基本分类:对服装图像进行分类

在 TensorFlow.org 上查看 在 Google Colab 中运行 在 GitHub 上查看源代码 下载笔记本

本指南将训练一个神经网络模型,对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。即使您不理解所有细节也没关系;这只是对完整 TensorFlow 程序的快速概述,详细内容会在您实际操作的同时进行介绍。

本指南使用了 tf.keras,它是 TensorFlow 中用来构建和训练模型的高级 API。

# TensorFlow and tf.keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Helper libraries
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

print(tf.__version__)
2.3.0

导入 Fashion MNIST 数据集

本指南使用 Fashion MNIST 数据集,该数据集包含 10 个类别的 70,000 个灰度图像。这些图像以低分辨率(28x28 像素)展示了单件衣物,如下所示:

Fashion MNIST sprite
图 1. Fashion-MNIST 样本(由 Zalando 提供,MIT 许可)。

Fashion MNIST 旨在临时替代经典 MNIST 数据集,后者常被用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”。MNIST 数据集包含手写数字(0、1、2 等)的图像,其格式与您将使用的衣物图像的格式相同。

本指南使用 Fashion MNIST 来实现多样化,因为它比常规 MNIST 更具挑战性。这两个数据集都相对较小,都用于验证某个算法是否按预期工作。对于代码的测试和调试,它们都是很好的起点。

在本指南中,我们使用 60,000 个图像来训练网络,使用 10,000 个图像来评估网络学习对图像分类的准确率。您可以直接从 TensorFlow 访问 Fashion MNIST。请运行以下代码,直接从 TensorFlow 中导入和加载 Fashion MNIST 数据:

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

加载数据集会返回四个 NumPy 数组:

  • train_imagestrain_labels 数组是训练集,即模型用于学习的数据。
  • 测试集test_imagestest_labels 数组会被用来对模型进行测试。

图像是 28x28 的 NumPy 数组,像素值介于 0 到 255 之间。标签是整数数组,介于 0 到 9 之间。这些标签对应于图像所代表的服装

标签
0 T恤/上衣
1 裤子
2 套头衫
3 连衣裙
4 外套
5 凉鞋
6 衬衫
7 运动鞋
8
9 短靴

每个图像都会被映射到一个标签。由于数据集不包括类名称,请将它们存储在下方,供稍后绘制图像时使用:

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat',
               'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']

浏览数据

在训练模型之前,我们先浏览一下数据集的格式。以下代码显示训练集中有 60,000 个图像,每个图像由 28 x 28 的像素表示:

train_images.shape
(60000, 28, 28)

同样,训练集中有 60,000 个标签:

len(train_labels)
60000

每个标签都是一个 0 到 9 之间的整数:

train_labels
array([9, 0, 0, ..., 3, 0, 5], dtype=uint8)

测试集中有 10,000 个图像。同样,每个图像都由 28x28 个像素表示:

test_images.shape
(10000, 28, 28)

测试集包含 10,000 个图像标签:

len(test_labels)
10000

预处理数据

在训练网络之前,必须对数据进行预处理。如果您检查训练集中的第一个图像,您会看到像素值处于 0 到 255 之间:

plt.figure()
plt.imshow(train_images[0])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()

png

将这些值缩小至 0 到 1 之间,然后将其馈送到神经网络模型。为此,请将这些值除以 255。请务必以相同的方式对训练集测试集进行预处理:

train_images = train_images / 255.0

test_images = test_images / 255.0

为了验证数据的格式是否正确,以及您是否已准备好构建和训练网络,让我们显示训练集中的前 25 个图像,并在每个图像下方显示类名称。

plt.figure(figsize=(10,10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5,5,i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.xlabel(class_names[train_labels[i]])
plt.show()

png

构建模型

构建神经网络需要先配置模型的层,然后再编译模型。

设置层

神经网络的基本组成部分是。层会从向其馈送的数据中提取表示形式。希望这些表示形式有助于解决手头上的问题。

大多数深度学习都包括将简单的层链接在一起。大多数层(如 tf.keras.layers.Dense)都具有在训练期间才会学习的参数。

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])

该网络的第一层 tf.keras.layers.Flatten 将图像格式从二维数组(28 x 28 像素)转换成一维数组(28 x 28 = 784 像素)。将该层视为图像中未堆叠的像素行并将其排列起来。该层没有要学习的参数,它只会重新格式化数据。

展平像素后,网络会包括两个 tf.keras.layers.Dense 层的序列。它们是密集连接或全连接神经层。第一个 Dense 层有 128 个节点(或神经元)。第二个(也是最后一个)层会返回一个长度为 10 的 logits 数组。每个节点都包含一个得分,用来表示当前图像属于 10 个类中的哪一类。

编译模型

在准备对模型进行训练之前,还需要再对其进行一些设置。以下内容是在模型的编译步骤中添加的:

  • 损失函数 - 用于测量模型在训练期间的准确率。您会希望最小化此函数,以便将模型“引导”到正确的方向上。
  • 优化器 - 决定模型如何根据其看到的数据和自身的损失函数进行更新。
  • 指标 - 用于监控训练和测试步骤。以下示例使用了准确率,即被正确分类的图像的比率。
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

训练模型

训练神经网络模型需要执行以下步骤:

  1. 将训练数据馈送给模型。在本例中,训练数据位于 train_imagestrain_labels 数组中。
  2. 模型学习将图像和标签关联起来。
  3. 要求模型对测试集(在本例中为 test_images 数组)进行预测。
  4. 验证预测是否与 test_labels 数组中的标签相匹配。

向模型馈送数据

要开始训练,请调用 model.fit 方法,这样命名是因为该方法会将模型与训练数据进行“拟合”:

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
Epoch 1/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.4924 - accuracy: 0.8265
Epoch 2/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.3698 - accuracy: 0.8669
Epoch 3/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.3340 - accuracy: 0.8781
Epoch 4/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.3110 - accuracy: 0.8863
Epoch 5/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.2924 - accuracy: 0.8936
Epoch 6/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.2776 - accuracy: 0.8972
Epoch 7/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.2659 - accuracy: 0.9021
Epoch 8/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.2543 - accuracy: 0.9052
Epoch 9/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.2453 - accuracy: 0.9084
Epoch 10/10
1875/1875 [==============================] - 3s 1ms/step - loss: 0.2366 - accuracy: 0.9122

<tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7fc85fa4f2e8>

在模型训练期间,会显示损失和准确率指标。此模型在训练数据上的准确率达到了 0.91(或 91%)左右。

评估准确率

接下来,比较模型在测试数据集上的表现:

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)

print('\nTest accuracy:', test_acc)
313/313 - 0s - loss: 0.3726 - accuracy: 0.8635

Test accuracy: 0.8634999990463257

结果表明,模型在测试数据集上的准确率略低于训练数据集。训练准确率和测试准确率之间的差距代表过拟合。过拟合是指机器学习模型在新的、以前未曾见过的输入上的表现不如在训练数据上的表现。过拟合的模型会“记住”训练数据集中的噪声和细节,从而对模型在新数据上的表现产生负面影响。有关更多信息,请参阅以下内容:

进行预测

在模型经过训练后,您可以使用它对一些图像进行预测。模型具有线性输出,即 logits。您可以附加一个 softmax 层,将 logits 转换成更容易理解的概率。

probability_model = tf.keras.Sequential([model, 
                                         tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)

在上例中,模型预测了测试集中每个图像的标签。我们来看看第一个预测结果:

predictions[0]
array([6.9982241e-07, 5.5403369e-08, 1.8353174e-07, 1.4761626e-07,
       2.4380807e-07, 1.9273469e-04, 1.8122660e-06, 6.5027133e-02,
       1.7891599e-06, 9.3477517e-01], dtype=float32)

预测结果是一个包含 10 个数字的数组。它们代表模型对 10 种不同服装中每种服装的“置信度”。您可以看到哪个标签的置信度值最大:

np.argmax(predictions[0])
9

因此,该模型非常确信这个图像是短靴,或 class_names[9]。通过检查测试标签发现这个分类是正确的:

test_labels[0]
9

您可以将其绘制成图表,看看模型对于全部 10 个类的预测。

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
  predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks([])
  plt.yticks([])

  plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

  predicted_label = np.argmax(predictions_array)
  if predicted_label == true_label:
    color = 'blue'
  else:
    color = 'red'

  plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
                                100*np.max(predictions_array),
                                class_names[true_label]),
                                color=color)

def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
  predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
  plt.grid(False)
  plt.xticks(range(10))
  plt.yticks([])
  thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
  plt.ylim([0, 1])
  predicted_label = np.argmax(predictions_array)

  thisplot[predicted_label].set_color('red')
  thisplot[true_label].set_color('blue')

验证预测结果

在模型经过训练后,您可以使用它对一些图像进行预测。

我们来看看第 0 个图像、预测结果和预测数组。正确的预测标签为蓝色,错误的预测标签为红色。数字表示预测标签的百分比(总计为 100)。

i = 0
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()

png

i = 12
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.subplot(1,2,1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1,2,2)
plot_value_array(i, predictions[i],  test_labels)
plt.show()

png

让我们用模型的预测绘制几张图像。请注意,即使置信度很高,模型也可能出错。

# Plot the first X test images, their predicted labels, and the true labels.
# Color correct predictions in blue and incorrect predictions in red.
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()

png

使用训练好的模型

最后,使用训练好的模型对单个图像进行预测。

# Grab an image from the test dataset.
img = test_images[1]

print(img.shape)
(28, 28)

tf.keras 模型经过了优化,可同时对一个或一组样本进行预测。因此,即便您只使用一个图像,您也需要将其添加到列表中:

# Add the image to a batch where it's the only member.
img = (np.expand_dims(img,0))

print(img.shape)
(1, 28, 28)

现在预测这个图像的正确标签:

predictions_single = probability_model.predict(img)

print(predictions_single)
[[1.0675135e-05 2.4023437e-12 9.9772269e-01 1.3299730e-09 1.2968916e-03
  8.7469149e-14 9.6970733e-04 5.4669354e-19 2.4514609e-11 1.8405429e-12]]

plot_value_array(1, predictions_single[0], test_labels)
_ = plt.xticks(range(10), class_names, rotation=45)

png

keras.Model.predict 会返回一组列表,每个列表对应一批数据中的每个图像。在批次中获取对我们(唯一)图像的预测:

np.argmax(predictions_single[0])
2

该模型会按照预期预测标签。


#
# Copyright (c) 2017 François Chollet
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
# copy of this software and associated documentation files (the "Software"),
# to deal in the Software without restriction, including without limitation
# the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,
# and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the
# Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in
# all copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL
# THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
# FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
# DEALINGS IN THE SOFTWARE.