深度学习算法与计算机硬件性能的发展，使研究人员和企业在图像识别、语音识别、推荐引擎和机器翻译等领域取得了巨大的进步。六年前，视觉模式识别领域取得了第一个超凡的成果。两年前，Google大脑团队开发了TensorFlow，并将深度学习巧妙的应用于各个领域。现在，TensorFlow则超越了很多用于深度学习的复杂工具。

 

 

利用TensorFlow，你可以获得具有强大能力的复杂功能，其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。

 

在这个由两部分组成的系列中，我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷积神经网络。

 

TensorFlow计算步骤是并行的，可对其配置进行逐帧视频分析，也可对其扩展进行时间感知视频分析。

 

本系列文章直接切入关键的部分，只需要对命令行和Python有最基本的了解，就可以在家快速地创建一些令你激动不已的项目。本文不会深入探讨TensorFlow的工作原理，如果你想了解更多，我会提供大量额外的参考资料。本系列所有的库和工具都是免费开源的软件。

 

工作原理

 

本教程旨在把一个事先被放到训练过的类别里的图片，通过运行一个命令以识别该图像具体属于哪个类别。步骤如下图所示：

 

 

标注：管理训练数据。例如花卉，将雏菊的图像放到“雏菊”目录下，将玫瑰放到“玫瑰”目录下等等，将尽可能多的不同种类的花朵按照类别不同放在不同的目录下。如果我们不标注“蕨类植物”，那么分类器永远也不会返回“蕨类植物”。这需要每个类型的很多样本，因此这一步很重要，并且很耗时。（本文使用预先标记好的数据以提高效率）

 

训练：将标记好的数据（图像）提供给模型。有一个工具将随机抓取一批图像，使用模型猜测每种花的类型，测试猜测的准确性，重复执行，直到使用了大部分训练数据为止。最后一批未被使用的图像用于计算该训练模型的准确性。

 

分类：在新的图像上使用模型。例如，输入：IMG207.JPG，输出：雏菊。这个步骤快速简单，且衡量的代价小。

 

训练和分类

 

本教程将训练一个用于识别不同类型花朵的图像分类器。深度学习需要大量的训练数据，因此，我们需要大量已分类的花朵图像。值得庆幸的是，另外一个模型在图像收集和分类这方面做得非常出色，所以我们使用这个带有脚本的已分类数据集，它有现成且完全训练过的图像分类模型，重新训练模型的最后几层以达到我们想要的结果，这种技术称为迁移学习。

 

我们重新训练的模型是Inception v3，最初是在2015年12月发表的论文“重新思考计算机视觉的Inception架构”中有做论述。

 

直到我们做了这个约20分钟的训练，Inception才知道如何识别雏菊和郁金香，这就是深度学习中的“学习”部分。

 

安装

 

首先，在所选的平台上安装Docker。

 

在很多TensorFlow教程中最先且唯一依赖的就是Docker（应该表明这是个合理的开始）。我也更喜欢这种安装TensorFlow的方法，因为不需要安装一系列的依赖项，这可以保持主机（笔记本或桌面）比较干净。

 

Bootstrap TensorFlow

 

安装Docker后，我们准备启动一个训练和分类的TensorFlow容器。在硬盘上创建一个2GB空闲空间的工作目录，创建一个名为local的子目录，并记录完整路径。

 

docker run -v /path/to/local:/notebooks/local --rm -it --name tensorflow 
tensorflow/tensorflow:nightly /bin/bash

 

下面是命令解析：

 

-v /path/to/local:/notebooks/local将刚创建的local目录挂载到容器中适当的位置。如果使用RHEL、Fedora或其他支持SELinux的系统，添加:Z允许容器访问目录。

 

--rm 退出时令docker删除容器

 

-it 连接输入输出，实现交互。

 

--name tensorflow将容器命名为tensorflow，而不是sneaky_chowderhead或任何Docker定义的随机名字。

 

tensorflow/tensorflow:nightly从Docker Hub （公共图像存储库）运行tensorflow/tensorflow的nightly 图像，而不是最新的图像（默认为最近建立／可用图像）。使用nightly图像而不是latest图像，是因为（在写入时）latest包含的一个bug会破坏TensorBoard，这是我们稍后需要的一个数据可视化工具。

 

/bin/bash指定运行Bash shell，而不运行系统默认命令。

 

训练模型

 

在容器中运行下述命令，对训练数据进行下载和完整性检查。

 

curl -O http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
echo 'db6b71d5d3afff90302ee17fd1fefc11d57f243f  flower_photos.tgz' | sha1sum -c

 

如果没有看到“flower_photos.tgz”信息：说明文件不正确。如果上诉curl 或sha1sum步骤失败，请手动下载训练数据包并解压（SHA-1 校验码：db6b71d5d3afff90302ee17fd1fefc11d57f243f）到本地主机的local目录下。

 

现在把训练数据放好，然后对再训练脚本进行下载和完整性检查。

 

mv flower_photos.tgz local/
cd local
curl -O https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/tensorflow/10cf65b48e1b2f16eaa82
6d2793cb67207a085d0/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py
echo 'a74361beb4f763dc2d0101cfe87b672ceae6e2f5  retrain.py' | sha1sum -c

 

确认retrain.py有正确的内容，你应该看到retrain.py: OK.。

 

最后，开始学习！运行再训练脚本。

 

python retrain.py --image_dir flower_photos --output_graph output_graph.pb 
--output_labels output_labels.txt

 

如果遇到如下错误，忽略它：

 

TypeError: not all arguments converted during string formatting Logged from file
tf_logging.py, line 82.

 

随着retrain.py 的运行，训练图像会自动的分批次训练、测试和验证数据集。

 

在输出上，我们希望有较高的“训练精度”和“验证精度”，以及较低的“交叉熵”。有关这些术语的详细解释，请参照“如何就新图片类型再训练Inception的最后一层”。在当前的硬件上的训练约30分钟。

 

请注意控制台输出的最后一行：

 

INFO:tensorflow:Final test accuracy = 89.1% (N=340)

 

这说明我们已经得到了一个模型：给定一张图像，10次中有9次可正确猜出是五种花朵类型中的哪一种。由于提供给训练过程的随机数不同，分类的精确度也会有所不同。

 

分类

 

再添加一个小脚本，就可以将新的花朵图像添加到模型中，并输出测试结果。这就是图像分类。

 

将下述脚本命名为 classify.py保存在本地local目录：

 

import tensorflow as tf, sys
 
image_path = sys.argv[1]
graph_path = 'output_graph.pb'
labels_path = 'output_labels.txt'
 
# Read in the image_data
image_data = tf.gfile.FastGFile(image_path, 'rb').read()
 
# Loads label file, strips off carriage return
label_lines = [line.rstrip() for line
    in tf.gfile.GFile(labels_path)]
 
# Unpersists graph from file
with tf.gfile.FastGFile(graph_path, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())
    _ = tf.import_graph_def(graph_def, name='')
 
# Feed the image_data as input to the graph and get first prediction
with tf.Session() as sess:
    softmax_tensor = sess.graph.get_tensor_by_name('final_result:0')
    predictions = sess.run(softmax_tensor, 
    {'DecodeJpeg/contents:0': image_data})
    # Sort to show labels of first prediction in order of confidence
    top_k = predictions[0].argsort()[-len(predictions[0]):][::-1]
    for node_id in top_k:
         human_string = label_lines[node_id]
         score = predictions[0][node_id]
         print('%s (score = %.5f)' % (human_string, score))

 

为了测试你自己的图像，保存在local目录下并命名为test.jpg，运行（在容器内） python classify.py test.jpg。输出结果如下：

 

sunflowers (score = 0.78311)
daisy (score = 0.20722)
dandelion (score = 0.00605)
tulips (score = 0.00289)
roses (score = 0.00073)

 

数据说明了一切！模型确定图像中的花朵是向日葵的准确度为78.311%。数值越高表明匹配度越高。请注意，只能有一个匹配类型。多标签分类则需要另外一个不同的方法。

 

分类脚本中的图表加载代码已经被破坏，在这里，我用graph_def = tf.GraphDef()等作为图表加载代码。

利用零基础知识和一些代码，我们建了一个相当好的花卉图像分类器，在现有的笔记本电脑上每秒大约可以处理5张图像。

END

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