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一、前言

我的环境：

• 语言环境：Python3.6.5
• 编译器：jupyter notebook
• 深度学习环境：TensorFlow2.4.1

往期精彩内容：

• 卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别
• 卷积神经网络（CNN）多种图片分类的实现
• 卷积神经网络（CNN）衣服图像分类的实现
• 卷积神经网络（CNN）鲜花识别
• 卷积神经网络（CNN）天气识别
• 卷积神经网络（VGG-16）识别海贼王草帽一伙
• 卷积神经网络（ResNet-50）鸟类识别
• 卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别
• 卷积神经网络(CNN)识别验证码
• 卷积神经网络（CNN）车牌识别

来自专栏：机器学习与深度学习算法推荐

二、前期工作

1. 设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）

import tensorflow as tfgpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")if gpus:tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")# 打印显卡信息，确认GPU可用
print(gpus)

2. 导入数据

import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号import os,PIL# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import numpy as np
np.random.seed(1)# 设置随机种子尽可能使结果可以重现
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1)import pathlib

data_dir = "Eye_dataset"data_dir = pathlib.Path(data_dir)

3. 查看数据

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*')))print("图片总数为：",image_count)

图片总数为： 4307

二、数据预处理

1.加载数据

batch_size = 64
img_height = 224
img_width = 224

使用image_dataset_from_directory方法将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中

train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="training",seed=12,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)

Found 4307 files belonging to 4 classes.
Using 3446 files for training.

val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="validation",seed=12,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)

Found 4307 files belonging to 4 classes.
Using 861 files for validation.

我们可以通过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 = train_ds.class_names
print(class_names)

['close_look', 'forward_look', 'left_look', 'right_look']

2. 可视化数据

plt.figure(figsize=(10, 5))  # 图形的宽为10高为5
plt.suptitle("数据展示")for images, labels in train_ds.take(1):for i in range(8):ax = plt.subplot(2, 4, i + 1)  ax.patch.set_facecolor('yellow')plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))plt.title(class_names[labels[i]])plt.axis("off")

3. 再次检查数据

for image_batch, labels_batch in train_ds:print(image_batch.shape)print(labels_batch.shape)break

(64, 224, 224, 3)
(64,)

• Image_batch是形状的张量（8, 224, 224, 3)。这是一批形状240x240x3的8张图片（最后一维指的是彩色通道RGB）。
• Label_batch是形状（8，）的张量，这些标签对应8张图片

4. 配置数据集

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNEtrain_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds   = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

三、调用官方网络模型

model = tf.keras.applications.VGG16()
# 打印模型信息
model.summary()

四、设置动态学习率

这里先罗列一下学习率大与学习率小的优缺点。

• 学习率大
  • 优点： 1、加快学习速率。 2、有助于跳出局部最优值。
  • 缺点： 1、导致模型训练不收敛。 2、单单使用大学习率容易导致模型不精确。
• 学习率小
  • 优点： 1、有助于模型收敛、模型细化。 2、提高模型精度。
  • 缺点： 1、很难跳出局部最优值。 2、收敛缓慢。

注意：这里设置的动态学习率为：指数衰减型（ExponentialDecay）。在每一个epoch开始前，学习率（learning_rate）都将会重置为初始学习率（initial_learning_rate），然后再重新开始衰减。计算公式如下：

learning_rate = initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps)

# 设置初始学习率
initial_learning_rate = 1e-4lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate, decay_steps=5,      # 敲黑板！！！这里是指 steps，不是指epochsdecay_rate=0.96,     # lr经过一次衰减就会变成 decay_rate*lrstaircase=True)# 将指数衰减学习率送入优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)

五、编译

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。

model.compile(optimizer=optimizer,loss     ='sparse_categorical_crossentropy',metrics  =['accuracy'])

六、训练模型

epochs = 20history = model.fit(train_ds,validation_data=val_ds,epochs=epochs
)

七、模型评估

1. Accuracy与Loss图

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()

2. 混淆矩阵

Seaborn 是一个画图库，它基于 Matplotlib 核心库进行了更高阶的 API 封装，可以让你轻松地画出更漂亮的图形。Seaborn 的漂亮主要体现在配色更加舒服、以及图形元素的样式更加细腻。

from sklearn.metrics import confusion_matrix
import seaborn as sns
import pandas as pd# 定义一个绘制混淆矩阵图的函数
def plot_cm(labels, predictions):# 生成混淆矩阵conf_numpy = confusion_matrix(labels, predictions)# 将矩阵转化为 DataFrameconf_df = pd.DataFrame(conf_numpy, index=class_names ,columns=class_names)  plt.figure(figsize=(8,7))sns.heatmap(conf_df, annot=True, fmt="d", cmap="BuPu")plt.title('混淆矩阵',fontsize=15)plt.ylabel('真实值',fontsize=14)plt.xlabel('预测值',fontsize=14)

val_pre   = []
val_label = []for images, labels in val_ds:#这里可以取部分验证数据（.take(1)）生成混淆矩阵for image, label in zip(images, labels):# 需要给图片增加一个维度img_array = tf.expand_dims(image, 0) # 使用模型预测图片中的人物prediction = model.predict(img_array)val_pre.append(class_names[np.argmax(prediction)])val_label.append(class_names[label])

plot_cm(val_label, val_pre)

八、保存and加载模型

这是最简单的模型保存与加载方法哈

# 保存模型
model.save('model/16_model.h5')

# 加载模型
new_model = tf.keras.models.load_model('model/16_model.h5')

九、预测

九、预测
# 采用加载的模型（new_model）来看预测结果plt.figure(figsize=(10, 5))  # 图形的宽为10高为5
plt.suptitle("预测结果展示")for images, labels in val_ds.take(1):for i in range(8):ax = plt.subplot(2, 4, i + 1)  # 显示图片plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))# 需要给图片增加一个维度img_array = tf.expand_dims(images[i], 0) # 使用模型预测图片中的人物predictions = new_model.predict(img_array)plt.title(class_names[np.argmax(predictions)])plt.axis("off")