在开始之前多说一句，本系列的教程均以Tensorflow官方为主，主要是考虑到有些同学英语不好的基础，而且Tensorflow官方的教材也较为简单，对很多基础性的问题没有涉及到，当然作者我也是一个半桶水，我想把我在学习过程中遇到的一些问题进行汇总，总的来说我觉得也可以理解这个学习教材可以称为笔记，之后在每一章我都会将Tensorflow官方教材的地址贴出来。
今天要上代码了，直接实战出效果
图片分类
看下图，我们的第一个问题就是要将下面的图片进行一一分类，里面有一些裙子，鞋子什么的，衬衫什么的，我们现在要利用上一章学习的神经网络去解决这个问题，其实在神经网络还没有出来之前也都是用很多传统算法做这类工作，但是讲真比较麻烦，他们可能通过图片块的颜色反差的值来形成一个矩阵，然后将这些矩阵用统计学习的方法去做研究，打个比方就是下面图基本上占白色多的可能就是衣服（这里讲得比较通俗一点，没有参考文献），那现在我们有了Tensorflow类似的深度学习网络框架我们该怎么做勒，可能不到一百行。
[站外图片上传中...(image-4b86dc-1554187844030)]
上代码
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
print(tf.__version__)
# 数据直接放在keras.datasets.fashion_mnist中
fashion_dataset = keras.datasets.fashion_mnist
# load_data 返回了四个Number数组
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_dataset.load_data()
# 上方train_label 与 test_labels 数组中存放的是index,比如为0就是上衣T恤，1就是裤子以此类推。
class_names = ['上衣/T恤', '裤子', '套衫',
'裙子', '外套', '凉鞋', '衬衫', '运动鞋', '包包', '踝靴']
# 这个命令是输出它矩阵的形状，例如 3*3*3 的矩阵，5*5的矩阵。
print(train_images.shape)
# 这个输出的结果是60000*28*28的矩阵，有60000个样本，每一个样本是28*28，我们可以看上方的图片
# ，每个图片是由28*28个像素组成的，给神经网络的数据我们都是喂给它吃数值型的。
# 我们查看一下里面的像素点，这里的像素点都是0-255直接
print(train_images[10])
# 我们使用matplotlib去打印出它，可以将这些数值转换成为图片
plt.figure()
plt.imshow(train_images[10])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
# 我们需要将所有的数值转换成为0-1类型的值
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# 现在开始构建模型，通常我们创建了模型，就相当于我们设计了一个智能机器人，然后之后的工作就是喂它吃数据
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu),
keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
])
# 我们传入的单个样本是28*28的，Flatten作用就是将这个矩阵转换称为一位数组
# Dense就是全连接层，暂时不做主要的了解，只需要了解28*28=784，784个数字
# 进到keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.relu)之后出来就是
# 128个数字，然后第接着最后出来就是10个数字，依次为class_names中每一类的
# 可能性。
# 现在要进行编译模型，这个过程就是给它吃数据
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# optimization为优化器
# loss为损失函数
# metrics为提取标准
# 开始正式吃数据，epoch是用原有数据反复训练的次数，理解成羊吃草吧
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)
print('Test accuracy:', test_acc)
上面基本上就跑完了官方的教材了，涉及了几个知识点：
- 数据分割成训练集，测试集。
- 如果将图片显示出来。
- 像素点的大小。
- 创建简单的神经网络。
- Flatten与Dense的意义。
- 优化器。
- 损失函数。
- metrics。
作业
- 自己从网上下载一个图片并用你创建好的神经网络去预测图片类型，比如你可以下载一张T恤的图片或者鞋子只要是在classname中的类型就可以，看看结果怎么样，如果结果不理想分析一下问题是什么？
- 将代码反复敲三遍，敲代码，不敲几遍怎么熟练呢。
- 为什么要分割成训练集与测试集。
- model.compile中metrics的意义是什么？
第一问题的解答
目前这一部分先不要，先自己动手解决作业的问题，基本上2-3个小时就可以自己动手解决。
image
思路：
- 下载一个图片
- 用
Reference【4】在线图片工具去改变图片的尺寸 - 找一个image转换成数组
- 丢到模型里面去
# 网上Copy的图片转数组
def jpg_image_to_array(image_path):
"""
Loads JPEG image into 3D Numpy array of shape
(width, height, channels)
"""
with Image.open(image_path) as image:
im_arr = np.fromstring(image.tobytes(), dtype=np.uint8)
im_arr = im_arr.reshape((image.size[1], image.size[0], 3))
return im_arr
# 网上Copy的rgb转灰度图
# convert rgb (224,224,3 ) to gray (224,224) image
def rgb2gray(rgb):
return np.dot(rgb[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114]) #分别对应通道 R G B
# 如果没做出来并看到这一步，作业再加三题
# 什么是RGB，
# 什么是灰度图
# 读取RGB与读取灰度图有什么不同
my_operator = Operation()
test_img = rgb2gray(jpg_image_to_array('333.jpeg'))
print(test_img.shape)
test_img = test_img / 255.0
prediction = model.predict(test_img.reshape(1, 28, 28))
print(class_names[np.argmax(prediction)])
我用图片中用了一个T恤但是却被识别成了包包，然后我们这个时候就需要分析为什么，我在下面show了这张图片，于是我们发现这个T恤的整体颜色和上面训练的是不一样的。
plt.figure()
plt.imshow(test_img)
plt.colorbar()
plt.grid(False)
这里我用255-test_img将它的像素值倒转过来
plt.figure()
plt.imshow(255 - test_img)
plt.colorbar()
plt.grid(False)
my_operator = Operation()
test_img = rgb2gray(jpg_image_to_array('333.jpeg'))
print(test_img.shape)
test_img = (255 - test_img) / 255.0
prediction = model.predict(test_img.reshape(1, 28, 28))
prediction_index = np.argmax(prediction)
print(('预测结果：%s，%d%%') %(class_names[prediction_index], prediction[0][prediction_index] * 100))
到此为止，识别正确，OK结束。
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深度学习——Tensorflow学习（二）图片分类.ipynb
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深度学习——Tensorflow学习（二）图片分类.ipynb
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