经过前面几章的介绍，我们以及可以得到处理好的训练样本图像，在本节中将对这些图像进行训练。主要利用到的是keras。
一、构建Dataset类
1.1 init 完成初始化工作
def __init__(self,path_name):
self.train_img = None
self.train_labels = None
self.valid_img = None
self.valid_labels = None
self.test_img = None
self.test_labels = None
self.path_name = path_name
self.input_shape = None1.2 loadAllData(self,path_name):
加载正样本以及负样本数据 并且将数据images和labels拼接在一起
def loadAllData(self,path_name):
positive_data_images,positive_data_labels=load_dataset(path_name,'traindata')
negative_data_images,negative_data_labels=load_dataset(path_name,'testdata')
#数组拼接
images =np.concatenate((positive_data_images, negative_data_images),axis=0)
labels=np.concatenate((positive_data_labels, negative_data_labels),axis=0)
return images,labels1.3 加载数据集
def load(self,img_rows=IMAGE_SIZE,img_cols=IMAGE_SIZE,
img_channels=3,nb_classes=2):
images,labels = self.loadAllData(self.path_name)
#images为四维数组，尺寸为(图片数量总(包括test+train)*IMAGE_SIZE*IMAGE_SIZE*3)
#随机划分训练集和验证集
train_images,valid_images,train_labels,valid_labels = train_test_split(images, labels,random_state = random.randint(0,100))
_, test_images,_, test_labels = train_test_split(images, labels,test_size = 0.3,random_state = random.randint(0,100))
# 当前的维度顺序如果为'th'，则输入图片数据时的顺序为：channels,rows,cols，
# 否则:rows,cols,channels
# 这部分代码就是根据keras库要求的维度顺序重组训练数据集
if K.image_dim_ordering() == 'th': #theano的格式
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0],
img_channels, img_rows, img_cols)
valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0],
img_channels, img_rows, img_cols)
test_images = test_images.reshape( test_images.shape[0],
img_channels, img_rows, img_cols)
self.input_shape = (img_channels, img_rows, img_cols)
else: # tensorflow格式
train_images = train_images.reshape(train_images.shape[0],
img_rows, img_cols, img_channels)
valid_images = valid_images.reshape(valid_images.shape[0],
img_rows, img_cols, img_channels)
test_images = test_images.reshape( test_images.shape[0],
img_rows, img_cols, img_channels)
self.input_shape = (img_rows, img_cols, img_channels)
# 输出训练集、验证集、测试集的数量
print(train_images.shape[0], 'train samples')
print(valid_images.shape[0], 'valid samples')
print(test_images.shape[0], 'test samples')
#根据类别数量nb_classes将类别标签进行one-hot编码使其向量化，
#在这里我们的类别只有两种，经过转化后标签数据变为二维
#将 1*638 变为 2*638
train_labels = np_utils.to_categorical(train_labels,nb_classes)
valid_labels = np_utils.to_categorical(valid_labels,nb_classes)
test_labels = np_utils.to_categorical(test_labels,nb_classes)
#图像像素转为浮点
train_images = train_images.astype('float32')
valid_images = valid_images.astype('float32')
test_images = test_images.astype('float32')
#归一化图像
train_images /= 255
valid_images /= 255
test_images /= 255
self.train_images = train_images
self.valid_images = valid_images
self.test_images = test_images
self.train_labels = train_labels
self.valid_labels = valid_labels
self.test_labels = test_labels二、构建模型Model
2.1 验证模型
def evaluate(self,dataset):
score = self.model.evaluate(dataset.test_images, dataset.test_labels,verbose=1)
print('%s: %.2f%%' % (self.model.metrics_names[1], score[1] * 100))2.2 保存模型
def save_model(self,file_path = MODEL_PATH):
self.model.save(file_path)2.3 加载模型
def load_model(self,file_path = MODEL_PATH):
self.model = load_model(file_path)2.4 建立模型
def build_model(self,dataset,nb_classes=2):
self.model = Sequential()
#2维卷积层 第一个卷积层包含32个卷积核，每个卷积核大小为3x3，
#border_mode值为“same”意味着我们采用保留边界特征的方式滑窗，
#“valid”则指定丢掉边界像素
#input_shape的值为(64,64,3)
self.model.add(Convolution2D(32,3,3,border_mode='same',
input_shape = dataset.input_shape))
#激活函数
self.model.add(Activation('relu'))
#2维卷积层
self.model.add(Convolution2D(32,3,3))
#激活函数
self.model.add(Activation('relu'))
#池化层 缩小输入的特征图，简化网络计算复杂度 2*2中取最大值
self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
#dropout层
self.model.add(Dropout(0.25))
#2维卷积层
self.model.add(Convolution2D(64,3,3,border_mode='same',
input_shape = dataset.input_shape))
#激活函数
self.model.add(Activation('relu'))
#2维卷积层
self.model.add(Convolution2D(64,3,3))
#激活函数
self.model.add(Activation('relu'))
#池化层
self.model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
#dropout层
self.model.add(Dropout(0.25))
#flatten层 全连接层要求输入的数据必须是一维的，
#必须把输入数据“压扁”成一维后才能进入全连接层，
self.model.add(Flatten())
#全连接层
self.model.add(Dense(200))
#激活函数
self.model.add(Activation('relu'))
#dropout层
self.model.add(Dropout(0.5))
#全连接层
self.model.add(Dense(nb_classes))
#分类层 这个值其实就是第j个神经元在所有神经元输出中所占的百分比。
self.model.add(Activation('softmax'))
#输出模型概况
self.model.summary()2.5 模型训练train
def train(self,dataset,batch_size = 20, nb_epoch=2,data_augmentation = True):
# 采用SGD+momentum的优化器进行训练，首先生成一个优化器对象
sgd = SGD(lr=0.01, #学习率
decay = 1e-6, #每次更新后学习效率的衰减值
momentum=0.9, #指定动量值 让优化器在一定程度上保留之前的优化方向，同时利用当前样本微调最终的优化方向，这样即能增加稳定性，提高学习速度，又在一定程度上避免了陷入局部最优陷阱
nesterov=True #是否采用nesterov动量方法
)
# 完成实际的模型配置工作 compile之后模型就可以开始训练了
self.model.compile( loss='categorical_crossentropy', #损失函数
optimizer=sgd, #优化器
metrics=['accuracy']
)
# 不使用数据提升，所谓的提升就是从我们提供的训练数据中利用旋转、翻转、加噪声等方法创造新的训练数据，有意识的提升训练数据规模，增加模型训练量
if not data_augmentation:
self.model.fit( #即可开始模型训练
dataset.train_images,
dataset.train_labels,
batch_size = batch_size, #每次迭代训练样本的数量
nb_epoch = nb_epoch, #训练轮次 使用训练集全部样本训练一次为一个训练轮次
validation_data = (dataset.valid_images,dataset.valid_labels),
shuffle = True #是否随机打乱数据集
)
else:
#定义数据生成器用于数据提升，其返回一个生成器对象datagen，datagen每被调用一次其生成一组数据（顺序生成），节省内存，其实就是python的数据生成器
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=False, # 是否使输入数据去中心化（均值为0），
samplewise_center=False, # 是否使输入数据的每个样本均值为0
featurewise_std_normalization=False, # 是否数据标准化（输入数据除以数据集的标准差）
samplewise_std_normalization=False, # 是否将每个样本数据除以自身的标准差
zca_whitening=False, # 是否对输入数据施以ZCA白化
rotation_range=20, # 数据提升时图片随机转动的角度(范围为0～180)
width_shift_range=0.2, # 数据提升时图片水平偏移的幅度（单位为图片宽度的占比，0~1之间的浮点数）
height_shift_range=0.2, # 同上，只不过这里是垂直
horizontal_flip=True, # 是否进行随机水平翻转
vertical_flip=False # 是否进行随机垂直翻转
)
# 计算整个训练样本集的数量以用于特征值归一化、ZCA白化等处理
datagen.fit(dataset.train_images)
# 利用生成器开始训练模型
self.model.fit_generator(datagen.flow(dataset.train_images,dataset.train_labels,batch_size = batch_size),
samples_per_epoch = dataset.train_images.shape[0],
nb_epoch = nb_epoch,
validation_data = (dataset.valid_images,dataset.valid_labels)
)2.6 计算预测的概率
def face_predict(self,image):
if K.image_dim_ordering() == 'th' and image.shape != (1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE):
image = resize_image(image) # 尺寸必须与训练集一致都应该是IMAGE_SIZE x IMAGE_SIZE
image = image.reshape((1, 3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)) # 与模型训练不同，这次只是针对1张图片进行预测
elif K.image_dim_ordering() == 'tf' and image.shape != (1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3):
image = resize_image(image)
image = image.reshape((1, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3))
image = image.astype('float32')
image /=255
# 给出输入属于各个类别的概率，我们是二值类别，则该函数会给出输入图像属于0和1的概率各为多少
#result = self.model.predict_proba(image)
#print('result:', result)
#预测
result = self.model.predict_classes(image)
return result[0]三、主运行程序
3.1 获取当前路径
path_name = os.getcwd() #获得当前路径3.2 获取数据集
dataset = Dataset(path_name) #获取数据集3.3 加载数据集
dataset.load()3.4 构建模型
model = Model()
model.build_model(dataset)3.5 训练模型 保存模型
model.train(dataset)
model.save_model(file_path = './face.model.h5')经过上述步骤 可以将其训练好的模型保存起来 face.model.h5 后续测试时直接调用
源码下载：http://download.csdn.net/download/yunge812/10270013
参考博文：http://blog.csdn.net/wearge/article/category/7092833
http://blog.csdn.net/xvshu/article/details/78863430