本文主要是介绍T7：咖啡豆识别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
T7：咖啡豆识别
- **一、前期工作**
- 1.设置GPU,导入库
- 2.导入数据
- 3.查看数据
- **二、数据预处理**
- 1.加载数据
- 2.可视化数据
- 3.配置数据集
- **三、构建CNN网络模型**
- 1、手动搭建
- 2、直接调用官方模型
- **四、编译模型**
- **五、训练模型**
- **六、模型评估**
- **七、预测**
- 八、暂时总结
- 🍨 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
- 时间：9月4日-9月x日
🍺 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）：
- 验证集准确率达到100% ❌
- 使用PPT画出VGG-16算法框架图（发论文需要这项技能）❌
🔎 探索（难度有点大）
- 在不影响准确率的前提下轻量化模型❌
- VGG16总参数量是134,276,942
由于本人没GPU算力了，所以代码跑贼慢，结果后补
⛽ 我的环境
- 语言环境：Python3.10.12
- 编译器：Google Colab
- 深度学习环境：
- TensorFlow2.17.0
⛽ 参考学习博客汇总（暂时）：
- ResNet、VGGNet和AlexNet创新点及优缺点
一、前期工作
1.设置GPU,导入库
#os提供了一些与操作系统交互的功能，比如文件和目录操作
import os
#提供图像处理的功能，包括打开和显示、保存、裁剪等
import PIL
from PIL import Image
#pathlib提供了一个面向对象的接口来处理文件系统路径。路径被表示为Path对象，可以调用方法来进行各种文件和目录操作。
import pathlib#用于绘制图形和可视化数据
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
#用于数值计算的库，提供支持多维数组和矩阵运算
import numpy as np
#keras作为高层神经网络API，已被集成进tensorflow，使得训练更方便简单
from tensorflow import keras
#layers提供了神经网络的基本构建块，比如全连接层、卷积层、池化层等
#提供了构建和训练神经网络模型的功能，包括顺序模型（Sequential）和函数式模型（Functional API）
from tensorflow.keras import layers, models
#导入两个重要的回调函数：前者用于训练期间保存模型最佳版本；后者监测到模型性能不再提升时提前停止训练，避免过拟合
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
tf.__version__
'2.17.0'
由于本人没有GPU了，该部分跳过↓
# 获取所有可用的GPU设备列表，储存在变量gpus中
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")# 如果有GPU,即列表不为空
if gpus:# 获取第一个 GPU 设备gpu0 = gpus[0]# 设置 GPU 内存增长策略。开启这个选项可以让tf按需分配gpu内存，而不是一次性分配所有可用内存。tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True)#设置tf只使用指定的gpu(gpu[0])tf.config.set_visible_devices([gpu0],"GPU")gpus
2.导入数据
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive/")
%cd "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/jupyter notebook/data"
Mounted at /content/drive/
/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/jupyter notebook/data
data_dir = "./7"
data_dir = pathlib.Path(data_dir)
3.查看数据
# 使用glob方法获取当前目录的子目录里所有以'.png'为结尾的文件
# '*/*.jpg' 是一個通配符模式
# 第一个星号表示当前目录
# 第二个星号表示子目录
image_count = len (list(data_dir.glob("*/*.png")))print("图片总数：", image_count)
图片总数： 1200
ex = list(data_dir.glob("Green/*.png"))
image=PIL.Image.open(str(ex[8]))
#查看图像属性
print(image.format, image.size,image.mode)
plt.axis("off")
plt.imshow(image)
plt.show()
PNG (224, 224) RGB
二、数据预处理
1.加载数据
#设置批量大小，即每次训练模型时输入图像数量
#每次训练迭代时，模型需处理32张图像
batch_size = 32
#图像的高度，加载图像数据时，将所有的图像调整为相同的高度
img_height = 224
#图像的宽度，加载图像数据时，将所有的图像调整为相同的宽度
img_width = 224
"""
关于image_dataset_from_directory()的详细介绍可以参考文章：https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789
"""
tr_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,#指定数据集中分割出多少比例数据当作验证集，0.1表示10%数据会被用来当验证集subset="training",#指定是用于训练还是验证的数据子集，这里设定为trainingseed=123,#用于设置随机数种子，以确保数据集划分的可重复性和一致性image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
Found 1200 files belonging to 4 classes.
Using 960 files for training.
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
)
Found 1200 files belonging to 4 classes.
Using 240 files for validation.
class_names = tr_ds.class_names
# 可以通过class_names输出数据集的标签。标签将按字母顺序对应于目录名称
class_names
['Dark', 'Green', 'Light', 'Medium']
# #数据增强---参考博客：https://blog.csdn.net/afive54/article/details/135004174# def augment_images(image, label):
# image = tf.image.random_flip_up_down(image) # 随机水平翻转
# image = tf.image.random_flip_left_right(image)
# image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.1, upper=1.2) # 随机对比度
# image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=0.2) # 随机亮度
# image = tf.image.random_saturation(image, lower=0.1, upper=1.2) # 随机饱和度
# #noise = tf.random.normal(tf.shape(image), mean=0.0, stddev=0.1)
# #image = tf.clip_by_value(image, 0.0, 0.5) # 添加高斯噪声并将像素值限制在0到1之间
# return image, label
# # 对训练集数据进行增强
# augmented_tr_ds = tr_ds.map(augment_images)2.可视化数据
plt.figure(figsize=(10, 4)) # 图形的宽为10高为5for images, labels in tr_ds.take(1):for i in range(10):ax = plt.subplot(2, 5, i + 1)plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))plt.title(class_names[labels[i]])plt.axis("off")
for image_batch, labels_batch in tr_ds:print(image_batch.shape)print(labels_batch.shape)break#`(32, 224, 224, 3)`--最后一维指的是彩色通道RGB
#`label_batch`是形状（32，）的张量
(32, 224, 224, 3)
(32,)
3.配置数据集
#自动调整数据管道性能
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
# 使用 tf.data.AUTOTUNE 具体的好处包括：
#自动调整并行度：自动决定并行处理数据的最佳线程数，以最大化数据吞吐量。
#减少等待时间：通过优化数据加载和预处理，减少模型训练时等待数据的时间。
#提升性能：自动优化数据管道的各个环节，使整个训练过程更高效。
#简化代码：不需要手动调整参数，代码更简洁且易于维护。#使用cache()方法将训练集缓存到内存中，这样加快数据加载速度
#当多次迭代训练数据时，可以重复使用已经加载到内存的数据而不必重新从磁盘加载
#使用shuffle()对训练数据集进行洗牌操作，打乱数据集中的样本顺序
#参数1000指缓冲区大小，即每次从数据集中随机选择的样本数量
#prefetch()预取数据，节约在训练过程中数据加载时间tr_ds = tr_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
normalization_layer = layers.Rescaling(1./255)tr_ds = tr_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
val_ds = val_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
image_batch, labels_batch = next(iter(val_ds))
first_image = image_batch[0]# 查看归一化后的数据,将每张图片的像素归一至0-1间的数值
print(np.min(first_image), np.max(first_image))
0.0 1.0
三、构建CNN网络模型
[引1]- VGGNet (Visual Geometry Group Network):
创新：VGGNet的创新在于采用了相对简单的卷积层堆叠的结构，其中使用了多个小卷积核(3*3)来替代较大的卷积核。这种结构使网络更深，同时参数共享更多，有助于提取丰富的特征。
- 优点：
- 相对简单而易于理解的网络结构。
- 良好的性能在图像分类任务中得到了验证。
- 网络结构可提取更丰富的特征信息
- 缺点：
- 参数量较大，网络结构比较深，需要消耗大量计算资源和时间来训练。
- 网络结构比较复杂，容易出现梯度消失或爆炸等问题
- 相对于一些后续的模型，不够高效。
网络结构如下图：
1、手动搭建
from tensorflow.keras import layers, models, Input
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dense, Flatten, Dropout
#functional model的搭建模式，之前是sequential
def VGG16(nb_classes, input_shape):input_tensor = Input(shape=input_shape)# 1st blockx = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv1')(input_tensor)x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block1_conv2')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block1_pool')(x)# 2nd blockx = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv1')(x)x = Conv2D(128, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block2_conv2')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block2_pool')(x)# 3rd blockx = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv1')(x)x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv2')(x)x = Conv2D(256, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block3_conv3')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block3_pool')(x)# 4th blockx = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv1')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv2')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block4_conv3')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block4_pool')(x)# 5th blockx = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv1')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv2')(x)x = Conv2D(512, (3,3), activation='relu', padding='same',name='block5_conv3')(x)x = MaxPooling2D((2,2), strides=(2,2), name = 'block5_pool')(x)# full connectionx = Flatten()(x)x = Dense(4096, activation='relu', name='fc1')(x)x = Dense(4096, activation='relu', name='fc2')(x)predictions = Dense(nb_classes, activation='softmax', name='predictions')(x)model = Model(inputs=input_tensor, outputs=predictions)return modelmodel = VGG16(len(class_names), (img_width, img_height, 3))
model.summary()
Model: "functional"
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Layer (type) ┃ Output Shape ┃ Param # ┃ ┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━┩ │ input_layer (InputLayer) │ (None, 224, 224, 3) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block1_conv1 (Conv2D) │ (None, 224, 224, 64) │ 1,792 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block1_conv2 (Conv2D) │ (None, 224, 224, 64) │ 36,928 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block1_pool (MaxPooling2D) │ (None, 112, 112, 64) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block2_conv1 (Conv2D) │ (None, 112, 112, 128) │ 73,856 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block2_conv2 (Conv2D) │ (None, 112, 112, 128) │ 147,584 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block2_pool (MaxPooling2D) │ (None, 56, 56, 128) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block3_conv1 (Conv2D) │ (None, 56, 56, 256) │ 295,168 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block3_conv2 (Conv2D) │ (None, 56, 56, 256) │ 590,080 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block3_conv3 (Conv2D) │ (None, 56, 56, 256) │ 590,080 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block3_pool (MaxPooling2D) │ (None, 28, 28, 256) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block4_conv1 (Conv2D) │ (None, 28, 28, 512) │ 1,180,160 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block4_conv2 (Conv2D) │ (None, 28, 28, 512) │ 2,359,808 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block4_conv3 (Conv2D) │ (None, 28, 28, 512) │ 2,359,808 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block4_pool (MaxPooling2D) │ (None, 14, 14, 512) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block5_conv1 (Conv2D) │ (None, 14, 14, 512) │ 2,359,808 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block5_conv2 (Conv2D) │ (None, 14, 14, 512) │ 2,359,808 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block5_conv3 (Conv2D) │ (None, 14, 14, 512) │ 2,359,808 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ block5_pool (MaxPooling2D) │ (None, 7, 7, 512) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ flatten (Flatten) │ (None, 25088) │ 0 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ fc1 (Dense) │ (None, 4096) │ 102,764,544 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ fc2 (Dense) │ (None, 4096) │ 16,781,312 │ ├──────────────────────────────────────┼─────────────────────────────┼─────────────────┤ │ predictions (Dense) │ (None, 4) │ 16,388 │ └──────────────────────────────────────┴─────────────────────────────┴─────────────────┘
Total params: 134,276,932 (512.23 MB)
Trainable params: 134,276,932 (512.23 MB)
Non-trainable params: 0 (0.00 B)
2、直接调用官方模型
#调用-去除顶层自定义全连接层，加imagenet权重参数，冻结conv,加BN和dropout
from tensorflow.keras.applications import VGG16# 加载VGG16模型，不包括全连接层，使用ImageNet的权重
base_model = VGG16(weights="imagenet",include_top=False,input_shape=(img_height, img_width, 3),pooling = "max")# 冻结VGG16的卷积层，不进行训练
# base_model.trainable = False#部分解冻？
# 冻结直到某一层的所有层
#仅微调卷积基的最后的两三层
base_model.trainable = Trueset_trainable = False
for layer in base_model.layers[:-2]:if layer.name == 'block5_conv1':set_trainable = Trueif set_trainable:layer.trainable = Trueprint(layer)else:set_trainable = Falselayer.trainable = False
print(base_model.summary(),end="\n")# 在VGG16基础上添加自定义的全连接层
model = models.Sequential([base_model,#layers.GlobalAveragePooling2D(),#layers.GlobalMaxPooling2D(),layers.Flatten(),layers.Dense(1024, activation="relu"),layers.BatchNormalization(),layers.Dropout(0.4),layers.Dense(128, activation= "relu"),layers.BatchNormalization(),layers.Dropout(0.4),layers.Dense(len(class_names), activation="softmax")
])# 打印网络结构
model.summary()# model.load_weights("/content/drive/Othercomputers/My laptop/jupyter notebook/xunlianying/vgg16_1_final.weights.h5")
四、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（loss）：用于衡量模型在训练期间的准确率。
- 优化器（optimizer）：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（metrics）：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。
#本次使用代码
# 设置初始学习率
initial_learning_rate = 1e-4lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate,decay_steps=30,decay_rate=0.92,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.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),metrics=['accuracy'])#Adam优化器是一种常用的梯度下降优化算法，用于更新模型的权重以最小化训练过程中的损失函数
#由于是多分类问题这里使用categorical crossentropy损失函数
五、训练模型
epochs = 20# 保存最佳模型参数
checkpointer = ModelCheckpoint("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/jupyter notebook/xunlianying/T7_shou1.weights.h5",monitor='val_accuracy',verbose=1,mode = "max",save_best_only=True,save_weights_only=True)# 设置早停
earlystopper = EarlyStopping(monitor='val_accuracy',min_delta=0.0001,patience=5,mode = "max",verbose=1)
history = model.fit(tr_ds,validation_data=val_ds,epochs=epochs,callbacks=[checkpointer, earlystopper])
训练过程。。。。漫长。。。。
六、模型评估
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']epochs_range = range(epochs)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()
七、预测
'''指定图片进行预测'''
# 加载效果最好的模型权重
model.load_weights("/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/jupyter notebook/xunlianying/T7_shou1.weights.h5")
from PIL import Imageimport numpy as npimg = Image.open("/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/jupyter notebook/data/7/Dark/dark (133).png") #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)])八、暂时总结
- 由于没有GPU算力嘞，cpu跑得一天。。。慢慢来吧，最近也好忙，慢慢学，抽空去补点基础知识了。。。
- 后续模型调整再跑什么的感觉得好久了。。。（每次调整优化其实也很耗时）
这篇关于T7：咖啡豆识别的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
