สามารถใช้ Tensorflow เพื่อโหลดชุดข้อมูลดอกไม้และจำลองออกจากดิสก์โดยใช้วิธี "image_dataset_from_directory"
อ่านเพิ่มเติม: TensorFlow คืออะไรและ Keras ทำงานร่วมกับ TensorFlow เพื่อสร้าง Neural Networks อย่างไร
โครงข่ายประสาทเทียมที่มีอย่างน้อยหนึ่งชั้นเรียกว่าชั้น Convolutional เราสามารถใช้ Convolutional Neural Network เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้
สัญชาตญาณเบื้องหลังการเรียนรู้การถ่ายโอนสำหรับการจัดประเภทรูปภาพคือ หากแบบจำลองได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และทั่วไป โมเดลนี้จะสามารถใช้เป็นแบบจำลองทั่วไปสำหรับโลกแห่งการมองเห็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันจะได้เรียนรู้ฟีเจอร์แมป ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้จะไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์ด้วยการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่
TensorFlow Hub เป็นพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีโมเดล TensorFlow ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า สามารถใช้ TensorFlow เพื่อปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ได้
เราจะเข้าใจวิธีใช้โมเดลจาก TensorFlow Hub กับ tf.keras ใช้โมเดลการจำแนกรูปภาพจาก TensorFlow Hub เมื่อเสร็จแล้ว การเรียนรู้การถ่ายโอนสามารถทำได้เพื่อปรับแต่งโมเดลสำหรับคลาสรูปภาพที่กำหนดเอง ซึ่งทำได้โดยใช้แบบจำลองลักษณนามที่ฝึกไว้ล่วงหน้าเพื่อถ่ายภาพและคาดการณ์ว่ามันคืออะไร สามารถทำได้โดยไม่ต้องมีการฝึกอบรมใดๆ
เรากำลังใช้ Google Colaboratory เพื่อเรียกใช้โค้ดด้านล่าง Google Colab หรือ Colaboratory ช่วยเรียกใช้โค้ด Python บนเบราว์เซอร์และไม่ต้องมีการกำหนดค่าใดๆ และเข้าถึง GPU ได้ฟรี (หน่วยประมวลผลกราฟิก) Colaboratory สร้างขึ้นบน Jupyter Notebook
ตัวอย่าง
print("The flower dataset")
data_root = tf.keras.utils.get_file(
'flower_photos','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz',
untar=True)
print("Load data into the model using images off disk with image_dataset_from_directory")
batch_size = 32
img_height = 224
img_width = 224
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
str(data_root),
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size) เครดิตโค้ด −https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
ผลลัพธ์
The flower dataset Downloading data from https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 228818944/228813984 [==============================] - 4s 0us/step Load data into the model using images off disk with image_dataset_from_directory Found 3670 files belonging to 5 classes. Using 2936 files for training.
คำอธิบาย
- หากจำเป็นต้องฝึกโมเดลที่มีคลาสต่างกัน ก็สามารถใช้โมเดลจาก TFHub ได้
- วิธีนี้จะช่วยฝึกคลาสอิมเมจที่กำหนดเองโดยการฝึกเลเยอร์บนสุดของโมเดลใหม่
- วิธีนี้จะช่วยในการจำแนกคลาสในชุดข้อมูลของเรา
- เราจะใช้ชุดข้อมูลไอริสสำหรับสิ่งนี้
- โมเดล istrained โดยใช้อิมเมจนอกดิสก์โดยใช้ image_dataset_from_directory
