Научитесь строить сверточную нейронную сеть в Интернете с помощью этого легкого учебника

1656657131 nauchites stroit svertochnuyu nejronnuyu set v internete s pomoshhyu etogo

Джон Дэвид Чибук

1*aIR9I9JDL5GyVxINeQXy7g

В этом сообщении объясняется, как построить свою первую свертную нейронную сеть (CNN) для определения двух типов изображений: например, кролика или щенка.

Благодаря новому веб-инструменту Google, начать создание и создание прототипа собственной нейронной сети может быть достаточно легко.

Вот ссылка на веб-приложение. Это показывает вам код и позволяет выполнять «абзац по абзацу» (shift+enter) код блокнота jupyter, который позволит вам научить модель, а затем протестировать ее. Найдите публичное хранилище Github здесь.

Первый шаг – настроить блокнот Colab + папки с изображениями на вашем диске Google, поэтому давайте это сделаем!

На диске Google вам нужно будет настроить папки с изображениями, хранящими данные для обучения. Вы можете скопировать эту папку непосредственно и поместить на свой собственный диск Google, а затем разархивировать ее и поместить в папку под названием «Записчики Colab» в базовой папке диска Google.

1*ALReQ6ZGyihWCrj1dxaZ6g
Снимок экрана с личного Google Диска

В папке изображений есть две вложенные папки.

поезд

тест

1*KN1hY9fwsJ4_89v45PYgQA
Снимок экрана с личного Google Диска

Каждая из этих папок содержит папки для представления типов изображений, которые необходимо идентифицировать.

зайчик

щенок

В каждом поезде+тестовая папка должна быть папка зайчик и щенок.

1*ec40wwNgWLfFDYwMjXp03w
Снимок экрана с личного Google Диска

Заполните эти папки изображениями. Поместите ~80% в папку поезда и 20% в тестовую папку.

Составная часть учебника заключается в правильном связывании папок на Диске Google. Для подключения к вашей личной папке Google Drive необходимо несколько раз подключиться с помощью ключей API.

Пожалуйста, обратите внимание: вам нужно сохранить такую ​​же структуру папок, как указано в руководстве, чтобы он работал должным образом.

Базовая папка Диска Google должна содержать папку под названием «Записчики Colab».

Внутри должен быть каталог с названием: Simple CNN Image Tutorial

Это должно содержать содержимое изображений и блокнот Colab сверху.

Шаг за шагом

Шаг 1 устанавливает необходимые библиотеки для создания и обучения модели с помощью Google tensorflow+Keras. Keras – это упрощенный слой, облегчающий обучение модели на основе Tensorflow.

Шаг 2-5 связывает ваш диск Google с проектом, копирует ключи из ячеек и вставляет их в блокнот, когда они генерируются. Это может занять несколько попыток, но это нормально!

Шаг 6 Вы можете изменить структуру, но вам нужно будет обновить путь в блокноте, чтобы соответствовать тому, куда вы поместили базовую папку Simple CNN Image Tutorial.

1*Cw3unWxH0dzAhkEjAAurjA
Снимок экрана с CoLaboratory Notebook (Шаг 6)

Шаг 7 подтверждает, что ваши изображения загружены на диск Google.

1*qeWPe1_oEcGxPGPUBZdB0Q
Снимок экрана с CoLaboratory Notebook (Шаг 7)

Чтобы запустить процесс, просто нажмите область первого абзаца и нажмите Shift+Enter на клавиатуре. Это запускает код в каждой ячейке, и вы можете пошагово проходить процесс.

Шаг 9 тренирует вашу модель. Если на все есть надлежащие ссылки, результат должен отображаться следующим образом ->

1*bfNiqh12lfRKi19QBpOGOA
Снимок экрана с CoLaboratory Notebook (Шаг 9)

Когда это будет сделано, ваша модель будет обучена, и вы сможете протестировать изображение из того, что вы поместили в новую папку.

1*HwQMoikc5fHGy926WKii0g
Снимок экрана с CoLaboratory Notebook (добавьте сюда новые изображения или используйте их, чтобы испытать обученную сеть!)

Просто измените текст названия изображения в строке кода:

test_image = image.load_img(‘./newimages/puppy3.jpg’, target_size = (64, 64))

Итак, вы бы изменили, например:

‘./newimages/puppy3.jpg’ to ‘./newimages/bunny1.jpg’
1*kj0G3pgNloyY2cgUa2b3gQ
Снимок экрана с CoLaboratory Notebook (Шаг 10)

Наконец-то запустите абзац и посмотрите, как ваша модель классифицирует новое изображение!

Поздравляем, вы только что научили и опробовали свою первую свертывающую нейронную сеть – это бананы!

1*7gqbeeOQP1vJhLYfKkPpzQ
Кредит:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *