第T6周：好莱坞明星识别

• 🍨 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

一、前期工作

1. 设置GPU

如果使用的是CPU可以忽略这步

from tensorflow       import keras
from tensorflow.keras import layers,models
import os, PIL, pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow        as tf
import numpy             as np

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")
    
gpus

2. 导入数据

data_dir = "/home/aiusers/space_yjl/深度学习训练营/Tensorflow入门实战/第T6周：好莱坞明星识别/data/48-data"

data_dir = pathlib.Path(data_dir)

data_dir

3. 查看数据

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))

print("图片总数为：",image_count)

roses = list(data_dir.glob('Jennifer Lawrence/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(roses[0]))

二、数据预处理

1. 加载数据

使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中

测试集与验证集的关系：

1. 验证集并没有参与训练过程梯度下降过程的，狭义上来讲是没有参与模型的参数训练更新的。
2. 但是广义上来讲，验证集存在的意义确实参与了一个“人工调参”的过程，我们根据每一个epoch训练之后模型在valid data上的表现来决定是否需要训练进行early stop，或者根据这个过程模型的性能变化来调整模型的超参数，如学习率，batch_size等等。
3. 因此，我们也可以认为，验证集也参与了训练，但是并没有使得模型去overfit验证集

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=0.1,
    subset="training",
    label_mode = "categorical",
    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=0.1,
    subset="validation",
    label_mode = "categorical",
    seed=123,
    image_size=(img_height, img_width),
    batch_size=batch_size)

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[np.argmax(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

4. 配置数据集

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

"""
关于卷积核的计算不懂的可以参考文章：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38251616/article/details/114278995

layers.Dropout(0.4) 作用是防止过拟合，提高模型的泛化能力。
关于Dropout层的更多介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/article/details/115826689
"""

model = models.Sequential([
    layers.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.Dropout(0.5),  
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  # 卷积层3，卷积核3*3
    layers.AveragePooling2D((2, 2)),     
    layers.Dropout(0.5),  
    layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),  # 卷积层3，卷积核3*3
    layers.Dropout(0.5), 
    
    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(len(class_names))               # 输出层，输出预期结果
])

model.summary()  # 打印网络结构

四、训练模型

# 设置初始学习率
initial_learning_rate = 1e-4

lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
        initial_learning_rate, 
        decay_steps=60,      # 敲黑板！！！这里是指 steps，不是指epochs
        decay_rate=0.96,     # lr经过一次衰减就会变成 decay_rate*lr
        staircase=True)

# 将指数衰减学习率送入优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

model.compile(optimizer="adam",
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

2.早停与保存最佳模型参数

from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping

epochs = 100

# 保存最佳模型参数
checkpointer = ModelCheckpoint('best_model.weights.h5',
                                monitor='val_accuracy',
                                verbose=1,
                                save_best_only=True,
                                save_weights_only=True)

# 设置早停
earlystopper = EarlyStopping(monitor='val_accuracy', 
                             min_delta=0.001,
                             patience=20, 
                             verbose=1)

3. 模型训练

history = model.fit(train_ds,
                    validation_data=val_ds,
                    epochs=epochs,
                    callbacks=[checkpointer, earlystopper])

五、模型评估

1. Loss与Accuracy图

acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']

loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs_range = range(len(loss))

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()

2. 指定图片进行预测

# 加载效果最好的模型权重
model.load_weights('best_model.weights.h5')

from PIL import Image
import numpy as np

img = Image.open("/home/aiusers/space_yjl/深度学习训练营/Tensorflow入门实战/第T6周：好莱坞明星识别/data/48-data/Angelina Jolie/001_fe3347c0.jpg")  #这里选择你需要预测的图片
image = tf.image.resize(img, [img_height, img_width])

img_array = tf.expand_dims(image, 0) 

predictions = model.predict(img_array) # 这里选用你已经训练好的模型
print("预测结果为：",class_names[np.argmax(predictions)])

六、结果展示

七 个人总结

由于模型训练的不好 导致最后的预测并不准确。
可以考虑不用自己搭建的网路模型 加载现有的网络模型以及预训练权重去进行特征学习。