Python做个猫狗识别系统，给人美心善的邻居-Toy模板网

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嗨害大家好鸭！我是爱摸鱼的芝士❤

Python做个猫狗识别系统，给人美心善的邻居

宠物真的看着好治愈

谁不想有一只属于自己的乖乖宠物捏~

这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，
改用model.train_on_batch方法。

两种方法的比较：

model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好
model.train_on_batch()：封装程度更低，可以玩更多花样。

此外我也引入了进度条的显示方式，更加方便我们及时查看模型训练过程中的情况，可以及时打印各项指标。

🚀 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
显卡（GPU）：NVIDIA GeForce RTX 3080

Python做个猫狗识别系统，给人美心善的邻居

一、前期工作

1. 设置GPU

如果使用的是CPU可以注释掉这部分的代码。

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
 
if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  
    tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")
 
print(gpus)

PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]

2. 导入数据

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  
import os,PIL
import numpy as np
np.random.seed(1)
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
 
import pathlib

data_dir = "./data/train"
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：3400

Python做个猫狗识别系统，给人美心善的邻居

二、数据预处理

1. 加载数据

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

batch_size = 8
img_height = 224
img_width = 224

TensorFlow版本是2.2.0的同学可能会遇到
module ‘tensorflow.keras.preprocessing’ has no attribute 'image_dataset_from_directory’的报错，
升级一下TensorFlow就OK了

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 3400 files belonging to 2 classes.
Using 2720 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 3400 files belonging to 2 classes.
Using 680 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)

['cat', 'dog']

2. 再次检查数据

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

(8, 224, 224, 3)
(8,)

Image_batch是形状的张量（8, 224, 224, 3)。这是一批形状224x224x3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

3. 配置数据集

shuffle() ：打乱数据，关于此函数的详细介绍可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42417456
prefetch() ：预取数据，加速运行，其详细介绍可以参考我前两篇文章，里面都有讲解。
cache() ：将数据集缓存到内存当中，加速运行

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
 
def preprocess_image(image,label):
    return (image/255.0,label)
train_ds = train_ds.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds   = val_ds.map(preprocess_image, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
 
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds   = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

如果报 AttributeError: module ‘tensorflow._api.v2.data’ has no attribute ‘AUTOTUNE’ 错误，就将 AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE 更换为 AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE，这个错误是由于版本问题引起的。

4. 可视化数据

plt.figure(figsize=(15, 10)) 
 
for images, labels in train_ds.take(1):
    for i in range(8):
        
        ax = plt.subplot(5, 8, i + 1) 
        plt.imshow(images[i])
        plt.title(class_names[labels[i]])
        
        plt.axis("off")