目录

前言

一、前期工作

1.1 设置GPU

1.2 导入数据

1.3 查看数据

二、数据预处理

2.1 加载数据

2.2 可视化数据

2.3 再次检查数据

2.4 配置数据集

2.4.1 基本概念介绍

2.4.2.代码完成

三、构建CNN网络

四、编译

五、训练模型

六、模型评估

总结

---

前言

• 🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营]中的学习记录博客
• 🍖 原作者：[K同学啊]

说在前面

1）本周任务：本文将采用CNN实现多云、下雨、晴、日出四种天气状态的识别。较上篇文章，本文为了增加模型的泛化能力，新增了Dropout层并且将最大池化层调整成了平均池化层

2）运行环境：Python3.6、Pycharm2020、tensorflow2.4.0

---

一、前期工作

1.1 设置GPU

代码如下：

# 一、前期工作
# 1.1设置GPU
import tensorflow as tf
import os, PIL, pathlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:gpu0 = gpus[0]                                        # 如果有多个GPU，仅使用第0个GPUtf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True)  # 设置GPU显存用量按需使用tf.config.set_visible_devices([gpu0], "GPU")

1.2 导入数据

代码如下：

# 1.2 导入数据
data_dir = './data/'
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

1.3 查看数据

数据集一共分为cloudy、rain、shine、sunrise四类，分别存放于weather_photos文件夹中以各自名字命名的子文件夹中。

代码如下：

# 1.3 查看数据
image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print("图片总数为：", image_count)
roses = list(data_dir.glob('sunrise/*.jpg'))
PIL.Image.open(str(roses[0]))

输出：

图片总数为1125

二、数据预处理

2.1 加载数据

使用image_dataset_from_directory方法(详细可参考文章https://mtyjkh.blog.csdn.net/article/details/117018789)将磁盘中的数据加载到tf.data.Dataset中，

代码如下：

# 二、数据预处理
# 2.1 加载数据
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="training",seed=123,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
val_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(data_dir,validation_split=0.2,subset="validation",seed=123,image_size=(img_height, img_width),batch_size=batch_size)
class_names = train_ds.class_names
print(class_names)

输出如下：

Found 1125 files belonging to 4 classes.
Using 900 files for training.

Found 1125 files belonging to 4 classes.

2.2 可视化数据

代码如下：

# 2.2 可视化数据
plt.figure(figsize=(20, 10))
for images, labels in train_ds.take(1):for i in range(20):ax = plt.subplot(5, 10, i + 1)plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))plt.title(class_names[labels[i]])plt.axis("off")

输出：

2.3 再次检查数据

代码如下：

# 2.3再次检查数据
for image_batch, labels_batch in train_ds:print(image_batch.shape)print(labels_batch.shape)break

输出：

情况说明：

• Image_batch是形状的张量（32,180,180,3）。这是一批形状180x180x3的32张图片（最后一维指的是彩色通道RGB）。
• Label_batch是形状（32，）的张量，这些标签对应32张图片

2.4 配置数据集

2.4.1 基本概念介绍

prefetch()：CPU 正在准备数据时，加速器处于空闲状态。相反，当加速器正在训练模型时，CPU 处于空闲状态。因此，训练所用的时间是 CPU 预处理时间和加速器训练时间的总和。prefetch()将训练步骤的预处理和模型执行过程重叠到一起。当加速器正在执行第 N 个训练步时，CPU 正在准备第 N+1 步的数据。这样做不仅可以最大限度地缩短训练的单步用时（而不是总用时），而且可以缩短提取和转换数据所需的时间。如果不使用prefetch()，CPU 和 GPU/TPU 在大部分时间都处于空闲状态

然后使用prefetch()可显著减少空闲时间：

2.4.2.代码完成

代码如下：

# cache()：将数据集缓存到内存当中，加速运行
AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE
train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

三、构建CNN网络

         卷积神经网络（CNN）的输入是张量 (Tensor) 形式的 (image_height, image_width, color_channels)，包含了图像高度、宽度及颜色信息。不需要输入batch size。color_channels 为 (R,G,B) 分别对应 RGB 的三个颜色通道（color channel）。在此示例中，我们的 CNN 输入形状是 (180, 180, 3)。我们需要在声明第一层时将形状赋值给参数input_shape

网络结构图如下：

代码如下：

# 三、构建CNN网络
num_classes = 4
model = models.Sequential([layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=(img_height, img_width, 3)),layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),  # 卷积层1，卷积核3*3layers.AveragePooling2D((2, 2)),  # 池化层1，2*2采样layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'),  # 卷积层2，卷积核3*3layers.AveragePooling2D((2, 2)),  # 池化层2，2*2采样layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),  # 卷积层3，卷积核3*3layers.Dropout(0.3),  # 让神经元以一定的概率停止工作，防止过拟合，提高模型的泛化能力。layers.Flatten(),  # Flatten层，连接卷积层与全连接层layers.Dense(128, activation='relu'),  # 全连接层，特征进一步提取layers.Dense(num_classes)  # 输出层，输出预期结果
])
model.summary()  # 打印网络结构

模型结构打印如下：

四、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

代码如下：

# 四、编译
# 设置优化器
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=opt,loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])

五、训练模型

代码如下：

# 五、训练模型
epochs = 10
history = model.fit(train_ds, validation_data=val_ds, epochs=epochs)

训练过程打印如下：

六、模型评估

代码如下：

# 六、模型评估
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()

训练结果可视化如下：

---

总结

本次在前面的基础上进一步去完善了CNN模型，同时基于tensflow框架下搭建模型更加熟练了一些，但是从最后的训练图可以看出来发现最后loss验证集上的还上升了，可能后续需要对模型的学习率、dropout层进行调试。