tensorflow 2.1.0 安装与实战教程(CASIA FACE v5)

1.0tensorflow的安装

1.1安装python

python下载 需要python3.x<=3.7
https://www.python.org/ftp/python/3.7.7/python-3.7.7-amd64.exe

安装时勾选Add Python 3.7 to PATH，把python添加到环境变量。

1.2安装tensorflow

打开命令行，执行

pip install tensorflow==2.1.0

pip 会安装tensorflow和一些其他的依赖

1.3安装vc++2015-2019redist…

tensorflow的另一个依赖(很多tensorflow安装失败的原因就是这个没安装)
https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads

1.4安装CUDA和CUDNN

cuda: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
cudnn: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download(需要注册nvidia账号)
cudnn下载后是个压缩文件，要把他解压出来放在CUDA里，如下图

高版本CUDA缺失cudart64_101.dll，下载后放在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\bin里
https://cn.dll-files.com/cudart64_101.dll.html

2.0CASIA实战

2.1CASIA数据集

可以从网上下载casia数据集，
这里以casia数据集为例，现实中可以使用自己需要的数据集。

2.2数据集的处理

建立data和test两个文件夹，把casia复制到里面
目录是这样的./data/000/000_0.bmp
data.py处理数据，其实就是遍历，匹配，删除

import os
data = './data'
dirs = os.listdir(data)
for dir in dirs:
 for file in os.listdir(data + '/' + dir):
  if file.endswith("4.bmp"):
   os.remove(data + '/' + dir + '/' + file)
test = './test'
tdirs = os.listdir(test)
for dir in tdirs:
 for file in os.listdir(test + '/' + dir):
  if file.endswith("0.bmp"):
   os.remove(test + '/' + dir + '/' + file)
  if file.endswith("1.bmp"):
   os.remove(test + '/' + dir + '/' + file)
  if file.endswith("2.bmp"):
   os.remove(test + '/' + dir + '/' + file)
  if file.endswith("3.bmp"):
   os.remove(test + '/' + dir + '/' + file)

2.3训练代码

casia.py

import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten, Dropout, MaxPooling2D
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
import numpy as np
/*我直接建立了个0000，1111，...这样的数组作为标签*/
#data标签
arr = []
for i in range(100):
 for j in range(4):
  arr.append(i)
arr = np.array(arr)
#test标签
tarr = []
for i in range(100):
 tarr.append(i)
tarr = np.array(tarr)

#训练集
pwd='./data'
dirs = os.listdir(pwd)
imgs = []

for dir in dirs:
 for file in os.listdir(pwd + '/' + dir):
  image = tf.io.read_file(pwd + '/' + dir + '/' + file)
  img = tf.image.decode_bmp(image,channels=3)
  imgs.append(img)
print("[*]训练集加载完毕")
print(imgs[0].shape)
#验证集(测试集)
tpwd='./test'
tdirs = os.listdir(tpwd)
timgs = []
for tdir in tdirs:
 for tfile in os.listdir(tpwd + '/' + tdir):
  timage = tf.io.read_file(tpwd + '/' + tdir + '/' + tfile)
  timg = tf.image.decode_bmp(timage,channels=3)
  timgs.append(timg)
print("[*]验证集加载完毕")
print(timgs[0].shape)
#神经网络模型
model = Sequential([
 Conv2D(16, (3,3), padding='same', activation='relu',input_shape=(480,640,3)),
 MaxPooling2D(),
 Conv2D(64, (3,3), padding='same', activation='relu'),
 MaxPooling2D(),
 Conv2D(128, (3,3), padding='same', activation='relu'),
 MaxPooling2D(),
 Flatten(),
 Dense(128, activation='relu'),
 Dense(100, activation='softmax'),
])
model.summary()//打印神经网络模型
#优化器
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy'])
#训练
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((imgs,arr))
ds = ds.batch(16)
ds = ds.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
model.fit(ds,epochs=20)
tds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((timgs,tarr))
tds = ds.prefetch(buffer_size=tf.data.experimental.AUTOTUNE)
model.evaluate(tds, verbose=2)
#保存
tf.saved_model.save(model, "./tmp/")

2.4训练与验证

在命令行运行 python casia.py进行训练
predict.py

import os
import tensorflow as tf
import numpy as np
/*这里显卡内存不够了*/
from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
from tensorflow.compat.v1 import InteractiveSession

config = ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth = True
session = InteractiveSession(config=config)
/*显卡内存*/

model_path = './tmp' //加载模型
test_path = "./test/002/002_4.bmp"//这里就是个栗子
model = tf.keras.models.load_model(model_path, custom_objects=None, compile=True)

image = tf.io.read_file(test_path)
img = tf.image.decode_bmp(image,channels=3)
img = img[tf.newaxis, ...]
res = model.predict(
 img, batch_size=None, verbose=0, steps=None, callbacks=None, max_queue_size=10,
 workers=1, use_multiprocessing=False
)
pred = tf.argmax(res, axis=1)
print (pred[0])
print (res[0,pred[0]])

总结

到此这篇关于tensorflow 2.1.0 安装与实战(CASIA FACE v5)的文章就介绍到这了,更多相关tensorflow 2.1.0 安装内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！