TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

墨蓝 2022-10-30 15:21 126阅读 0赞

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## 准备数据 ##

!wget --no-check-certificate \
        https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip \
        -O /tmp/horse-or-human.zip

![27b74544a3f29109780ea6e26b48a7a5.png][]

该目录下又分别包含`horses`和`humans`子目录。

简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是人的样子"等数据。

这里需要注意的是，我们并没有明确地将图像标注为马或人。如果还记得之前的手写数字例子，它的训练数据已经标注了"这是一个1"，"这是一个7"等等。 稍后，我们使用一个叫做ImageGenerator的类--用它从子目录中读取图像，并根据子目录的名称自动给图像贴上标签。所以，会有一个"训练"目录，其中包含一个"马匹"目录和一个"人类"目录。ImageGenerator将为你适当地标注图片，从而减少一个编码步骤。(不仅编程上更方便，而且可以避免一次性把所有训练数据载入内存，而导致内存不够等问题。)

让我们分别定义这些目录。

# Directory with our training horse pictures
    train_horse_dir = os.path.join('/tmp/horse-or-human/horses')
    
    # Directory with our training human pictures
    train_human_dir = os.path.join('/tmp/horse-or-human/humans')

## 建模 ##

像前面的例子一样添加卷积层CNN，并将最终结果扁平化，以输送到全连接的层去。

最后我们添加全连接层。

需要注意的是，由于我们面对的是一个两类分类问题，即`二类分类问题，所以我们会用sigmoid激活函数`作为模型的最后一层，这样我们网络的输出将是一个介于0和1之间的有理数，即当前图像是1类(而不是0类)的概率。

![6caf6e1507a2647b86a657028203239d.png][]

BTW, `如果是是多个分类，比如前面提到的0~9个分类用的softmax激活函数。`

import tensorflow as tf
    
    model = tf.keras.models.Sequential([
            tf.keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', input_shape=(150, 150,3)),
            tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    
            tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'),
            tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
            tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
            tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    
            tf.keras.layers.Flatten(),
            tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    
    ])

调用model.summary()方法打印出神经元网络模型的结构信息

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接下来，我们将配置模型训练的参数。我们将用 "binary\_crossentropy(二元交叉熵)"衡量损失，因为这是一个二元分类问题，最终的激活函数是一个sigmoid。关于损失度量的复习，请参见[机器学习速成班][Link 1]。我们将使用`rmsprop`作为优化器，学习率为`0.001`。在训练过程中，我们将希望监控分类精度。

**NOTE**.我们将使用学习率为`0.001`的`rmsprop`优化器。在这种情况下，使用[RMSprop优化算法][RMSprop]比[随机梯度下降][Link 2](SGD)更可取，因为RMSprop可以为我们自动调整学习率。(其他优化器，如[Adam][]和[Adagrad][]，也会在训练过程中自动调整学习率，在这里也同样有效。)

from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
    model.compile(loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
                  optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001),
                  metrics=['acc'])

## 数据预处理 ##

让我们设置训练数据生成器(`ImageDataGenerator`)，它将读取源文件夹中的图片，将它们转换为float32多维数组，并将图像数据(连同它们的标签)反馈给神经元网络。总共需要两个生成器，有用于产生训练图像，一个用于产生验证图像。生成器将产生一批大小为300x300的图像及其标签(0或1)。

前面的课中我们已经知道如何对训练数据做归一化，进入神经网络的数据通常应该以某种方式进行归一化，以使其更容易被网络处理。在这个例子中，`我们将通过将像素值归一化到[0, 1]范围`内(最初所有的值都在\[0, 255\]范围内)来对图像进行预处理。

在Keras中，可以通过keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator类使用rescale参数来实现归一化。通过ImageDataGenerator类的.`flow`(data, labels)或.`flow_from_directory`(directory)，可以`创建生成器`。然后，这些生成器可以作为输入Keras方法的参数，如fit\_generator、evaluate\_generator和predict\_generator都可接收生成器实例为参数。

from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    
    train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
    train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        '/tmp/horse-or-human/',
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary'
    )

## 训练 ##

history = model.fit(
        train_generator,
        steps_per_epoch=10,
        epochs=10,
        verbose=1
    )

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## 调参 ##

构造神经元网络模型时，

*  一定会考虑`需要几个卷积层`？
 *  `过滤器应该几个`？
 *  `全连接层需要几个神经元`？

最先想到的肯定是手动修改那些参数，然后观察训练的效果(损失和准确度)，从而判断参数的设置是否合理。但是那样很繁琐，因为`参数组合会有很多，训练时间很长`。再进一步，可以手动编写一些循环，通过遍历来搜索合适的参数。但是`最好利用专门的框架来搜索参数`，不太容易出错，效果也比前两种方法更好。

`Kerastuner`就是一个可以`自动搜索模型训练参数`的库。它的基本思路是在需要调整参数的地方插入一个特殊的对象(可指定参数范围)，然后调用类似训练那样的`search`方法即可。

接下来首先准备训练数据和需要加载的库。

> 如果没有这个库先安装`pip3 install -U keras-tuner`,不然会提示错误。`ModuleNotFoundError: No module named 'kerastuner`

import os
    from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
    from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop
    train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
    validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255)
    train_generator = train_datagen.flow_from_directory('/tmp/horse-or-human/',  
            target_size=(150, 150),batch_size=32,class_mode='binary')
    # validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory('/tmp/validation-horse-or-human/',  
    #         target_size=(150, 150), batch_size=32,class_mode='binary')
    from kerastuner.tuners import Hyperband
    from kerastuner.engine.hyperparameters import HyperParameters
    import tensorflow as tf

接着创建HyperParameters对象，然后在模型中插入Choice、Int等调参用的对象。

hp=HyperParameters()
    def build_model(hp):
        model = tf.keras.models.Sequential()        
        model.add(tf.keras.layers.Conv2D(hp.Choice('num_filters_top_layer',values=[16,64],default=16), (3,3), 
                                         activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)))
        model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2))
        for i in range(hp.Int("num_conv_layers",1,3)):
            model.add(tf.keras.layers.Conv2D(hp.Choice(f'num_filters_layer{i}',values=[16,64],default=16), (3,3), activation='relu'))
            model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2))
        model.add(tf.keras.layers.Flatten())
        model.add(tf.keras.layers.Dense(hp.Int("hidden_units",128,512,step=32), activation='relu'))
        model.add(tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
        model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer=RMSprop(lr=0.001),metrics=['acc'])
        return model

*  第一个参数Choice是CNN的过滤器，范围是16~64，最好是32的倍数，默认是16
 *  第二个参数是Int，设置几个CNN，13个，且每个CNN卷积神经网络的过滤器个数为1664，默认16
 *  第三个全连接需要几个神经元，128~512，步长为32。即：128、128+32....

他们的第一个参数是name，随意命名，最好知道且表达出来即可。

然后创建Hyperband对象，这是Kerastuner支持的四种方法的其中一种，`可以轻易的限定搜索空间去优化部分参数`。具体资料可以到Kerastuner的网站获取。关于其他三种tuner：RandomSearch、 BayesianOptimization 和 Sklearn

最后调用search方法。

tuner=Hyperband(
        build_model,
        objective='val_acc',
        max_epochs=10,
        directory='horse_human_params',
        hyperparameters=hp,
        project_name='my_horse_human_project'
    )
    tuner.search(train_generator,epochs=10,validation_data=validation_generator)

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搜索到最优参数后，可以通过下面的程序，用tuner对象提取最优参数构建神经元网络模型。并调用summary方法观察优化后的网络结构。

best_hps=tuner.get_best_hyperparameters(1)[0]
    print(best_hps.values)
    model=tuner.hypermodel.build(best_hps)
    model.summary()

![911fb638a5b7fb67e8e97ee2febf35f1.png][]

[1d1c99a2d2b2e6f2452c1dda7e38c3da.png]: /images/20221024/9a8ad01e0d5a46b6b167f47150c72db2.png
[27b74544a3f29109780ea6e26b48a7a5.png]: /images/20221024/3b34ee56647b4f9b9e45224b3fce68dc.png
[6caf6e1507a2647b86a657028203239d.png]: /images/20221024/ead83388b939494db7247016247bde67.png
[3e71c4842d2cab695bae08097e64d0c0.png]: /images/20221024/10cd80c9d04f4d4292b8d7f2ad217a43.png
[Link 1]: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/descending-into-ml/video-lecture
[RMSprop]: https://wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#RMSProp
[Link 2]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#SGD
[Adam]: https://wikipedia.org/wiki/Stochastic_gradient_descent#Adam
[Adagrad]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#AdaGrad
[43015d10c5dbf55ded3fdfc73db90c89.png]: /images/20221024/ac3b6b6a659b4ef3b650bc26e328adb3.png
[e8cf68c7425704f3cc36f54aec038435.png]: /images/20221024/beee077194704f46aa60660708c9dd90.png
[911fb638a5b7fb67e8e97ee2febf35f1.png]: /images/20221024/37fa7b2965d4451fb97e05880374cded.png