卷积神经网络——猫狗分类

目录

• 一、搭建环境，完成猫狗分类
  *
• 一）安装TensorFlow和Keras
  –
  • 1.Anaconda中安装
  • 2.cmd中安装
• 二）猫狗分类实验
  –
  • 1.先制作数据集
  • 2.卷积神经网络CNN
• 三）附加问题
• 二、Vgg19实现猫狗分类

实验目的：
1.按照网上教程,利用TensorFlow和Keras，自己搭建卷积神经网络完成狗猫数据集的分类实验（将关键步骤注释出来）。
附加问题：解释什么是overfit（过拟合）？什么是数据增强？如果单独只做数据增强，精确率提高了多少？然后再添加的dropout层，是什么实际效果？
2.用Vgg19网络模型完成狗猫分类，写出实验结果。
实验环境：Anaconda，jupyter notebook，python3.x虚拟环境的安装
参考资料：【TensorFlow&Keras】入门猫狗数据集实验–理解卷积神经网络CNN
windows10（64位）Anaconda3+Python3.6搭建Tensorflow（cpu版本）及keras+用Jupyter notebook运行Kaggle狗猫数据集+提高模分类模型精度

一、搭建环境，完成猫狗分类

这里推荐一个jupyter_contrib_nbextensions插件，可以很方便地编辑jupyter

一）安装TensorFlow和Keras

有两种方法可以安装：

1.Anaconda中安装

安什么包最好自己搜索一下，免得版本不相容。

; 2.cmd中安装

专业人士谁用UI啊，都用cmd

Files->New->Teminal

pip install tensorflow
pip install keras

然后测试

import tensorflow as tf
tf.__version__

import keras
keras.__version__

二）猫狗分类实验

1.先制作数据集

常用的是kaggle网站的数据集（参考资料里面找猫狗数据集）
图片分类：

import os, shutil
#训练文件路径,数据不能压缩
original_dataset_dir = 'E:/01work_area/hml/hml13/kaggle_Dog&Cat/train'

#存储我们数据集的位置
base_dir = 'E:/01work_area/hml/hml13/kaggle_Dog&Cat/find_cats_and_dogs'
os.mkdir(base_dir)

#我们训练的路径，验证和测试拆分开做
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
os.mkdir(train_dir)
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
os.mkdir(validation_dir)
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
os.mkdir(test_dir)

#训练用的猫片存放的路径
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
os.mkdir(train_cats_dir)

#训练用的狗的图片存放的路径
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')
os.mkdir(train_dogs_dir)

#验证用的猫片存放的路径
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')
os.mkdir(validation_cats_dir)

#验证用的狗的图片存放的路径
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')
os.mkdir(validation_dogs_dir)

#测试用的猫片存放的路径
test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')
os.mkdir(test_cats_dir)

#测试用的狗的图片存放的路径
test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')
os.mkdir(test_dogs_dir)

#将前面的1000张猫片复制到 train_cats_dir
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

#将接下来的500张猫片复制到 validation_cats_dir
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

#将接下来的500张猫片复制到 test_cats_dir
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

#将前面的1000张狗的图片复制到 train_dogs_dir
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(train_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

#将后面的500张狗的图片复制到 validation_dogs_dir
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(validation_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

#将后面的500张狗的图片复制到 test_dogs_dir
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]
for fname in fnames:
    src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
    dst = os.path.join(test_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

分类后会有几个目录，分别是find_cats_and_dogs，里面有test，train，validation。自己去验证，我不多讲。

#统计图片数量
print('total training cat images:', len(os.listdir(train_cats_dir)))
print('total training dog images:', len(os.listdir(train_dogs_dir)))
print('total validation cat images:', len(os.listdir(validation_cats_dir)))
print('total validation dog images:', len(os.listdir(validation_dogs_dir)))
print('total test cat images:', len(os.listdir(test_cats_dir)))
print('total test dog images:', len(os.listdir(test_dogs_dir)))

根据图片数量进一步验证数据集。

2.卷积神经网络CNN

（1）网络模型搭建

from keras import layers
from keras import models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
model.summary()
#model.summary()输出模型各层的参数状况

from keras import optimizers

#model.compile()优化器
#(loss：计算损失，这里用的是交叉熵损失,metrics: 列表，包含评估模型在训练和测试时的性能的指标)
model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

所有图像将按1/255重新缩放
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # 这是目标目录
        train_dir,
        # 所有图像将调整为150x150
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        # 因为我们使用二元交叉熵损失，我们需要二元标签
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        class_mode='binary')

#在某个点上中断迭代循环
for data_batch, labels_batch in train_generator:
    print('data batch shape:', data_batch.shape)
    print('labels batch shape:', labels_batch.shape)
    break

（3）训练模型

#开始训练
history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=30,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)

需要训练很久（根据电脑而异）

model.save('E:/01work_area/hml/hml13/cats_and_dogs_small_1.h5')

后面的我做不了了，电脑太慢太卡了。

三）附加问题

二、Vgg19实现猫狗分类

Original: https://blog.csdn.net/qqq080/article/details/117660671
Author: 管它的
Title: 卷积神经网络——猫狗分类