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Hai mai visto un bel fiore e ti sei chiesto che tipo di fiore è? Bene, non sei il primo, quindi costruiamo un modo per identificare il tipo di fiore da una foto!
Per classificare le immagini, un particolare tipo di rete neurale profondo, chiamato rete neurale convoluzionale è rivelata particolarmente potente. Tuttavia, le moderne reti neurali convoluzionali hanno milioni di parametri. L'addestramento da zero richiede molti dati di addestramento etichettati e molta potenza di calcolo (centinaia di ore GPU o più). Abbiamo solo circa tremila foto etichettate e vogliamo dedicare molto meno tempo, quindi dobbiamo essere più intelligenti.
Useremo un apprendimento trasferimento tecnica chiamata dove prendiamo una rete pre-formati (addestrato su circa un milione di immagini generali), utilizziamo per estrarre le caratteristiche, e formare un nuovo livello sopra per il nostro compito di classificare le immagini di fiori.
Impostare
import collections
import io
import math
import os
import random
from six.moves import urllib
from IPython.display import clear_output, Image, display, HTML
import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import sklearn.metrics as sk_metrics
import time
WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/compat/v2_compat.py:111: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term
Il dataset dei fiori
Il dataset dei fiori è costituito da immagini di fiori con 5 possibili etichette di classe.
Quando si addestra un modello di machine learning, dividiamo i nostri dati in set di dati di addestramento e test. Addestreremo il modello sui nostri dati di addestramento e quindi valuteremo le prestazioni del modello su dati che non ha mai visto: il set di test.
Scarichiamo i nostri esempi di training e test (potrebbe volerci un po' di tempo) e dividiamoli in set di training e test.
Esegui le due celle seguenti:
FLOWERS_DIR = './flower_photos'
TRAIN_FRACTION = 0.8
RANDOM_SEED = 2018
def download_images():
"""If the images aren't already downloaded, save them to FLOWERS_DIR."""
if not os.path.exists(FLOWERS_DIR):
DOWNLOAD_URL = 'http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz'
print('Downloading flower images from %s...' % DOWNLOAD_URL)
urllib.request.urlretrieve(DOWNLOAD_URL, 'flower_photos.tgz')
!tar xfz flower_photos.tgz
print('Flower photos are located in %s' % FLOWERS_DIR)
def make_train_and_test_sets():
"""Split the data into train and test sets and get the label classes."""
train_examples, test_examples = [], []
shuffler = random.Random(RANDOM_SEED)
is_root = True
for (dirname, subdirs, filenames) in tf.gfile.Walk(FLOWERS_DIR):
# The root directory gives us the classes
if is_root:
subdirs = sorted(subdirs)
classes = collections.OrderedDict(enumerate(subdirs))
label_to_class = dict([(x, i) for i, x in enumerate(subdirs)])
is_root = False
# The sub directories give us the image files for training.
else:
filenames.sort()
shuffler.shuffle(filenames)
full_filenames = [os.path.join(dirname, f) for f in filenames]
label = dirname.split('/')[-1]
label_class = label_to_class[label]
# An example is the image file and it's label class.
examples = list(zip(full_filenames, [label_class] * len(filenames)))
num_train = int(len(filenames) * TRAIN_FRACTION)
train_examples.extend(examples[:num_train])
test_examples.extend(examples[num_train:])
shuffler.shuffle(train_examples)
shuffler.shuffle(test_examples)
return train_examples, test_examples, classes
# Download the images and split the images into train and test sets.
download_images()
TRAIN_EXAMPLES, TEST_EXAMPLES, CLASSES = make_train_and_test_sets()
NUM_CLASSES = len(CLASSES)
print('\nThe dataset has %d label classes: %s' % (NUM_CLASSES, CLASSES.values()))
print('There are %d training images' % len(TRAIN_EXAMPLES))
print('there are %d test images' % len(TEST_EXAMPLES))
Downloading flower images from http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz... Flower photos are located in ./flower_photos The dataset has 5 label classes: odict_values(['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']) There are 2934 training images there are 736 test images
Esplora i dati
Il set di dati dei fiori è costituito da esempi etichettati come immagini di fiori. Ogni esempio contiene un'immagine JPEG del fiore e l'etichetta della classe: che tipo di fiore è. Mostriamo alcune immagini insieme alle loro etichette.
Mostra alcune immagini etichettate
def get_label(example):
"""Get the label (number) for given example."""
return example[1]
def get_class(example):
"""Get the class (string) of given example."""
return CLASSES[get_label(example)]
def get_encoded_image(example):
"""Get the image data (encoded jpg) of given example."""
image_path = example[0]
return tf.gfile.GFile(image_path, 'rb').read()
def get_image(example):
"""Get image as np.array of pixels for given example."""
return plt.imread(io.BytesIO(get_encoded_image(example)), format='jpg')
def display_images(images_and_classes, cols=5):
"""Display given images and their labels in a grid."""
rows = int(math.ceil(len(images_and_classes) / cols))
fig = plt.figure()
fig.set_size_inches(cols * 3, rows * 3)
for i, (image, flower_class) in enumerate(images_and_classes):
plt.subplot(rows, cols, i + 1)
plt.axis('off')
plt.imshow(image)
plt.title(flower_class)
NUM_IMAGES = 15
display_images([(get_image(example), get_class(example))
for example in TRAIN_EXAMPLES[:NUM_IMAGES]])
Costruisci il modello
Noi caricare un TF-Hub modulo funzione di immagine vettoriale, impilare un classificatore lineare su di esso, e aggiungere ops di formazione e di valutazione. La cella seguente crea un grafico TF che descrive il modello e il suo addestramento, ma non esegue l'addestramento (questo sarà il passaggio successivo).
LEARNING_RATE = 0.01
tf.reset_default_graph()
# Load a pre-trained TF-Hub module for extracting features from images. We've
# chosen this particular module for speed, but many other choices are available.
image_module = hub.Module('https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_035_128/feature_vector/2')
# Preprocessing images into tensors with size expected by the image module.
encoded_images = tf.placeholder(tf.string, shape=[None])
image_size = hub.get_expected_image_size(image_module)
def decode_and_resize_image(encoded):
decoded = tf.image.decode_jpeg(encoded, channels=3)
decoded = tf.image.convert_image_dtype(decoded, tf.float32)
return tf.image.resize_images(decoded, image_size)
batch_images = tf.map_fn(decode_and_resize_image, encoded_images, dtype=tf.float32)
# The image module can be applied as a function to extract feature vectors for a
# batch of images.
features = image_module(batch_images)
def create_model(features):
"""Build a model for classification from extracted features."""
# Currently, the model is just a single linear layer. You can try to add
# another layer, but be careful... two linear layers (when activation=None)
# are equivalent to a single linear layer. You can create a nonlinear layer
# like this:
# layer = tf.layers.dense(inputs=..., units=..., activation=tf.nn.relu)
layer = tf.layers.dense(inputs=features, units=NUM_CLASSES, activation=None)
return layer
# For each class (kind of flower), the model outputs some real number as a score
# how much the input resembles this class. This vector of numbers is often
# called the "logits".
logits = create_model(features)
labels = tf.placeholder(tf.float32, [None, NUM_CLASSES])
# Mathematically, a good way to measure how much the predicted probabilities
# diverge from the truth is the "cross-entropy" between the two probability
# distributions. For numerical stability, this is best done directly from the
# logits, not the probabilities extracted from them.
cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(logits=logits, labels=labels)
cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
# Let's add an optimizer so we can train the network.
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=LEARNING_RATE)
train_op = optimizer.minimize(loss=cross_entropy_mean)
# The "softmax" function transforms the logits vector into a vector of
# probabilities: non-negative numbers that sum up to one, and the i-th number
# says how likely the input comes from class i.
probabilities = tf.nn.softmax(logits)
# We choose the highest one as the predicted class.
prediction = tf.argmax(probabilities, 1)
correct_prediction = tf.equal(prediction, tf.argmax(labels, 1))
# The accuracy will allow us to eval on our test set.
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
WARNING:tensorflow:From /tmp/ipykernel_3995/2879154528.py:20: calling map_fn (from tensorflow.python.ops.map_fn) with dtype is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use fn_output_signature instead WARNING:tensorflow:From /tmp/ipykernel_3995/2879154528.py:20: calling map_fn (from tensorflow.python.ops.map_fn) with dtype is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use fn_output_signature instead INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore INFO:tensorflow:Saver not created because there are no variables in the graph to restore /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:34: UserWarning: `tf.layers.dense` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `tf.keras.layers.Dense` instead. /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.7/site-packages/keras/legacy_tf_layers/core.py:255: UserWarning: `layer.apply` is deprecated and will be removed in a future version. Please use `layer.__call__` method instead. return layer.apply(inputs)
Allena la rete
Ora che il nostro modello è stato creato, addestriamolo e vediamo come si comporta sul nostro set di prova.
# How long will we train the network (number of batches).
NUM_TRAIN_STEPS = 100
# How many training examples we use in each step.
TRAIN_BATCH_SIZE = 10
# How often to evaluate the model performance.
EVAL_EVERY = 10
def get_batch(batch_size=None, test=False):
"""Get a random batch of examples."""
examples = TEST_EXAMPLES if test else TRAIN_EXAMPLES
batch_examples = random.sample(examples, batch_size) if batch_size else examples
return batch_examples
def get_images_and_labels(batch_examples):
images = [get_encoded_image(e) for e in batch_examples]
one_hot_labels = [get_label_one_hot(e) for e in batch_examples]
return images, one_hot_labels
def get_label_one_hot(example):
"""Get the one hot encoding vector for the example."""
one_hot_vector = np.zeros(NUM_CLASSES)
np.put(one_hot_vector, get_label(example), 1)
return one_hot_vector
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(NUM_TRAIN_STEPS):
# Get a random batch of training examples.
train_batch = get_batch(batch_size=TRAIN_BATCH_SIZE)
batch_images, batch_labels = get_images_and_labels(train_batch)
# Run the train_op to train the model.
train_loss, _, train_accuracy = sess.run(
[cross_entropy_mean, train_op, accuracy],
feed_dict={encoded_images: batch_images, labels: batch_labels})
is_final_step = (i == (NUM_TRAIN_STEPS - 1))
if i % EVAL_EVERY == 0 or is_final_step:
# Get a batch of test examples.
test_batch = get_batch(batch_size=None, test=True)
batch_images, batch_labels = get_images_and_labels(test_batch)
# Evaluate how well our model performs on the test set.
test_loss, test_accuracy, test_prediction, correct_predicate = sess.run(
[cross_entropy_mean, accuracy, prediction, correct_prediction],
feed_dict={encoded_images: batch_images, labels: batch_labels})
print('Test accuracy at step %s: %.2f%%' % (i, (test_accuracy * 100)))
Test accuracy at step 0: 22.01% Test accuracy at step 10: 52.04% Test accuracy at step 20: 63.99% Test accuracy at step 30: 69.97% Test accuracy at step 40: 74.59% Test accuracy at step 50: 75.00% Test accuracy at step 60: 75.00% Test accuracy at step 70: 78.26% Test accuracy at step 80: 80.98% Test accuracy at step 90: 79.21% Test accuracy at step 99: 80.30%
def show_confusion_matrix(test_labels, predictions):
"""Compute confusion matrix and normalize."""
confusion = sk_metrics.confusion_matrix(
np.argmax(test_labels, axis=1), predictions)
confusion_normalized = confusion.astype("float") / confusion.sum(axis=1)
axis_labels = list(CLASSES.values())
ax = sns.heatmap(
confusion_normalized, xticklabels=axis_labels, yticklabels=axis_labels,
cmap='Blues', annot=True, fmt='.2f', square=True)
plt.title("Confusion matrix")
plt.ylabel("True label")
plt.xlabel("Predicted label")
show_confusion_matrix(batch_labels, test_prediction)
Previsioni errate
Diamo un'occhiata più da vicino agli esempi di test che il nostro modello ha sbagliato.
- Ci sono esempi erroneamente etichettati nel nostro set di test?
- Ci sono dati errati nel set di prova - immagini che in realtà non sono immagini di fiori?
- Ci sono immagini in cui puoi capire perché il modello ha commesso un errore?
incorrect = [
(example, CLASSES[prediction])
for example, prediction, is_correct in zip(test_batch, test_prediction, correct_predicate)
if not is_correct
]
display_images(
[(get_image(example), "prediction: {0}\nlabel:{1}".format(incorrect_prediction, get_class(example)))
for (example, incorrect_prediction) in incorrect[:20]])
Esercizi: Migliora il modello!
Abbiamo addestrato un modello di base, ora proviamo a migliorarlo per ottenere una maggiore precisione. (Ricorda che dovrai rieseguire le celle quando apporti una modifica.)
Esercizio 1: Prova un modello di immagine diverso.
Con TF-Hub, provare alcuni modelli di immagine diversi è semplice. Basta sostituire la "https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_050_128/feature_vector/2" maniglia nella hub.Module() chiamata con un manico di modulo diverso e rieseguire tutto il codice. Potete vedere tutti i moduli di immagini disponibili a tfhub.dev .
Una buona scelta potrebbe essere uno degli altri moduli MobileNet V2 . Molti dei moduli - tra cui il MobileNet moduli - sono stati addestrati sul IMAGEnet set di dati che contiene oltre 1 milione di immagini e 1000 classi. La scelta di un'architettura di rete fornisce un compromesso tra velocità e precisione di classificazione: modelli come MobileNet o NASNet Mobile sono veloci e piccoli, le architetture più tradizionali come Inception e ResNet sono state progettate per la precisione.
Per la più grande architettura Inception V3, è anche possibile esplorare i vantaggi della pre-formazione su un dominio più vicino al proprio compito: è anche disponibile come modulo di formazione sul set di dati iNaturalist di piante e animali.
Esercizio 2: Aggiungi un livello nascosto.
Impilare uno strato nascosto tra le caratteristiche dell'immagine estratte e il classificatore lineare (in funzione create_model() sopra). Per creare uno strato non lineare nascosto con EG 100 nodi, utilizzo tf.layers.dense con unità impostate a 100 ed insieme attivazione tf.nn.relu . La modifica della dimensione del livello nascosto influisce sulla precisione del test? L'aggiunta di un secondo livello nascosto migliora la precisione?
Esercizio 3: Modifica gli iperparametri.
Fa aumentare il numero di passi di formazione migliora la precisione finale? Si può cambiare il tasso di apprendimento per rendere il vostro modello di convergere più rapidamente? Ha la dimensione del lotto di formazione influisce sulle prestazioni del vostro modello?
Esercizio 4: Prova un altro ottimizzatore.
Sostituire il GradientDescentOptimizer base con un sofisticato ottimizzatore di più, ad esempio AdagradOptimizer . Fa la differenza per l'addestramento del tuo modello? Se volete saperne di più sui vantaggi dei diversi algoritmi di ottimizzazione, controlla questo post .
Vuoi saperne di più?
Se siete interessati a una versione più avanzata di questo tutorial, controlla l' immagine tensorflow riqualificazione esercitazione che ti guida attraverso la visualizzazione della formazione utilizzando TensorBoard, tecniche avanzate come il set di dati di aumento distorcendo le immagini, e sostituendo i fiori set di dati per imparare un classificatore un'immagine su il tuo set di dati.
È possibile saperne di più su tensorflow a tensorflow.org e vedere la documentazione API TF-Hub è disponibile presso tensorflow.org/hub . Cerca disponibilità per moduli tensorflow Hub a tfhub.dev tra cui moduli di vettore più funzione di immagine e moduli di testo di incorporamento.
Verificate anche l' apprendimento Crash Course macchina che è veloce, introduzione pratica di Google di apprendimento automatico.