构建简单的CNN模型识别cifar数据集。 经过几天的简单学习，尝试写了一个简单的CNN模型通过cifar数据集进行训练。效果一般，测试集上的的表现并不好，说明模型的构建不怎么样。
代码语言：javascript复制# -*- coding = utf-8 -*-
# @Time : 2020/10/16 16:19
# @Author : tcc
# @File : cifar_test.py
# @Software : pycharm
# 使用cnn模型训练识别cafir数据集
import keras
# 引入数据集
from keras.datasets import cifar10
# 反序列化和序列化
import pickle
# 主要用于获取文件的属性
import os
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
# 序列模型
from keras.models import Sequential
# 引入全连接层，dropout 层，flatten 层，展开层
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten
# 卷积层，池化层
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
# 引入numpy矩阵运算
import numpy as np
# 加载模型模块
from keras.models import load_model
# 文件读取，打开本地文件读取数据集数据
def open_file_data():
pass
# 1.本地加载数据集
def load_dataset_data():
# 加载训练集50000张32x32的rgb图片，测试集1000032x32的rgb图片
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
return (x_train, y_train), (x_test, y_test)
# 2.归一化（规范化）数据
def standard_data(x, y, x_, y_):
x = x / 255
x_ = x_ / 255
# keras.utils.to_categorical将整型标签转为one_hot。y为int数组，num_classes为标签类别总数，大于max(y)（标签从0开始的）。
y = keras.utils.to_categorical(y, 10)
y_ = keras.utils.to_categorical(y_, 10)
return x, y, x_, y_
# ..图片的可视化
def show_data(x):
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(x[0])
plt.show()
plt.imshow(x[1])
plt.show()
# 将 RGB 图像转为灰度图
def rgb2gray(img):
# Y' = 0.299 R 0.587 G 0.114 B
# https://en.wikipedia.org/wiki/Grayscale#Converting_color_to_grayscale
return np.dot(img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114])
# 3.构建CNN模型
def make_model():
# 声明序贯模型
model = Sequential()
# 卷积层，32个3x3的卷积核，输入为32x32大小，通道数3的图像，边框填充，激活函数relu
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3), padding='same'))
# 卷积层，32个3x3的卷积核
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
# 池化层，shape值除以2
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# dropout层，舍弃0.25的神经元
model.add(Dropout(0.25))
# 卷积层
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu', padding='same'))
# 卷积层
model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
# 池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
# dropout层
model.add(Dropout(0.25))
# flatten展开层，将二维三维张量摊平（展开）成一维向量
model.add(Flatten())
# 全连接层
model.add(Dense(512, activation='relu'))
# dropout层
model.add(Dropout(0.5))
# 全连接层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.summary()
opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=opt,
metrics=['accuracy'])
return model
# 训练模型所需的数据进行图像转换
def train_model():
# 数据增强器，包含了范围20°内的随机旋转，±15%的缩放以及随机的水平翻转
data_modify = ImageDataGenerator(
rotation_range=20,
zoom_range=0.15,
horizontal_flip=True,
)
return data_modify
# main方法
def main():
(x, y), (x_, y_) = load_dataset_data()
x, y, x_, y_ = standard_data(x, y, x_, y_)
# 这里是训练模型
show_data(x)
print(x.shape, y.shape)
model = make_model()
data = train_model()
model.fit_generator(data.flow(x, y, batch_size=64), steps_per_epoch=1000, epochs=20, validation_data=(x_, y_))
model.save('cifar10_trained_model.h5')
# 下面是加载模型并进行测试
mnist_model = load_model('cifar10_trained_model.h5')
scores = mnist_model.evaluate(x_, y_, verbose=1)
print('Test loss:', scores[0])
print('Test accuracy:', scores[1])
if __name__ == "__main__":
main()
