[DAY11]_개발일지: Image Analysis(Dog vs Cat)

11955 단어 대구AI스쿨인공지능대구AI스쿨

1. 학습내용

  1. Image Analysis(Dog vs Cat)

2. 상세내용


  • Image Analysis(Dog vs Cat)
    • !pip install tensorflow
!pip install tensorflow-gpu
    import keras
keras.__version__
    import os, shutil
import tensorflow as tf
    tf.test.is_gpu_available()
    # 원본 데이터셋을 압축 해제한 디렉터리 경로
original_dataset_dir = './datasets/cats_and_dogs/train'

# 소규모 데이터셋을 저장할 디렉터리
base_dir = './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 디렉터리
train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'cats')
os.mkdir(train_cats_dir)
# 훈련용 강아지 사진 디렉터리
train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'dogs')
os.mkdir(train_dogs_dir)

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

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

# 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('---traing 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(train_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

# 다음 500개 강아지 이미지를 validation_dogs_dir 복사합니다.
print('---validation file(s) (dog).... ')
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_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

# 다음 500개 강아지 이미지를 test_dogs_dir 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_dogs_dir, fname)
    shutil.copyfile(src, dst)

    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'))                   #맨끝에 출력는 하나만 하면됨
    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 = 1.0 / 255)
validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1.0 / 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 = validation_datagen.flow_from_directory(
        validation_dir,
        target_size=(150, 150),
        batch_size=20,
        class_mode='binary')

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

    model.save('cats_and_dogs_small_2.h5')
    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()

plt.show()

    3. 금일소감

    <ol>
	<li>오늘은 굉장히 많은 에러로 인하여 수업진행이 어려웠다</li>
	<li>그리고 굉장히 많은 메모리를 소모하여 커널이 죽는 현상도 생겼다.</li>
    <li>오늘 수업을 들으면서 한번씩 보면서 AI쪽 언어에 익숙해져야겠다는 생각을 했다.</li>
    <li>내일부터는 Microsoft Azure를 사용하는데 지금부터가 진짜라고 생각한다.</li>
    <li>개발자는 장비가 중요하다 ( 오늘의 핵심 교훈 )</li>
</ol>
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