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この記事では、TensorFlow と Keras を使用して、猫と犬の画像を区別できる画像分類器を作成します。これを行うには、TensorFlow データセットの cat_vs_dogs データセットを使用します。データセットは 25,000 枚の猫と犬のラベル付き画像で構成されており、そのうち 80% がトレーニングに、10% が検証に、10% がテストに使用されます。
TensorFlow データセットを使用してデータセットをロードすることから始めます。データ セットをトレーニング セット、検証セット、テスト セットに分割し、それぞれデータの 80%、10%、10% を占め、データ セット内のいくつかのサンプル画像を表示する関数を定義します。
<code>import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow_datasets as tfds# 加载数据(train_data, validation_data, test_data), info = tfds.load('cats_vs_dogs', split=['train[:80%]', 'train[80%:90%]', 'train[90%:]'], with_info=True, as_supervised=True)# 获取图像的标签label_names = info.features['label'].names# 定义一个函数来显示一些样本图像plt.figure(figsize=(10, 10))for i, (image, label) in enumerate(train_data.take(9)):ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)plt.imshow(image)plt.title(label_names[label])plt.axis('off')</code>
モデルをトレーニングする前に、データを前処理する必要があります。画像は 150x150 ピクセルの均一なサイズにサイズ変更され、ピクセル値は 0 と 1 の間で正規化され、データはバッチでモデルにインポートできるようにバッチ処理されます。
<code>IMG_SIZE = 150</code>
<code>def format_image(image, label):image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0# Normalize the pixel valuesimage = tf.image.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))# Resize to the desired sizereturn image, labelbatch_size = 32train_data = train_data.map(format_image).shuffle(1000).batch(batch_size)validation_data = validation_data.map(format_image).batch(batch_size)test_data = test_data.map(format_image).batch(batch_size)</code>
<code>base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3), include_top=False, weights='imagenet')base_model.trainable = False</code>
<code>global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(1)model = tf.keras.Sequential([base_model,global_average_layer,prediction_layer])model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.0001),loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])</code>
<code>global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(1)model = tf.keras.Sequential([base_model,global_average_layer,prediction_layer])model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.0001),loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])</code>
<code>history = model.fit(train_data,epochs=3,validation_data=validation_data)</code>モデル履歴Mobilenet V2 レイヤーがどのように機能するかを知りたい場合は、次の図がこのレイヤーの結果です。
<code>loaded_model = tf.keras.models.load_model('cats_vs_dogs.h5')test_loss, test_accuracy = loaded_model.evaluate(test_data)</code>
<code>print('Test accuracy:', test_accuracy)</code>
<code>for image , _ in test_.take(90) : passpre = loaded_model.predict(image)plt.figure(figsize = (10 , 10))j = Nonefor value in enumerate(pre) : plt.subplot(7,7,value[0]+1)plt.imshow(image[value[0]])plt.xticks([])plt.yticks([])if value[1] > pre.mean() :j = 1color = 'blue' if j == _[value[0]] else 'red'plt.title('dog' , color = color)else : j = 0color = 'blue' if j == _[value[0]] else 'red'plt.title('cat' , color = color)plt.show()</code>
完了しました! TensorFlow と Keras を使用して、猫と犬の画像を区別できる画像分類器を作成しました。いくつかの調整と微調整を行うことで、このアプローチは他の画像分類問題にも適用できます。
以上がTensorFlow と Keras を使用して猫と犬の写真の深層学習分類器を作成するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。