猫狗识别（使用VGG16神经网络）

作者：马育民 • • 阅读：10418

概述

本文介绍使用keras内置的VGG16神经网络，训练猫狗数据集

平台：kaggle

数据集： 2000张猫狗图片，数据量较小

模型：
VGG16 模型的权重，是经过训练1000种图片的，包括常见的猫和狗

分类信息参见：
https://gitee.com/65242847/tensorflow2/blob/master/vgg16/imagenet_classes.txt

根据 微调fine-tuning 文章的 “数据集小，数据相似度高” 一节中，可知：“数据集较小，相似度较高” 时：

使用 自带的权重， 可能 不需要 重新训练模型。
只需要 调整输出层，解决实际问题即可

但在本例中，为达到 演示效果，使用以下方式：

使用 VGG16 的 卷积层 和 池化层，使用 自带的权重，自定义 全连接层 和 输出层，重新训练模型。

具体使用哪一种效果好，根据实际情况，需要测试每一种模型

准备

导包

import tensorflow as tf
import glob
import os.path

import matplotlib.pyplot as plt

tf.__version__

定义用到的常量

# 权重文件
vgg16_weight_path=r'../input/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5'

# 定义图片的尺寸，使用vgg16预训练模型
img_resize=256

AUTOTUNE=tf.data.experimental.AUTOTUNE

name_label_map={"cat":0,"dog":1}

读取测试数据

获取测试数据集的路径

test_path=r"../input/cat-dog/test/*/*.jpg"
test_paths=glob.glob(test_path)
test_paths[:5],test_paths[-5:]

获取测试数据集的标签

test_labels=[]
for item in test_paths:
    filename=os.path.basename(item)
    labelname=filename[:filename.find(".")]
    label=name_label_map.get(labelname)
    test_labels.append(label)

test_labels[:5],test_labels[-5:],len(test_labels)

根据测试的图片路径、标签，生成dataset

test_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_paths,test_labels))
test_ds

定义处理测试图片的函数

def parse_test(test_path,test_label):
    img_data=tf.io.read_file(test_path)
    img_arr=tf.io.decode_jpeg(img_data,channels=3)
    img_arr=img_arr/255
    img_arr=tf.image.resize(img_arr,(img_resize,img_resize))
    return img_arr,test_label

执行上面的函数

test_ds2=test_ds.map(parse_test,num_parallel_calls=AUTOTUNE)
test_ds2

执行结果如下：

<ParallelMapDataset shapes: ((256, 256, 3), ()), types: (tf.float32, tf.int32)>

执行结果中：((256, 256, 3), ())该元祖的第一个元素是图片数据集形状，第二个元素是标签数据集形状

设置批次（关键）

test_ds2=test_ds2.batch(32)
test_ds2

执行结果如下：

<PrefetchDataset shapes: ((None, 256, 256, 3), (None,)), types: (tf.float32, tf.int32)>

图片数据集的形状改成(None, 256, 256, 3)，第一维是图片数量

注意： 此函数不能执行多次，否则形状会再次改变

执行prefetch()

test_ds2=test_ds2.prefetch(AUTOTUNE)
test_ds2

注意

上面3个操作，可以写在一起：

test_ds2=test_ds.map(parse_test,num_parallel_calls=AUTOTUNE).batch(32).prefetch(AUTOTUNE)
test_ds2

读取训练数据

获取训练数据集的路径

train_path=r"../input/cat-dog/train/*/*.jpg"
train_paths=glob.glob(train_path)
train_paths[:5],train_paths[-5:]

查看数量

train_size=len(train_paths)
train_size

获取训练数据集的标签

train_labels=[]
for item in train_paths:
    filename=os.path.basename(item)
    labelname=filename[:filename.find(".")]
    label=name_label_map.get(labelname)
    train_labels.append(label)

train_labels[:5],train_labels[-5:],len(train_labels)

根据训练的图片路径、标签，生成dataset

train_ds=tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_paths,train_labels))
train_ds

定义处理训练图片的函数

def parse_train(path,label):
    img_data=tf.io.read_file(path)
    img_arr=tf.io.decode_jpeg(img_data,channels=3)
    img_arr=img_arr/255
    # 图片变成相同大小
    img_arr=tf.image.resize(img_arr,(img_resize,img_resize))
    return img_arr,label

执行上面的函数、打乱顺序、设置批次、执行prefetch()

train_ds2=train_ds.map(parse_train,num_parallel_calls=AUTOTUNE).shuffle(train_size).batch(32).prefetch(AUTOTUNE)
train_ds2

作为训练数据集，需要打乱顺序，测试数据集只为了测试效果，不需要打乱顺序

使用vgg16模型

加载vgg16模型

指定include_top=False，表示 不需要top层，
此时，加载的权重文件，必须带有 notop字样
此时，还可以重新设置 input_shape输入形状

covn_base=tf.keras.applications.VGG16(include_top=False,input_shape=(img_resize,img_resize,3),weights=vgg16_weight_path,pooling="avg")

covn_base.summary()

执行结果：

=================================================================
Total params: 14,714,688
Trainable params: 14,714,688
Non-trainable params: 0

训练参数一千多万

冻结vgg16的权重（关键）

由于vgg16已经加载权重，就表示是训练好的模型，要冻结权重。
否则在训练时，会修改此部分的权重，导致准确率不上升。

比喻：相当于速冻水饺，已经是半成品，只需要水煮即可，不需要改动饺子形状、饺子馅！

# 冻结卷积层的权重
covn_base.trainable=False

创建新模型（关键）

keras预训练模型是不能调用add()方法添加其他层的

解决方法：创建新模型，新模型添加vgg16预训练模型，然后新模型再添加其他的层

model=tf.keras.Sequential()
#for item in covn_base.layers[:-4]:
#    model.add(item)
model.add(covn_base)

# model.add(tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D())
model.add(tf.keras.layers.Dense(512,activation="relu"))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1,activation="sigmoid"))
model.summary()

执行结果：

=================================================================
Total params: 14,977,857
Trainable params: 263,169
Non-trainable params: 14,714,688

总共参数一千多万，但可训练参数只有263,169

编译并训练

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),loss="binary_crossentropy",metrics=["acc"])

history=model.fit(train_ds2,epochs=15,validation_data=test_ds2)

执行结果：

大约在执行 第8次时，开始过拟合

可视化

plt.plot(history.epoch,history.history["acc"],label="acc")
plt.plot(history.epoch,history.history["val_acc"],label="val_acc")
plt.legend()


plt.plot(history.epoch,history.history.get("loss"),label="loss")
plt.plot(history.epoch,history.history.get("val_loss"),label="val_loss")
# 必须加此代码，否则不显示图例
plt.legend()
plt.show()

原文出处：/show_1EF4vi5xOeDl.html

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