TensorFlow 2.0 迁移学习实践指南

阅读数:723 2019 年 12 月 5 日 08:04

TensorFlow 2.0迁移学习实践指南

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阅读深度学习论文总是很有趣,也很有教育意义,特别是当这些论文和你现在做的项目属于同一领域时更是如此。但是,这些论文包含的架构和解决方案通常很难训练,特别是当你想去尝试他们的方法时,比如说ILSCVR(ImageNet Large Scale Visual Recognition)竞赛中的一些获奖者的方法。我记得我在读 VGG16 的论文时就在想“这个方法很酷,但是我的 GPU 跑这个网络时都快挂了。”为了能轻松使用这些网络,Tensorflow 2 提供了大量的预训练模型,你可以很快用上它们。而本文,我们将介绍怎样通过一些有名的CNN(Convolutional Neural Network)架构来训练这些论文里介绍的新的神经网络模型。

这时你可能会问“预训练模型是什么?”。本质上来说,预训练模型是之前在大数据集上已经训练好并保存下来的模型,比如说在 ImageNet 数据集上训练的模型。这些模型可以在 tensorflow.keras.applications 模块里找到。有两种方式使用这些预训练模型,你可以直接使用它们,或者通过迁移学习使用它们。由于大数据集通常用于某种全局解,所以你可以让预训练模型定制化,使其特别针对性地解决某个特定的问题。通过这个方式,你可以在训练时利用一些最有名的神经网络,不会损失太多的训练时间和计算资源。另外,你可以选定网络里的一些层,修改这些层的行为,实现这些模型的微调。我们在后面的文章里会讲到这一点。

架构

在本文中,我们使用 3 个预训练模型来解决分类问题的一个例子:VGG16、GoogLeNet(Inception)和 ResNet。这每一个架构都赢得了当年的 ILSCVR 竞赛。2014 年,VGG16 与 GooLeNet 有着相同的最好成绩,而 ResNet 赢得了 2015 年的竞赛。这些模型是Tensorflow 2中 tensorflow.keras.applications 模块的一部分。让我们深入探究一下这几个模型。

我们首先看一下 VGG16 这个架构。它是一个大型的卷积神经网络,由 K. Simonyan 和 A. Zisserman 在“Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition”这篇论文里提出。这个网络在 ImageNet 数据集上达到了 92.7% 的 top-5 测试精确度。但是,训练这个网络需要好几周。下图是这个模型的高层概览:

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VGG16 架构

GoogLeNet 也被称为 Inception,这是因为它使用了两个概念:1x1 卷积和 Inception 模块。第一个概念中,1x1 卷积用于降维的模块。通过降维,计算量也会减少,这也就意味着网络的深度和宽度可以增加了。GooLeNet 使用了 Inception 模块,每个卷积层的大小都不相同。

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带有降维功能的 Inception 模块

如图所示,1x1 卷积层、3x3 卷积层、5x5 卷积层和 3x3 最大池化层操作组合在了一起,然后这些层的运行结果会在输出节点处堆叠在一起。GooLeNet 总共有22 层,看起来像下面这样:

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本文中,我们要使用的最后一个网络架构是残差网络,或者称作 ResNet。前面提到的网络的问题在于它们太深了,它们有太多层,导致很难训练(因为梯度消失)。所以,ResNet 使用所谓的“identity shortcut connection”(或者称作残差模块)来解决这个问题。

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带有降维和不带降维的残差模块

本质上来讲,ResNet 沿用了 VGG 的 3x3 卷积层的设计,每层卷积后面都有一个 Batch Normalization 层和 ReLu 激活函数。但是,差异点在于我们的 ResNet 在最后一个 ReLu 前插入了input节点。另一个变种是,输入值(input value)传入了 1x1 卷积层。

数据集

在本文中,我们使用“Cats vs Dogs”的数据集。这个数据集包含了 23,262 张猫和狗的图像。

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你可能注意到了,这些照片没有归一化,它们的大小是不一样的。但是非常棒的一点是,你可以在 Tensorflow Datasets 中获取这个数据集。所以,确保你的环境里安装了 Tensorflow Dataset。

复制代码
pip install tensorflow-dataset

和这个库中的其他数据集不同,这个数据集没有划分成训练集和测试集,所以我们需要自己对这两类数据集做个区分。你可以在这里找到这个数据集的更多信息。

实现

这个实现分成了几个部分。首先,我们实现了一个类,其负责载入数据和准备数据。然后,我们导入预训练模型,构建一个用于修改最顶端的几层网络。最后,我们把训练过程运行起来,并进行评估。当然,在这之前,我们必须导入一些代码库,定义一些全局常量:

复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
IMG_SIZE = 160
BATCH_SIZE = 32
SHUFFLE_SIZE = 1000
IMG_SHAPE = (IMG_SIZE, IMG_SIZE, 3)

好,让我们仔细来看下实现!

数据载入器

这个类负责载入数据和准备数据,用于后续的数据处理。以下是这个类的实现:

复制代码
class DataLoader(object):
def __init__(self, image_size, batch_size):
self.image_size = image_size
self.batch_size = batch_size
# 80% train data, 10% validation data, 10% test data
split_weights = (8, 1, 1)
splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit(weighted=split_weights)
(self.train_data_raw, self.validation_data_raw, self.test_data_raw), self.metadata = tfds.load(
'cats_vs_dogs', split=list(splits),
with_info=True, as_supervised=True)
# Get the number of train examples
self.num_train_examples = self.metadata.splits['train'].num_examples*80/100
self.get_label_name = self.metadata.features['label'].int2str
# Pre-process data
self._prepare_data()
self._prepare_batches()
# Resize all images to image_size x image_size
def _prepare_data(self):
self.train_data = self.train_data_raw.map(self._resize_sample)
self.validation_data = self.validation_data_raw.map(self._resize_sample)
self.test_data = self.test_data_raw.map(self._resize_sample)
# Resize one image to image_size x image_size
def _resize_sample(self, image, label):
image = tf.cast(image, tf.float32)
image = (image/127.5) - 1
image = tf.image.resize(image, (self.image_size, self.image_size))
return image, label
def _prepare_batches(self):
self.train_batches = self.train_data.shuffle(1000).batch(self.batch_size)
self.validation_batches = self.validation_data.batch(self.batch_size)
self.test_batches = self.test_data.batch(self.batch_size)
# Get defined number of not processed images
def get_random_raw_images(self, num_of_images):
random_train_raw_data = self.train_data_raw.shuffle(1000)
return random_train_raw_data.take(num_of_images)

这个类实现了很多功能,它实现了很多“public”方法

  • _prepare_data:内部方法,用于缩放和归一化数据集里的图像。构造函数需要用到该函数。
  • _resize_sample:内部方法,用于缩放单张图像。
  • _prepare_batches:内部方法,用于将图像打包创建为 batches。创建 train_batches、validation_batches 和 test_batches,分别用于训练、评估过程。
  • get_random_raw_images:这个方法用于从原始的、没有经过处理的数据中随机获取固定数量的图像。

但是,这个类的主要功能还是在构造函数中完成的。让我们仔细看看这个类的构造函数。

复制代码
def __init__(self, image_size, batch_size):
self.image_size = image_size
self.batch_size = batch_size
# 80% train data, 10% validation data, 10% test data
split_weights = (8, 1, 1)
splits = tfds.Split.TRAIN.subsplit(weighted=split_weights)
(self.train_data_raw, self.validation_data_raw, self.test_data_raw), self.metadata = tfds.load(
'cats_vs_dogs', split=list(splits),
with_info=True, as_supervised=True)
# Get the number of train examples
self.num_train_examples = self.metadata.splits['train'].num_examples*80/100
self.get_label_name = self.metadata.features['label'].int2str
# Pre-process data
self._prepare_data()
self._prepare_batches()

首先我们通过传入参数定义了图像大小和 batch 大小。然后,由于该数据集本身没有区分训练集和测试集,我们通过划分权值对数据进行划分。这真是 Tensorflow Dataset 引入的非常棒的功能,因为我们可以留在Tensorflow生态系统中做这件事,我们不用引入其他的库(比如 Pandas 或者 Scikit Learn)。一旦我们执行了数据划分,我们就开始计算训练样本数量,然后调用辅助函数来为训练准备数据。在这之后,我们需要做的仅仅是实例化这个类的对象,然后载入数据即可。

复制代码
data_loader = DataLoader(IMG_SIZE, BATCH_SIZE)
plt.figure(figsize=(10, 8))
i = 0
for img, label in data_loader.get_random_raw_images(20):
plt.subplot(4, 5, i+1)
plt.imshow(img)
plt.title("{} - {}".format(data_loader.get_label_name(label), img.shape))
plt.xticks([])
plt.yticks([])
i += 1
plt.tight_layout()
plt.show()

以下是输出结果:

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基础模型 & Wrapper

下一个步骤就是载入预训练模型了。我们前面提到过,这些模型位于 tensorflow.kearas.applications。我们可以用下面的语句直接载入它们:

复制代码
vgg16_base = tf.keras.applications.VGG16(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet')
googlenet_base = tf.keras.applications.InceptionV3(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet')
resnet_base = tf.keras.applications.ResNet101V2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet')

这段代码就是我们创建上述三种网络结构基础模型的方式。注意,每个模型构造函数的 include_top参数传入的是 false。这意味着这些模型是用于提取特征的。我们一旦创建了这些模型,我们就需要修改这些模型顶部的网络层,使之适用于我们的具体问题。我们使用 Wrapper 类来完成这个步骤。这个类接收预训练模型,然后添加一个 Global Average Polling Layer 和一个 Dense Layer。本质上,这最后的 Dense Layer 会用于我们的二分类问题(猫或狗)。Wrapper 类把所有这些元素都放到了一起,放在了同一个模型中。

复制代码
class Wrapper(tf.keras.Model):
def __init__(self, base_model):
super(Wrapper, self).__init__()
self.base_model = base_model
self.average_pooling_layer = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()
self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(1)
def call(self, inputs):
x = self.base_model(inputs)
x = self.average_pooling_layer(x)
output = self.output_layer(x)
return output

然后我们就可以创建 Cats vs Dogs 分类问题的模型了,并且编译这个模型。

复制代码
base_learning_rate = 0.0001
vgg16_base.trainable = False
vgg16 = Wrapper(vgg16_base)
vgg16.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=base_learning_rate),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
googlenet_base.trainable = False
googlenet = Wrapper(googlenet_base)
googlenet.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=base_learning_rate),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
resnet_base.trainable = False
resnet = Wrapper(resnet_base)
resnet.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.RMSprop(lr=base_learning_rate),
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])

注意,我们标记了基础模型是不参与训练的,这意味着在训练过程中,我们只会训练新添加到顶部的网络层,而在网络底部的权重值不会发生变化。

训练

在我们开始整个训练过程之前,让我们思考一下,这些模型的大部头其实已经被训练过了。所以,我们可以执行评估过程来看看评估结果如何:

复制代码
steps_per_epoch = round(data_loader.num_train_examples)//BATCH_SIZE
validation_steps = 20
loss1, accuracy1 = vgg16.evaluate(data_loader.validation_batches, steps = 20)
loss2, accuracy2 = googlenet.evaluate(data_loader.validation_batches, steps = 20)
loss3, accuracy3 = resnet.evaluate(data_loader.validation_batches, steps = 20)
print("--------VGG16---------")
print("Initial loss: {:.2f}".format(loss1))
print("Initial accuracy: {:.2f}".format(accuracy1))
print("---------------------------")
print("--------GoogLeNet---------")
print("Initial loss: {:.2f}".format(loss2))
print("Initial accuracy: {:.2f}".format(accuracy2))
print("---------------------------")
print("--------ResNet---------")
print("Initial loss: {:.2f}".format(loss3))
print("Initial accuracy: {:.2f}".format(accuracy3))
print("---------------------------")

有意思的是,这些模型在没有预先训练的情况下,我们得到的结果也还过得去(50% 的精确度):

复制代码
———VGG16———
Initial loss: 5.30
Initial accuracy: 0.51
—————————-
——GoogLeNet—–
Initial loss: 7.21
Initial accuracy: 0.51
—————————-
——–ResNet———
Initial loss: 6.01
Initial accuracy: 0.51
—————————-

把 50% 作为训练的起点已经挺好的了。所以,就让我们把训练过程跑起来吧,看看我们是否能得到更好的结果。首先,我们训练 VGG16:

复制代码
history = vgg16.fit(data_loader.train_batches,
epochs=10,
validation_data=data_loader.validation_batches)

训练过程历史数据显示大致如下:

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VGG16 的训练过程历史数据

然后我们可以训练 GoogLeNet。

复制代码
history = googlenet.fit(data_loader.train_batches,
epochs=10,
validation_data=data_loader.validation_batches)

这个网络训练过程历史数据如下:

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GoogLeNet 的训练过程历史数据

最后是 ResNet 的训练:

复制代码
history = resnet.fit(data_loader.train_batches,
epochs=10,
validation_data=data_loader.validation_batches)

以下是 ResNet 训练过程历史数据如下:

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ResNet 的训练过程历史数据

由于我们只训练了顶部的几层网络,而不是整个网络,所以训练这三个模型只用了几个小时,而不是几个星期。

评估

我们看到在训练开始前,我们已经有了 50% 左右的精确度。让我们来看下训练后是什么情况:

复制代码
loss1, accuracy1 = vgg16.evaluate(data_loader.test_batches, steps = 20)
loss2, accuracy2 = googlenet.evaluate(data_loader.test_batches, steps = 20)
loss3, accuracy3 = resnet.evaluate(data_loader.test_batches, steps = 20)
print("--------VGG16---------")
print("Loss: {:.2f}".format(loss1))
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy1))
print("---------------------------")
print("--------GoogLeNet---------")
print("Loss: {:.2f}".format(loss2))
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy2))
print("---------------------------")
print("--------ResNet---------")
print("Loss: {:.2f}".format(loss3))
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy3))
print("---------------------------")

结果如下:

复制代码
——–VGG16———
Loss: 0.25
Accuracy: 0.93
—————————
——–GoogLeNet———
Loss: 0.54
Accuracy: 0.95
—————————
——–ResNet———
Loss: 0.40
Accuracy: 0.97
—————————

我们可以看到这三个模型的结果都相当好,其中 ResNet 效果最好,精确度高达 97%。

结论

在本文中,我们演示了怎样使用 Tensorflow 进行迁移学习。我们创建了一个试验场,在其中可以尝试不同的数据预训练架构,并且在几个小时内就能得到较好的结果。在我们的例子里,我们使用了三个很有名的卷积架构,快速将其修改用于具体的问题。在下篇文章中,我们将微调这些模型,来看看我们是否能得到更好的结果。

原文链接:

https://rubikscode.net/2019/11/11/transfer-learning-with-tensorflow-2/

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