深度学习-05(tensorflow模型保存与加载、文件读取、图像分类：手写体识别、服饰识别)

文章目录

• 深度学习-05
• • 模型保存于加载
  • • 什么是模型保存与加载
    • 模型保存于加载API
    • 案例1：模型保存/加载
  • 读取数据
  • • 文件读取机制
    • 文件读取API
    • 案例2：CSV文件读取
    • 图片文件读取API
    • 案例3：图片文件读取
  • 图像识别
  • • 手写体识别
    • • MNIST数据集
      • 任务目标
      • 网络结构
      • 相关API
      • 关键代码
      • 执行结果
      • 案例4：实现手写体识别
    • 服饰识别
    • • 数据集介绍
      • 任务目标
      • 网络结构
      • 关键代码
      • 案例5：实现服饰识别

深度学习-05

模型保存于加载

什么是模型保存与加载

模型保存于加载API

案例1：模型保存/加载

# 模型保存示例
import tensorflow as tf
import os

# 第一步：创建数据
x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5, name="x_data")
y_true = tf.matmul(x, [[2.0]]) + 5.0  # 矩阵相乘必须是二维的

# 第二步：建立线性回归模型
# 建立模型时，随机建立权重、偏置 y = wx + b
# 权重需要不断更新，所以必须是变量类型. trainable指定该变量是否能随梯度下降一起变化
weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], name="w"),
                     trainable=True)  # 训练过程中值是否允许变化
bias = tf.Variable(0.0, name="b", trainable=True)  # 偏置
y_predict = tf.matmul(x, weight) + bias  # 计算 wx + b

# # 第三步：求损失函数，误差(均方差)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_true - y_predict))

# # 第四步：使用梯度下降法优化损失
# 学习率是比价敏感的参数，过小会导致收敛慢，过大可能导致梯度爆炸
train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

# 收集损失值
tf.summary.scalar("losses", loss)
merged = tf.summary.merge_all() #将所有的摘要信息保存到磁盘

init_op = tf.global_variables_initializer()

saver = tf.train.Saver() #实例化Saver
with tf.Session() as sess:  # 通过Session运行op
    sess.run(init_op)
    print("weight:", weight.eval(), " bias:", bias.eval())     # 打印初始权重、偏移值
    fw = tf.summary.FileWriter("../summary/", graph=sess.graph) # 指定事件文件
    # 训练之前，加载之前训练的模型，覆盖之前的参数
    if os.path.exists("../model/linear_model/checkpoint"):
        saver.restore(sess, "../model/linear_model/")

    for i in range(500):  # 循环执行训练
        sess.run(train_op)  # 执行训练
        summary = sess.run(merged) # 运行合并后的tensor
        fw.add_summary(summary, i)
        print(i, ":", i, "weight:", weight.eval(), " bias:", bias.eval())

    saver.save(sess, "../model/linear_model/")

读取数据

文件读取机制

文件读取API

案例2：CSV文件读取

# csv文件读取示例
import tensorflow as tf
import os
def csv_read(filelist):
    # 2. 构建文件队列
    file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
    # 3. 构建csv reader，读取队列内容（一行）
    reader = tf.TextLineReader()
    k, v = reader.read(file_queue)
    # 4. 对每行内容进行解码
    ## record_defaults：指定每一个样本每一列的类型，指定默认值
    records = [["None"], ["None"]]
    example, label = tf.decode_csv(v, record_defaults=records)  # 每行两个值
    # 5. 批处理
    # batch_size: 跟队列大小无关，只决定本批次取多少数据
    example_bat, label_bat = tf.train.batch([example, label],
                                            batch_size=9,
                                            num_threads=1,
                                            capacity=9)
    return example_bat, label_bat

if __name__ == "__main__":
    # 1. 找到文件，构造一个列表
    dir_name = "./test_data/"
    file_names = os.listdir(dir_name)
    file_list = []
    for f in file_names:
        file_list.append(os.path.join(dir_name, f))  # 拼接目录和文件名

    example, label = csv_read(file_list)
    # 开启session运行结果
    with tf.Session() as sess:
        coord = tf.train.Coordinator() # 定义线程协调器
        # 开启读取文件线程
        # 调用 tf.train.start_queue_runners 之后，才会真正把tensor推入内存序列中
        # 供计算单元调用，否则会由于内存序列为空，数据流图会处于一直等待状态
        # 返回一组线程
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
        print(sess.run([example, label])) # 打印读取的内容
        # 回收线程
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

图片文件读取API

案例3：图片文件读取

# 图片文件读取示例
import tensorflow as tf
import os

def img_read(filelist):
    # 1. 构建文件队列
    file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist)
    # 2. 构建reader读取文件内容，默认读取一张图片
    reader = tf.WholeFileReader()
    k, v = reader.read(file_queue)

    # 3. 对每行内容进行解码
    img = tf.image.decode_jpeg(v)  # 每行两个值

    # 4. 批处理, 图片需要处理成统一大小
    img_resized = tf.image.resize(img, [200, 200])  # 200*200
    img_resized.set_shape([200, 200, 3])  # 固定样本形状，批处理时对数据形状有要求
    img_bat = tf.train.batch([img_resized],
                             batch_size=10,
                             num_threads=1)
    return img_bat

if __name__ == "__main__":
    # 1. 找到文件，构造一个列表
    dir_name = "../data/test_img/"
    file_names = os.listdir(dir_name)
    file_list = []
    for f in file_names:
        file_list.append(os.path.join(dir_name, f))  # 拼接目录和文件名
    imgs = img_read(file_list)
    # 开启session运行结果
    with tf.Session() as sess:
        coord = tf.train.Coordinator()  # 定义线程协调器
        # 开启读取文件线程
        # 调用 tf.train.start_queue_runners 之后，才会真正把tensor推入内存序列中
        # 供计算单元调用，否则会由于内存序列为空，数据流图会处于一直等待状态
        # 返回一组线程
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord)
        # print(sess.run([imgs]))  # 打印读取的内容
        imgs = imgs.eval()

        # 回收线程
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

## 显示图片
print(imgs.shape)
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure("Img Show", facecolor="lightgray")

for i in range(10):
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.imshow(imgs[i].astype("int32"))

plt.tight_layout()
plt.show()

图像识别

手写体识别

MNIST数据集

任务目标

网络结构

相关API

关键代码

执行结果

案例4：实现手写体识别

# 手写体识别
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import pylab

# 读入数据集(如果没有则在线下载)，并转换成独热编码
# 如果不能下载，则到http://yann.lecun.com/exdb/mnist/进行手工下载，下载后拷贝到当前MNIST_data目录下
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])  # 占位符，输入
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])  # 占位符，输出

W = tf.Variable(tf.random_normal([784, 10]))  # 权重
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))  # 偏置值

# 构建模型
pred_y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)  # softmax分类
print("pred_y.shape:", pred_y.shape)
# 损失函数
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y * tf.log(pred_y),
                               reduction_indices=1)  # 求交叉熵
cost = tf.reduce_mean(cross_entropy)  # 求损失函数平均值

# 参数设置
lr = 0.01
# 梯度下降优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr).minimize(cost)

training_epochs = 200
batch_size = 100
saver = tf.train.Saver()
model_path = "../model/mnist/mnist_model.ckpt"  # 模型路径

# 启动session
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    # 循环开始训练
    for epoch in range(training_epochs):
        avg_cost = 0.0
        total_batch = int(mnist.train.num_examples / batch_size)  # 计算总批次

        # 遍历全数据集
        for i in range(total_batch):
            batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)  # 读取一个批次样本
            params = {x: batch_xs, y: batch_ys}  # 训练参数

            o, c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict=params)  # 执行训练

            avg_cost += (c / total_batch)  # 求平均损失值

        print("epoch: %d, cost=%.9f" % (epoch + 1, avg_cost))

    print("Finished!")

    # 模型评估
    correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred_y, 1), tf.argmax(y, 1))
    # 计算准确率
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
    print("accuracy:", accuracy.eval({x: mnist.test.images,
                                      y: mnist.test.labels}))
    # 将模型保存到文件
    save_path = saver.save(sess, model_path)
    print("Model saved:", save_path)

# 测试模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    saver.restore(sess, model_path)  # 加载模型

    batch_xs, batch_ys = mnist.test.next_batch(2)  # 读取2个测试样本
    output = tf.argmax(pred_y, 1)  # 预测结果值

    output_val, predv = sess.run([output, pred_y],  # 操作
                                 feed_dict={x: batch_xs})  # 参数

    print("预测结论:\n", output_val, "\n")
    print("实际结果:\n", batch_ys, "\n")
    print("预测概率:\n", predv, "\n")

    # 显示图片
    im = batch_xs[0]  # 第1个测试样本数据
    im = im.reshape(-1, 28)
    pylab.imshow(im)
    pylab.show()

    im = batch_xs[1]  # 第2个测试样本数据
    im = im.reshape(-1, 28)
    pylab.imshow(im)
    pylab.show()

服饰识别

数据集介绍

任务目标

网络结构

关键代码

案例5：实现服饰识别

# 在fashion_mnist数据集实现服饰识别
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets

class FashionMnist():
    out_featrues1 = 12  # 第一个组卷积池化层输出特征数量(等于第一个卷积层卷积核数量)
    out_featrues2 = 24  # 第二个组卷积池化层输出特征数量(等于第二个卷积层卷积核数量)
    con_neurons = 512 # 全连接层神经元数量

    def __init__(self, path):
        """
        构造方法
        :param path:指定数据集路径
        :return:
        """
        self.sess = tf.Session() # 会话
        self.data = read_data_sets(path, one_hot=True) # 读取样本文件对象

    def init_weight_variable(self, shape):
        """
        初始化权重方法
        :param shape:指定初始化张量的形状
        :return:经过初始化后的张量
        """
        inital = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) # 截尾正态分布
        return tf.Variable(inital)

    def init_bias_variable(self, shape):
        """
        初始化偏置
        :param shape:指定初始化张量的形状
        :return:经过初始化后的张量
        """
        inital = tf.constant(1.0, shape=shape)
        return tf.Variable(inital)

    def conv2d(self, x, w):
        """
        二维卷积方法
        :param x:原始数据
        :param w:卷积核
        :return:返回卷积后的结果
        """
        # input : 输入数据[batch, in_height, in_width, in_channels]
        # filter : 卷积窗口[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
        # strides: 卷积核每次移动步数，对应着输入的维度方向
        # padding='SAME' ： 输入和输出的张量形状相同
        return tf.nn.conv2d(x,  # 原始数据
                            w, # 卷积核
                            strides=[1, 1, 1, 1], # 各个维度上的步长值
                            padding="SAME") # 输入和输出矩阵大小相同

    def max_pool_2x2(self, x):
        """
        池化函数
        :param x:原始数据
        :return:池化后的数据
        """
        return tf.nn.max_pool(x,# 原始数据
                              ksize=[1, 2, 2, 1], # 池化区域大小
                              strides=[1, 2, 2, 1], # 各个维度上的步长值
                              padding="SAME")

    def create_conv_pool_layer(self, input, input_features, out_features):
        """
        卷积、激活、池化层
        :param input:原始数据
        :param input_features:输入特征数量
        :param out_features:输出特征数量
        :return:卷积、激活、池化层后的数据
        """
        filter = self.init_weight_variable([5, 5, input_features, out_features])#卷积核
        b_conv = self.init_bias_variable([out_features]) # 偏置，数量和卷积输出大小一致

        h_conv = tf.nn.relu(self.conv2d(input, filter) + b_conv)#卷积，结果做relu激活
        h_pool = self.max_pool_2x2(h_conv) #对激活操作输出做max池化
        return h_pool

    def create_fc_layer(self, h_pool_flat, input_featrues, con_neurons):
        """
        创建全连接层
        :param h_pool_flat:输入数据，经过拉伸后的一维张量
        :param input_featrues:输入特征大小
        :param con_neurons:神经元数量
        :return:全连接
        """
        w_fc = self.init_weight_variable([input_featrues, con_neurons])#输出数量等于神经元数量
        b_fc = self.init_bias_variable([con_neurons]) #偏置数量等于输出数量
        h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool_flat, w_fc) + b_fc) #计算wx+b并且做relu激活
        return h_fc1

    def build(self):
        """
        组建CNN
        :return:
        """
        # 输入数据，N个28*28经过拉伸后的张量
        self.x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
        x_image = tf.reshape(self.x, [-1, 28, 28, 1]) # 28*28单通道
        self.y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10]) # 标签，对应10个类别
        # 第一组卷积池化层
        h_pool1 = self.create_conv_pool_layer(x_image, 1, self.out_featrues1)
        # 第二组卷积池化层
        h_pool2 = self.create_conv_pool_layer(h_pool1, # 上一层输出作为输入
                                  self.out_featrues1, # 上一层输出特征数量作为输入特征数量
                                  self.out_featrues2)# 第二层输出特征数量
        # 全连接层
        h_pool2_flat_features = 7 * 7 * self.out_featrues2 # 计算特征点数量
        h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, h_pool2_flat_features])#拉升成一维张量
        h_fc = self.create_fc_layer(h_pool2_flat, # 输入
                                    h_pool2_flat_features, # 输入特征数量
                                    self.con_neurons) # 输出特征数量
        # dropout层（通过随机丢弃一部分神经元的更新，防止过拟合）
        self.keep_prob = tf.placeholder("float") # 丢弃率
        h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc, self.keep_prob)
        # 输出层
        w_fc = self.init_weight_variable([self.con_neurons, 10])#512行10列，产生10个输出
        b_fc = self.init_bias_variable([10]) # 10个偏置
        y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, w_fc) + b_fc # 计算wx+b, 预测结果

        # 评价
        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1),#取出预测概率中最大的值的索引
                                      tf.argmax(self.y_, 1))#取出真实概率中最大的值的索引
        # 将上一步得到的bool类型数组转换为浮点型，并求准确率
        self.accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

        # 损失函数
        loss_func = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=self.y_,#真实值
                                                            logits=y_conv)#预测值
        cross_entropy = tf.reduce_mean(loss_func)
        # 优化器
        optimizer = tf.train.AdamOptimizer(0.001)
        self.train_step = optimizer.minimize(cross_entropy)

    def train(self):
        self.sess.run(tf.global_variables_initializer()) #初始化
        merged = tf.summary.merge_all() #摘要合并

        batch_size = 100
        print("beging training...")

        for i in range(10): # 迭代训练
            total_batch = int(self.data.train.num_examples / batch_size)#计算批次数量

            for j in range(total_batch):
                batch = self.data.train.next_batch(batch_size)#获取一个批次样本
                params = {self.x: batch[0], self.y_:batch[1],#输入、标签
                          self.keep_prob: 0.5} #丢弃率

                t, acc = self.sess.run([self.train_step, self.accuracy],# op
                                       params) # 喂入参数
                if j % 100 == 0:
                    print("epoch: %d, pass: %d, acc: %f"  % (i, j, acc))
    # 评价
    def eval(self, x, y, keep_prob):
        params = {self.x: x, self.y_: y, self.keep_prob: 1.0}
        test_acc = self.sess.run(self.accuracy, params)
        print('Test accuracy %f' % test_acc)
        return test_acc

    # 关闭会话
    def close(self):
        self.sess.close()

if __name__ == "__main__":
    mnist = FashionMnist('FASHION_MNIST_data/')
    mnist.build()
    mnist.train()

    print('\n----- Test -----')
    xs, ys = mnist.data.test.next_batch(100)
    mnist.eval(xs, ys, 0.5)
    mnist.close()