1）学習内容

今回のプレゼンテーションでは、猫や犬の写真を分類するコードを作成します.コードは以下の順序で記述すればよい.ここでは、GoogleドライブでGoogle coapを起動できます.

import keras
keras.__version__

from  google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

import os, shutil

shutilモジュールは、ファイルとファイルセットの様々な高レベル演算を提供します.特に、ファイルのコピーと削除をサポートする関数が提供されるため、単一ファイルの演算についてはosモジュールを参照することができる.
さらにosモジュールは、オペレーティングシステム関連機能を用いた移植可能な方法を提供する.ファイルを読み込みまたは書き込みする場合はopen()でパスを操作します.pathモジュールを作成し、コマンドラインから指定したファイルのすべてのローを読み込むには、fileinputモジュールを参照します.一時ファイルとディレクトリを作成するにはtempfileモジュール、拡張ファイルとディレクトリ処理にはshutilモジュールを使用します.

# 원본 데이터셋을 압축 해제한 디렉터리 경로
original_dataset_dir = './drive/MyDrive/datasets/cats_and_dogs/train'

# 소규모 데이터셋을 저장할 디렉터리
base_dir = './drive/MyDrive/datasets/cats_and_dogs_small'
if os.path.exists(base_dir): 
    shutil.rmtree(base_dir)  
os.mkdir(base_dir)

# 훈련, 검증, 테스트 분할을 위한 디렉터리
train_dir = os.path.join(base_dir, 'train')
os.mkdir(train_dir)
validation_dir = os.path.join(base_dir, 'validation')
os.mkdir(validation_dir)
test_dir = os.path.join(base_dir, 'test')
os.mkdir(test_dir)

#훈련용 고양이 사진 디렉토리
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
os.mkdir(train_cats_dir)
#훈련용 강아지 사진 디렉토리
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')
os.mkdir(train_dogs_dir)

#검증용 고양이 사진 디렉토리
validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'cats')
os.mkdir(validation_cats_dir)
#검증용 강아지 사진 디렉토리
validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'dogs')
os.mkdir(validation_dogs_dir)

#테스트용 고양이 사진 디렉토리
test_cats_dir = os.path.join(test_dir, 'cats')
os.mkdir(test_cats_dir)
#테스트용 강아지 사진 디렉토리
test_dogs_dir = os.path.join(test_dir, 'dogs')
os.mkdir(test_dogs_dir)

mkdirはフォルダを作成するためのコマンドで、猫と犬の写真を分類するための空間を作成するには、前述のコマンドを前に書くだけです.
os.path.joinとは
処理パス(パス)名操作を一体化したモジュールである関数.引数に渡される2つの文字列を結合し、パスとして使用できます.

#처음 1000개의 고양이 이미지를 train_cats_dir에 복사합니다.
print('Copy files...')
print('---training file (cat)... ')
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
  src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
  dst = os.path.join(train_cats_dir, fname)
  shutil.copyfile(src, dst)
  
# 다음 500개 고양이 이미지를 validation_cats_dir 복사합니다. 
print('---validation file(s) (cat).... ')
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000, 1500)]
for fname in fnames:
  src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
  dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)
  shutil.copyfile(src, dst)

#다음 500개 고양이 이미지를 test_cats_dir 복사합니다.
print('---test file(s) (cat).... ')
fnames = ['cat.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500, 2000)]
for fname in fnames:
  src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
  dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)
  shutil.copyfile(src, dst)

#처음 1000개의 강아지 이미지를 train_dogs_dir에 복사합니다.
print('---training file(s) (dog)... ')
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000)]
for fname in fnames:
  src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
  dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)
  shutil.copyfile(src, dst)

#다음 500개 강아지 이미지를 validation_dogs_dir 복사합니다.
print('---validation file(s) (dogt)... ')
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1000,1500)]
for fname in fnames:
  src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
  dst = os.path.join(validation_cats_dir, fname)
  shutil.copyfile(src, dst)

#다음 500개 강아지 이미지를 test_dogs_dir을 복사합니다.
print('---test file(s) (dog)... ')
fnames = ['dog.{}.jpg'.format(i) for i in range(1500,2000)]
for fname in fnames:
  src = os.path.join(original_dataset_dir, fname)
  dst = os.path.join(test_cats_dir, fname)
  shutil.copyfile(src, dst)

上のコードは子犬と猫の写真の分類コードです.

print('훈련용 고양이 이미지 전체 개수:', len(os.listdir(train_cats_dir)))
print('검증용 고양이 이미지 전체 개수:', len(os.listdir(validation_cats_dir)))
print('테스트용 고양이 이미지 전체 개수:', len(os.listdir(test_cats_dir)))
print('훈련용 강아지 이미지 전체 개수:', len(os.listdir(train_dogs_dir)))
print('검증용 강아지 이미지 전체 개수:', len(os.listdir(validation_dogs_dir)))
print('테스트용 강아지 이미지 전체 개수:', len(os.listdir(test_dogs_dir)))
  
from keras import layers
from keras import models

model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32,(3,3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
  
from tensorflow.keras import optimizers

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])
  
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
    train_dir,
    target_size=(150,150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary'
)

validation_generator = validation_datagen.flow_from_directory(
    validation_dir,
    target_size=(150,150),
    batch_size=20,
    class_mode='binary'
)

model.fit_generator(
    train_generator,
    epochs=30,
    steps_per_epoch=100,
    validation_data=validation_generator,
    validation_steps=50
)

model.save('cats_and_dogs_small_1.h5')
  
history = model.history

import matplotlib.pyplot as plt

acc = history.history['acc']
val_acc = history.history['val_acc']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(len(acc))

plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()

plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()

datagen = ImageDataGenerator(
      rotation_range=40,
      width_shift_range=0.2,
      height_shift_range=0.2,
      shear_range=0.2,
      zoom_range=0.2,
      horizontal_flip=True,
      fill_mode='nearest')

# 이미지 전처리 유틸리티 모듈
from keras.preprocessing import image

fnames = sorted([os.path.join(train_cats_dir, fname) for fname in os.listdir(train_cats_dir)])

# 증식할 이미지 선택합니다
img_path = fnames[3]

# 이미지를 읽고 크기를 변경합니다
img = image.load_img(img_path, target_size=(150, 150))

# (150, 150, 3) 크기의 넘파이 배열로 변환합니다
x = image.img_to_array(img)

# (1, 150, 150, 3) 크기로 변환합니다
x = x.reshape((1,) + x.shape)

# flow() 메서드는 랜덤하게 변환된 이미지의 배치를 생성합니다.
# 무한 반복되기 때문에 어느 지점에서 중지해야 합니다!
i = 0
for batch in datagen.flow(x, batch_size=1):
    plt.figure(i)
    imgplot = plt.imshow(image.array_to_img(batch[0]))
    i += 1
    if i % 4 == 0:
        break
  
model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',
                        input_shape=(150, 150, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dropout(0.5))
model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=1e-4),
              metrics=['acc'])
  
train_datagen = ImageDataGenerator(
    rescale=1./255,
    rotation_range=40,
    width_shift_range=0.2,
    height_shift_range=0.2,
    shear_range=0.2,
    zoom_range=0.2,
    horizontal_flip=True,)

# 검증 데이터는 증식되어서는 안 됩니다!
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        # 타깃 디렉터리
        train_dir,
        # 모든 이미지를 150 × 150 크기로 바꿉니다
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        # binary_crossentropy 손실을 사용하기 때문에 이진 레이블을 만들어야 합니다
        class_mode='binary')

validation_generator = test_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=32,
        class_mode='binary')

history = model.fit_generator(
      train_generator,
      steps_per_epoch=100,
      epochs=100,
      validation_data=validation_generator,
      validation_steps=50)

2）学習内容の難点

この授業は多少不満がある.講師が用意してくれたというより、タイミングよく協力してくれたような気がします.講師も人間ですが、講師なら事前に準備しておくべきです.特に、大容量の写真ファイルをアップロードする必要があるとは予想していなかった.ましてや、大容量の資料をアップロードした場合、符号化時間が長すぎて動作しない.

3）解決方法

Google coapやgoogle driveの欠点を考えると、事前に準備する必要があります.そして、私は自分でそれを解かなければなりません.

4）勉強の心得

この授業は総じて不満だ.彼はグーグルcorapを通じて授業を受けると言ったが、ほとんどの時間を大きなファイルのアップロードに費やした.そして、今度の授业の途中、パソコンが冲撃を受けて、午前中の授业は强制的に静音されて、私はスクリーンを见てついて行って、それから静音の问题は昼食の时间で解决しました.午後の授業はコードです.ただし、権限の問題で後半のレッスンは正常に動作しません.この授業は何もお勧めできません.さらに重要なのは、Azureというマイクロソフトサービスです.