猫狗识别训练

下载数据集

下载地址：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

下载的训练集中有2.5W张猫猫狗狗的图片，我这里只用训练集压缩包就行了，验证集和测试集都可以从中切分。

观察图片可得知命名方式，猫图片为cat.数字.jpg，狗图片为dog.数字.jpg，各有12500张。

 

规划数据

数据需要分成三份：训练集、验证集和测试集。

我打算使用1.9W张图片作为训练集，4000张图片作为验证集，2000张图片作为测试集。

import os,shutil
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt


#原始图片存放目录
origin_dir = './origin/train'

#训练数据集存储位置
base_dir = './data'

#训练集 验证集 测试集
train_dir = base_dir + '/train'
validation_dir = base_dir + '/validation'
test_dir = base_dir + '/test'

#如果目录存在先删掉
if True == os.path.exists(base_dir) :
    shutil.rmtree(base_dir)
os.makedirs(base_dir)

#创建子目录
validation_dog_dir = validation_dir + '/dog'
validation_cat_dir = validation_dir + '/cat'
test_dog_dir = test_dir + '/dog'
test_cat_dir = test_dir + '/cat'
train_dog_dir = train_dir + '/dog'
train_cat_dir = train_dir + '/cat'

#创建目录
os.makedirs(validation_dog_dir)
os.makedirs(validation_cat_dir)
os.makedirs(test_dog_dir)
os.makedirs(test_cat_dir)
os.makedirs(train_dog_dir)
os.makedirs(train_cat_dir)


#复制2000张狗图片到验证数据集狗目录
files = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(2000)]
for file in files :
    src = os.path.join(origin_dir,file)
    dst = os.path.join(validation_dog_dir,file)
    shutil.copy(src,dst)

#复制2000张猫图片到验证数据集猫目录
files = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(2000)]
for file in files :
    src = os.path.join(origin_dir,file)
    dst = os.path.join(validation_cat_dir,file)
    shutil.copy(src,dst)


#复制1000张狗图片到测试数据集狗目录
files = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(2000,3000)]
for file in files :
    src = os.path.join(origin_dir,file)
    dst = os.path.join(test_dog_dir,file)
    shutil.copy(src,dst)

#复制1000张猫图片到测试数据集狗目录
files = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(2000,3000)]
for file in files :
    src = os.path.join(origin_dir,file)
    dst = os.path.join(test_cat_dir,file)
    shutil.copy(src,dst)

#复制9500张狗图片到训练数据集狗目录
files = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(3000,12500)]
for file in files :
    src = os.path.join(origin_dir,file)
    dst = os.path.join(train_dog_dir,file)
    shutil.copy(src,dst)

#复制9500张猫图片到训练数据集猫目录
files = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(3000,12500)]
for file in files :
    src = os.path.join(origin_dir,file)
    dst = os.path.join(train_cat_dir,file)
    shutil.copy(src,dst)

 

搭建网络结构

img_width=350
img_height=350
img_channel = 3

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(img_width,img_height,img_channel)),
    keras.layers.MaxPool2D((2,2)),
    keras.layers.Conv2D(64,(3,3),activation='relu'),
    keras.layers.MaxPool2D((2,2)),
    keras.layers.Conv2D(128,(3,3),activation='relu'),
    keras.layers.MaxPool2D((2,2)),
    keras.layers.Conv2D(128,(3,3),activation='relu'),
    keras.layers.MaxPool2D((2,2)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dropout(0.3),
    keras.layers.Dense(512,activation='relu',kernel_regularizer=keras.regularizers.l2()),
    keras.layers.Dropout(0.3),
    keras.layers.Dense(1,activation='sigmoid')
])

四层卷积+两层全连接，上了Dropout和正则化抑制过拟合。

 

模型编译

优化器使用adam，损失函数使用二元交叉熵。

model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

 

数据生成器

由于数据量过大，先读取后训练会导致内存溢出，因此使用生成器的方式去训练。

batch_size=32
epochs = 25

train_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)
validation_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)
test_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    test_dir,
    target_size=(img_width, img_height),
    batch_size=batch_size,
    class_mode='binary')

 

执行训练

history = model.fit(
    train_generator,
    steps_per_epoch=train_generator.n // batch_size,
    epochs=epochs,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=validation_generator.n // batch_size,
    verbose=1)

 

模型评估

score = model.evaluate(test_generator, steps=test_generator.n // batch_size)
print('测试准确率:{}, 测试loss值: {}'.format(score[1], score[0]))

 

可视化acc和loss曲线

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(acc, label='训练Acc')
plt.plot(val_acc, label='测试Acc')
plt.title('Acc曲线')
plt.legend()

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(loss, label='训练Loss')
plt.plot(val_loss, label='测试Loss')
plt.title('Loss曲线')
plt.legend()
plt.show()

 

由于海量数据导致训练的速度超慢，我跑一次程序大概要花费近两小时，可想而知调参的过程会有多恶心，调了三天把准确率怼到90%左右，不想再怼了。