使用机器学习对图片进行分类
发布时间：2022-08-26 11:47:11 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：服装数据集 服装数据集和MNIST数据集很像，有需要的可以查看教程《MNIST数据集》，包含70000个灰度图，每个图片28 x 28像素。 时装数据集 在这里将使用60000张图片进行训练，使用10000张图片进行评估，可以直接使用Keras进行加载。 复制 fashion_mnist = tf.
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服装数据集 服装数据集和MNIST数据集很像，有需要的可以查看教程《MNIST数据集》，包含70000个灰度图，每个图片28 x 28像素。 时装数据集 在这里将使用60000张图片进行训练，使用10000张图片进行评估，可以直接使用Keras进行加载。 复制 fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 1. 所有的图片可分为10个种类： 复制 class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot'] 1. 数据预处理： 在将数据送入到神经网络训练之前，需要对数据进行预处理，查看一张训练的图片，像素值的分布范围为[0, 255] 鞋子 对数据进行归一化处理： 复制 train_images = train_images / 255.0test_images = test_images / 255.0 1. 为了验证数据的正确性，展示前25张图片以及图片的分类： 服装 建立模型 神经网络基础模块就是层(Layer)，层会从传递的数据中提取特征，这些特征对问题的解决很有帮助。 很多深度学习都是由一系列简单的层串联而成，大部分的层比如Dense，在训练过程中有可学习的参数。 复制 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10)]) 1. Flatten层将二维(28 x 28)的图片转化为一维的数组，这一层没有参数可以学习，仅仅只是格式化数据。 第一个Dense层有128个节点或者说神经元，第二个Dense层返回长度为10的数组，每个节点包含当前图片属于哪个分类的得分。 模型编译 模型需要进行三个设置： 损失函数 - 这个主要用于评估模型在训练过程中的准确性 优化器 - 模型如何更新 量度 - 用于监测训练和测试步骤 复制 model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) 1. 填入训练数据： 复制 model.fit(train_images, train_labels, epochs=10) 1. 评估模型的正确性： 复制 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)print('Test accuracy:', test_acc) 1. 显示结果： 复制 Test accuracy: 0.8835999965667725 1. 训练过程输出： 复制 1875/1875 [==============================] - 1s 523us/step - loss: 0.2379 - accuracy: 0.9110 1. 可以看到测试数据的正确性是要略低于训练数据的正确性的，这个训练和测试的差距叫做overfitting（过拟合），过拟合发生在机器学习模型对于没有处理过的数据表现更差。 预测 模型训练之后，你可以使用它来对一些图片进行预测，添加一个Softmax层将结果转换为置信度，它更容易被理解 复制 predictions = probability_model.predict(test_images)print(predictions[0]) 1. 可以看到第0张测试图片属于每个分类的置信度： 复制 [4.7003473e-07 2.8711662e-09 1.8403462e-08 3.7643213e-09 2.0236126e-08 8.2177273e-04 1.0194674e-06 9.5114678e-02 2.8414237e-07 9.0406173e-01] 1. 第9个数据的置信度最高，通过打印图片的标签也是9，说明预测正确。 随机选择一些图片输出： 置信度分布 第13张图片81%的可能性是凉鞋，说明机器学习预测错误，它应该是跑鞋。 也可以对单张图片进行预测，虽然是单张图片，但是Keras仍然需要数组进行传递，将图片添加到集合中。 复制 img = (np.expand_dims(img, 0)) 1. 进行预测： 复制 predictions_single = probability_model.predict(img) 1. 总结 以上就是建立神经网络的简单过程，分为数据处理、模型的训练、预测等几个步骤。 （编辑：甘孜站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
