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TensorFlow图像分类教程

纵深学习算法与总结机硬件品质的进步,使探究人士和集团在图像识别、语音识别、推荐引擎和机械翻译等世界得到了光辉的进化。六年前,视觉方式识别领域取得了第三个超凡的名堂。两年前,谷歌大脑团队开发了TensorFlow,并将深度学习巧妙的选拔于各类领域。现在,TensorFlow则超过了过多用于深度学习的繁杂工具。

行使TensorFlow,你可以获取具有强大能力的复杂功效,其强硬的内核来自于TensorFlow的易用性。

在那么些由两有些构成的层层中,我将讲述怎样飞速的始建一个接纳于图像识其他卷积神经互联网。TensorFlow总括步骤是并行的,可对其安排举办逐帧视频分析,也可对其扩充举办时间感知摄像分析。

本连串作品直接切入关键的一些,只须求对命令行和Python有最中央的摸底,就足以在家急速地成立一些令你激动不已的品类。本文不会深深探究TensorFlow的办事原理,即使您想打听更加多,我会提供大批量附加的参考资料。本连串具有的库和工具都是免费开源的软件。

行事原理

本课程目的在于把一个先期被放置陶冶过的类型里的图样,通过运行一个指令以识别该图像具体属于哪个项目。步骤如下图所示:


标注:管理训练多少。例如花卉,将雏菊的图像放到“雏菊”目录下,将玫瑰放到“玫瑰”目录下等等,将尽心多的不比品种的繁花根据连串不相同放在不一致的目录下。假若咱们不标注“蕨类植物”,那么分类器永远也不会回去“蕨类植物”。那亟需种种品种的成百上千样书,由此这一步很重大,并且很耗时。(本文使用预先标记好的多寡以提升功用)


操练:将符号好的多少(图像)提必要模型。有一个工具将轻易抓取一批图像,使用模型估量每种花的类型,测试猜度的准头,重复执行,直到使用了半数以上操练多少截至。最后一批未被接纳的图像用于总括该磨练模型的准确性。


分类:在新的图像上使用模型。例如,输入:IMG207.JPG,输出:雏菊。那么些手续快捷简单,且衡量的代价小。

操练和归类

本学科将陶冶一个用以识别分歧门类花朵的图像分类器。深度学习需求大批量的训练多少,由此,大家必要大量已分类的繁花图像。值得庆幸的是,其余一个模型在图像收集和归类那下边做得这么些可观,所以大家利用这几个带有脚本的已分类数据集,它有现成且完全训练过的图像分类模型,重新陶冶模型的结尾几层以达到大家想要的结果,那种技能称为迁移学习。

咱俩重新训练的模型是Inception
v3,最初是在二零一五年15月登出的舆论“重新考虑总括机视觉的Inception架构”中有做论述。

直至大家做了那个约20分钟的陶冶,Inception才清楚怎么着鉴别雏菊和郁金香,那就是深浅学习中的“学习”部分。

安装

第一,在所选的平台上设置Docker。

在很多TensorFlow教程中首先且唯一信赖的就是Docker(应该申明那是个创立的起初)。我也更爱好那种装置TensorFlow的办法,因为不必要设置一多重的依靠项,这可以有限支撑主机(台式机或桌面)比较彻底。

Bootstrap TensorFlow

设置Docker后,大家准备启动一个陶冶和分类的TensorFlow容器。在硬盘上创建一个2GB空闲空中的办事目录,创造一个名为local的子目录,并记录完整路径。

docker run -v /path/to/local:/notebooks/local –rm -it –name tensorflow

tensorflow/tensorflow:nightly /bin/bash

上边是命令解析:

-v
/path/to/local:/notebooks/local将刚创立的local目录挂载到容器中适量的职分。如若使用RHEL、Fedora或其余襄助SELinux的种类,添加:Z允许容器访问目录。

–rm 退出时令docker删除容器

-it 连接输入输出,完结互动。

–name
tensorflow将容器命名为tensorflow,而不是sneaky_chowderhead或其他Docker定义的人身自由名字。

tensorflow/tensorflow:nightly从Docker Hub
(公共图像存储库)运行tensorflow/tensorflow的nightly
图像,而不是流行的图像(默认为近年来建立/可用图像)。使用nightly图像而不是latest图像,是因为(在写入时)latest包括的一个bug会破坏TensorBoard,那是我们稍后必要的一个数目可视化工具。

/bin/bash指定运行Bash shell,而不运行系统默许命令。

陶冶模型

在容器中运作下述命令,对教练多少举办下载和完整性检查。

curl -O
http://download.tensorflow.org/example\_images/flower\_photos.tgz

echo ‘db6b71d5d3afff90302ee17fd1fefc11d57f243f  flower_photos.tgz’ |
sha1sum -c

比方没有见到“flower_photos.tgz”音讯:表明文件不正确。即便上诉curl
或sha1sum步骤失利,请手动下载陶冶多少包并解压(SHA-1
校验码:db6b71d5d3afff90302ee17fd1fefc11d57f243f)到地面主机的local目录下。

现今把操练多少放好,然后对再操练脚本举行下载和完整性检查。

mv flower_photos.tgz local/

cd local

curl -O
https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/10cf65b48e1b2f16eaa82

6d2793cb67207a085d0/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

echo ‘a74361beb4f763dc2d0101cfe87b672ceae6e2f5  retrain.py’ | sha1sum -c

必赢亚洲手机app,认可retrain.py有正确的情节,你应当看到retrain.py: OK.。

最后,开头上学!运行再操练脚本。

python retrain.py –image_dir flower_photos –output_graph
output_graph.pb

–output_labels output_labels.txt

一旦碰着如下错误,忽略它:

TypeError: not all arguments converted during string formatting Logged
from file

tf_logging.py, line 82.

乘势retrain.py 的周转,陶冶图像会活动的分批次锻练、测试和验证数据集。

在出口上,大家期待有较高的“陶冶精度”和“验证精度”,以及较低的“交叉熵”。有关那个术语的详细解释,请参见“怎样就新图片类型再磨练Inception的末梢一层”。在当前的硬件上的教练约30分钟。

请留心控制台出口的终极一行:

INFO:tensorflow:Final test accuracy = 89.1% (N=340)

那注解大家早已获取了一个模型:给定一张图像,10次中有9次可科学猜出是七种花朵类型中的哪个种类。由于提要求训练进程的轻易数不同,分类的精确度也会迥然差距。

分类

再添加一个小本子,就能够将新的繁花图像添加到模型中,并出口测试结果。那就是图像分类。

将下述脚本命名为 classify.py保存在当地local目录:

import tensorflow as tf, sys

image_path = sys.argv[1]

graph_path = ‘output_graph.pb’

labels_path = ‘output_labels.txt’

# Read in the image_data

image_data = tf.gfile.FastGFile(image_path, ‘rb’).read()

# Loads label file, strips off carriage return

label_lines = [line.rstrip() for line

    in tf.gfile.GFile(labels_path)]

# Unpersists graph from file

with tf.gfile.FastGFile(graph_path, ‘rb’) as f:

    graph_def = tf.GraphDef()

    graph_def.ParseFromString(f.read())

    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name=”)

# Feed the image_data as input to the graph and get first prediction

with tf.Session() as sess:

    softmax_tensor =
sess.graph.get_tensor_by_name(‘final_result:0’)

    predictions = sess.run(softmax_tensor,

    {‘DecodeJpeg/contents:0’: image_data})

    # Sort to show labels of first prediction in order of confidence

    top_k =
predictions[0].argsort()[-len(predictions[0]):][::-1]

    for node_id in top_k:

        human_string = label_lines[node_id]

        score = predictions[0][node_id]

        print(‘%s (score = %.5f)’ % (human_string, score))

为了测试你自己的图像,保存在local目录下并取名为test.jpg,运行(在容器内)
python classify.py test.jpg。输出结果如下:

sunflowers (score = 0.78311)

daisy (score = 0.20722)

dandelion (score = 0.00605)

tulips (score = 0.00289)

roses (score = 0.00073)

数码印证了全体!模型确定图像中的花朵是向日葵的准确度为78.311%。数值越高表明匹配度越高。请留心,只能有一个合营类型。多标签分类则须求别的一个不比的艺术。

越来越多详细新闻,请点击那里查阅classify.py的详实表达。

分类脚本中的图表加载代码已经被毁坏,在此地,我用graph_def =
tf.GraphDef()等作为图表加载代码。

拔取零基础知识和局地代码,大家建了一个一定好的花卉图像分类器,在现有的笔记本电脑上每秒大概可以拍卖5张图像。

    希望你可以持续关心本博客的多重博文。

上述为译文。

本文由阿里云云栖社区公司翻译。

作品原题目《Learn how to classify images with
TensorFlow》,译者:Mags,审校:袁虎。

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