重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)

62 阅读 0 评论 41 点赞

我是靠谱客的博主平常雨，最近开发中收集的这篇文章主要介绍重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)

文章目录

重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)
- 一、我的环境
- 二、工程结构
- 三、AlexNet介绍
- - 3.1 主要贡献
  - 3.2 网络结构
- 四、AlexNet的TensorFlow2代码实现
- 五、训练
- - 5.1 开始训练
  - 5.2 适当调参优化
  - 5.3 设置动态的学习率
- 六、调用图片进行预测
- image-20220301170230560
- 参考资料

一、我的环境

windows10 + pycharm ， TensorFlow2.3.0

二、工程结构

整个工程项目已分享在百度网盘：（含数据集和模型一共有128MB）

链接：https://pan.baidu.com/s/114TZ4KTpm0Ha0SGsFhn9fQ
提取码：fnvj
–来自百度网盘超级会员V4的分享

三、AlexNet介绍

AlexNet论文下载链接：http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。

AlexNet中包含了几个比较新的技术点，也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN（Local Response Normalization）等Trick。同时AlexNet也使用了GPU进行运算加速。

3.1 主要贡献

AlexNet将LeNet的思想发扬光大，把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中。AlexNet主要使用到的新技术点如下：（来自百度百科的总结）

（1）成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了，但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。

（2）训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。Dropout虽有单独的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证实了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。
（3）在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小，这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖，提升了特征的丰富性。
（4）提出了LRN层，对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。
（5）使用CUDA加速深度卷积网络的训练，利用GPU强大的并行计算能力，处理神经网络训练时大量的矩阵运算。AlexNet使用了两块GTX 580 GPU进行训练，单个GTX 580只有3GB显存，这限制了可训练的网络的最大规模。因此作者将AlexNet分布在两个GPU上，在每个GPU的显存中储存一半的神经元的参数。因为GPU之间通信方便，可以互相访问显存，而不需要通过主机内存，所以同时使用多块GPU也是非常高效的。同时，AlexNet的设计让GPU之间的通信只在网络的某些层进行，控制了通信的性能损耗。
（6）数据增强，随机地从256×256的原始图像中截取224×224大小的区域（以及水平翻转的镜像），相当于增加了2*(256-224)^2=2048倍的数据量。如果没有数据增强，仅靠原始的数据量，参数众多的CNN会陷入过拟合中，使用了数据增强后可以大大减轻过拟合，提升泛化能力。进行预测时，则是取图片的四个角加中间共5个位置，并进行左右翻转，一共获得10张图片，对他们进行预测并对10次结果求均值。同时，AlexNet论文中提到了会对图像的RGB数据进行PCA处理，并对主成分做一个标准差为0.1的高斯扰动，增加一些噪声，这个Trick可以让错误率再下降1%。

3.2 网络结构

在论文中AlexNet的网络结构图如下：

主要有五个卷积层+三个全连接层：

输入图像尺寸：224×224×3

第1层：卷积层

卷积核个数：96

卷积核尺寸：11×11

步长：4

是否使用全零填充：否

接着使用了3×3的最大池化，步长为2，不使用全零填充。

第2层：卷积层

卷积核个数：256

卷积核尺寸：5×5

步长：1

是否使用全零填充：是

接着使用了3×3的最大池化，步长为2，不使用全零填充。

第3层：卷积层

卷积核个数：384

卷积核尺寸：3×3

步长：1

是否使用全零填充：是

第4层：卷积层

卷积核个数：384

卷积核尺寸：3×3

步长：1

是否使用全零填充：是

第5层：卷积层

卷积核个数：256

卷积核尺寸：3×3

步长：1

是否使用全零填充：是

接着使用了3×3的最大池化，步长为2，不使用全零填充。

第6层：全连接层

神经元个数：4096

droput：0.5

第7层：全连接层

神经元个数：4096

droput：0.5

第8层：全连接层

神经元个数：1000 （输出1000分类）

值得注意的是，以上参数是在使用两块GPU的环境下选择的，目前我只是在笔记本上一块GPU上跑，所以参数选择其中的一半即可，例如我的卷积核个数为原来的一半，全连接层的个数也可以调整为原来的一半或者是四分之一甚至更小。

四、AlexNet的TensorFlow2代码实现

卷积核个数和全连接层的个数都经过了一部分调整，要么为原来的一半，要么是四分之一。

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 第一层
    tf.keras.layers.Conv2D(48, (11, 11), input_shape=(224, 224, 3),strides=4,padding='valid',activation='relu'),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3,3),strides=2,padding='valid'),
    # 第二层
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (5, 5),activation='relu',padding='same'),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3,3),strides=2,padding='valid'),
    # 第三层
    tf.keras.layers.Conv2D(192, (3, 3),padding='same',activation='relu'),
    # 第四层
    tf.keras.layers.Conv2D(192, (3, 3),padding='same',activation='relu'),
    # 第五层
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3),padding='same',activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3,3),strides=2,padding='valid'),

    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 第六层
    tf.keras.layers.Dense(1024,activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    # 第七层
    tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    # 第八层
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

由于是猫狗分类，所以最后一层可以输出1，也可以输出2，输出1时直接输出是哪一类，输出2时是输出两类各自的概率。

五、训练

5.1 开始训练

以下是train.py：

import os
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras import regularizers

# 加载数据集
base_dir = './datasets/cats_and_dogs/'
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')

train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 第一层
    tf.keras.layers.Conv2D(48, (11, 11), input_shape=(224, 224, 3),strides=4,padding='valid',activation='relu'),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3,3),strides=2,padding='valid'),
    # 第二层
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (5, 5),activation='relu',padding='same'),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3,3),strides=2,padding='valid'),
    # 第三层
    tf.keras.layers.Conv2D(192, (3, 3),padding='same',activation='relu'),
    # 第四层
    tf.keras.layers.Conv2D(192, (3, 3),padding='same',activation='relu'),
    # 第五层
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3),padding='same',activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3,3),strides=2,padding='valid'),

    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 第六层
    tf.keras.layers.Dense(1024,activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    # 第七层
    tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    # 第八层
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 总结输出网络参数
model.summary()

# 配置模型训练的参数
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=1e-4), metrics=['acc'])

# 进行数据增强
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1. / 255,
    rotation_range=40,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,
    fill_mode='nearest'
)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

img_size = (224, 224)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=img_size,  # 与网络的固定输入一致
    batch_size=8,
    class_mode='binary'  # one-hot编码格式,在预测时输出也要注意
)

validation_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=img_size,
    batch_size=8,
    class_mode='binary'
)

# 加载训练数据
history = model.fit_generator(
    train_generator,
    steps_per_epoch=100,  # 2000 images = batchsize * steps
    epochs=100,
    validation_data=validation_generator,  # 1000 images = batchsize * steps
    validation_steps=50,
    verbose=2
)

# 保存训练好的模型
model.save('./model.h5')

# 将训练结果可视化
acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']

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

epochs = range(len(acc))

plt.plot(epochs, acc, 'b', label='Training accuracy')
plt.plot(epochs, val_acc, 'r', label='Validation accuracy')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()

plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'b', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'r', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

plt.show()

以下是训练100轮后的结果：

从上面的结果看出有些过拟合了。

5.2 适当调参优化

由于有些过拟合了，所以我加入了正则化和BN，（读者可以尝试relu放在BN之前和之后，效果可能会不一样）并重新训练：

# 构建模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    # 第一层
    tf.keras.layers.Conv2D(48, (11, 11), input_shape=(224, 224, 3), strides=4, padding='valid',activation='relu',
                           kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=2, padding='valid'),
    # 第二层
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=2, padding='valid'),
    # 第三层
    tf.keras.layers.Conv2D(192, (3, 3), padding='same',activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    # 第四层
    tf.keras.layers.Conv2D(192, (3, 3), padding='same', activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),

    # 第五层
    tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), padding='same', activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001)),
    tf.keras.layers.BatchNormalization(),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=2, padding='valid'),

    tf.keras.layers.Flatten(),
    # 第六层
    tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    # 第七层
    tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.25),
    # 第八层
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

可以看到过拟合有了一定程度的缓解。但是这中间过程有点抖动得厉害，所以如果要是可以设置动态的学习率那么应该会好一点。

5.3 设置动态的学习率

设置动态的学习率有多种办法，我这里采用ReduceLROnPlateau这个API。

官网给出的例子：

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.001)
model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[reduce_lr])

ReduceLROnPlateau()参数说明：

monitor：监测的值，可以是loss,acc,val_loss,val_acc,lr
factor：缩放学习率的值，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一默认‘auto’就行
epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr：学习率最小值，能缩小到的下限
verbose: 详细信息模式，0 或者 1 。

值得注意的是，TensorFlow2.3.0版本中官网有介绍说model.fit_generator这个API在后续版本中不再支持，建议使用model.fit()，所以我后面也改为使用model.fit()这个API。（参看下图warning:）

设置动态的学习率：

from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', factor=0.5, patience=5, min_lr=1e-5, verbose=1)

history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=100,  # 2000 images = batchsize * steps
    epochs=100,
    validation_data=validation_generator,  # 1000 images = batchsize * steps
    validation_steps=50,
    callbacks=[reduce_lr],  # 设置动态的学习率
    verbose=2)

设置完成后再训练，可以看到曲线更平滑了一些：

QQ图片20220301170001

但是准确率却有所下降：

QQ图片20220301170005

但是，不难看出模型还能进一步收敛，读者可以尝试延长epoch，或者把学习率适当调大一点。

六、调用图片进行预测

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
import cv2

# 种类字典
class_dict = {0: '猫', 1: '狗'}


def predict(img_path):
    # 载入模型
    model = load_model('./model.h5')
    # 载入图片，并处理
    img = cv2.imread(img_path)
    img = cv2.resize(img, (224, 224))
    img_RGB = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    img_nor = img_RGB / 255
    img_nor = np.expand_dims(img_nor, axis=0)

    # 预测
    # print((np.argmax(model.predict(img_nor))))
    # print(model.predict(img_nor))
    y = model.predict_classes(img_nor)
    print(class_dict.get(y[0][0]))  # 直接输出种类 0是猫 1是狗


if __name__ == "__main__":
    predict('./datasets/cats_and_dogs/test/cat.1500.jpg')  # 0
    predict('./datasets/cats_and_dogs/test/dog.1500.jpg')  # 1
    predict('./datasets/cats_and_dogs/test/dog.1504.jpg')  # 1

参考资料

1.AlexNet论文：http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

2.动态学习率参数说明参考：https://blog.csdn.net/qq_40128284/article/details/117018755

3.动态学习率设置官方API文档：https://tensorflow.google.cn/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ReduceLROnPlateau

最后

以上就是平常雨为你收集整理的重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)的全部内容，希望文章能够帮你解决重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。

本文分类：重学深度学习系列
浏览次数：62 次浏览
发布日期：2023-08-22 14:55:20
本文链接：https://www.kaopuke.com/article/k-p-k_14_uzo_18_f1_14__7__18_3.html

重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)

概述

重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)

文章目录

一、我的环境

二、工程结构

三、AlexNet介绍

3.1 主要贡献

3.2 网络结构

四、AlexNet的TensorFlow2代码实现

五、训练

5.1 开始训练

5.2 适当调参优化

5.3 设置动态的学习率

六、调用图片进行预测

参考资料

最后

评论列表共有 0 条评论

发表评论取消回复

重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)

概述

重学深度学习系列-- AlexNet猫狗分类(TensorFlow2)

文章目录

一、我的环境

二、工程结构

三、AlexNet介绍

3.1 主要贡献

3.2 网络结构

四、AlexNet的TensorFlow2代码实现

五、训练

5.1 开始训练

5.2 适当调参优化

5.3 设置动态的学习率

六、调用图片进行预测

参考资料

最后

相关文章

评论列表共有 0 条评论

发表评论 取消回复

发表评论取消回复