Python深度学习基于Tensorflow（3）Tensorflow 构建模型

文章目录

- - - 数据导入和数据可视化
    - 数据集制作以及预处理
    - 模型结构
    - 低阶 API 构建模型
    - 中阶 API 构建模型
    - 高阶 API 构建模型
    - 保存和导入模型

这里以实际项目CIFAR-10为例，分别使用低阶，中阶，高阶 API 搭建模型。

这里以CIFAR-10为数据集，CIFAR-10为小型数据集，一共包含10个类别的 RGB 彩色图像：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车（truck）。图像的尺寸为 32×32（像素），3个通道，数据集中一共有 50000 张训练圄片和 10000 张测试图像。CIFAR-10数据集有3个版本，这里使用Python版本。

数据导入和数据可视化

这里不用书中给的CIFAR-10数据，直接使用TensorFlow自带的玩意导入数据，可能需要魔法，其实TensorFlow中的数据特别的经典。

![[Pasted image 20240506194103.png]]

接下来导入cifar10数据集并进行可视化展示

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
# x_train.shape, y_train.shape, x_test.shape, y_test.shape
# ((50000, 32, 32, 3), (50000, 1), (10000, 32, 32, 3), (10000, 1))

index_name = {
    0:'airplane',
    1:'automobile',
    2:'bird',
    3:'cat',
    4:'deer',
    5:'dog',
    6:'frog',
    7:'horse',
    8:'ship',
    9:'truck'
}

def plot_100_img(imgs, labels):
    fig = plt.figure(figsize=(20,20))
    for i in range(10):
        for j in range(10):
            plt.subplot(10,10,i*10+j+1)
            plt.imshow(imgs[i*10+j])
            plt.title(index_name[labels[i*10+j][0]])
            plt.axis('off')
    plt.show()

plot_100_img(x_test[:100])

![[Pasted image 20240506200312.png]]

数据集制作以及预处理

数据集预处理很简单就能实现，直接一行代码。

train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))

# 提取出一行数据
# train_data.take(1).get_single_element()

这里接着对数据预处理操作，也很容易就能实现。

def process_data(img, label):
    img = tf.cast(img, tf.float32) / 255.0
    return img, label

train_data = train_data.map(process_data)

# 提取出一行数据
# train_data.take(1).get_single_element()

这里对数据还有一些存储和提取操作

dataset 中 shuffle()、repeat()、batch()、prefetch()等函数的主要功能如下。
1）repeat(count=None) 表示重复此数据集 count 次，实际上，我们看到 repeat 往往是接在 shuffle 后面的。为何要这么做，而不是反过来，先 repeat 再 shuffle 呢？如果shuffle 在 repeat 之后，epoch 与 epoch 之间的边界就会模糊，出现未遍历完数据，已经计算过的数据又出现的情况。
2）shuffle(buffer_size, seed=None, reshuffle_each_iteration=None) 表示将数据打乱，数值越大，混乱程度越大。为了完全打乱，buffer_size 应等于数据集的数量。
3）batch(batch_size, drop_remainder=False) 表示按照顺序取出 batch_size 大小数据，最后一次输出可能小于batch ，如果程序指定了每次必须输入进批次的大小，那么应将drop_remainder 设置为 True 以防止产生较小的批次，默认为 False。
4）prefetch(buffer_size) 表示使用一个后台线程以及一个buffer来缓存batch，提前为模型的执行程序准备好数据。一般来说，buffer的大小应该至少和每一步训练消耗的batch数量一致，也就是 GPU/TPU 的数量。我们也可以使用AUTOTUNE来设置。创建一个Dataset便可从该数据集中预提取元素，注意：examples.prefetch(2) 表示将预取2个元素（2个示例），而examples.batch(20).prefetch(2) 表示将预取2个元素（2个批次，每个批次有20个示例），buffer_size 表示预提取时将缓冲的最大元素数返回 Dataset。

![[Pasted image 20240506201344.png]]

最后我们对数据进行一些缓存操作

learning_rate = 0.0002
batch_size = 64
training_steps = 40000
display_step = 1000

AUTOTUNE = tf.data.experimental.AUTOTUNE
train_data = train_data.map(process_data).shuffle(5000).repeat(training_steps).batch(batch_size).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

目前数据准备完毕！

模型结构

模型的结构如下，现在使用低阶，中阶，高阶 API 来构建这一个模型

![[Pasted image 20240506202450.png]]

低阶 API 构建模型

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

## 定义模型
class CustomModel(tf.Module):
    def __init__(self, name=None):
        super(CustomModel, self).__init__(name=name)
        self.w1 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([32*32*3, 256]))
        self.b1 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([256]))
        self.w2 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([256, 128]))
        self.b2 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([128]))
        self.w3 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([128, 64]))
        self.b3 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([64]))
        self.w4 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([64, 10]))
        self.b4 = tf.Variable(tf.initializers.RandomNormal()([10]))

    def __call__(self, x):
        x = tf.cast(x, tf.float32)
        x = tf.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = tf.nn.relu(x @ self.w1 + self.b1)
        x = tf.nn.relu(x @ self.w2 + self.b2)
        x = tf.nn.relu(x @ self.w3 + self.b3)
        x = tf.nn.softmax(x @ self.w4 + self.b4)
        return x
model = CustomModel()


## 定义损失
def compute_loss(y, y_pred):
    y_pred = tf.clip_by_value(y_pred, 1e-9, 1.)
    loss = tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y, y_pred)
    return tf.reduce_mean(loss)

## 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002)

## 定义准确率
def compute_accuracy(y, y_pred):
    correct_pred = tf.equal(tf.argmax(y_pred, axis=1), tf.cast(tf.reshape(y, -1), tf.int64))
    correct_pred = tf.cast(correct_pred, tf.float32)
    return tf.reduce_mean(correct_pred)

## 定义一次epoch
def train_one_epoch(x, y):
    with tf.GradientTape() as tape:
        y_pred = model(x)
        loss = compute_loss(y, y_pred)
        accuracy = compute_accuracy(y, y_pred)
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
    return loss.numpy(), accuracy.numpy()

## 开始训练

loss_list, acc_list = [], []
for i, (batch_x, batch_y) in enumerate(train_data.take(1000), 1):
    loss, acc = train_one_epoch(batch_x, batch_y)
    loss_list.append(loss)
    acc_list.append(acc)
    if i % 10 == 0:
        print(f'第{i}次训练->', 'loss:' ,loss, 'acc:', acc)

中阶 API 构建模型

## 定义模型
class CustomModel(tf.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.flatten = tf.keras.layers.Flatten()
        self.dense_1 = tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu')
        self.dense_2 = tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu')
        self.dense_3 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense_4 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
        
    def __call__(self, x):
        x = self.flatten(x)
        x = self.dense_1(x)
        x = self.dense_2(x)
        x = self.dense_3(x)
        x = self.dense_4(x)
        return x

model = CustomModel()

## 定义损失以及准确率
compute_loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
train_loss = tf.keras.metrics.Mean()
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()

## 定义优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002)


## 定义一次epoch
def train_one_epoch(x, y):
    with tf.GradientTape() as tape:
        y_pred = model(x)
        loss = compute_loss(y, y_pred)
    grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
    train_loss(loss)
    train_accuracy(y, y_pred)


## 开始训练
loss_list, accuracy_list = [], []
for i, (batch_x, batch_y) in enumerate(train_data.take(1000), 1):
    train_one_epoch(batch_x, batch_y)
    loss_list.append(train_loss.result())
    accuracy_list.append(train_accuracy.result())
    if i % 10 == 0:
        print(f"第{i}次训练： loss: {train_loss.result()} accuarcy: {train_accuracy.result()}")

高阶 API 构建模型

## 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=[32,32,3]),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax'),
])

## 定义optimizer，loss, accuracy
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.0002),
    loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(),
    metrics=['accuracy']
)

## 开始训练
model.fit(train_data.take(10000))

保存和导入模型

保存模型

tf.keras.models.save_model(model, 'model_folder')

导入模型

model = tf.keras.models.load_model('model_folder')

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