2024年最新MobileNet实战：tensorflow2

yield X, y

def __get_exploration_order(self):

indexes = np.arange(self.sample_num)

if self.shuffle:

np.random.shuffle(indexes)

return indexes

def __data_generation(self, batch_ids):

_, h, w, c = self.X_train.shape

l = np.random.beta(self.alpha, self.alpha, self.batch_size)

X_l = l.reshape(self.batch_size, 1, 1, 1)

y_l = l.reshape(self.batch_size, 1)

X1 = self.X_train[batch_ids[:self.batch_size]]

X2 = self.X_train[batch_ids[self.batch_size:]]

X = X1 * X_l + X2 * (1 - X_l)

if self.datagen:

for i in range(self.batch_size):

X[i] = self.datagen.random_transform(X[i])

X[i] = self.datagen.standardize(X[i])

if isinstance(self.y_train, list):

y = []

for y_train_ in self.y_train:

y1 = y_train_[batch_ids[:self.batch_size]]

y2 = y_train_[batch_ids[self.batch_size:]]

y.append(y1 * y_l + y2 * (1 - y_l))

else:

y1 = self.y_train[batch_ids[:self.batch_size]]

y2 = self.y_train[batch_ids[self.batch_size:]]

y = y1 * y_l + y2 * (1 - y_l)

return X, y

2、 导入需要的数据包，设置全局参数

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import numpy as np

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

import cv2

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

from sklearn.model_selection import train_test_split

from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2

import os

from tensorflow.python.keras.utils import np_utils

from tensorflow.python.keras.layers import Dense

from tensorflow.python.keras.models import Sequential

from mixupgenerator import MixupGenerator

norm_size = 224

datapath = ‘data/train’

EPOCHS = 20

INIT_LR = 1e-3

labelList = []

dicClass = {‘Black-grass’: 0, ‘Charlock’: 1, ‘Cleavers’: 2, ‘Common Chickweed’: 3, ‘Common wheat’: 4, ‘Fat Hen’: 5, ‘Loose Silky-bent’: 6,

‘Maize’: 7, ‘Scentless Mayweed’: 8, ‘Shepherds Purse’: 9, ‘Small-flowered Cranesbill’: 10, ‘Sugar beet’: 11}

classnum = 12

batch_size = 16

这里可以看出tensorflow2.0以上的版本集成了Keras，我们在使用的时候就不必单独安装Keras了，以前的代码升级到tensorflow2.0以上的版本将keras前面加上tensorflow即可。

tensorflow说完了，再说明一下几个重要的全局参数：

• norm_size = 224 ，MobileNetV2默认的图片尺寸是224×224。

• datapath = ‘data/train’, 设置图片存放的路径，在这里要说明一下如果图片很多，一定不要放在工程目录下，否则Pycharm加载工程的时候会浏览所有的图片，很慢很慢。

• EPOCHS = 100, epochs的数量，关于epoch的设置多少合适，这个问题很纠结，一般情况设置300足够了，如果感觉没有训练好，再载入模型训练。

• INIT_LR = 1e-3 ,学习率，一般情况从0.001开始逐渐降低，也别太小了到1e-6就可以了。

• classnum = 12, 类别数量，数据集有12个类别，所有就定义12类。

• batch_size = 16，batchsize，根据硬件的情况和数据集的大小设置，太小了loss浮动太大，太大了收敛不好，根据经验来，一般设置为2的次方。windows可以通过任务管理器查看显存的占用情况。

Ubuntu可以使用nvidia-smi查看显存的占用。

3、 加载图片

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处理图像的步骤:

1. 读取图像

2. 用指定的大小去resize图像。

3. 将图像转为数组

4. 图像归一化

5. 使用np_utils.to_categorical方法将标签转为onehot编码

具体做法详见代码：

def loadImageData():

imageList = []

listClasses = os.listdir(datapath)# 类别文件夹

print(listClasses)

for class_name in listClasses:

label_id = dicClass[class_name]

class_path=os.path.join(datapath,class_name)

image_names=os.listdir(class_path)

for image_name in image_names:

image_full_path = os.path.join(class_path, image_name)

labelList.append(label_id)

image = cv2.imdecode(np.fromfile(image_full_path, dtype=np.uint8), -1)

image = cv2.resize(image, (norm_size, norm_size), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)

if image.shape[2] >3:

image=image[:,:,:3]

print(image.shape)

image = img_to_array(image)

imageList.append(image)

imageList = np.array(imageList) / 255.0

return imageList

print(“开始加载数据”)

imageArr = loadImageData()

print(type(imageArr))

labelList = np.array(labelList)

print(“加载数据完成”)

print(labelList)

labelList = np_utils.to_categorical(labelList, classnum)

print(labelList)

做好数据之后，我们需要切分训练集和测试集，一般按照4：1或者7：3的比例来切分。切分数据集使用train_test_split()方法，需要导入from sklearn.model_selection import train_test_split 包。例：

trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(imageArr, labelList, test_size=0.2, random_state=42)

4、图像增强

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ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器，同时也可以在batch中对数据进行增强，扩充数据集大小，增强模型的泛化能力。比如进行旋转，变形，归一化等等。

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,samplewise_center

=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False,zca_whitening=False,

zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0.0, width_shift_range=0.0, height_shift_range=0.0,brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0,channel_shift_range=0.0, fill_mode=‘nearest’, cval=0.0, horizontal_flip=False, vertical_flip=False, rescale=None, preprocessing_function=None,data_format=None,validation_split=0.0)

参数:

• featurewise_center: Boolean. 对输入的图片每个通道减去每个通道对应均值。

• samplewise_center: Boolan. 每张图片减去样本均值, 使得每个样本均值为0。

• featurewise_std_normalization(): Boolean()

• samplewise_std_normalization(): Boolean()

• zca_epsilon(): Default 12-6

• zca_whitening: Boolean. 去除样本之间的相关性

• rotation_range(): 旋转范围

• width_shift_range(): 水平平移范围

• height_shift_range(): 垂直平移范围

• shear_range(): float, 透视变换的范围

• zoom_range(): 缩放范围

• fill_mode: 填充模式, constant, nearest, reflect

• cval: fill_mode == 'constant’的时候填充值

• horizontal_flip(): 水平反转

• vertical_flip(): 垂直翻转

• preprocessing_function(): user提供的处理函数

• data_format(): channels_first或者channels_last

• validation_split(): 多少数据用于验证集

本例使用的图像增强代码如下：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(

rotation_range=20,

width_shift_range=0.2,

height_shift_range=0.2,

horizontal_flip=True)

val_datagen = ImageDataGenerator() # 验证集不做图片增强

training_generator_mix = MixupGenerator(trainX, trainY, batch_size=batch_size, alpha=0.2, datagen=train_datagen)()

val_generator = val_datagen.flow(valX, valY, batch_size=batch_size, shuffle=True)

注意：只在训练集上做增强，不在验证集上做增强。

5、 保留最好的模型和动态设置学习率

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ModelCheckpoint：用来保存成绩最好的模型。

语法如下：

keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath, monitor=‘val_loss’, verbose=0, save_best_only=False, save_weights_only=False, mode=‘auto’, period=1)

该回调函数将在每个epoch后保存模型到filepath

filepath可以是格式化的字符串，里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入

例如，filepath若为weights.{epoch:02d-{val_loss:.2f}}.hdf5，则会生成对应epoch和验证集loss的多个文件。

参数

• filename：字符串，保存模型的路径

• monitor：需要监视的值

• verbose：信息展示模式，0或1

• save_best_only：当设置为True时，将只保存在验证集上性能最好的模型

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在save_best_only=True时决定性能最佳模型的评判准则，例如，当监测值为val_acc时，模式应为max，当检测值为val_loss时，模式应为min。在auto模式下，评价准则由被监测值的名字自动推断。

• save_weights_only：若设置为True，则只保存模型权重，否则将保存整个模型（包括模型结构，配置信息等）

• period：CheckPoint之间的间隔的epoch数

ReduceLROnPlateau：当评价指标不在提升时，减少学习率，语法如下：

keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_loss’, factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode=‘auto’, epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)

当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率

参数

• monitor：被监测的量

• factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少

• patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发

• mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。

• epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”

• cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作

• min_lr:学习率的下限

本例代码如下：

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=‘best_model.hdf5’,

monitor=‘val_accuracy’, verbose=1, save_best_only=True, mode=‘max’)

reduce = ReduceLROnPlateau(monitor=‘val_accuracy’, patience=10,

verbose=1,

factor=0.5,

min_lr=1e-6)

6、建立模型并训练

---

model = Sequential()

model.add(MobileNetV2(include_top=False, pooling=‘avg’, weights=‘imagenet’))

model.add(Dense(classnum, activation=‘softmax’))

model.summary()

optimizer = Adam(learning_rate=INIT_LR)

model.compile(optimizer=optimizer, loss=‘categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

history = model.fit(training_generator_mix,

steps_per_epoch=trainX.shape[0] / batch_size,

validation_data=val_generator,

epochs=EPOCHS,

validation_steps=valX.shape[0] / batch_size,

callbacks=[checkpointer, reduce])

model.save(‘my_model.h5’)

print(history)

运行结果：

随着训练次数的增加，准确率已经过达到了0.95。

7、保留训练结果，并将其生成图片

---

loss_trend_graph_path = r"WW_loss.jpg"

acc_trend_graph_path = r"WW_acc.jpg"

import matplotlib.pyplot as plt

print(“Now,we start drawing the loss and acc trends graph…”)

summarize history for accuracy

fig = plt.figure(1)

plt.plot(history.history[“accuracy”])

plt.plot(history.history[“val_accuracy”])

plt.title(“Model accuracy”)

plt.ylabel(“accuracy”)

plt.xlabel(“epoch”)

plt.legend([“train”, “test”], loc=“upper left”)

plt.savefig(acc_trend_graph_path)

plt.close(1)

summarize history for loss

fig = plt.figure(2)

plt.plot(history.history[“loss”])

plt.plot(history.history[“val_loss”])

plt.title(“Model loss”)

plt.ylabel(“loss”)

plt.xlabel(“epoch”)

plt.legend([“train”, “test”], loc=“upper left”)

plt.savefig(loss_trend_graph_path)

plt.close(2)

print(“We are done, everything seems OK…”)

#windows系统设置10关机

#os.system(“shutdown -s -t 10”)

结果：

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