测试本地mnist数据集

图片只用500张,450张做train与50张test,

代码如下:

  

# conding:utf-8
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = ''
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt
from autokeras.image_supervised import ImageClassifier
from keras.models import load_model
from keras.utils import plot_model
import time # 数据准备
x_train =np.zeros((4500,28,28,1))
x_test =np.zeros((500,28,28,1))
y_train=[]
y_test=[]
start = time.time()
for i in range(0,10):
for j in range(1,501):
if j < 451: #将数据保存到训练数据中
x_train[(j-1)+(i*450),:,:,0]=plt.imread('./data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j)) #reshape 可以降维也就是矩阵变化
y_train.append(i) #append 是读进来的数据进行存储的意思
else: #保存到预测数据中
x_test[(i*50)+(j-452),:,:,0]=plt.imread('./data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j))
y_test.append(i)
y_t = np.array(y_test).reshape(-1,1)
print(x_train.shape)
# x_train = np.array(x_train).reshape(450,28,28,1)
y_train = np.array(y_train) # x_test = np.array(x_test).reshape(50,28,28,1)
y_test = np.array(y_test)
print(y_test.shape) if __name__ == '__main__':
model_dir = r'./models/autoTf_model.h5'
model_img = r'./model_img/atuoTf_model.png' # 使用图片识别器
clf = ImageClassifier(verbose=True)
# 给其训练数据和标签,训练的最长时间可以设定,假设为1分钟,autokers会不断找寻最优的网络模型
clf.fit(x_train, y_train, time_limit=5 * 60)
# 找到最优模型后,再最后进行一次训练和验证
clf.final_fit(x_train,y_train,x_test, y_test, retrain=True)
# 给出评估结果
y = clf.evaluate(x_test, y_test)
# 输出我么测试数据
y_pred = clf.predict(x_test)
# accuracy精确度
accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred) print("evaluate:", y,'\n','accuracy:',accuracy)
#保存可视化模型
clf.load_searcher().load_best_model().produce_keras_model().save(model_dir)
# 加载可视化模型
autoModel = load_model(model_dir)
# y_predict = autoModel.predict(x_test)
# print(y_predict.shape)
# 可视化模型画图
plot_model(autoModel,to_file=model_img) #计时
end = time.time()
print(start-end)

测试结果:accuracy值为0.93而已,然而我用时5分钟(min),自己建立的网络可以达到 0.948,不过自动搜索网络感觉还行吧,有待提高。毕竟是自动的。能到达这种精度是非常厉害的了。如果给他 更多时间的话估计能上0.98了。下面我们来看一下可视化网络吧。

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