7 Aralık'ta düzenlenecek Makine Öğreniminde Kadın Sempozyumu'na katılın Şimdi kaydolun

Görüntüleri yükleyin ve önişleyin

Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.

TensorFlow.org'da görüntüleyin Google Colab'da çalıştırın Kaynağı GitHub'da görüntüleyin Not defterini indir

Bu öğretici, bir görüntü veri kümesinin nasıl yükleneceğini ve önişlemden geçirileceğini üç şekilde gösterir:

Kurmak

import numpy as np
import os
import PIL
import PIL.Image
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
print(tf.__version__)
-yer tutucu2 l10n-yer
2.8.0-rc1

Çiçekler veri setini indirin

Bu öğretici, birkaç bin çiçek fotoğrafından oluşan bir veri kümesi kullanır. Çiçekler veri kümesi, sınıf başına bir tane olmak üzere beş alt dizin içerir:

flowers_photos/
  daisy/
  dandelion/
  roses/
  sunflowers/
  tulips/
import pathlib
dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file(origin=dataset_url,
                                   fname='flower_photos',
                                   untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

İndirdikten sonra (218MB), şimdi mevcut çiçek fotoğraflarının bir kopyasına sahip olmalısınız. Toplam 3.670 resim var:

image_count = len(list(data_dir.glob('*/*.jpg')))
print(image_count)
tutucu6 l10n-yer
3670

Her dizin, o çiçek türünün resimlerini içerir. İşte bazı güller:

roses = list(data_dir.glob('roses/*'))
PIL.Image.open(str(roses[0]))

png

roses = list(data_dir.glob('roses/*'))
PIL.Image.open(str(roses[1]))

png

Keras yardımcı programını kullanarak verileri yükleyin

Yardımcı tf.keras.utils.image_dataset_from_directory yardımcı programını kullanarak bu görüntüleri diskten yükleyelim.

Veri kümesi oluşturun

Yükleyici için bazı parametreleri tanımlayın:

batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180

Modelinizi geliştirirken bir doğrulama bölmesi kullanmak iyi bir uygulamadır. Görsellerin %80'ini eğitim için ve %20'sini doğrulama için kullanacaksınız.

train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  validation_split=0.2,
  subset="training",
  seed=123,
  image_size=(img_height, img_width),
  batch_size=batch_size)
Found 3670 files belonging to 5 classes.
Using 2936 files for training.
yer tutucu12 l10n-yer
val_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  validation_split=0.2,
  subset="validation",
  seed=123,
  image_size=(img_height, img_width),
  batch_size=batch_size)
Found 3670 files belonging to 5 classes.
Using 734 files for validation.

Sınıf adlarını bu veri kümelerinde class_names özniteliğinde bulabilirsiniz.

class_names = train_ds.class_names
print(class_names)
tutucu15 l10n-yer
['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']

Verileri görselleştirin

İşte eğitim veri setinden ilk dokuz görüntü.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 10))
for images, labels in train_ds.take(1):
  for i in range(9):
    ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
    plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
    plt.title(class_names[labels[i]])
    plt.axis("off")

png

Bu veri kümelerini model.fit geçirerek (bu öğreticide daha sonra gösterilmektedir) kullanarak bir modeli eğitebilirsiniz. İsterseniz, veri kümesini manuel olarak yineleyebilir ve toplu görüntü alabilirsiniz:

for image_batch, labels_batch in train_ds:
  print(image_batch.shape)
  print(labels_batch.shape)
  break
tutucu18 l10n-yer
(32, 180, 180, 3)
(32,)

image_batch , (32, 180, 180, 3) şeklinin bir tensörüdür. Bu, 180x180x3 şeklinde 32 görüntüden oluşan bir toplu işlemdir (son boyut, RGB renk kanallarını ifade eder). label_batch , şeklin (32,) bir tensörüdür, bunlar 32 görüntüye karşılık gelen etiketlerdir.

Onları bir numpy.ndarray dönüştürmek için bu tensörlerden herhangi birinde .numpy() öğesini çağırabilirsiniz.

Verileri standartlaştırın

RGB kanal değerleri [0, 255] aralığındadır. Bu bir sinir ağı için ideal değildir; genel olarak girdi değerlerinizi küçük yapmaya çalışmalısınız.

Burada, tf.keras.layers.Rescaling kullanarak değerleri [0, 1] aralığında olacak şekilde standartlaştıracaksınız:

normalization_layer = tf.keras.layers.Rescaling(1./255)

Bu katmanı kullanmanın iki yolu vardır. Dataset.map arayarak veri kümesine uygulayabilirsiniz:

normalized_ds = train_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
image_batch, labels_batch = next(iter(normalized_ds))
first_image = image_batch[0]
# Notice the pixel values are now in `[0,1]`.
print(np.min(first_image), np.max(first_image))
tutucu21 l10n-yer
0.0 0.96902645

Veya dağıtımı basitleştirmek için katmanı model tanımınıza dahil edebilirsiniz. Burada ikinci yaklaşımı kullanacaksınız.

Performans için veri kümesini yapılandırın

G/Ç'nin bloke olmasına gerek kalmadan diskten veri alabilmeniz için arabelleğe alınmış önceden getirmeyi kullandığınızdan emin olalım. Bunlar, verileri yüklerken kullanmanız gereken iki önemli yöntemdir:

  • Dataset.cache , görüntüleri ilk dönem boyunca diskten yüklendikten sonra bellekte tutar. Bu, modelinizi eğitirken veri setinin bir darboğaz haline gelmemesini sağlayacaktır. Veri kümeniz belleğe sığmayacak kadar büyükse, bu yöntemi, performanslı bir disk önbelleği oluşturmak için de kullanabilirsiniz.
  • Dataset.prefetch , eğitim sırasında veri ön işleme ve model yürütme ile çakışır.

İlgilenen okuyucular , tf.data API kılavuzu ile daha iyi performans'ın Önceden Getirme bölümünde verilerin diske nasıl önbelleğe alınacağının yanı sıra her iki yöntem hakkında daha fazla bilgi edinebilir.

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

train_ds = train_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

Model eğit

Tamlık için, az önce hazırladığınız veri kümelerini kullanarak basit bir modelin nasıl eğitileceğini göstereceksiniz.

Sıralı model, her birinde bir maksimum havuzlama katmanına ( tf.keras.layers.MaxPooling2D ) sahip üç evrişim bloğundan ( tf.keras.layers.Conv2D ) oluşur. Üstünde bir ReLU etkinleştirme işlevi ( 'relu' ) tarafından etkinleştirilen 128 birimlik tam bağlı bir katman ( tf.keras.layers.Dense ) vardır. Bu model hiçbir şekilde ayarlanmamıştır; amaç, az önce oluşturduğunuz veri kümelerini kullanarak size mekaniği göstermektir. Görüntü sınıflandırması hakkında daha fazla bilgi edinmek için Görüntü sınıflandırma öğreticisini ziyaret edin.

num_classes = 5

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Rescaling(1./255),
  tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, activation='relu'),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D(),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(num_classes)
])

tf.keras.optimizers.Adam optimizer ve tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy kaybı işlevini seçin. Her eğitim dönemi için eğitim ve doğrulama doğruluğunu görüntülemek için, metrics bağımsız değişkenini Model.compile .

model.compile(
  optimizer='adam',
  loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
  metrics=['accuracy'])
model.fit(
  train_ds,
  validation_data=val_ds,
  epochs=3
)
tutucu26 l10n-yer
Epoch 1/3
92/92 [==============================] - 4s 21ms/step - loss: 1.3091 - accuracy: 0.4281 - val_loss: 1.0982 - val_accuracy: 0.5599
Epoch 2/3
92/92 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 1.0196 - accuracy: 0.5879 - val_loss: 0.9572 - val_accuracy: 0.6213
Epoch 3/3
92/92 [==============================] - 1s 12ms/step - loss: 0.8455 - accuracy: 0.6775 - val_loss: 0.8839 - val_accuracy: 0.6512
<keras.callbacks.History at 0x7ff10c168850>

Doğrulama doğruluğunun eğitim doğruluğuna kıyasla düşük olduğunu fark edebilirsiniz, bu da modelinizin fazla uyumlu olduğunu gösterir. Bu eğitimde fazla takma ve nasıl azaltılacağı hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Daha hassas kontrol için tf.data kullanma

Yukarıdaki Keras ön işleme yardımcı programı — tf.keras.utils.image_dataset_from_directory — bir görüntü dizininden tf.data.Dataset oluşturmanın uygun bir yoludur.

Daha hassas tahıl kontrolü için tf.data kullanarak kendi girdi işlem hattınızı yazabilirsiniz. Bu bölüm, daha önce indirdiğiniz TGZ dosyasındaki dosya yollarından başlayarak tam da bunun nasıl yapılacağını gösterir.

list_ds = tf.data.Dataset.list_files(str(data_dir/'*/*'), shuffle=False)
list_ds = list_ds.shuffle(image_count, reshuffle_each_iteration=False)
for f in list_ds.take(5):
  print(f.numpy())
-yer tutucu29 l10n-yer
b'/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos/roses/14267691818_301aceda07.jpg'
b'/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos/daisy/2641151167_3bf1349606_m.jpg'
b'/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos/sunflowers/6495554833_86eb8faa8e_n.jpg'
b'/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos/tulips/4578030672_e6aefd45af.jpg'
b'/home/kbuilder/.keras/datasets/flower_photos/dandelion/144686365_d7e96941ee_n.jpg'

Dosyaların ağaç yapısı, bir class_names listesi derlemek için kullanılabilir.

class_names = np.array(sorted([item.name for item in data_dir.glob('*') if item.name != "LICENSE.txt"]))
print(class_names)
tutucu31 l10n-yer
['daisy' 'dandelion' 'roses' 'sunflowers' 'tulips']

Veri kümesini eğitim ve doğrulama kümelerine ayırın:

val_size = int(image_count * 0.2)
train_ds = list_ds.skip(val_size)
val_ds = list_ds.take(val_size)

Her veri kümesinin uzunluğunu aşağıdaki gibi yazdırabilirsiniz:

print(tf.data.experimental.cardinality(train_ds).numpy())
print(tf.data.experimental.cardinality(val_ds).numpy())
tutucu34 l10n-yer
2936
734

Bir dosya yolunu bir (img, label) çiftine dönüştüren kısa bir fonksiyon yazın:

def get_label(file_path):
  # Convert the path to a list of path components
  parts = tf.strings.split(file_path, os.path.sep)
  # The second to last is the class-directory
  one_hot = parts[-2] == class_names
  # Integer encode the label
  return tf.argmax(one_hot)
def decode_img(img):
  # Convert the compressed string to a 3D uint8 tensor
  img = tf.io.decode_jpeg(img, channels=3)
  # Resize the image to the desired size
  return tf.image.resize(img, [img_height, img_width])
-yer tutucu37 l10n-yer
def process_path(file_path):
  label = get_label(file_path)
  # Load the raw data from the file as a string
  img = tf.io.read_file(file_path)
  img = decode_img(img)
  return img, label

image, label çiftlerinden oluşan bir veri kümesi oluşturmak için Dataset.map kullanın:

# Set `num_parallel_calls` so multiple images are loaded/processed in parallel.
train_ds = train_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.map(process_path, num_parallel_calls=AUTOTUNE)
for image, label in train_ds.take(1):
  print("Image shape: ", image.numpy().shape)
  print("Label: ", label.numpy())
-yer tutucu40 l10n-yer
Image shape:  (180, 180, 3)
Label:  1

Performans için veri kümesini yapılandırın

Bu veri kümesiyle bir modeli eğitmek için aşağıdaki verileri isteyeceksiniz:

  • İyice karıştırılmak.
  • Toplu olarak.
  • Partiler mümkün olan en kısa sürede hazır olacak.

Bu özellikler tf.data API kullanılarak eklenebilir. Daha fazla ayrıntı için Giriş İşlem Hattı Performansı kılavuzunu ziyaret edin.

def configure_for_performance(ds):
  ds = ds.cache()
  ds = ds.shuffle(buffer_size=1000)
  ds = ds.batch(batch_size)
  ds = ds.prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
  return ds

train_ds = configure_for_performance(train_ds)
val_ds = configure_for_performance(val_ds)

Verileri görselleştirin

Bu veri kümesini daha önce oluşturduğunuza benzer şekilde görselleştirebilirsiniz:

image_batch, label_batch = next(iter(train_ds))

plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(9):
  ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
  plt.imshow(image_batch[i].numpy().astype("uint8"))
  label = label_batch[i]
  plt.title(class_names[label])
  plt.axis("off")
tutucu43 l10n-yer
2022-01-26 06:29:45.209901: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

png

Modeli eğitmeye devam edin

Şimdi, yukarıdaki tf.keras.utils.image_dataset_from_directory tarafından oluşturulana benzer bir tf.data.Dataset manuel olarak oluşturdunuz. Modeli onunla eğitmeye devam edebilirsiniz. Daha önce olduğu gibi, koşu süresini kısa tutmak için sadece birkaç dönem için antrenman yapacaksınız.

model.fit(
  train_ds,
  validation_data=val_ds,
  epochs=3
)
tutucu45 l10n-yer
Epoch 1/3
92/92 [==============================] - 3s 21ms/step - loss: 0.7305 - accuracy: 0.7245 - val_loss: 0.7311 - val_accuracy: 0.7139
Epoch 2/3
92/92 [==============================] - 1s 13ms/step - loss: 0.5279 - accuracy: 0.8069 - val_loss: 0.7021 - val_accuracy: 0.7316
Epoch 3/3
92/92 [==============================] - 1s 13ms/step - loss: 0.3739 - accuracy: 0.8644 - val_loss: 0.8266 - val_accuracy: 0.6948
<keras.callbacks.History at 0x7ff0ee071f10>

TensorFlow Veri Kümelerini Kullanma

Şimdiye kadar, bu eğitim diskten veri yüklemeye odaklandı. Ayrıca TensorFlow Veri Kümeleri'nde indirilmesi kolay veri kümelerinin geniş kataloğunu keşfederek kullanmak için bir veri kümesi bulabilirsiniz.

Flowers veri kümesini daha önce diskten yüklediğiniz için, şimdi onu TensorFlow Veri Kümeleri ile içe aktaralım.

TensorFlow Veri Kümelerini kullanarak Flowers veri kümesini indirin:

(train_ds, val_ds, test_ds), metadata = tfds.load(
    'tf_flowers',
    split=['train[:80%]', 'train[80%:90%]', 'train[90%:]'],
    with_info=True,
    as_supervised=True,
)

Çiçekler veri kümesinin beş sınıfı vardır:

num_classes = metadata.features['label'].num_classes
print(num_classes)
tutucu48 l10n-yer
5

Veri kümesinden bir görüntü alın:

get_label_name = metadata.features['label'].int2str

image, label = next(iter(train_ds))
_ = plt.imshow(image)
_ = plt.title(get_label_name(label))
tutucu50 l10n-yer
2022-01-26 06:29:54.281352: W tensorflow/core/kernels/data/cache_dataset_ops.cc:768] The calling iterator did not fully read the dataset being cached. In order to avoid unexpected truncation of the dataset, the partially cached contents of the dataset  will be discarded. This can happen if you have an input pipeline similar to `dataset.cache().take(k).repeat()`. You should use `dataset.take(k).cache().repeat()` instead.

png

Daha önce olduğu gibi, performans için eğitim, doğrulama ve test setlerini gruplamayı, karıştırmayı ve yapılandırmayı unutmayın:

train_ds = configure_for_performance(train_ds)
val_ds = configure_for_performance(val_ds)
test_ds = configure_for_performance(test_ds)

Veri büyütme eğitimini ziyaret ederek Flowers veri kümesi ve TensorFlow Veri Kümeleri ile çalışmanın eksiksiz bir örneğini bulabilirsiniz.

Sonraki adımlar

Bu öğretici, görüntüleri diskten yüklemenin iki yolunu gösterdi. İlk olarak, Keras ön işleme katmanlarını ve yardımcı programlarını kullanarak bir görüntü veri kümesinin nasıl yükleneceğini ve önişlemden geçirileceğini öğrendiniz. Ardından, tf.data kullanarak sıfırdan bir girdi ardışık düzenini nasıl yazacağınızı öğrendiniz. Son olarak, TensorFlow Veri Kümelerinden bir veri kümesini nasıl indireceğinizi öğrendiniz.

Sonraki adımlarınız için: