Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价

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- 写在前面

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　　本科毕业设计终于告一段落了。特写博客记录做毕业设计（路面裂纹识别）期间的踩过的坑和收获。希望对你有用。


　　目前有：


　　　　1.Tensorflow&CNN：裂纹分类


　　　　2.Tensorflow&CNN：验证集预测与模型评价


　　　　3.PyQt5多个GUI界面设计


　　本篇博客主要是评估所训练出来的CNN分类模型的性能。主要有几点：验证集预测、多分类混淆矩阵、多分类评价指标、预测结果堆叠图。

- 环境配置安装

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　　运行环境：Python3.6、Spyder

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　　依赖模块：Skimage、Tensorflow（CPU）、Numpy 、Matlpotlib等

- 开始工作

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1.读取验证集图片

　　在验证集数据目录下有五个文件夹，分别以数字0-4命名，代表裂纹类型。其中，每个文件夹下各有100张图片。

def read_img(path):
    cate=[path+x for x in os.listdir(path)]
    imgs=[]
    labels=[]
    for idx,folder in enumerate(cate):
        for im in glob.glob(folder+'/*.jpg'):
            #print('reading the images:%s'%(im))
            img=io.imread(im)
            img=transform.resize(img,(100,100))
            #img=normlization(img)
            imgs.append(img)
            labels.append(idx)
    return np.asarray(imgs,np.float32),np.asarray(labels,np.int32)
path='d://test//img2//'
data,label=read_img(path)
#打乱顺序
num_example=data.shape[0]
arr=np.arange(num_example)
np.random.shuffle(arr)
data=data[arr]
label=label[arr]
x_val=data
y_val=list(label)

　　y_val即为每张图片的实际裂纹类型所对应的数字标签。

2.裂纹类型预测

def prediction(data):
    with tf.Session() as sess:
        model_path='d://test//model2'
        saver = tf.train.import_meta_graph(model_path+'//model-13-2019_05_01.meta')
        saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(model_path+'./')) # 加载最新模型到当前环境中
        graph = tf.get_default_graph()
        x = graph.get_tensor_by_name("x:0")
        feed_dict = {x:data}
        logits = graph.get_tensor_by_name("logits_eval:0")

        classification_result = sess.run(logits,feed_dict)

        #根据索引通过字典对应裂纹的分类
        output = tf.argmax(classification_result,1).eval()
    return output
tf.reset_default_graph()   #清除过往tensorflow数据记录
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
y_predict=prediction(x_val)

　　输出为0-4的数字，分别代表预测结果为纵向裂纹、横向裂纹、块状裂纹、龟裂裂纹、无裂纹。

3.混淆矩阵绘制

　　一般二分类问题的混淆矩阵如下所示：

　　现绘制多分类的混淆矩阵，方法如下：

def plot_confusion_matrix(confusion_mat):
    plt.imshow(confusion_mat,interpolation='nearest',cmap=plt.cm.Paired)
    plt.title('Confusion Matrix')
    plt.colorbar()
    tick_marks=np.arange(5)
    plt.xticks(tick_marks,tick_marks)
    plt.yticks(tick_marks,tick_marks)
    plt.ylabel('True Label')
    plt.xlabel('Predicted Label')
    plt.show()
confusion_matrix = tf.contrib.metrics.confusion_matrix(y_val,y_predict, num_classes=None, dtype=tf.int32, name=None, weights=None)
confusion_matrix = sess.run(confusion_matrix)
plot_confusion_matrix(confusion_matrix)

　　结果如下：

　　一般来说，混淆矩阵对角线颜色越深，说明预测结果越准确，所训练的模型的泛化性能越强。由结果可以看到，其对角线颜色较深，模型较好。

4.评价指标

　　二分类问题主要有以下指标：

　　而对于多分类问题，通常有”宏“和”微“之分。这里我使用的是宏指标，如下：

　　实现方法如下：

accu = [0,0,0,0,0]
column = [0,0,0,0,0]
line = [0,0,0,0,0]
recall =[0,0,0,0,0]   #召回率
precision = [0,0,0,0,0] #精准率
accuracy = 0 #准确率
Macro_P = 0    #宏查准率（宏精准率）
Macro_R=0   #宏查全率（宏召回率）
#准确率
for i in range(0,5):
    accu[i] = confusion_matrix[i][i]
    accuracy+= float(accu[i])/len(y_val)

#宏召回率
for i in range(0,5):
    for j in range(0,5):
        column[i]+=confusion_matrix[j][i]
    if column[i] != 0:
        recall[i]=float(accu[i])/column[i]
Macro_R=np.array(recall).mean()

#宏精准率
for i in range(0,5):
    for j in range(0,5):
        line[i]+=confusion_matrix[i][j]
    if line[i] != 0:
        precision[i]=float(accu[i])/line[i]
Macro_P = np.array(precision).mean()

#宏F1
Macro_F1 = (2 * (Macro_P * Macro_R)) / (Macro_P+Macro_R)

　　结果如下：

　　可以看出，各指标都在90%以上，模型较好。

5.绘制堆叠条形图

matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

label_list = ['纵向裂纹', '横向裂纹', '块状裂纹', '龟裂裂纹','无裂纹']
num_list1 = accu
num_list2 = [100-i for i in accu]
x = range(len(num_list1))
rects1 = plt.bar(left=x, height=num_list1, width=0.45, alpha=0.8, color='green', label="预测正确")
rects2 = plt.bar(left=x, height=num_list2, width=0.45, color='red', label="预测错误", bottom=num_list1)
plt.ylim(0, 120)

#for a,b in enumerate(num_list1):
#    plt.text(b+1, a - 13, '%s' % b)

plt.ylabel("数量")
plt.xticks(x, label_list)
plt.xlabel("裂纹类型")
plt.title("测试集预测结果堆叠条形图")
plt.legend()
plt.show()

　　结果如下：

-总结

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　　基本能对分类模型性能做简单评价，还未绘制其ROC曲线。

-鸣谢

1.模型评估与选择

2.实习点滴（11）–TensorFlow快速计算“多分类问题”的混淆矩阵以及精确率、召回率、F1值、准确率