_pathList,labels,batch_size,train_action=False):
L = len(file_pathList)
num_minibatches = int(L/ batch_size)
indexs= list(range(L))
if train_action==True:
np.random.shuffle(indexs)
while True:
for i in range(num_minibatches+1):
input_labels = []
input_samples = []
image_indexs = indexs[i * batch_size:(i + 1) * batch_size]
if (i + 1) * batch_size>L:
image_indexs = indexs[i * batch_size:L]
for index in image_indexs:
X = file_pathList[index]
Y = labels[index]
image = cv2.imdecode(np.fromfile(X, dtype=np.uint8), -1)
if image.shape[2] > 3:
image = image[:, :, :3]
if train_action:
image = train_transform(image=image)[‘image’]
else:
image = val_transform(image=image)[‘image’]
image = cv2.resize(image, (norm_size, norm_size), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
image = img_to_array(image)
input_samples.append(image)
input_labels.append(Y)
batch_x = np.asarray(input_samples)
batch_y = np.asarray(input_labels)
yield (batch_x, batch_y)
ModelCheckpoint：用来保存成绩最好的模型。
语法如下：
keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor=‘val_loss’, verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode=‘auto’, period=1)
该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath
filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入
例如，filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。
参数
- filename：字符串，保存模型的路径
- monitor：需要监视的值
- verbose：信息展示模式，0或1
- save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型
- mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。
- save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）
- period：CheckPoint之间的间隔的epoch数
ReduceLROnPlateau：当评价指标不在提升时，减少学习率，语法如下：
keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_loss’, factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode=‘auto’, epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)
当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率
参数
- monitor：被监测的量
- factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
- patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
- mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
- epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
- cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
- min_lr:学习率的下限
本例代码如下：
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=‘best_model.hdf5’,
monitor=‘val_accuracy’, verbose=1, save_best_only=True, mode=‘max’)
reduce = ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_accuracy’, patience=10,
verbose=1,
factor=0.5,
min_lr=1e-6)
model = Sequential()
model.add(MobileNetV3Large(input_shape=(224,224,3),include_top=False, pooling=‘avg’, weights=‘imagenet’))
model.add(Dense(classnum, activation=‘softmax’))
optimizer = Adam(learning_rate=INIT_LR)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=‘sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])
history = model.fit(generator(trainX,trainY,batch_size,train_action=True),
steps_per_epoch=len(trainX) / batch_size,
validation_data=generator(valX,valY,batch_size,train_action=False),
epochs=EPOCHS,
validation_steps=len(valX) / batch_size,
callbacks=[checkpointer, reduce])
model.save(‘my_model.h5’)
print(history)
如果想指定classes，有两个条件：include_top：True， weights：None。否则无法指定classes。
所以指定classes就不能用预训练了，所以采用另一种方式：
model = Sequential()
model.add(MobileNetV3Large(include_top=False, pooling=‘avg’, weights=‘imagenet’))
model.add(Dense(classnum, activation=‘softmax’))
这样既能使用预训练，又能指定classnum。
另外，在2.X版本中fit支持generator方式，所以直接使用fit。
运行结果：
predictions = model.predict_generator(generator(valX,valY,batch_size,train_action=False),steps=len(valX) / batch_size)
print(classification_report(valY,predictions.argmax(axis=1), target_names=dicClass.keys()))
运行结果：
loss_trend_graph_path = r"WW_loss.jpg"
acc_trend_graph_path = r"WW_acc.jpg"
import matplotlib.pyplot as plt
print(“Now,we start drawing the loss and acc trends graph…”)
summarize history for accuracy
fig = plt.figure(1)
plt.plot(history.history[“accuracy”])
plt.plot(history.history[“val_accuracy”])
plt.title(“Model accuracy”)
plt.ylabel(“accuracy”)
plt.xlabel(“epoch”)
plt.legend([“train”, “test”], loc=“upper left”)
plt.savefig(acc_trend_graph_path)
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
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