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efficientnet实战：tensorflow2.0以上版本，使用efficientnet实现图像分类任务

AI浩发表于 2022/02/10 09:12:14 2022/02/10

【摘要】摘要本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用efficientnet。训练第一步导入需要的数据包，设置全局参数首先导入efficientnet的包，执行命令：pip install efficientnet，然后再就可以导入efficientnet了。imimport numpy as npf...

摘要

本例提取了猫狗大战数据集中的部分数据做数据集，演示tensorflow2.0以上的版本如何使用Keras实现图像分类，分类的模型使用efficientnet。

训练

第一步导入需要的数据包，设置全局参数

首先导入efficientnet的包，执行命令：pip install efficientnet，然后再就可以导入efficientnet了。

imimport 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

import os

import efficientnet.tfkeras as efn

from tensorflow_core.python.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense

from tensorflow_core.python.keras.models import Sequential

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 = 100 设置输入图像的大小，图像的大小根据自己的需求设置，别太大，够用就行了。

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 = 2 类别数量，数据集有两个类别，所有就分为两类。
batch_size = 16 batchsize，根据硬件的情况和数据集的大小设置，太小了抖的厉害，太大了收敛不好，根据经验来，一般设置为2的次方。

第二步加载图片

处理图像的步骤:

读取图像
用指定的大小去resize图像。
将图像转为数组
图像归一化
标签onehot（标签要不要做onehot和选用的loss函数有关，本例选用的loss可以直接处理标签，所以不用onehot）

具体做法详见代码：

labelList = []

dicClass = {'cat': 0, 'dog': 1}

def loadImageData():

imageList = []

listImage = os.listdir(datapath)

for img in listImage:

labelName = dicClass[img.split('.')[0]]

print(labelName)

labelList.append(labelName)

dataImgPath = os.path.join(datapath, img)

print(dataImgPath)

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

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

image = img_to_array(image)

imageList.append(image)

imageList = np.array(imageList, dtype="int") / 255.0

return imageList

print("开始加载数据")

imageArr = loadImageData()

labelList = np.array(labelList)

print("加载数据完成")

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)

第三步图像增强

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：

train_datagen = ImageDataGenerator(featurewise_center=True,
                                   featurewise_std_normalization=True,
                                   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
train_generator = train_datagen.flow(trainX, trainY, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_generator = val_datagen.flow(valX, valY, batch_size=batch_size, shuffle=True)

第四步保留最好的模型和动态设置学习率

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='weights_best_ efficientnet _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)

第五步建立模型并训练

covn_base = efn.EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=[norm_size, norm_size, 3])
covn_base.trainable = True

# 冻结前面的层，训练最后10层
for layers in covn_base.layers[:-10]:
    layers.trainable = False

# 构建模型
model = Sequential([
    covn_base,
    GlobalAveragePooling2D(),  # 加入全局平均池化层
    Dense(2, activation='softmax')  # 添加输出层(10分类)
])
#打印每层参数信息
model.summary()
optimizer = Adam(lr=INIT_LR)
#编译模型
model.compile(
    optimizer=optimizer, #使用adam优化器
    loss = 'sparse_categorical_crossentropy', #交叉熵损失函数
    metrics=['accuracy'] #评价函数
)
history = model.fit_generator(train_generator,
                              steps_per_epoch=trainX.shape[0] / batch_size,
                              validation_data=val_generator,
                              epochs=EPOCHS,
                              validation_steps=valX.shape[0] / batch_size,
                              callbacks=[checkpointer, reduce],
                              verbose=1, shuffle=True)
model.save('my_model_efficientnet.h5')

第六步保留训练结果，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)

完整代码：

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
import os
import efficientnet.tfkeras as efn
from tensorflow_core.python.keras.layers import GlobalAveragePooling2D, Dense
from tensorflow_core.python.keras.models import Sequential

norm_size = 100
datapath = 'data/train'
EPOCHS = 100
INIT_LR = 1e-3
labelList = []
dicClass = {'cat': 0, 'dog': 1}
classnum = 2
batch_size = 16


def loadImageData():
    imageList = []
    listImage = os.listdir(datapath)
    for img in listImage:
        labelName = dicClass[img.split('.')[0]]
        print(labelName)
        labelList.append(labelName)
        dataImgPath = os.path.join(datapath, img)
        print(dataImgPath)
        image = cv2.imdecode(np.fromfile(dataImgPath, dtype=np.uint8), -1)
        image = cv2.resize(image, (norm_size, norm_size), interpolation=cv2.INTER_LANCZOS4)
        print(image.shape)
        image = img_to_array(image)
        imageList.append(image)
    imageList = np.array(imageList, dtype="int") / 255.0
    return imageList


print("开始加载数据")
imageArr = loadImageData()
labelList = np.array(labelList)
print("加载数据完成")
print(labelList)

'''
model = efn.EfficientNetB1(weights=None, classes=classnum,input_shape=[norm_size,norm_size,3])

model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
'''

trainX, valX, trainY, valY = train_test_split(imageArr, labelList, test_size=0.3, random_state=42)
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(featurewise_center=True,
                                   featurewise_std_normalization=True,
                                   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

train_generator = train_datagen.flow(trainX, trainY, batch_size=batch_size, shuffle=True)
val_generator = val_datagen.flow(valX, valY, batch_size=batch_size, shuffle=True)
checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='weights_best_efficientnet_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)
covn_base = efn.EfficientNetB0(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=[norm_size, norm_size, 3])
covn_base.trainable = True

# 冻结前面的层，训练最后10层
for layers in covn_base.layers[:-10]:
    layers.trainable = False

# 构建模型
model = Sequential([
    covn_base,
    GlobalAveragePooling2D(),  # 加入全局平均池化层
    Dense(2, activation='softmax')  # 添加输出层(10分类)
])
#打印每层参数信息
model.summary()
optimizer = Adam(lr=INIT_LR)
#编译模型
model.compile(
    optimizer=optimizer, #使用adam优化器
    loss = 'sparse_categorical_crossentropy', #交叉熵损失函数
    metrics=['accuracy'] #评价函数
)
history = model.fit_generator(train_generator,
                              steps_per_epoch=trainX.shape[0] / batch_size,
                              validation_data=val_generator,
                              epochs=EPOCHS,
                              validation_steps=valX.shape[0] / batch_size,
                              callbacks=[checkpointer, reduce],
                              verbose=1, shuffle=True)
model.save('my_model_efficientnet.h5')
print(history)

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")

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训练

第一步 导入需要的数据包，设置全局参数

第二步 加载图片

第三步 图像增强

第四步 保留最好的模型和动态设置学习率

第五步 建立模型并训练

第六步 保留训练结果，并将其生成图片