скачать книгу бесплатно
train_data_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
test_data_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
# Создание модели CNN
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Flatten(),
Dense(512, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Компиляция модели
model.compile(loss='binary_crossentropy',
optimizer='adam',
metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
history = model.fit(
train_generator,
steps_per_epoch=train_generator.samples/train_generator.batch_size,
epochs=10,
validation_data=test_generator,
validation_steps=test_generator.samples/test_generator.batch_size)
# График точности и потерь
plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy')
plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='val_accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
Этот пример демонстрирует создание и обучение модели сверточной нейронной сети (CNN) для классификации медицинских изображений. Обратите внимание, что для запуска этого кода вам потребуется наличие набора данных медицинских изображений и указание правильных путей к этим данным в переменных `train_data_dir` и `test_data_dir`.
Разберем этапы кода подробнее.
1. Импорт библиотек:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
```
– `numpy` используется для работы с массивами чисел.
– `matplotlib.pyplot` используется для построения графиков.
– `tensorflow` – фреймворк глубокого обучения.
– `ImageDataGenerator` используется для предварительной обработки изображений перед подачей их в модель.
– `Sequential` используется для создания последовательной модели.
– `Conv2D`, `MaxPooling2D`, `Flatten` и `Dense` – типы слоев нейронной сети.
2. Загрузка данных:
```python
train_data_dir = 'path_to_training_data_directory'
test_data_dir = 'path_to_test_data_directory'
train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
train_data_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
test_generator = test_datagen.flow_from_directory(
test_data_dir,
target_size=(150, 150),
batch_size=32,
class_mode='binary')
```
– Здесь задаются пути к каталогам с обучающими и тестовыми данными.
– `ImageDataGenerator` используется для масштабирования значений пикселей в диапазоне от 0 до 1.
– `flow_from_directory` загружает изображения из указанных каталогов, изменяет их размер до 150x150 пикселей и разбивает их на пакеты размером 32 изображения.
3. Создание модели CNN:
```python
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D(2, 2),
Flatten(),
Dense(512, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
```
– Создается последовательная модель.
– Добавляются слои свертки (`Conv2D`) и слои пулинга (`MaxPooling2D`), которые позволяют модели извлекать признаки из изображений.
– Последние слои – полносвязные слои (`Dense`), которые выполняют классификацию.
4. Компиляция модели:
```python
