Tensorflow có thể được sử dụng để tải tập dữ liệu hoa và tạo mô hình trên đĩa bằng phương thức ‘image_dataset_from_directory’.
Đọc thêm: TensorFlow là gì và cách Keras làm việc với TensorFlow để tạo Mạng thần kinh?
Mạng nơ-ron chứa ít nhất một lớp được gọi là lớp chập. Chúng ta có thể sử dụng Mạng thần kinh hợp pháp để xây dựng mô hình học tập.
Trực giác đằng sau việc học truyền để phân loại hình ảnh là, nếu một mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn và tổng quát, thì mô hình này có thể được sử dụng để phục vụ hiệu quả như một mô hình chung cho thế giới hình ảnh. Nó sẽ học được các bản đồ đối tượng, có nghĩa là người dùng sẽ không phải bắt đầu lại từ đầu bằng cách đào tạo một mô hình lớn trên một tập dữ liệu lớn.
TensorFlow Hub là một kho chứa các mô hình TensorFlow được đào tạo trước. TensorFlow có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình học tập.
Chúng ta sẽ hiểu cách sử dụng các mô hình từ TensorFlow Hub với tf.keras, sử dụng mô hình phân loại hình ảnh từ TensorFlow Hub. Sau khi hoàn tất, việc học chuyển giao có thể được thực hiện để tinh chỉnh mô hình cho các lớp hình ảnh tùy chỉnh. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình phân loại được đào tạo trước để chụp ảnh và dự đoán nó là gì. Điều này có thể được thực hiện mà không cần bất kỳ đào tạo.
Chúng tôi đang sử dụng Google Colaboratory để chạy đoạn mã dưới đây. Google Colab hoặc Colaboratory giúp chạy mã Python qua trình duyệt và không yêu cầu cấu hình cũng như quyền truy cập miễn phí vào GPU (Đơn vị xử lý đồ họa). Colaboratory đã được xây dựng trên Jupyter Notebook.
Ví dụ
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) Mã tín dụng −https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning_with_hub
Đầu ra
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.
Giải thích
- Nếu chúng tôi cần đào tạo mô hình với các lớp khác nhau, có thể sử dụng mô hình từ TFHub.
- Điều này sẽ giúp đào tạo người phân loại hình ảnh tùy chỉnh bằng cách đào tạo lại lớp trên cùng của mô hình.
- Điều này sẽ giúp nhận ra các lớp trong tập dữ liệu của chúng tôi.
- Chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu mống mắt cho việc này.
- Mô hình được giới hạn bằng cách sử dụng hình ảnh trên đĩa bằng image_dataset_from_directory.