动手学深度学习学习笔记tf2.0版（5.7 使用重复元素的网络（VGG））

本文主要是介绍动手学深度学习学习笔记tf2.0版（5.7 使用重复元素的网络（VGG）），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！

VGG学习笔记

github代码地址：https://github.com/taichuai/d2l_zh_tensorflow2.0

在这里插入图片描述

import tensorflow as tf
import osprint(tf.__version__)

VGG块的组成规律是：连续使用数个相同的填充为1、窗口形状为 3×3 的卷积层后接上一个步幅为2、窗口形状为 2×2 的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量num_convs和输出通道数num_channels

# 定义一个重复使用的vgg_block块def vgg_block(net, num_convs, num_channels):# 参数说明：num_convs:卷积的个数，num_channels为卷积核的个数， num_convs个卷积核+maxpool2dfor _ in range(num_convs):net.add(tf.keras.layers.Conv2D(num_channels,kernel_size=3,padding='same',activation='relu'))net.add(tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))return net

conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512))

# 当然也可以自己自定义layer层，但是学会使用Sequential方式堆叠规范的层，更加简单方便def vgg_net(conv_arch):vgg = tf.keras.models.Sequential()for n, k in conv_arch:vgg_block(vgg,n, k)# 注意 sequential.add() 可以直接添加一个叠加层，但是这个叠加层会作为一个整体,这里就逐个添加了，方便展示模型结构
#         net.add(tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Flatten(),
#              tf.keras.layers.Dense(4096,activation='relu'),
#              tf.keras.layers.Dropout(0.5),
#              tf.keras.layers.Dense(4096,activation='relu'),
#              tf.keras.layers.Dropout(0.5),
#              tf.keras.layers.Dense(10,activation='sigmoid')]))vgg.add(tf.keras.layers.Flatten())vgg.add(tf.keras.layers.Dense(4096,activation='relu'))vgg.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))vgg.add(tf.keras.layers.Dense(4096,activation='relu'))vgg.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5))vgg.add(tf.keras.layers.Dense(10,activation='sigmoid'))return vggvgg = vgg_net(conv_arch)
vgg

X = tf.random.uniform((1,224,224,1))
for blk in vgg.layers:X = blk(X)print(blk.name, 'output shape:\t', X.shape)

因为VGG-11计算上比AlexNet更加复杂，出于测试的目的我们构造一个通道数更小，或者说更窄的网络在Fashion-MNIST数据集上进行训练。

ratio = 8
# 将每个卷积层的输出通道数较少为 1/ 8
small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch]
net = vgg_net(small_conv_arch)

# 获取数据
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
import matplotlib.pyplot as plt(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()# 熟悉一下，tf.image.resize_with_pad 函数
def resize(x):x = tf.cast(x, tf.float32)x = tf.reshape(x, (x.shape[0], x.shape[1], 1))x = tf.image.resize_with_pad(image=x, target_height=100, target_width=100, method='bilinear')x = tf.squeeze(x)return ximg = x_train[0]
img2 = resize(img)
plt.imshow(img)
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.show()
plt.figure(figsize=(5,5))
plt.imshow(img2)
plt.show()

# 数据预处理
def data_scale(x, y):x = tf.cast(x, tf.float32)x = x / 255.0x = tf.reshape(x, (x.shape[0], x.shape[1], 1))x = tf.image.resize_with_pad(image=x, target_height=224,target_width=224)return x, y
# 由于笔记本训练太慢了，使用1000条数据，跑一下先,算力够的可以直接使用全部数据更加明显
train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train[0:1000],y_train[0:1000])).shuffle(20).map(data_scale).batch(128)
test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test[0:1000],y_test[0:1000])).shuffle(20).map(data_scale).batch(128)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(lr=1e-1)
loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy
net.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=['accuracy'])

net.fit_generator(train_db, epochs=5, validation_data=test_db)    # 这里就不跑太多轮了，有机器可以自己调参跑个好的结果
net.summary()

在这里插入图片描述

# net.save('vgg.h5')
X = tf.random.uniform((1,224,224,1))for blk in vgg.layers:print('input shape:\t', X.shape)X = blk(X)print(blk.name, 'output shape:\t', X.shape)

在这里插入图片描述

# 展示其中的前八层的特征图
X = next(iter(train_db))[0][0]def show(X, k,i):print(X.shape)X = tf.expand_dims(X, axis=-1)# 将每个图转换为 200 * 200的像素，但这个不是图大小X = tf.image.resize(X,  [200,200], method='bilinear')X_ = tf.squeeze(X)plt.subplot(8, 4,  4*k + i + 1)plt.imshow(X_)X = tf.expand_dims(X, axis=0)# 设置图纸大小
plt.figure(figsize=(15, 15))
# 打印前 8 层的部分特征图
for k,blk in enumerate(net.layers[0:8]):print(blk.name,'itput shape:\t',X.shape)
#     show(X[0,:,:,0])X = blk(X)print(blk.name, 'output shape:\t', X.shape)for i in range(4):show(X[0,:,:,i], k, i)plt.show()