极客笔记如何使用Tensorflow使用文件路径创建花卉数据集的对？
在机器学习领域，训练模型需要一个良好的数据集来提供准确的预测。在Tensorflow中，创建数据集是非常重要的一步。本篇文章将介绍如何使用Tensorflow使用文件路径创建花卉数据集的对。
更多Python文章，请阅读：Python 教程
确定数据集目录结构
在开始之前，需要先确定数据集的目录结构。本例中，我们假设我们有如下的目录结构：
flowers/
daisy/
image1.jpg
image2.jpg
...
dandelion/
image1.jpg
image2.jpg
...
rose/
image1.jpg
image2.jpg
...
sunflower/
image1.jpg
image2.jpg
...
tulip/
image1.jpg
image2.jpg
...
其中，flowers是主目录，daisy、dandelion、rose、sunflower、tulip是花卉类别子目录，每个子目录中都包括了该类的花卉图片。
创建输入函数
使用Tensorflow创建花卉数据集的对，首先需要创建输入函数。输入函数应该返回一个由两个元素组成的元组，其中第一个元素包含了图像数据，第二个元素包含了标签。
import tensorflow as tf
import os
def input_fn(directory, batch_size=32, img_height=224, img_width=224):
image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')
return data_gen
在上面的代码中，我们使用了ImageDataGenerator类将所有的图像缩放到0到1之间。然后，我们使用flow_from_directory方法从目录中读取数据，并将其设置为batch_size大小的批处理。target_size参数是我们想要的图像的输出形状，class_mode参数设置为”categorical”表示我们的标签是分类标签。如果您的数据集中包含的是二元标记，则请将其设置为”binary”。
创建模型
接下来，我们需要创建模型。对于这个问题，我们可以使用已经训练好的模型来进行迁移学习。在本例中，我们将使用ResNet50V2模型作为我们的基础模型。
def create_model(img_height=224, img_width=224):
base_model = tf.keras.applications.ResNet50V2(input_shape=(img_height, img_width, 3),
include_top=False,
weights='imagenet')
base_model.trainable = False
global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output)
prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(5)(global_average_layer)
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=prediction_layer)
return model
在上面的代码中，我们创建了一个ResNet50V2模型并将其设置为不可训练。然后，我们通过GlobalAveragePooling2D方法来对空间坐标进行求平均值。最后，我们添加一个Dense层的输出层，该层有5个输出节点，每个节点对应一个花卉类别。
编译和训练模型
在创建模型后，我们需要编译模型并训练模型。我们将使用categorical_crossentropy作为损失函数，使用Adam优化器进行优化，并使用accuracy指标来评估模型的性能。
def compile_and_train(model, input_dir):
train_data_gen = input_fn(os.path.join(input_dir, 'train/'))
test_data_gen = input_fn(os.path.join(input_dir, 'test/'))
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_data_gen,
epochs=10,
validation_data=test_data_gen)
return history
在上面的代码中，我们首先使用input_fn方法从训练和测试目录中读取数据。然后，我们使用compile方法来编译模型。使用fit方法将我们的模型拟合到训练数据上，并使用测试数据验证模型的性能。
完整代码
下面是使用Tensorflow创建花卉数据集的对的完整代码：
import tensorflow as tf
import os
def input_fn(directory, batch_size=32, img_height=224, img_width=224):
image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)
data_gen = image_generator.flow_from_directory(directory,
target_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size,
class_mode='categorical')
return data_gen
def create_model(img_height=224, img_width=224):
base_model = tf.keras.applications.ResNet50V2(input_shape=(img_height, img_width, 3),
include_top=False,
weights='imagenet')
base_model.trainable = False
global_average_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(base_model.output)
prediction_layer = tf.keras.layers.Dense(5)(global_average_layer)
model = tf.keras.models.Model(inputs=base_model.input, outputs=prediction_layer)
return model
def compile_and_train(model, input_dir):
train_data_gen = input_fn(os.path.join(input_dir, 'train/'))
test_data_gen = input_fn(os.path.join(input_dir, 'test/'))
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
history = model.fit(train_data_gen,
epochs=10,
validation_data=test_data_gen)
return history
if __name__ == '__main__':
input_dir = 'flowers'
model = create_model()
history = compile_and_train(model, input_dir)
结论
在本篇文章中，我们介绍了如何使用Tensorflow和文件路径来创建花卉数据集的对，并使用ResNet50V2模型进行迁移学习。通过创建输入函数、编译和训练模型，我们可以创建一个高性能的花卉分类模型。